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大数据分析中有哪些常见的大数据分析模型

归档日期:11-06       文本归类:后方干扰分群      文章编辑:爱尚语录

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  很多朋友还没有接触过大数据分析方案,认为其仅仅算是个愿景而非现实——毕竟能够证明其可行性与实际效果的案例确实相对有限。但可以肯定的是,实时数据流中包含着大量重要价值,足以帮助企业及人员在未来的工作中达成更为理想的结果。那么,那些领域需要实时的数据分析呢?

  1、行为事件分析:行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力,逻辑清晰且使用简单,已被广泛应用。

  2、漏斗分析模型:漏斗分析是一套流程分析,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。

  3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始化行为的用户中,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。

  5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式,显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。

  6、用户行为路径分析模型用户路径分析,顾名思义,用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果,以及了解用户行为偏好,时常要对访问路径的转换数据进行分析。

  7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化,通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性,将具有相同属性的用户划分为一个群体,并进行后续分析。

  8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析,比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。

  我们的DataZ具备高性能实时和离线计算能力,丰富的统计、分析、挖掘模型,为行业全流程、全周期的生产运营活动提供商业智能支持,并能可视化您的数据,高效挖掘数据深层次信息。可以应用于金融大数据风控。

  大数据采集提供强大的数据抽取、转换和加载能力。适配多种数据源;适配多种数据抽取方式;可配置采集策略,支持集群方式运行;对采集过程进行监控和详细的日志记录;提供直观的图形界面设计器及工作流设计模式,满足各种场景的需求。

  完整的数据质量管理机制,实现集中化、制度化、流程化、过程可视化的管控。统一的数据标准规范,并使用编码映射机制,建立数据字典,实现不同数据源数据的整合,保证数据完整性、一致性、准确性。

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  快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。可以实现决策支持、财务分析、预警分析、仪表板、绩效分析、经营分析等各类数据分析应用。

  微策略 MicroStrategy是企业级分析和移动应用软件的全球领导者。为企业客户提供世界一流的软件和专家服务,帮助企业部署其特有的智能应用程序。

  对于互联网平台而言的产品,主要可以分为两大类:商品和服务。想要通过数据分析提高产品的销量,首先要了解哪些数据需要分析?

  流量主要体现在引流环节,按照流量结构可以分为渠道结构,业务结构以及地区结构等。渠道结构,可以追踪各个渠道的流量情况,通过渠道流量占比来分析各渠道的质量。业务结构,根据指定业务对活动的流量进行追踪,观察活动前,中,后流量的变化情况,对活动效果做出评估。

  转化率=期望行为人数/作用总人数。提升转化率意味着更低的成本,更高的利润, 最经典的分析模型就是漏斗模型。

  通过各个渠道或者活动把用户引流过来,但过一段时间就会有用户流失掉,这部分用户就是流失用户,而留下来的这部分用户就是留存用户。流失可以分为刚性流失,体验流失和竞争流失,虽然流失是不可避免的,但可以根据对流失的分析,做出相应的对策来挽留用户。关于留存,通过观察存留的规律,定位存留阶段,可以辅助市场活动、市场策略定位等,同时还可以对比不同用户、产品的功能存留情况,分析产品价值,及时对产品做出调整。

  复购率可以分为“用户复购率”和“订单复购率”,通过分析复购率,可以进一步对用户粘性进行分析,辅助发现复购率问题,制定运营策略, 同事还可以进行横向(商品、用户、渠道)对比分析, 细化复购率,辅助问题定位。

  销售模块中有大量的指标,包括同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比等等。

  重要指标分析:包括货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、畅滞销分析等, 用来评判商品价值,辅助调整商品策略

