一個好的數據分析模型不僅能使分析具備條理性和邏輯性，而且還更具備結構化和體系化，并保證分析結果的有效性和準確性。好的數據分析師不僅熟練地掌握了分析工具，還掌握了大量的數據分析方法和模型。

今天就來給大家分享12種常用的業務數據分析模型和方法，希望對大家有所幫助！

1、購物籃分析模型

購物籃分析主要用于發現商品之間的購買關系和模式。通過關聯規則學習來識別哪些商品經常一起被購買，從而幫助制定捆綁銷售或推薦系統。

這個模型一般是用來找出顧客購買行為的模式：

• 比如用戶買了A商品，是否會對B商品產生什么影響？
• 不同的用戶是否具有不同的購買模式？
• 哪些產品應該放在一起進行捆綁銷售？

操作步驟：

（1）數據準備：收集客戶的購買記錄，形成事務數據集。

（2）應用算法：使用關聯規則算法（如Apriori）來找出商品之間的關聯規則。

（3）設置參數：設置最小支持度（商品組合出現的最小頻率）、最小置信度（商品A出現時商品B出現的條件概率）。

（4）分析結果：解讀算法輸出的規則，找出常見的商品組合，用于商品推薦或捆綁銷售。

2、帕累托分析&ABC分析法

帕累托分析（Pareto Analysis）和ABC分析（ABC Analysis）是兩種常用的分類工具，廣泛應用于庫存管理、銷售分析和客戶細分等領域。

帕累托分析

帕累托原則指出，在很多情況下，80%的效果來自于20%的原因。帕累托分析利用這一原則，通過識別和聚焦于最重要的20%因素，來優化資源和提升效率。但并不是所有情況都嚴格遵循8/2的比例，有時可能是7/3或9/1等。

【帕累托分析的作用&適用場景】

帕累托分析在多個領域有廣泛應用，其主要作用包括：

• 識別關鍵問題：幫助找出最重要的問題或影響因素，從而有針對性地采取措施；
• 優化資源配置：通過聚焦關鍵因素，實現資源的高效利用；
• 提高決策效率：提供明確的分析結果，支持快速決策。

帕累托分析適用于多種場景，包括但不限于：

• 質量管理：識別主要的缺陷來源，改進產品質量；
• 銷售分析：找出貢獻最大的產品或客戶，提高銷售策略；
• 庫存管理：確定主要的庫存項目，優化庫存水平。

ABC分析

ABC分析是一種基于帕累托原則的分類方法，將項目或客戶按重要性劃分為A、B、C三類。通常A類項目占總數的少部分但貢獻最大，B類次之，C類占大部分但貢獻較小。所以這一篇是把兩種方法放在了一起。

【ABC分析的作用&適用場景】

ABC分析的主要作用包括：

• 優化庫存管理：通過分類管理庫存，提高庫存周轉率和服務水平；
• 制定差異化策略：根據重要性不同，采取不同的管理和服務策略；
• 提高工作效率：聚焦重要項目，優化資源配置。

ABC分析廣泛用于庫存管理、客戶管理和產品管理等領域：

• 庫存管理：根據庫存重要性，制定不同的管理策略；
• 客戶管理：識別重要客戶，提供個性化服務；
• 產品管理：確定核心產品，優化產品組合。

3、RFM分析模型

RFM 分析是美國數據庫營銷研究所提出的一種客戶分析方法。該模型基于客戶的最近購買時間（Recency）、購買頻率（Frequency）、購買金額（Monetary）來評估客戶的價值和分類。通過這三個維度的組合，將客戶分為不同的群體，比如高價值客戶、需要挽留的客戶等，以便實施針對性的營銷策略。

