数据分析十大实用模型？

一、数据分析十大实用模型？

一、 波特五种竞争力分析模型

二、SWOT分析模型

三、战略地位与行动评价矩阵

四、SCP分析模型

五、战略钟

六、波士顿分析矩阵

七、GE行业吸引力矩阵

八、三四矩阵

九、价值链模型

十、ROS/RMS矩阵

二、十大经典数据分析模型？

1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

三、大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？

无论是产品经理、运营、还是数据分析师在日常工作中, 都需要构建一个完整的指标体系, 但由于经验或者对业务的熟悉程度, 互联网人经常会遇到下面的问题:

1）指标变成满天星：没有重点、没有思路，等指标构建完成了也只是看到了一组数据，各有用处，却无法形成合力，最终不仅浪费了开发人力，也无益于业务推动；

2）指标空洞不落地：需求中没有几个具体的指标，需求空洞，无法落地。

正是上面的原因，产品经理, 运营和数据分析师与数据开发的矛盾不断的激化，所以一个完整的搭建数据指标体系框架和方法是非常重要的。在此，为大家推荐一种实用的 AARRR 分析模型。

为了便于理解, 举最近的很火的《隐秘的角落》, 分享一下如何搭建指标体系，让万物都可以被分析：

二、什么是AARRR

AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer这个五个单词的缩写，分别对应用户生命周期中的5个重要环节。

1. A拉新：通过各种推广渠道，以各种方式获取目标用户，并对各种营销渠道的效果评估，不断优化投入策略，降低获客成本。利用这个模块可以很好帮助市场推广部门比较各个渠道的拉新效果，评估新用户的用户质量。
2. A活跃：活跃用户指真正开始使用了产品提供的价值，我们需要掌握用户的行为数据，监控产品健康程度。这个模块主要反映用户进入产品的行为表现，是产品体验的核心所在。
3. R留存：衡量用户粘性和质量的指标。
4. R转化（变现）：主要用来衡量产品商业价值。
5. R传播：衡量用户自传播程度和口碑情况

三、AARRR在指标体系中的应用

如果我们利用AARRR 框架去构建可以判断《隐秘的角落》的是否受欢迎：

1. 拉新

我们需要去评估现在这部剧在每一个投放的渠道拉来的新用户情况是否有达到预期, 因为这部剧最开始的用户进来的都是新用户, 所以前期的新用户的触达情况是后期是否这部剧火爆的关键所在。

监控新用户的增长曲线, 有助于我们及时发现问题, 利用用户反馈等改进。

2. 激活

当这部剧的新用户来的时候, 很关键的是这些用户有没有在以后的时间看这部剧, 看的时间是怎么样的, 看的频率是怎么样, 每次看这部剧的时候是不是都经常会从头看到完等等, 这些是最直接说明这部剧受到用户的喜爱程度的

3. 留存

留存的定义如下:

• 次日留存：统计日新增用户次日仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 7天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例；
• 30天留存：统计日新增用户第七天仍然使用产品的用户数量占总新增用户数量的比例

看了这部剧的用户, 还会来看的用户一定逃不出下面的模型.

这部剧高能开篇,片头惊悚的开始。可以说开篇即高能，吊足了观众胃口， 秦昊饰演的张东升，和岳父岳母一起去爬山，到了山顶，前几秒还在调整相机，微笑着给岳父岳母摆姿势准备拍照，下一秒就将岳父岳母推下悬崖,。

片头的悬疑给了用户很强的刺激作用, 也就是上面的"酬赏", 让用户会想着去看下面发生了什么, 于是就是上面的"投入", 不断投入, 也就提升了留存

4. 付费变现

剧的收入应该包括点播(提前看结局购买的特权费用), 流量变现收入(广告), 这个收入真心不了解, 应该还有很多其他方面的收入, 从数据上我们可以将从总收入和人均收入和成本去刻画整体的剧的利润情况。

5. 自传播

这部剧的火爆, 除了本身的的情节引人入胜以外, 自传播也贡献了很大的原因, 当"一起去爬山吧" 这种在各大社交媒体上疯传时, 传播带来的增长就需要用数据去科学的衡量:

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文章内容来自公众号：Data Science数据科学之美，已获作者授权。转载请联系原作者。

