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
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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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