操作步驟：

（1）收集數據：整理客戶購買記錄，包括購買日期、頻率和消費金額。

（2）計算指標：為每個客戶計算R（最近一次購買時間距今天數）、F（特定時間內購買次數）、M（特定時間內消費總金額）。

（3）分級：根據RFM的高低，將客戶分為不同的等級或群體，例如R為1-30天為高，31-90天為中，超過90天為低。

（4）分析應用：根據RFM等級，制定不同的營銷策略，例如對高RFM客戶進行忠誠度獎勵，對低RFM客戶進行挽留策略。

4、4P營銷模型

4P營銷理論模型是隨著營銷組合理論的提出而出現的，產生于20世紀60年代的美國。該模型常用于企業營銷狀況分析、商品銷售策略分析。

4P營銷模型由4個要素構成，即產品（Product）、價格（Price）、渠道（Place）、宣傳（Promotion）。

4P營銷模型的操作步驟可以總結為以下幾個關鍵環節：

• 了解產品：首先，企業需要對產品進行全面的了解，包括產品的特性、質量、設計、品牌名稱、包裝、服務、保證和退貨政策等。這一步驟是制定有效營銷策略的基礎，確保產品能夠滿足市場需求并具有競爭力。

• 決定價格：接下來，企業需要根據成本、盈利能力、目標用戶的支付能力和市場定位等因素來確定產品的價格。定價策略應考慮折扣、促銷活動和支付方式等因素，以確保產品在目標市場中具有吸引力。

• 選擇銷售地點：企業需要選擇合適的銷售渠道和分銷網絡，以確保產品能夠有效地到達目標客戶群。這包括考慮潛在客戶的購物習慣、競爭對手的銷售地點、最佳購買體驗和售后支持等因素。

• 制定推廣策略：最后，企業需要制定全面的推廣策略，包括廣告、銷售促進、公共關系和直接營銷等手段。這些活動旨在提高品牌知名度并刺激銷售。

5、邏輯樹模型

邏輯樹模型又稱問題樹、演繹樹或分解樹模型。是一種通用的分析模型，廣泛適合于各種情況下的問題分析，作用在于層層分解、追本溯源，找到問題的癥結所在。

邏輯樹的基本結構是，從最高層開始，逐步向下擴展分解。即將一個已知的大問題當成最高層，然后考慮與該問題相關的因素，每考慮到一個點，就添加一根“樹枝”，以此類推，將每個問題都細化到最小處，最終形成一顆“邏輯樹”。

邏輯樹模型可以幫助在數據分析時理清思路，不再重復、混亂的思考。且保證數據分析時的全面性，不遺漏任何細枝末節。同時確定各環節的重要程度，做到主次分明，責任落實。

6、KANO模型

KANO模型是一種需求分析和優先級排序工具，將商品屬性分為必備性需求、期望型需求、興奮性需求、無差異需求四類。通過理解不同類型的需求對用戶滿意度的影響，確定產品特性的優先級。

操作步驟：

（1）需求收集：通過問卷調查、用戶訪談等方式收集用戶需求。

（2）分類需求：將需求分為四類。

（3）優先排序：根據需求對用戶滿意度的影響程度進行排序。

（4）產品規劃：根據優先級和資源情況，規劃產品特性的開發順序。

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7、用戶畫像分析

用戶畫像分析（User Profiling Analysis）是一種市場研究技術，它通過收集和分析用戶的各種數據來創建用戶的詳細描述，這些描述通常包括用戶的行為、偏好、心理特征、生活方式等。

用戶畫像的目的是為了更好地理解目標客戶群體，以便為他們提供更加個性化的產品和服務，提高營銷效率和客戶滿意度。

用戶畫像分析用一句話來總結就是：用戶信息標簽化。

8、杜邦分析

杜邦分析是一種綜合財務分析方法，通過分解凈資產收益率（ROE）為多個財務比率的乘積，以評估企業的盈利能力、資產運營效率和財務杠桿。杜邦分析的基本思想是將ROE分解為銷售凈利潤率、資產周轉率和權益乘數，從而深入分析企業的經營業績。

