比较实用的大数据分析模型有哪些？在营销上花这么多钱，能达到营销效果吗？什么样的功能才能真正触达用户？互联网工作者的数据分析是必备技能。学习数据分析，既要会使用Excel、Python等工具，也要有数据分析的思维。与你分享实用的大数据分析模型，帮助你高效完成数据分析！

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1.事件分析

作用：研究行为事件的发生对企业组织价值的影响和程度。

使用方法：跟踪或记录用户行为或业务流程，如用户注册、浏览产品详情页面、成功投资、撤资等，通过研究与事件发生相关的所有因素来挖掘原因和交互背后用户行为事件影响等。

应用场景示例：

问题：运营商发现某日某频道PV数据异常高。需要调查原因吗?分为以下几个步骤：

定义事件：将事件定义为PV值，通过过滤条件限制通道。

多维度下钻分析：根据日期、地理位置、型号、操作系统、IP等不同维度分析PV值。

多维度展示结果，并给出PV数据的解释。是假流量吗? (全部来自某个IP)，价值异常高? (数据一天上升)。

2.留存分析模型

它的作用：分析用户参与/活动，并检查有多少执行初始行为的用户会跟进。这是衡量产品对用户价值的重要方式。

使用方法：留存分析分为三种，N天留存，无限制留存，括号留存。

应用场景示例：

问题：最近有很多新客户。想看看用户留存情况如何?可以分为以下几个步骤：

根据新用户注册/下载时间同步分组(月/周/日)。

观察用户投资的 7 天保留期、14 天保留期或 30 天保留期(可选)。

比较不同的同类群组并观察每日留存趋势。

3 漏斗分析模型

作用：反映起点到终点各个阶段的用户行为状态和用户转化率。

使用方法：通过观察用户群不同属性在每个环节的转化率，以及每个流程步骤转化率的差异，可以了解转化率最高的用户群，分析其合理性漏斗，并针对异常转化率进行调整。

典型场景示例：

问题：销售人员想知道每个环节从需求发现到中标的转化情况?请参考以下步骤：

从需求发现环节出发，根据需求设计销售漏斗图

根据销售漏斗的各个环节进行跟进和数据录入

生产数据自动分析表，观察客户各个阶段的转化率

4.路径分析模型

作用：是一种互联网产品特有的数据分析方法，提高产品核心模块的到达率，提取特定用户群的主流路径，描述用户浏览特征。

使用方法：根据每个用户在APP或网站中的行为事件，分析APP或网站中各个模块的流通规律和特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些具体的商业目的。

路径分析主要解决以下问题：

用户主要从哪条路径形成支付转化?

用户离开预期路径后，实际方向是什么?

不同特征的用户行为路径有何不同?

5.会话分析模型

作用：对指定时间段内网站/H5/小程序/APP上发生的一组用户行为进行指标分析。

Session的关键点是：用户做了什么。

使用方法：包括访问次数、人均访问次数、总访问时长、单次访问时长、单次访问深度、跳出次数、跳出率、次数退出次数、退出率、人均访问时间、页面总停留时间、页面平均停留时间等。

两个公式：

平均访问时长=所有用户的会话市场总和/会话数

平均交互深度=会话中的事件总和/会话数

6.分布分析模型

作用：通过分析质量变化分布发现问题，了解生产过程是否正常，是否出现废品等。工具就是直方图，所以也叫直方图法。

使用方法：提供“维度索引”后，对数据进行分解，将原始维度按照一定的数值范围进行划分，然后分析各个维度范围的分布情况。

例如：

筛选出特别依赖的用户，建立一个专门的用户运营项目来运营用户。支付金额大的用户也可以用来做一些运营活动。

下图显示了人数和交易订单的分布：

7.归因分析模型

作用：归因分析要解决的问题是广告效果的产生，以及如何将功劳合理分配到哪些渠道。

使用方法：衡量和评估站点内用户接触点对整体转化目标的贡献，可以直接量化每个操作位置和接触点的转化效果和价值贡献。

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