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  • 今天给大家介绍几个数据分析模型吧 一、用户价值模型 1、RFM模型 RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法,他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标,衡量客户价值和...

    今天给大家介绍几个数据分析模型吧

    一、用户价值模型

    1、RFM模型

    RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法,他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标,衡量客户价值和客户创利能力。

    RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

    R——最后交易距离当前天数(Recency)
    F——累计交易次数(Frequency)
    M——累计交易金额(Monetary)

    在这三个制约条件下,我们把M值大,也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”,其余则为“一般客户"和”流失客户“,基于此,我们产生了8种不同的客户类型:

    • 重要价值客户:复购率高、购买频次高、花费金额大的客户,是价值最大的用户。
    • 重要保持客户:买的多、买的贵但是不常买的客户,我们要重点保持;
    • 重要发展客户:经常买、花费大但是购买频次不多的客户,我们要发展其多购买;
    • 重要挽留客户:愿意花钱但是不常买、购买频次不多的客户,我们要重点挽留;
    • 一般价值客户:复购率高、购买频次高,但是花费金额小的客户,属于一般价值;
    • 一般保持客户:买的多但是不常买、花钱不多,属于一般保持客户;
    • 一般发展客户:经常买,但是买不多、花钱也不多,属于一般发展客户;
    • 一般挽留客户:不愿花钱、不常买、购买频次不高,最没有价值的客户;

    10个实用的数据分析模型,学会思路再也不用啃书了

     

    下面是我用FineBI做的RFM模型可视化仪表板,可以通过RFM模型对客户的终生价值做一个合理的预估,基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低,通过此类分析,定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体,让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。

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    2、波士顿模型

    波士顿模型最初是一个时间管理模型,按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限,以此便于对时间进行有效的管理。

    运用在客户分析中,也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限,对我们的客户进行分组。我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限,将产品或者服务分为下面四种类型:

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    • 明星类:增长率高、占有率高,代表着十分成功的产品,是主打的明星产品;
    • 金牛类:增长率低、占有率高,已经占据了市场但是没有发展空间的产品,属于现金牛产品;
    • 问题类:增长率高、占有率低,说明用户需求高,但是本身产品有问题,需要改进优化;
    • 瘦狗类:增长率低、占有率低,市场不认可的失败产品,需要尽快去除;

    我们如此分类的目的正是要根据波士顿矩阵,将一些没有发展前景和市场潜力的产品尽快淘汰掉,保证明星产品和现金牛产品的份额,从而搭配好产品或者业务的整个市场布局。

    FineBI制作的波士顿模型实际使用:

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    如图所示,每个销售大区与每个销售年份下的客户分布,通过筛选数据,我们得到我们想要的客户信息。而波士顿矩阵则是一个非常有力的工具,可以帮助我们将杂乱无序的东西组块整理,在使用矩阵的的时候,尽量选取纵向和横向毫无关联要素来分析,这样才能发挥矩阵分块整理的作用。

    3、CLV用户生命模型

    我们知道并不是所有的顾客都具备相同的价值,如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户,就可以实现更好的运营。所以企业必须识别出这些客户,CLV是对客户未来利润的有效预测,它还有另外一个名字,叫做LTV (life time value)。

    这里需要特别说明的是,CLV考虑了完整的客户生命周期,包含客户获取和客户流失,也就是它计算的不只是眼前顾客已经产生的价值,还预测了未来价值。

    CLV的计算公式有非常多,有的会非常复杂,主要在流失率这个环节和影响因素就相当多,也有会加上投入成本,价值变化率和利率变化等等。

    比较实用简单的是这种:

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    注意此公式对群体有效,对个体精准度较低,因为个体流失率影响因素太多,而群体流失率却是可以统计的。

    那对于CLV的应用,可以从以下两个模型来看,将企业的最优客户与不值得投入的客户区分出来:

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    4、帕累托模型(二八法则)

