8大超实用的数据分析模型!可直接套用

这里附上做好的分析模板,可以直接套用,点击“经典分析模型”文件夹即可查看:

操作步骤:

(1)收集数据:整理客户购买记录,包括购买日期、频率和消费金额。

(3)分级:根据RFM的高低,将客户分为不同的等级或群体,例如R为1-30天为高,31-90天为中,超过90天为低。

(4)分析应用:根据RFM等级,制定不同的营销策略,例如对高RFM客户进行忠诚度奖励,对低RFM客户进行挽留策略。

购物篮分析主要用于发现商品之间的购买关系和模式。通过关联规则学习来识别哪些商品经常一起被购买,从而帮助制定捆绑销售或推荐系统。

(1)数据准备:收集客户的购买记录,形成事务数据集。

(2)应用算法:使用关联规则算法(如Apriori)来找出商品之间的关联规则。

(3)设置参数:设置最小支持度(商品组合出现的最小频率)、最小置信度(商品A出现时商品B出现的条件概率)。

(4)分析结果:解读算法输出的规则,找出常见的商品组合,用于商品推荐或捆绑销售。

ABC分析是一种库存管理方法,基于帕累托原则,将库存物品分为A、B、C三类,其中A类物品数量少但价值大,C类物品数量多但价值小。通过对物品的销售额和数量进行排序,将资源和注意力集中在价值较高的A类物品上。

(1)数据整理:列出所有库存商品及其销售额和数量。

(2)计算比重:计算每个商品的销售额占总销售额的百分比。

(3)分类商品:根据销售额比重将商品分为A、B、C三类。

(4)管理策略:对A类商品进行重点管理,对C类商品考虑减少库存或淘汰。

SWOT分析是一种战略规划工具,用于评估一个产品或业务的优势(Strengths)、劣势(Weaknesses)、机会(Opportunities)和威胁(Threats)。通过内部分析和外部分析来识别影响产品或业务的关键因素,为决策提供依据。

(2)列出因素:分别列出Strengths、Weaknesses、Opportunities、Threats。

(3)分析讨论:对每个因素进行详细分析,识别它们对业务的影响。

(4)制定策略:基于SWOT分析结果,制定相应的战略和行动计划。

波士顿矩阵通过市场增长率和相对市场份额两个维度来评估企业的产品组合。将产品分为“明星”、“问题”、“金牛”和“瘦狗”,以指导产品投资和撤资决策。

(1)数据收集:获取产品的市场增长率和市场占有率数据。

(2)绘制矩阵:在坐标轴上,横轴表示市场份额,纵轴表示销售增长率。

(3)定位产品:将产品根据其增长率和市场份额在矩阵上定位。

(4)制定策略:根据产品在矩阵中的位置,决定投资、保持、收获或剥离。

AARRR模型是用户生命周期分析的一部分,包括获客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、收益(Revenue)、传播(Referral)五个阶段。通过分析用户在每个阶段的表现,优化用户获取策略,提高用户活跃度和忠诚度,增加收入和口碑传播。

(1)定义指标:明确每个阶段的关键指标,如Acquisition的访问量,Activation的注册量等。

(2)数据追踪:收集用户在每个阶段的行为数据。

(3)分析转化:计算从一个阶段到下一个阶段的用户转化率。

(4)优化策略:识别转化瓶颈,制定优化措施以提高用户在各阶段的表现。

KANO模型是一种需求分析和优先级排序工具,将商品属性分为必备性需求、期望型需求、兴奋性需求、无差异需求四类。通过理解不同类型的需求对用户满意度的影响,确定产品特性的优先级。

