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8個常用數據分析方法,數據分析常見的

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數據分析中有哪些常見的數據模型？

8個常用數據分析方法,數據分析常見的


在現在互聯網高速發展的時代里，各大企業都紛紛往數據化運營靠近，除了數據分析師崗位以外，產品、運營或者市場等等崗位都開始對數據分析能力有所要求 。而對剛接觸數據分析的朋友來說，往往都會覺得困惑，每天就是寫SQL，也不知道該從哪里開始分析，分析些什么 。說實在，數據分析就是為了用數據去對公司當下一些決策、行為等進行分析，預測走向并提出建設性意見 。
而對小白來說，最需要做的是搞清楚數據分析的核心目標，再套用數據分析模型，根據模型中的內容，細分到不同的數據指標進行細化分析，最后得到想要的結果 。下面我就分享一下最常見的幾種數據分析模型，收藏收藏~一、邏輯樹分析模型把問題的所有子問題分層，從最高層開始初步向下擴展 。也就是把一個已知問題當成“樹干”，思考該問題和哪些子問題有關聯，將有關的問題當成“樹枝”，以此類推，找到所有相關的問題形成一個“邏輯樹” 。
邏輯樹使用方法簡單，而且條理清晰，容易掌握，并且可以保證解決問題的過程足夠完整，把問題細化再細化，從而詳細地分析得出結論 。邏輯樹分析三要素：1、要素化：將相同問題總結歸納要素2、框架化：把各個要素組成框架，做到不重不漏3、關聯化：框架里的每個要素保持其必要的相互關系二、留存分析模型留存分析是指一種分析用戶參與情況、粘性的分析模型，考察初始行為的用戶會有多少人會有后續行為，是一種衡量產品對用戶價值高低的重要方法 。
通過留存分析可以判斷產品保留用戶的能力和對不同群體的留存是否能夠帶來不同效果 。留存方式：1、N-day留存：指第幾天留存，就是計算第N天后發生了回訪行為的用戶 。2、Unbounded留存：指幾天內留存，也就是計算多少天內完成了回訪的用戶總數 。3、Bracket留存：指定觀察期，自己劃分不同觀察期來計算回訪用戶（如：第一個觀察期：第二天；第二個觀察期：第三天至第五天......）三、漏斗分析模型漏斗分析模型是一個線性流程，從開始到結束，用戶在每個環節都可能產生流失 。
該分析模型能夠科學反映用戶行為狀態及起點到終點每個階段的情況，按照漏斗從上往下層層分析，找出每個階段可以改進優化的點 。漏斗分析的特點：1、監控用戶在每個層級的轉化情況，找到最有效轉化路徑，找到可優化的缺點，提高用戶體驗2、漏斗分析可幫助企業更細致地捕捉用戶行為，提高轉化的精度和效率 。3、漏斗分析可以對層級之間不同用戶屬性進行比較，找到各環節的轉化率，再針對性地對異常環節進行調整 。
四、SWOT分析模型SWOT分析也可以叫做態勢分析，S指Strengths優勢，W指Weaknesses劣勢、O指Opportunities機會，T指Threats威脅 。機會和威脅是公司發展過程中不斷發生的事情，這里一般是指環境威脅和環境機會，其中機會是對公司行為有利、有吸引力的領域；威脅是一種不利的發展趨勢而帶來的挑戰，需要及時采取戰略行為，否則會導致公司在同領域的地位下降 。
優勢和劣勢是指將公司與競爭者從產品的新穎程度、銷售渠道通暢與否、制作工藝是否復雜或者價格有無競爭力等方面進行詳細對比 。SWOT的分析步驟：1、確認企業當前發展戰略2、確認企業外部環境變化3、根據企業內部情況，確認企業的優劣4、以通用矩陣或其他方式評價五、5W2H分析模型5W2H簡單來說，就是why為什么，what什么事、who誰、when什么時候、where什么地方、how怎么做、how much多少，這個分析方法提供了一種全面的分析角度剖析，幫助快速界定問題 。

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