八大数据分析模型一览

这篇文章给大家简单介绍一下八大数据分析模型，具体如下：

1.留存分析模型

留存分析模型是一种分析模型，用来分析用户参与情况/活跃程度，调查进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值的重要方法。

2.漏斗分析模型

漏斗分析是一套流程式数据分析，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组（如新注册用户与老客户、不同渠道的客户）各环节的转化率，以及各流程的差异对比，了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并调整转化率异常环节。

3.全行为路径分析

全行为路径分析是互联网产品特有的一种数据分析方法。它主要是根据应用程序或网站中每个用户的行为事件，分析应用程序或网站各个模块中用户的流动规律和特征，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务目的，如提高APP核心模块的到达率，提取特定用户群体的主流路径，刻画用户浏览特征，优化完善APP产品设计等。

4.热图分析模型

热图分析模型实际上是指页面点击分析。与一般的热图不同，页面点击分析主要应用于用户行为分析领域，分析用户的点击行为、浏览次数、浏览持续时间等在网站显示页面（如官网首页）上，以及页面区域内不同元素的点击情况，包括主页元素焦点上每个元素的点击率、页面浏览量和人数，以及页面中每个可点击元素的百分比等。

5.事件分析模型

事件分析模型是用户行为分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础。用户对产品的行为定义为事件，是对用户行为的专业描述。用户在产品上获得的所有程序反馈都可以抽象为收集事件。

在日常工作中，市场、运营和产品根据不同的事件关注不同的事件指标。在指标洞察分析过程中，行为事件分析将发挥重要作用。

6.用户分群模型

产品运营一段时间后，投资者推广一段时间后，随着用户的保留和增加，用户数量不断增加，需要对用户的运营进行细化。用户聚类可以帮助企业更好地了解用户，分析用户属性特征和用户行为特征，帮助运营商更好地比较多个用户群体的数据，找出产品问题背后的原因，有效地改进优化方向。

7.用户分析模型

用户分析模型是基本的分析模型。使用datafocus数据分析工具，通过CRM数据、历史数据、业务数据和第三方数据，通过查看注册时间内用户数量的变化趋势和用户的省份分布，丰富用户肖像维度。将全维分析放在同一个可视化屏幕上，通过联动和钻取功能实时动态查看数据变化，让用户的行为洞察更加细致。

8.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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