    帕累托原则,又称二八原则,是关于效率与分配的判断方法。帕累托法则是指在任何大系统中,约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。应用在企业中,就是80%的利润来自于20%的项目或重要客户。

    模型的解释:当一个企业80%利润来自于20%的客户总数时,这个企业客户群体是健康且趋于稳固的。 当一个企业80%利润来自大于20%的客户总数时,企业需要增加大客户的数量。当一个企业80%利润来自小于20%的客户群时,企业的基础客户群需要拓展与增加。

    模型的实际使用:如下图我用FineBI制作的某商场品牌商的销售额。

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    一共10家客户,5家客户(50%)提供了80%的销售额,这就说明需要增加大品牌客户数量。

    带来大量销售额的客户必须认真对待和维护,如果客户数量大,尤其需要列出重点客户重点跟进,把有限的精力放在创造利润大的客户上。

    5、漏斗模型

    漏斗模型本质是分解和量化,为了方便大家理解,我这里以营销漏斗模型举例:

    也就是说营销的环节指的是从获取用户到最终转化成购买这整个流程中的一个个子环节,相邻环节的转化率则就是指用数据指标来量化每一个步骤的表现。

    所以整个漏斗模型就是先将一个完整的购买流程拆分成一个个步骤,然后用转化率来衡量每一个步骤的表现,最后通过异常的数据指标找出有问题的环节,然后解决该环节的问题,最终达到提升整体购买转化率的目的,所以漏斗模型的核心思想可以归为分解和量化。

    比如分析电商的转化,我们要做的就是监控每个层级上的用户转化,寻找每个层级的可优化点。对于没有按照流程操作的用户,专门绘制他们的转化模型,缩短路径提升用户体验。

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    二、市场营销模型

    1、PEST分析法

    PEST,也就是政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology),能从各个方面把握宏观环境的现状及变化趋势,主要用户行业分析。

    宏观环境又称一般环境,是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。

    对宏观环境因素作分析时,由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要,分析的具体内容会有差异,但一般都应对政治、经济、技术、社会,这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。

    10个实用的数据分析模型,学会思路再也不用啃书了

     

    政治环境:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。

    社会环境:人口规模、性别比例、年龄结构、生活方式、购买习惯、城市特点等。

    技术环境:折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。

    经济环境:GDP 及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。

    2、5W2H分析法

    5W2H,即为什么(Why)、什么事(What)、谁(Who)、什么时候(When)、什么地方(Where)、如何做(How)、什么价格(How much),主要用于用户行为分析、业务问题专题分析、营销活动等。

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    该分析方法又称为七何分析法,是一个非常简单、方便又实用的工具,以用户购买行为为例:

    • Why:用户为什么要买?产品的吸引点在哪里?
    • What:产品提供的功能是什么?
    • Who:用户群体是什么?这个群体的特点是什么?
    • When:购买频次是多少?
    • Where:产品在哪里最受欢迎?在哪里卖出去?
    • How:用户怎么购买?购买方式什么?
    • How much:用户购买的成本是多少?时间成本是多少?

    3、SWOT分析法

    SWOT分析法也叫态势分析法,S (strengths)是优势、W (weaknesses)是劣势,O (opportunities)是机会、T (threats)是威胁或风险。

    10个实用的数据分析模型,学会思路再也不用啃书了

     

    SWOT分析法是用来确定企业自身的内部优势、劣势和外部的机会和威胁等,通过调查列举出来,并依照矩阵形式排列,然后用系统分析的思想,把各种因素相互匹配起来加以分析。

    运用这种方法,可以对研究对象所处的情景进行全面、系统、准确的研究,从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来。

    4、4P营销理论

    4P即产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)、推广(Promotion),在营销领域,这种以市场为导向的营销组合理论,被企业应用最普遍。

