大数据分析必会的分析模型有哪些
今天就跟大家聊聊有关大数据分析必会的分析模型有哪些，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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即使是这种已经在数据分析行业浸淫十几年的老油条，有时候做起分析来也会手忙脚乱，根本原因就在于没有抓住数据分析的本质，我们是为了用大量数据去分析、解释和预测基于数据的事实，首先要明白自己做数据分析的目的是什么，是为了描述事件分析？还是为了预测？又或者是做规范性分析？
掌握数据分析方法有一条好的捷径——套用分析模型，对新手来说几乎是百试百灵，只要掌握了下面几个分析模型，基本上可以应对工作中的所有业务分析场景。
AARRR模型
AARRR模型是做数据分析最基础的模型之一了，所谓的AARRR就是指获取、激活、留存、变现和传播。
其中，获取就是指获取用户线索，我们可以分析SEO、SEM等分析网站的获取情况；
激活就是指提高用户的活跃程度，主要是通过促销、内容说服等方式让用户成为最有价值的活跃用户；
留存就是把上面的活跃客户沉淀下来，划归到自己的流量池中，比如常见的社区UCG、O2O服务留存等方式，我们可以通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况，并采取相应的手段在用户流失之前，激励这些用户继续使用应用。
变现其实就是获取收入，我们可以通过监控成交率等指标进行分析；
传播是社交网络时代独有的分析方向，只有做到自传播的病毒式才能使自己的用户群群体不断扩大；
5W2H模型
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。
这个模型非常地使用，我们就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：用户买的是什么？也就是产品提供的功能是什么？
Who：购买产品的用户是什么群体？这个群体的特点是什么？
When：用户的购买频次是多少？
Where：产品在哪里最受欢迎？在哪个平台卖出去？
How：用户通过什么方式、渠道购买？
How much：用户购买的成本是多少？
漏斗模型
漏斗模型之所以称为漏斗，就是因为用户（或者流量）集中从某个功能点进入（这是可以根据业务需求来自行设定的），可能会通过产品本身设定的流程完成操作。
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，我们可以通过趋势、比较和细分的方法对流程中各步骤的转化率进行分析：
趋势：从时间轴的变化情况进行分析，适用于对某一流程或其中某个步骤进行改进或优化的效果监控；
比较：通过比较类似产品或服务间购买或使用流程的转化率，发现某些产品或应用中存在的问题；
细分：细分来源或不同的客户类型在转化率上的表现，发现一些高质量的来源或客户，通常用于分析网站的广告或推广的效果及ROI。
4P模型理论
4P即产品、价格、渠道、推广，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：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。
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。
看完上述内容，你们对大数据分析必会的分析模型有哪些有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
本文题目：大数据分析必会的分析模型有哪些
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