2022年最该收藏的8个常用的数据分析模型

大家在工作中是不是经常要做各种分析,但又常常遇到无从下手,抓不住重点,搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事,必先利其器。”一个好用的数据分析模型,能给我们提供一种视角和思维框架,从而帮我们理清分析逻辑,提高分析准确性。

那老李研究数据分析也很多年了,今天特意为大家整理出了8大常用的数据分析模型,帮助大家快速提高数据分析能力。

波士顿矩阵主要是通过销售增长率(反映市场引力的指标)和市场占有率(反映企业实力的指标)两个指标来对公司的产品进行四象限分类,得出每一个产品所处的时期和特征,便于确定公司整体产品布局,合理投资。

购物篮分析是通过研究用户消费数据,将不同商品进行关联,并挖掘二者之间的联系。举个营销学上经典的“啤酒+尿布”案例,超市在统计数据的时候发现一般买尿布的男性顾客也会买啤酒,因此在尿布购物架的旁边放置了各种啤酒。果然,两者销量都显著提升。可见,购物篮分析能够找出一些被忽略的关联,帮助进行产品组合,增加销售额。

KANO模型和波士顿矩阵有一些类似,都是利用四象限。但前者主要是用来对用户需求分类和排序用的,根据用户需求对用户满意的影响,得出产品性能和用户满意之间的非线性关系,其优先级为「必备型>期望型>兴奋型>无差异」。

比如业务提了8个功能,先做哪一个呢?此时就可以用KANO模型,让业务人员填写满意度问卷,最后将统计结果汇总,得出必备型,也就是痛点功能进行优先满足。

ABC分析法的核心思想就是少数项目贡献了大部分价值。通过统计事务对于目标达成的贡献度,进行分类排队,分清重点和一般,从而有区别地确定管理方式。举商品销售的例子来说,男士配饰、运动服饰、儿童服饰、女式皮鞋带来的销售额占总销售额的70%,那这些就属于A类商品,后续可以扩大销售和重点运营。

杜邦分析法是财务分析常用的数据分析模型,主要通过对ROE进行分解,从盈利能力、运营能力和偿债能力三个方面去衡量企业经营业绩。此外也可以与公司所处的行业、公司盈利模式结合起来,帮助投资者了解一家公司的核心竞争力是什么。

看够了炫酷可视化大屏,这次来点不一样的图表展示

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卓越之道,数据先行

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1.案例(一)利用RFM模型做用户价值分析在产品迭代过程中,通常需要根据用户的属性进行归类,也就是通过分析数据,对用户进行归类,以便于在推送及转化过程中获得更大的收益。 本案例是基于某互联网公司的实际用户购票数据为研究对象,对用户购票的时间,购买的金额进行了采集,每个用户用手机号来区别唯一性。数据分析人员根据用户购买的时间和金额,通过建立RFM模型,...https://www.jianshu.com/p/bd173958fc11
2.RFM模型案例分析指標介紹如何應用RFM做顧客用戶分析經營RFM模型一直以來都是操作會員經營時候非常重要的模型參考,而在網路時代,行動網路的改變讓RFM模型也做了一些變化修正,搭配上數位科技的發展,RFM已經轉為RFM數位策展術 ,除了消費頻次以外,也需要考量到如何在消費者心中有心佔率,而這篇則將介紹RFM模型的最基礎概念。https://jerrywangtc.blog/rfm-case-introduce/
3.数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分资源浏览查阅154次。数据挖掘应用案例:RFM模型分析与客户细分,最近正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作,其中的RFM模型还是有一定代表性,就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧!手机充值业务是一项主要电信业务形式,客户的充值行为记录正好满足RFM模https://download.csdn.net/download/weixin_38698018/14964417
4.数据分析八大模型:详解RFM模型腾讯云开发者社区数据分析八大模型:详解RFM模型 大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。 今天跟大家分享的是一个经常被提及,但是价值被严重低估的模型:RFM模型。 一、RFM的基本思路 RFM模型由三个基础指标组成: R:最近一次消费至今的时间 F:一定时间内重复消费频率 M:一定时间内累计消费金额...https://cloud.tencent.com/developer/article/1938429
5.用户运营一定要懂RFM分析,带你找到高价值用户钱要花在刀口上,利用RFM 模型可以提早发掘即将流失的重要顾客,并将行销预算费用重点花在高价值黄金客。 知名品牌都在用RFM 分析,实际应用案例3 步骤快速制定熟客策略 品牌进行顾客分众,并不是分群越细越好,品牌可根据自身需求与资源,执行专属品牌的顾客经营计画,Ocard 建议品牌优先把握三种客群,分别为:黄金客、一般...https://www.linkflowtech.com/blogs/rfm-model-find-vip-users
6.傅一航:Python实现大数据挖掘技术培训汇师经纪8、 贝叶斯分析 ? 条件概率 ? 常见贝叶斯网络 第七部分: 聚类分析(客户细分)实战 1、 客户细分常用方法 2、 聚类分析(Clustering) ? 聚类方法原理介绍及适用场景 ? 常用聚类分析算法 ? 聚类算法的评价 案例:使用SKLearn实现K均值聚类 案例:使用TSNE实现聚类可视化 3、 RFM模型分析 ? RFM模型,更深...http://m.huishi365.com/course/content/18812.html
7.澳门今晚九点30分开奖,创新策略设计RFM10.457活现版RFM10.457指的是一种将RFM模型与实际业务结合的新策略设计,具体地讲,它能够通过数据分析,识别最优客户并针对性地进行营销。在今天的开奖活动中,我们可以运用这个策略,吸引更多的玩家参与。 案例分析:用户细分与个性化营销 以某澳门赌场为例,该赌场在使用RFM10.457策略后,通过数据分析发现,最近参与活动的客户(Recency)和...http://blmsaf.com/post/27069.html
8.五个Pandas实战案例带你分析操作数据python当数据量足够大,用户足够多的时候,就可以只用RFM模型来将用户分成8个类型 用户复购周期分析 复购周期是用户每两次购买之间的时间间隔:以xiaoming用户为例,前2次的复购周期分别是4天和22天 下面是求解每个用户复购周期的过程: 1、每个用户的购买时间升序 2、将时间移动一个单位: 3、合并后的差值: 出现空值是每个用...https://www.jb51.net/article/235878.htm
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