    可以说企业的一切营销动作都是在围绕着4P理论进行,也就是将:产品、价格、渠道、推广。通过将四者的结合、协调发展,从而提高企业的市场份额,达到最终获利的目的。

    10个实用的数据分析模型,学会思路再也不用啃书了

     

    • 产品:从市场营销的角度来看,产品是指能够提供给市场,被人们使用和消费并满足人们某种需要的任何东西,包括有形产品、服务、人员、组织、观念或它们的组合。
    • 价格:是指顾客购买产品时的价格,包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响定价的主要因素有三个:需求、成本与竞争。
    • 渠道:是指产品从生产企业流转到用户手上全过程中所经历的各个环节。
    • 促销:是指企业通过销售行为的改变来刺激用户消费,以短期的行为(比如让利、买一送一,营销现场气氛等等)促成消费的增长,吸引其他品牌的用户或导致提前消费来促进销售的增长。广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。

    5、逻辑树法

    逻辑树又称问题树、演绎树或分解树等。它是把一个已知问题当成“主干”,然后开始考虑这个问题和哪些相关问题有关,也就是“分支”。逻辑树能保证解决问题的过程的完整性,它能将工作细分为便于操作的任务,确定各部分的优先顺序,明确地把责任落实到个人。

    10个实用的数据分析模型,学会思路再也不用啃书了

     

    逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:

    要素化:把相同的问题总结归纳成要素。

    框架化:将各个要素组织成框架。遵守不重不漏的原则。

    关联化:框架内的各要素保持必要的相互关系,简单而不独立。

    6、AARRR模型

    AARRR模型是所有运营人员都要了解的一个数据模型,从整个用户生命周期入手,包括获取(Acquisition)、激活(Activition)、留存(Retention)、变现(Revenue)和传播(Refer)。

    每个环节分别对应生命周期的5个重要过程,即从获取用户,到提升活跃度,提升留存率,并获取收入,直至最后形成病毒式传播。

    10个实用的数据分析模型,学会思路再也不用啃书了

     

    PS:以上分析均由FineBI制作

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  • 互联网运营常用8大数据分析模型

    千次阅读 2019-05-27 17:06:37
    1、用户模型 “不仅要知道用户当下在想什么,更要知道用户背后在想什么,以及用户正在经历着什么。” 传统用户模型构建方式 用户模型:基于对用户的访谈和观察等研究结果建立,严谨可靠但费时; 临时用户模型:基于...

    1、用户模型
    “不仅要知道用户当下在想什么,更要知道用户背后在想什么,以及用户正在经历着什么。”
    传统用户模型构建方式
    用户模型:基于对用户的访谈和观察等研究结果建立,严谨可靠但费时;
    临时用户模型:基于行业专家或市场调查数据对用户的理解建立,快速但容易有偏颇。(缺乏时间,资源的情况下)
    为了节省时间,降低风险,产品团队往往尽快将产品推向用户,快速试错,在这种场景下如何构造用户模型?
    1)首先,整理和收集已经获得的任何可认知用户的经验和数据,将这些信息映射成为用户的描述信息(属性)或用户的行为信息,并存储起来形成用户档案
    2)实时关注自身数据的波动,及时采取行动
    3)记录用户的行为数据而不是单纯地为用户打标签
    4)360°覆盖用户全生命周期的用户档案
    用户的每一步成长都通过行为记录下来,基于用户所在生命周期的不同阶段,针对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户分别采取有针对性的拉新、转化、留存等运营策略。

