比較實用的大數據分析模型有哪些？在營銷上花這么多錢，能達到營銷效果嗎？什么樣的功能才能真正觸達用戶？互聯網工作者的數據分析是必備技能。學習數據分析，既要會使用Excel、Python等工具，也要有數據分析的思維。與你分享實用的大數據分析模型，幫助你高效完成數據分析！

　　1.事件分析

　　作用：研究行為事件的發生對企業組織價值的影響和程度。

　　使用方法：跟蹤或記錄用戶行為或業務流程，如用戶注冊、瀏覽產品詳情頁面、成功投資、撤資等，通過研究與事件發生相關的所有因素來挖掘原因和交互背后用戶行為事件影響等。

　　應用場景示例：

　　問題：運營商發現某日某頻道PV數據異常高。需要調查原因嗎?分為以下幾個步驟：

　　定義事件：將事件定義為PV值，通過過濾條件限制通道。

　　多維度下鉆分析：根據日期、地理位置、型號、操作系統、IP等不同維度分析PV值。

　　多維度展示結果，并給出PV數據的解釋。是假流量嗎? (全部來自某個IP)，價值異常高? (數據一天上升)。

　　2.留存分析模型

　　它的作用：分析用戶參與/活動，并檢查有多少執行初始行為的用戶會跟進。這是衡量產品對用戶價值的重要方式。

　　使用方法：留存分析分為三種，N天留存，無限制留存，括號留存。

　　應用場景示例：

　　問題：最近有很多新客戶。想看看用戶留存情況如何?可以分為以下幾個步驟：

　　根據新用戶注冊/下載時間同步分組(月/周/日)。

　　觀察用戶投資的 7 天保留期、14 天保留期或 30 天保留期(可選)。

　　比較不同的同類群組并觀察每日留存趨勢。

　　3 漏斗分析模型

　　作用：反映起點到終點各個階段的用戶行為狀態和用戶轉化率。

　　使用方法：通過觀察用戶群不同屬性在每個環節的轉化率，以及每個流程步驟轉化率的差異，可以了解轉化率最高的用戶群，分析其合理性漏斗，并針對異常轉化率進行調整。

　　典型場景示例：

　　問題：銷售人員想知道每個環節從需求發現到中標的轉化情況?請參考以下步驟：

　　從需求發現環節出發，根據需求設計銷售漏斗圖

　　根據銷售漏斗的各個環節進行跟進和數據錄入

　　生產數據自動分析表，觀察客戶各個階段的轉化率

　　4.路徑分析模型

　　作用：是一種互聯網產品特有的數據分析方法，提高產品核心模塊的到達率，提取特定用戶群的主流路徑，描述用戶瀏覽特征。

　　使用方法：根據每個用戶在APP或網站中的行為事件，分析APP或網站中各個模塊的流通規律和特點，挖掘用戶的訪問或瀏覽模式，進而實現一些具體的商業目的。

　　路徑分析主要解決以下問題：

　　用戶主要從哪條路徑形成支付轉化?

　　用戶離開預期路徑后，實際方向是什么?

　　不同特征的用戶行為路徑有何不同?

　　5.會話分析模型

　　作用：對指定時間段內網站/H5/小程序/APP上發生的一組用戶行為進行指標分析。

　　Session的關鍵點是：用戶做了什么。

　　使用方法：包括訪問次數、人均訪問次數、總訪問時長、單次訪問時長、單次訪問深度、跳出次數、跳出率、次數退出次數、退出率、人均訪問時間、頁面總停留時間、頁面平均停留時間等。

　　兩個公式：

　　平均訪問時長=所有用戶的會話市場總和/會話數

　　平均交互深度=會話中的事件總和/會話數

　　6.分布分析模型

　　作用：通過分析質量變化分布發現問題，了解生產過程是否正常，是否出現廢品等。工具就是直方圖，所以也叫直方圖法。

　　使用方法：提供“維度索引”后，對數據進行分解，將原始維度按照一定的數值范圍進行劃分，然后分析各個維度范圍的分布情況。

　　例如：

　　篩選出特別依賴的用戶，建立一個專門的用戶運營項目來運營用戶。支付金額大的用戶也可以用來做一些運營活動。

　　下圖顯示了人數和交易訂單的分布：

　　7.歸因分析模型

　　作用：歸因分析要解決的問題是廣告效果的產生，以及如何將功勞合理分配到哪些渠道。

　　使用方法：衡量和評估站點內用戶接觸點對整體轉化目標的貢獻，可以直接量化每個操作位置和接觸點的轉化效果和價值貢獻。

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