常见的8种大数据分析模型，你了解吗_大数据模型

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。

营销花了这么多钱，营销效果到底达到没有?下面介绍8个实用的大数据分析模型，帮助你在实际开发中高效地完成数据分析!

1.用户分析模型

产品运营一段时间和推行一段时间后，跟着用户的留存和新增，用户数量越来越多，那么咱们就需要对用户进行精细化运营，用户分群能协助企业愈加了解用户，分析用户的特点特征、以及用户的行为特征，能够协助运营人员更好地比照多个用户群的数据，找到产品问题背后的原因，并有效改进优化方向。

2.留存分析模型

分析用户参与情况/活跃程度，考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

3.漏斗分析模型

漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。运营人员可以通过观察不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户）各环节转化率，各流程步骤转化率的差异对比，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整。

4.全行为途径剖析模型

全行为途径剖析模型是互联网产品特有的一类数据剖析办法，它主要依据每位用户在APP或网站中的行为事情，剖析用户在APP或网站中各个模块的流通规律与特点，发掘用户的拜访或浏览形式，从而完结一些特定的事务用途，如对提升APP中心模块的抵达率、提取出特定用户团体的干流途径与刻画用户浏览特征，优化与提升APP的产品设计等。

5.事件分析模型

事件分析模型是研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

6.session分析模型

对指定的时间段内，用户在网站/H5/小程序/APP上发生的一系列用户行为的集合进行指标分析。Session 的关键点是：多长时间内用户做了什么事。包括访问次数、人均访问次数、总访问时长、单次访问时长、单次访问深度、跳出次数、跳出率、退出次数、退出率、人均访问时长、总页面停留时长、平均页面停留时长等。

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。

8.用户属性分析模型

根据用户本身特点对用户进行分类与统计剖析，比方检查用户数量在注册时刻上的改变趋势、检查用户按省份的散布情况。用户特点会涉及到用户信息，如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、最高教育程度等自然信息；也有产品相关特点，如用户常驻省市、用户等级、用户初次拜访途径来历等。用户各维度属性都是进行全面衡量用户画像的不可或缺的内容。