    2、事件模型
    1)事件是什么
    就是用户在产品上的行为,它是用户行为的一个专业描述,用户在产品上的所有获得的程序反馈都可以抽象为事件,由开发人员通过埋点进行采集,通俗讲就是:将一段代码放入对应的页面/按钮,用户进入页面/点击按钮的本质是在加载背后的代码,同时再加载事件采集代码,这样就被SDK所记录下来了。(利用百度统计加入代码采集用户下载成功和失败事件)
    2)事件的采集
    事件:用户在产品上的行为
    属性:描述事件的维度
    值:属性的内容
    采集时机:用户点击(click)、网页加载完成、服务器判断返回等。在设计埋点需求文档时,采集时机的说明尤为重要,也是保证数据准确性的核心。
    举个例子,在采集过程中如果没有明确时机,当用户点击了注册按钮,由于用户输入了错误的注册信息实际没有注册成功,可能仍然会进行记录,这样在统计注册成功事件的时候就不是准确的。而正确的采集时机描述应该是“服务器返回注册成功的判断”。(日本官网采集的就是返回激活成功或者失败页面)
    3)事件的分析人数
    某一事件(行为)有多少人触发了次数:某一事件(行为)触发了多少次人均次数:某一事件(行为)平均触发多少次活跃比:在一个时间区间内,触发某一事件的人数占当前时间段内所有活跃人数的比
    4)事件的管理
    当事件很多时,可以对事件进行分门别类地管理。同时,可以从产品业务角度将重要的用户行为标注出来,以便可以在分析时方便、快捷地查找常用、重要的事件。

    3、漏斗模型
    漏斗模型帮助你分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况。
    举例来说,用户下载产品的完整流程可能包含以下步骤:
    展示-->点击-->下载-->安装-->体验

    我们可以将如上流程设置为一个漏斗,分析整体的转化情况,以及每一步具体的转化率和转化中位时间
    我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控,寻找每个层级的可优化点;
    对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径,找到可提升用户体验,缩短路径的空间。
    更好的利用漏斗模型:
    1)细化每一个环节,展示到点击之间?点击到下载之间?下载到安装之间?安装到体验之间?
    2)拥有埋点意识和全局观念,才能够有效采集,为每个环节的漏斗优化做出决策依据,推动各个部门优化

    4、热图分析模型
    什么是热图分析模型?
    反映用户在网页上的关注点在哪里,尤其对于官网首页来说,信息密度极高,用户究竟是如何点击,如何浏览的效果图
    按计算维度划分,热图可以分为点击热图和浏览热图。
    点击热图:追踪的是鼠标的点击情况,进行人数、次数统计并基于百分比进行热力分布,点击热图又分为两种,一种是鼠标的所有点击,一种是页面可点击元素的点击。前者可以追踪页面上所有可点击和不可点击位置的被点击情况,后者只追踪页面上可点击元素的点击情况。
    浏览热图(也称注意力热图)记录的是用户在不同页面或同一页面不同位置停留时间的百分比计算,基于停留时长。
    热图分析模型中的新特性
    1)面向特定人群的分析与人群对比
    比如理财产品,投资用户和未投资用户关注点肯定不同
    2)聚焦分析
    点击率= 点击次数/当前页面的浏览次数
    聚焦率=点击次数/当前页面的点击总次数
    应用场景
    1)落地页效果分析
    2)首页流量追踪
    3)关键页体验衡量(产品体验和下载页面)

    5、留存分析模型
    留存定义和公式
    定义:满足某个条件的用户,在某个时间点有没有进行回访行为
    公式:若满足某个条件的用户数为n,在某个时间点进行回访行为的用户数为m,那么该时间点的留存率就是(m/n)N-day留存,即第几日留存,只计算第N天完成回访行为的用户Unbounded留存(N天内留存),留存会累计计算N天内所有完成过回访行为的用户。-Bracket留存 (自定义观察期留存)N-day留存和Unbounded留存都是按照独立的天/周/月为观察单位计算,但有时候我们不希望受限于这种固定时间度量,我们希望划分为几个观察期第一个观察期:
    次日
    第二个观察期:第3日-第7日
    第三个观察期:第8日-第14日
    第四个观察期:第15日到第30日
    自定义留存
    上述三种留存方式,都是对时间的限定,对留存的定义都是用户打开了APP或进入了网站
    自定义留存是基于业务场景下的留存情况,比如阅读类产品会把看过至少一篇文章的用户定义为真正的留存用户,电商类产品会把至少查看过一次商品详情定义为有效留存初始行为:初始与回访是相对的概念。回访行为:与初始行为的设定是并且关系。用户的初始行为可以理解为上一次行为,回访行为即理解为下一次行为。对初始行为和回访行为的设定本质上是在进一步筛选用户群。在滴滴的一次增长分享会曾提到过“抢了红包的用户后来打了车的日留存”,即初始行为是抢了红包,回访行为是打了车。“抢了红包的用户打了车的3日留存”即初始行为是抢了红包,回访行为是打车,看这部分人的第三天留存。

