一个好的数据分析模型不仅能使分析具备条理性和逻辑性，而且还更具备结构化和体系化，并保证分析结果的有效性和准确性。好的数据分析师不仅熟练地掌握了分析工具，还掌握了大量的数据分析方法和模型。
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购物篮分析模型
这个模型一般是用来找出顾客购买行为的模式：
①比如用户买了A商品，是否会对B商品产生什么影响？
②不同的用户是否具有不同的购买模式？
③哪些产品应该放在一起进行捆绑销售？
操作步骤：
（1）数据准备：收集客户的购买记录，形成事务数据集。
（2）应用算法：使用关联规则算法（如Apriori）来找出商品之间的关联规则。
（3）设置参数：设置最小支持度（商品组合出现的最小频率）、最小置信度（商品A出现时商品B出现的条件概率）。
（4）分析结果：解读算法输出的规则，找出常见的商品组合，用于商品推荐或捆绑销售。
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帕累托分析&ABC分析法
帕累托分析（ParetoAnalysis）和ABC分析（ABCAnalysis）是两种常用的分类工具，广泛应用于库存管理、销售分析和客户细分等领域。
帕累托分析
【帕累托分析的作用&适用场景】
帕累托分析在多个领域有广泛应用，其主要作用包括：
帕累托分析适用于多种场景，包括但不限于：
ABC分析
ABC分析是一种基于帕累托原则的分类方法，将项目或客户按重要性划分为A、B、C三类。通常A类项目占总数的少部分但贡献最大，B类次之，C类占大部分但贡献较小。所以这一篇是把两种方法放在了一起。
【ABC分析的作用&适用场景】
ABC分析的主要作用包括：
ABC分析广泛应用于库存管理、客户管理和产品管理等领域：
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RFM分析模型
（1）收集数据：整理客户购买记录，包括购买日期、频率和消费金额。
（3）分级：根据RFM的高低，将客户分为不同的等级或群体，例如R为1-30天为高，31-90天为中，超过90天为低。
（4）分析应用：根据RFM等级，制定不同的营销策略，例如对高RFM客户进行忠诚度奖励，对低RFM客户进行挽留策略。
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4P营销模型
4P营销理论模型是随着营销组合理论的提出而出现的，产生于20世纪60年代的美国。该模型常用于企业营销状况分析、商品销售策略分析。
4P营销模型由4个要素构成，即产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）、宣传（Promotion）。
4P营销模型的操作步骤可以总结为以下几个关键环节：
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逻辑树模型
逻辑树模型又称问题树、演绎树或分解树模型。是一种通用的分析模型，广泛适合于各种情况下的问题分析，作用在于层层分解、追本溯源，找到问题的症结所在。
逻辑树模型可以帮助在数据分析时理清思路，不再重复、混乱的思考。且保证数据分析时的全面性，不遗漏任何细枝末节。同时确定各环节的重要程度，做到主次分明，责任落实。
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KANO模型
KANO模型是一种需求分析和优先级排序工具，将商品属性分为必备性需求、期望型需求、兴奋性需求、无差异需求四类。通过理解不同类型的需求对用户满意度的影响，确定产品特性的优先级。
（1）需求收集：通过问卷调查、用户访谈等方式收集用户需求。
（2）分类需求：将需求分为四类。
（3）优先排序：根据需求对用户满意度的影响程度进行排序。
（4）产品规划：根据优先级和资源情况，规划产品特性的开发顺序。
CDA认证小程序里面有很多SQL题，数据分析模型的测试，扫码CDA认证小程序，测一测你对数据分析模型的掌握程度。
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用户画像分析
用户画像分析（UserProfilingAnalysis）是一种市场研究技术，它通过收集和分析用户的各种数据来创建用户的详细描述，这些描述通常包括用户的行为、偏好、心理特征、生活方式等。
用户画像的目的是为了更好地理解目标客户群体，以便为他们提供更加个性化的产品和服务，提高营销效率和客户满意度。
用户画像分析用一句话来总结就是：用户信息标签化。
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杜邦分析
杜邦分析是一种综合财务分析方法，通过分解净资产收益率（ROE）为多个财务比率的乘积，以评估企业的盈利能力、资产运营效率和财务杠杆。杜邦分析的基本思想是将ROE分解为销售净利润率、资产周转率和权益乘数，从而深入分析企业的经营业绩。
（1）数据处理：准备企业的利润和资产负债数据。
（2）合并数据表：将利润数据和资产负债数据合并，以便于进行综合分析。
（3）计算关键指标：分别计算销售净利润率、资产周转率和权益乘数。销售净利润率反映盈利能力，资产周转率反映资产运营效率，权益乘数则衡量财务杠杆。
（4）净资产收益率的计算：将上述三个指标相乘，得出净资产收益率。
（5）结果分析：通过分析ROE及其分解指标，评估企业的财务状况和经营效率。
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库存周期分析
库存周转分析是衡量企业存货管理效率的重要工具，通过分析库存周转率和周转天数，反映存货的流动性和销售效率。
高周转率和低周转天数意味着存货快速变现，资金流转效率高，销售状况良好。
（2）计算关键指标：根据公式计算平均存货余额、销货成本、库存周转率和库存周转天数。
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用户留存分析
（4）分析趋势：通过留存曲线分析用户留存情况，找出留存下降的原因并制定改进措施。
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事件流分析
通过事件流分析可以回答以下问题：
事件流分析的操作步骤可以总结为以下几个关键环节：
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分布分析
作为UE、产品想要集中优化最重要的页面，需要知道关键页面浏览量的频次分布，找到对用户影响最大的页面；作为运营人员，无差别的用户运营会让人精疲力竭，需要知道贡献值靠前的用户分群，集中资源用于中重点用户。
分布分析的操作步骤：
未来数据分析人才需求量高
对于所有有志于做数据分析师、商业数据分析、数据治理的小伙伴，一定要加快提升自己。世界经济论坛发布的《2023年未来就业报告》对未来五年就业市场进行深入分析，报告预测未来5年内增长最快的十大岗位，就包括了数据分析师和科学家以及数字化转型专业人员。
强烈建议重视CDA数据分析师证书，CDA数据分析师一级考试涉及的多个业务分析模型，这些模型在实战中超有用。尤其是想进入电网、银行、电信、烟草行业的小伙伴们，尽量考过CDA数据分析师二级，因为这些单位几乎都会在招聘中说明CDA数据分析师优先。
近年来CDA数据分析师已经为招行、华为、长安、苏宁等近百家机构提供了专业的内训服务。通过这些课程培训，企业员工能够掌握数据分析的技能，更好地理解和利用大数据，提升数据驱动的决策能力，支持企业的数字化转型和业务发展。
抓住机遇，狠狠提升自己
自2013年以来，CDA认证获得了广泛的认可，是部分政企项目招标要求的加分资格；是部分企业员工晋升加薪的重要参考；是部分企业招聘时岗位描述里的优先考虑目标，是主流招聘平台优秀人才的资质佐证；很多企业在招聘中明确注明：CDA数据分析师持证人优先。
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