(1)需求收集:通过问卷调查、用户访谈等方式收集用户需求。

(2)分类需求:将需求分为四类。

(3)优先排序:根据需求对用户满意度的影响程度进行排序。

(4)产品规划:根据优先级和资源情况,规划产品特性的开发顺序。

(4)分析趋势:通过留存曲线分析用户留存情况,找出留存下降的原因并制定改进措施。

THE END
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3.数据分析不会做?15种数据分析模型深度解读!本文将为您揭开数据模型分析的神秘面纱。我们将介绍一系列常用的数据模型分析方法,包括RFM模型、ABC分析法、波士顿矩阵图、转化分析、购物篮分析、留存分析、用户画像分析、月复购分析、AARRR用户运营分析、KANO模型、库存周转分析、杜邦分析以及盈亏平衡分析等。通过这些https://www.finebi.com/da/da-models
4.10种常用的数据分析模型,数据小白必看!留存分析是用来分析用户的参与情况,初次用了产品之后能不能留下客户,使用了一段时间以后还能不能继续使用,可以看到客户从体验转为忠实用户的数据,对公司的产品是否能满足顾客需求有一定的参考性。 立即使用该画布,个人用户免费注册 综上所述,以上的这些数据分析模型,在BoardMix白板中都可以轻松绘制出来,甚至有些直接套...https://boardmix.cn/article/10shujufenximx/
5.用6个章节,帮你掌握常见的数据指标和数据分析模型优设网一文读懂设计师应该懂的数据指标和数据分析模型。 设计师为什么要懂数据? 市场现状不容乐观,伴随着红利(人口、流量)消退,资本寒冬,产品同质化严重,市场对设计师提出了更高的要求。除了审美层面的设计执行还远远不够,设计师需要具备数据眼光,从体验侧和商业侧入手,以数据为目标导向,精益设计,实现增长。同时随着数据方...https://www.uisdc.com/the-data-analysis/
6.应用数据分析模型有哪些选择合适的数据分析模型需要综合考虑多个因素,包括数据类型、问题类型、数据量、精度要求、可解释性、计算资源等。 以下是一些选择数据分析模型的指导原则: 1.数据类型:不同的数据类型适合不同的数据分析模型。例如,结构化数据可以使用决策树、逻辑回归等模型,而非结构化数据则可以使用聚类、关联规则挖掘等模型。 https://www.linkflowtech.com/news/1659
7.利用数据洞察激发创新:8种业务分析模型简介因此,在这个例子中,根据KANO模型计算出的better-worse系数值,说明该产品先满足功能5和4,再优化功能2,最后满足功能1。 而功能3对用户来说有或者没有都无所谓,属无差异型需求,并没有必要花大力气去实现。 原文链接: 创新指南 | 如何从数据分析模型获得创新灵感! https://www.douban.com/note/850824984/
8.数据分析模型是什么?有哪些常见的数据分析模型数据分析模型是用于处理和解释数据的数学或统计模型。它们通过对数据进行建模和分析,帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联性,从而得出有关数据的洞察和决策依据。在数据科学和业务领域中,有许多常见的数据分析模型被广泛使用。本文将介绍一些常见的数据分析模型。 https://www.jiguang.cn/en/tips/726
9.5大数据经典模型详解——数据分析师必须掌握3、夏普利值模型 美国著名数学家和经济学家罗伊德·夏普利,提出了夏普利值的概念,让利益分配方式变得更加科学合理。 夏普利值的目标,是构造一种综合考虑各方利益的分配方案,让所得与贡献相等,从而保证分配的公平合理性。 假设有一个数据分析团队,必须运用分析思维和分析工具才能正常完成工作,至少需要一位能运用分析...https://www.51cto.com/article/650259.html
10.19种常用数据分析模型和方法在进行数据分析时,我们通常需要用到各类数据分析模型和方法, 一是为了让自己的结论更有说服力,二是让论证过程更具备逻辑性和条理性 常见的数据分析模型如下: 1、RFM 分析 RFM 用于对用户进行分类,并判断每类细分用户的价值。 三个关键指标: 最近一次消费时间(R):客户距离最近的一次采购时间的间隔。 https://www.jianshu.com/p/5f04ae4d9a8a
11.浅谈数据分析模型的定义和优劣势这套数据模型支撑正常的业务逻辑没有问题,但如果把它开放给业务人员进行数据分析,就会产生各种问题,具体来说有三点: 1.数据报表晦涩难懂 业务数据表的设计,是为了业务系统的正常运转,是给机器而不是给人看的。虽然我们可以基于业务数据表进行一些统计分析,但可能只有开发人员和运维人员知道表的结构含义。 http://sensorsdata.cn/blog/20180611/
12.大数据分析工具PowerBI(五):数据模型介绍腾讯云开发者社区一、模型关系 在数据分析过程中,我们会将数据表分为事实表和维度表两种类型的表。 事实表 发生在现实世界中的操作型事件,其所产生的可度量数值,存储在事实表中,事实表也叫明细表。例如,一个按照地区、产品、月份划分的销售量和销售额的事实表如下: 在以上事实表的示例中,"地区ID"、"产品ID"、"月份ID"为键值...https://cloud.tencent.com/developer/article/2245740
13.数据分析所指的数据模型是什么数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。 数据分析所指的数据模型是什么 企服解答 数据模型按不同的应用层次分成三种类型:分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。 1、概念数据模型(Conceptual Data Model): ...https://36kr.com/p/dp1468671488510725