四、数据分析模型入门教程？

数据分析模型分为两种，第一种机器学习模型，需要先去学习算法底层，了解原理，然后通过导包的形式来进行数据分析。

第二种是业务模型，AARRR，转化漏斗，rfm模型等等，这些模型需要对业务有深刻的认知，通过数据为业务赋能，这些都是数据分析模型的入门级。

五、什么是大数据分析模型？

大数据分析模型是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。

六、教育大数据分析模型包括？

根据数据的类型可以分为以下几类：

一是降维。方法有很多，目前主流的是因子分析、主成分、随机森林

二是回归。比较传统的方法，根据因变量类型，可以分为一般回归和离散回归，商业上离散回归用得比较多，比如logit模型probit模型

三是聚类。这也是大数据分析的主要方法之一，算法有很多，说起来也复杂，没办法一一叙述。

四是分类。机器学习方面比较多、

五是时间序列。

六是关联。

大概就这几类，具体要看你有哪些数据，想要学习哪个模型，用哪个软件，这样回答起来可能更加准确

七、数据分析方程模型怎么建立？

数据分析方程模型是一种基于数据分析的数学模型，通常用于预测或解释各种实际情况，比如市场趋势、人口增长、经济增长等。建立一个数据分析方程模型需要以下步骤：

1. 收集数据：数据收集是建立数据分析方程模型的首要步骤，需要收集与研究对象相关的数据。数据可以来自各种来源，包括公共数据库、文献综述、实地调查等。

2. 数据处理：将数据整合到一个单独的数据集中，并进行清洗和预处理，具体包括数据去重、数据填补、缺失值处理、异常值处理、数据归一化等。

3. 选择变量和目标函数：选择影响结果的变量和目标函数。变量可以是任何数量的特征数据，目标函数则是需要预测或解释的结果。

4. 构建模型：选择一个适当的数学模型，并将变量和目标函数输入到模型中。具体的建模工作可以通过使用统计分析软件或编程语言来完成。

5. 调整模型：在建立模型后，需要对其进行调整以满足研究需求。这一步通常涉及到调整参数值、选择不同的变量，或者对数据进行进一步的处理。

6. 验证模型：验证建立的模型是否合理、准确。可以通过多种方法来验证模型，如查看误差和拟合程度，统计分析等。

7. 模型应用：将模型使用到实际情况中，例如，在市场和社会科学领域中，模型可以用来预测趋势和制定政策；在工程和自然科学领域中，模型可以用来评估和控制风险。

八、数据分析模型包括主要要素？

数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束条件三部分组成。

①数据结构

数据结构描述数据库的组成对象以及对象之间的联系。

②数据操作

是指对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作的集合，包括操作及有关的操作规则。

③数据的完整性约束条件

是一组完整性规则。数据模型应该反映和规定其必须遵守的基本和通用的完整性约束条件。

数据库技术的发展是沿着数据模型的主线推进的。

九、数据包络分析模型与方法？

数据包络分析（DEA）是一种用于比较和评估相对效率的方法，它将一个组织或个体的输入和输出量转换为基于线性规划的指标。在DEA中，每个输入和输出变量都被视为测量单位的离散变量，其效率可以通过计算输入和输出之间的距离来衡量。

DEA的目标是确定哪些单位是相对效率的，并使用相对效率作为基础来执行各种合理性检验。DEA模型可以帮助识别最佳实践和改进机会，并为绩效评估提供一个相对参考点。

DEA模型可以分为两大类，分别是基于零和基于指数的模型。基于零的模型用于确定一组创新集合的最佳生产模式，而基于指数的模型则用于确定每个单位的相对效率，以及它们在最佳生产模式中的作用。

在实际应用中，DEA模型可以采用多种变体，其中最常见的是CCR模型（Charnes, Cooper, and Rhodes）。其他DEA模型包括BCC模型（Banker, Charnes, and Cooper）和SBM模型（Slack-Based Measure）。

DEA模型是一个灵活的方法，可应用于各种行业和领域，如金融、医疗、制造业和服务业等。它可以用于效率、生产率和绩效评估等方面。

十、spss数据分析模型是什么？

SPSS数据分析模型是指在SPSS软件中使用的统计模型，用于分析和解释数据，从中推断出潜在的关系和模式。SPSS提供了一系列的数据分析模型，包括描述统计分析、推断统计分析、回归分析、方差分析、聚类分析、因子分析、路径分析等等。

这些模型可以帮助用户深入了解数据的特征和趋势，并进行推断和预测。用户可以根据自己的研究问题和数据特点选择合适的模型进行分析。