    6、粘性分析模型
    定义:对活跃用户使用产品的习惯的分析,例如一个月使用了几天,使用大于一天,大于七天的用户有多少,例如某些产品上线了新功能,用户使用需要签到,可以由此分析出用户的使用习惯,评估新功能的吸引力和健康度。
    作用:使用留存分析,了解产品和功能黏住用户的能力如何,用户喜欢哪个功能,不同用户在同一功能在适用上的差异,有助于科学评估产品,制定留存策略
    举例:股票APP,已投资用户和未投资的用户触发功能【查看股票市场】的次数

    7、全行为路径分析模型
    行为路径分析分为漏斗分析和全行为路径分析。与漏斗分析模型不同,漏斗分析模型是分析既定的行为转化,例如电商产品,分析从查看产品详情到最终支付每一步的转化率。而全行为路径分析是对用户在APP或网站的每个模块的流转情况,挖掘用户的访问模式,从而优化产品或网站.
    一般可用树形图表现,如下图,一个线上培训网站,用户大都会打开搜索课程,所以需要优化搜索课程。而在第一次搜索课程后,用户并没有搜索到想要的课程,又进行了第二次搜索,因此可以将用户搜索频率高的关键词设置成可点击元素,链接到用户使用频率高的相关课程。引导用户点击得到想要的结果。

    8、用户分群模型
    分群是对某一特征用户的划分和归组,而分层,更多的是对全量用户的一个管理手段,细分用户的方法其实我们一直在用,比如我们熟悉的RFM模型:
    RFM模型是从用户的业务数据中提取了三个特征维度:最近一次消费时间(Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。通过这三个维度将用户有效地细分为8个具有不同用户价值及应对策略的群体,如下图所示。

    另外四个用户分群的维度:
    1、用户属性:用户客观的属性,描述用户真实人口属性的标签,比如:年龄、性别、城市、浏览器版本、系统版本、操作版本、渠道来源等就是用户属性
    2、活跃时间
    3、做过,没做过
    4、新增于:何时新增用户较多

    参考来源:http://info.hhczy.com/article/20181019/34693.shtml

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  • 今天老李就给罗列了6个常用的数据分析模型,并附上实际的案例讲解以及分析模板,希望能让大家快速掌握这些模型和方法! 话不多说,上干货! 1、RFM模型 RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用的客户...

    在进行数据分析过程中,我们通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点,使自己的结论更具备说服力,同时也让自己的论证思路更具备逻辑性和条理性。

    今天老李就给罗列了6个常用的数据分析模型,并附上实际的案例讲解以及分析模板,希望能让大家快速掌握这些模型和方法!

    话不多说,上干货!

