蓬莱小课：10个常见的数据分析项目模型，工作中一定能用到_数据模型项目工作

一个成功的数据挖掘项目，首先要有准确的业务需求描述，之后则要求项目相关人员自始至终对业务有正确的理解和判断 对业务的理解和思考，永远高于项目的分类和分析技术的选择。

01

目标客户的特征分析

目的：找准目标客户，目标受众，才能进行精细化运营

在目标客户的典型特征分析中，有两种业务场景：

• 试运营前的虚拟特征探索

• 试运营后的真实数据探索

试运营前：没有真实的业务环境，没有真实的用户数据，需要寻找类似的业务场景中的历史数据来进行模拟和推断。根据产品设计理念、产品定位、经验推测等因素来输出期望的目标客户典型特征，后续根据试运营后的真实数据再作调整。

试运营后：基于真实的业务场景中的用户数据进行数据分析，提取出的目标用户特征更准确更可行，也更贴近业务。最终输出该产品的核心目标用户特征分析报告，为运营团队的精准营销提供支撑。

02

目标客户预测（相应、分类）模型

包括：

• 流失预警模型

• 付费预测模型

• 续费预测模型

• 运营活动相应模型

• ......

目的：预测个体相应的概率，展示变量之间的关系

例：建立预测响应模型，判断特定时间段发生交易的概率

输入变量：近一个月曝光，店铺评分，...

输出变量：是否在线交易

最终发现近一个月曝光，店铺评分两个变量和输出变量最大正相关，