操作步驟：

（1）數據處理：準備企業的利潤和資產負債數據。

（2）合并數據表：將利潤數據和資產負債數據合并，以便于進行綜合分析。

（3）計算關鍵指標：分別計算銷售凈利潤率、資產周轉率和權益乘數。銷售凈利潤率反映盈利能力，資產周轉率反映資產運營效率，權益乘數則衡量財務杠桿。

（4）凈資產收益率的計算：將上述三個指標相乘，得出凈資產收益率。

（5）結果分析：通過分析ROE及其分解指標，評估企業的財務狀況和經營效率。

9、庫存周期分析

庫存周轉分析是衡量企業存貨管理效率的重要工具，通過分析庫存周轉率和周轉天數，反映存貨的流動性和銷售效率。

高周轉率和低周轉天數意味著存貨快速變現，資金流轉效率高，銷售狀況良好。

操作步驟：

（1）數據處理：上傳庫存相關的數據集，對上傳好的數據進行清洗和整理，確保數據的準確性和可用性。

（2）計算關鍵指標：根據公式計算平均存貨余額、銷貨成本、庫存周轉率和庫存周轉天數。

10、用戶留存分析

留存分析用于衡量用戶在一段時間后繼續使用產品或服務的情況。通過計算特定時間段內新用戶在后續時間段內再次使用產品的比例，評估用戶忠誠度和產品粘性。

操作步驟：

（1）確定時間窗口：選擇一個時間段作為新用戶的起始點，如第一個月。

（2）跟蹤用戶：記錄在起始時間窗口內的所有新用戶。

（3）計算留存率：在后續的每個時間點，統計起始時間窗口內用戶中有多少人仍然活躍。

（4）分析趨勢：通過留存曲線分析用戶留存情況，找出留存下降的原因并制定改進措施。

11、事件流分析

時間流是了解用戶在產品內流轉行為的最佳方法。事件流分析通過?；鶊D，可以理解用戶在做完任一行為之后的流向，也可以了解轉化的用戶是如何一步步完成轉化的，以此判斷用戶的取向是否符合預設路徑。

通過事件流分析可以回答以下問題：

• 用戶行為路徑是否與預設的路徑一致？

• 產品迭代后，用戶行為，路徑是否有變化？

• 產品的流失用戶去了哪里，為什么流失？

• 產品設計是否給用戶帶來了最佳體驗？

事件流分析的操作步驟可以總結為以下幾個關鍵環節：

• 事件捕獲：首先，需要收集傳入的事件流。這一步驟通常涉及從各種數據源中提取事件數據，并將其轉換為適合進一步處理的格式。

• 事件路由：將捕獲到的事件分配給不同的處理任務。這一步驟確保每個事件能夠被正確地傳遞到相應的處理模塊或函數中。

• 事件轉換：對事件進行格式上的修改和轉換，以適應后續分析的需求。這可能包括數據類型轉換、字段重命名等操作。

• 事件聚合：對相關事件進行分組和聚合處理，以便于后續的分析和洞察生成。這一步驟有助于識別模式和趨勢。

• 事件分析：通過聚合、關聯和時間分析等方法，對事件流進行深入分析。例如，利用時間分析來識別活動的突然增加等潛在問題。

12、分布分析

分布分析主要用來了解不同區間時間的發生頻次、不同事件計算變量的加和，以及不同頁面瀏覽時長等區間的用戶數量分布。

作為UE、產品想要集中優化最重要的頁面，需要知道關鍵頁面瀏覽量的頻次分布，找到對用戶影響最大的頁面；作為運營人員，無差別的用戶運營會讓人精疲力竭，需要知道貢獻值靠前的用戶分群，集中資源用于中重點用戶。

分布分析的操作步驟：

• 計算極差：首先，需要計算數據的最大值和最小值之間的差值，即極差。這一步驟幫助確定數據的范圍。

• 確定組距與組數：根據極差，選擇合適的組距（每個區間的長度）和組數（區間總數）。

• 確定分點：在每個區間內確定分點，即區間的端點。這些分點將數據劃分為若干個區間。

• 列出頻率分布表：將數據按照分點進行分組，并計算每個區間的頻數，即該區間內數據出現的次數。

• 繪制頻率分布直方圖：使用直方圖或其他可視化工具（如莖葉圖、箱線圖等）來展示頻率分布表中的數據，以便更直觀地理解數據的分布特征。

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