九种常见的数据分析模型

产品和运营同学如何才能对网站每天的PV、UV、DAU等总体数据有一个直观的把握，包括它们的数值以及趋势？面对复杂的数据，单从数字来看，不仅效率低下，而且难以直观的发现数据背后所展现的趋势，应该怎么办？当做了第三方付费渠道推广后，运营同学如何才能有效比较不同渠道带来的流量？

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6. 用户分群分析模型

用户分群即对用户信息标签化，通过用户的行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。

产品运营一段时间和投方推广一段时间后，随着用户的留存和新增，用户数量越来越多，那么我们就需要对用户进行精细化运营，用户分群能帮助企业更加了解用户，分析用户的属性特征、以及用户的行为特征，可以帮助运营人员更好地对比多个用户群的数据，找到产品问题背后的原因，并有效改进优化方向。

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7. 黏性分析模型

黏性分析是在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化，除了一些常用的留存指标外，黏性分析能够从更多维度了解产品或者某功能黏住用户的能力情况，更全面地了解用户如何使用产品，新增什么样的功能可以提升用户留存下来的欲望，不同用户群体之间存在什么样的差异，不同用户对新增的功能有何看法。

黏性分析能帮助更科学全面地评估产品及其功能情况，有针对性地制定留存策略。

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8. 归因分析模型

归因分析要解决的问题就是广告效果的产生，其功劳应该如何合理的分配给哪些渠道。常见的归因分析方法有：线性归因、首次归因、末次归因、基于位置归因、时间衰减归因等。

我们可以根据自己业务的实际情况，选择归因模型。

假设一个丹丹购买口红的场景，在依次浏览了头条、微博上的广告后，她参加了小红书上的注册促销活动，又收到了优惠券，于是在百度上搜索App，完成下单购买。

如果按照ROI分析的逻辑，我们会把所有的权重算在百度这一渠道上，这是典型的以偏概全。

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9. 分布分析模型

分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现，可以用来了解不同区间事件发生频次，不同事件计算变量加和，以及不同页面浏览时长等区间的用户数量分布。

它可以展现出单用户对产品的依赖程度，分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等，帮助运营人员了解当前的客户状态，以及客户的运转情况。

如订单金额（100以下区间、100元 - 200元区间、200元以上区间等）、购买次数（5次以下、5 - 10次、10次以上）等用户的分布情况。
分布分析模型的功能与价值：科学的分布分析模型支持按时间、次数、事件指标进行用户条件筛选及数据统计。为不同角色的人员统计用户在一天/周/月中，有多少个自然时间段（小时/天）进行了某项操作、进行某项操作的次数、进行事件指标。

产品优化和运营是一个动态的过程，我们需要不断监测数据，调整产品设计或运营方法，然后继续监测效果。

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上述分析模型在分析用户行为，进行用户画像构建有很大的应用。通过这些分析，企业可以很直观的了解到用户从哪里来，以及进入网站、平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了订单支付等。并且通过这些数据，企业运营者可以不断优化网站和商品的设计、运营和推广的模式从而最终转化为企业利润的增长。

注：本文参考了神策数据、GrowingIO关于数据分析模型的介绍文章以及DataFocus的关于数据分析八大模型讲解视频

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（编辑：核心网）

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