    1、RFM模型

    RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用的客户分析方法,发现客户数据中有三个神奇的要素:

    • 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。
    • 最近一段时间内消费频次(F):指客户在限定的期间内所购买的次数。
    • 最近一段时间内消费金额(M):客户的消费能力,通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。

    这三个要素构成了数据分析最好的指标,RFM 分析也就是通过这个三个关键指标对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略,如下图所示:

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    案例讲解:已知某公司销售信息,分析该公司客户消费能力,并将其分类进行营销。

    分析思路:

    • 1)获取R、F、M 3 个关键指标。
    • 2)根据实际业务情况,设置并求出阈值,可以是平均值、中位数,示例使用R、F、M三个指标的平均值。
    • 3)将三个指标R、F、M进行特征向量化,对于M、F,如果客户消费金额和频率高于阈值,计为1,否则计为0;对于R则相反。
    • 4)根据特征向量将客户分类。

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

    利用FineBI制作

    结论:客户类型中占比最多的是一般发展客户(最近购买过,但频率和金额都不大),应向该客户推送公司主营业务,通过宣传推广让产品信息送达客户手中。

    其次占比较多的是一般挽留客户(很长时间未买,购买的频率和金额较少),应该面向该部分人群推出促销活动,拉动消费的积极性
    此外还可计算各地区客户消费能力与消费流失情况,由于M、F 为正向指标,则用M、F作为横纵轴代表客户消费的能力,值越大表示消费能力越高

    R为负向指标,则代表消费流失情况,图形越大表示最近消费距今时间越长,流失越严重。

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    结论:成都和北京地区客户消费金额较大,但客户流失情况比较严重,需要重点关注。武汉、沈阳地区客户以小额消费为主,但消费次数多。

    2、帕累托分析

    帕累托分析法又称ABC 分类法,平常也称之为「80 对 20」规则,常用于商品的库存管理分析中。

    把产品或业务分为A、B、 C三类,用于分清业务的重点和非重点,反映出每类产品的价值对库存、销售、成本等总价值的影响,从而实现差异化策略和管理。

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    案例讲解:已知不同品类商品的销售额信息,需分析商品销售量情况有重点的管理商品。

    分析思路:

    • 1)计算不同品类商品累计销售额及其占比,
    • 2)按照累计销售占比将品类分成几类,将品类按照累计销售额占比:0-70% 1类;70%-90% 2类;90%-100% 3类

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    3、购物篮分析

    大家应该都听过这样一个经典案例:超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖,原因是经过数据分析发现,买尿不湿的家长以父亲居多,如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒,将有很大的概率购买,从而提高啤酒的销售量。

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    这种通过研究用户消费数据,将不同商品之间进行关联,并挖掘二者之间联系的分析方法,就叫做商品关联分析法,即购物篮分析,通过「支持度」、「置信度」、「提升度」三个指标判断商品见的关联。

    支持度:是指A商品和B商品同时被购买的概率,或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性,显然支持度越大,关联规则越重要。

    比如今天共有10笔订单,其中同时购买牛奶和面包的次数是6次,那么牛奶+面包组合的支持度就是6/10=60%

    置信度:指购买A之后又购买B的条件概率,简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率

    比如今天共有10笔订单,其中购买A的次数是8,同时购买A和B的次数是6,则其置信度是6/8=75%

    提升度:先购买A对购买B的提升作用,用来判断商品组合方式是否具有实际价值,是看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数,大于1说明该组合方式有效,小于1则说明无效。

    比如今天共有10笔订单,购买A的次数是8,购买B的次数是6,购买A+B的次数是6,那么提升度是0.6/(0.8*0.6)>1,因此A+B的组合方式是有效的

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    4、波士顿矩阵

    波士顿矩阵通过销售增长率(反映市场引力的指标)和市场占有率(反映企业实力的指标)来分析决定企业的产品结构。

     

    波士顿矩阵将产品类型分为四种,如下图所示:

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    5、转化分析

    转化漏斗模型,是分析用户使用某项业务时,经过一系列步骤转化效果的方法。

    转化分析可以分析多种业务场景下转化和流失的情况,不仅找出产品潜在问题的位置,还可以定位每个环节流失用户,进而定向营销促转化。

    解决哪些问题:

    比如搜索商品——>浏览商品——>商品下单——>交易付款,每个过程的转化率有多少?两个推广渠道带来不同的用户,哪个渠道的注册转化率高?哪些客服下单转化情况最好?

     

    1、阶段转化:对于需要进行逐级转化的平台运营,首先可以通过用户转化漏斗图进行宏观的流程转化数据分析找出目前阶段最需要优化的运营环节和平台,有效地进行针对性治理,最终提高整体平台用户转化率。付款转化率=付款人数/下单人数

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    分析结论:1)用户从浏览商品行为到添加购物车行为这一流程,其转化率为51.22%,反映出该平台的商品介绍、图片描述等对用户有较强的吸引力;2)添加购物车到下单的转化率,其转化率高达99.66%;3)但付款的转化率仅 50.34%,这是一个值得反思的转化节点

    4)通过数据分析猜测该平台商铺支付渠道不完善,需要增加例如支付宝、微信等快捷支付渠道,降低平台因为没有提供用户习惯性的支付渠道而导致用户放弃购买行为的几率。

    2、事件转化

    通常指的是平台或商铺通过一系列的运营推广活动以及由于公共事件影响所带来的额外价值,例如网络营销总的SEO关键词投放、折扣促销活动、邮件营销等等效果跟踪。通常可关注于营销渠道转化率等指标进行活动的推广营销效果评估

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    案例解读:

    1)目前平台的转化率最高的渠道主要是基础上线工作、轮台、贴吧推广、微信推广、品牌基础推广几个渠道。

    2)根据基础线上工作渠道随时间的转化率走势情况,可以推测出平台在2015年12月(因为从2015年12月用户的下单转化率有所下降,一般用户在知道近期即将有促销活动的时候,往往会收藏商品从而产生延迟消费,所以活动开始前的时间转化率会降低)左右发布了即将要开始的商品促销活动,同时活动日期大概在2016年1月左右(转化率提升明显),属于跨年的大型活动促销,同时也取得了较好的活动效果。

    6、杜邦分析法

    杜邦分析法利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况,用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效。

    其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积,这样有助于深入分析比较企业经营业绩。

    实现思路:

    净资产收益率=销售净利润率*资产周转率*权益乘数

    净资产收益率受三类因素影响:

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

    实现效果:

    6大常用数据分析模型详解,做分析不再没思路

     

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  • 软件系统分析模型文档

    千次阅读 2019-11-06 08:27:31
    以下是学生选课系统的系统分析模型文档 系统分析模型 ...

    以下是学生选课系统的系统分析模型文档                                                                              

                                                                                            系统分析模型

     

     

     

     

     

     

     

       

                                                                       项目名称       XXXX大学学生选课系统                   

                                                                       班    级:           软件工程XX X                 

                                                                       组                                      

                                                                       组                      

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    目 录

    1系统分析模型…….....................................................................................................1

    1.1用例图…............................................................................................................1

    1.2类图……............................................................................................................2

     

     

     

    1系统分析模型

    1.1用例图

    本系统为XXXX大学学生选课系统,系统中用户分为4类,分别是:学生、教师、教务处课程管理员以及外部排课系统。

    (1)学生通过身份验证后进入主界面。主界面为学生提供5种选择:查看课程总览、查看课表(其中包括个人课表和推荐课表)、选择课程、退选课程、成绩查询、查看个人信息、退出登录。

    (2)教师通过身份验证后进入主界面,主界面为教师提供5种选择:查看课程、查看学生名单、成绩录入、个人信息查看、退出登录。

    (3)教务处课程管理员通过身份验证后进入主界面,主界面为管理员提供4种选择:学生信息管理、教师信息管理、课程信息管理、退出登录。

    (4)外部排课系统生成推荐课表。

    系统用例图,如图1-1

    hello

     

    1.2类图

    本系统中实体类共有7种,分别是:学生类、教师类、教务处课程管理员类、课程类、个人课表类、推荐课表类、成绩类。

    各个类的属性如图1-2,类图如图1-3。

     

     

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空空如也

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分析模型