  用户价值分析:可以根据RFM模型,再融入其他个性化参数,对用户进行价值的划分,并针对各等级用户做出进一步分析。

  用户画像:根据固有属性、行为属性、交易属性、兴趣爱好等维度,来为用户添加标签与权重,设计用户画像,提供精准营销参考依据。

  用户模型是一种在营销规划或商业设计上描绘目标用户的方法,经常有多种组合,方便规划者用来分析并设置其针对不同用户所展开的策略。传统的用户模型构建方法有两种:基于访谈和观察构建用户模型(严谨可靠但费时)、临时用户模型(基于行业专家或者市场调查数据构建,快速但不够可靠)。

  优势:对传统方式进行简化,降低数据分析的门槛;让数据分析更科学、高效、全面,可以更直接地应用于业务增长,指导运营策略。

  同时,还可以将收集到的用户信息映射成为用户的属性或用户的行为信息,并存储起来形成用户档案;实时关注自身数据的波动,及时做出战略性调整。

  事件模型是用户行为数据分析的第一步,也是分析的核心和基础,它背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理是事件模型中的三大要素。

  事件就是用户在产品上的行为,它是用户行为的一个专业描述,用户在产品上所有获得的程序反馈都可以抽象为事件,由开发人员通过埋点进行采集。举个例子:用户在页面上点击按钮就是一个事件。

  事件-属性-值的结构:事件(用户在产品上的行为),属性(描述事件的维度),值(属性的内容)

  在事件采集过程中,灵活运用事件-属性-值的结构,不仅可以最大化还原用户使用场景,还可以极大地节省事件量,提高工作效率。

  采集的时机:用户点击、网页加载完成、服务器判断返回。在设计埋点需求文档时,采集时机的说明尤为重要,也是保证数据准确性的核心。

  当事件很多时,对事件进行分组,重要事件进行标注,从而分门别类地管理。同时,可以从产品业务角度将重要的用户行为标注出来,以便在分析时方便、快捷地查找使用常用、重要的事件。

  漏斗模型最早起源是从传统行业的营销商业活动中演变而来的,它是一套流程式数据分析方法。

  主要模型框架:通过检测目标流程中起点(用户进入)到最后完成目标动作。这其中经历过的每个节点的用户量与留存量,来考核每个节点的好坏,来找到最需要优化的节点。漏斗模型是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。

  热图,是记录用户与产品界面交互最直观的工具。热图分析,就是通过记录用户的鼠标行为,并以直观的效果呈现,从而帮助使用者优化网站布局。无论是Web还是App的分析,热图分析都是非常重要的模型。

  在实际的使用过程中,常常用几种对比热图的方法,对多个热图进行对比分析,解决问题:

  多种热图的对比分析,尤其是点击热图(触摸热图)、阅读热图、停屏热图的对比分析;

  细分人群的热图对比分析,例如不同渠道、新老用户、不同时段、AB测试的热图分析等;

  深度不同的互动,所反映的热图也是不同的。例如点击热图和转化热图的对比分析;

  关于留存率的概念,在前文中的已经有所介绍。对于产品而言,留存率越高,说明产品的活跃用户越多,转化为忠实用户的比例会越大,越有利于产品变现能力的提升。

  自定义留存:基于自己业务场景下用户的留存情况,也即对留存的行为进行自定义。可以通过对初始行为和回访行为进行设定来对留存行为进行自定义。

  通过用户粘性分析,可以了解到一周内或一个月内用户到底有多少天在使用你的产品甚至是某个功能,进一步分析出用户使用产品的习惯。

  粘性分析是诸葛io的特色功能之一,其中包括产品整体粘性、功能粘性、粘性趋势以及用户群对比,具体可以参考

  全行为路径分析是互联网产品特有的一类数据分析方法,它主要根据每位用户在App或网站中的行为事件,分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点,挖掘用户的访问或浏览模式,进而实现一些特定的业务用途,如对App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画,App产品设计的优化等。

  上图中,每一环代表用户的一步,不同的颜色代表不同的行为,同一环颜色占比越大代表在当前步骤中用户行为越统一,环越长说明用户的行为路径越长。

  用户分群即用户信息标签化,通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性,将具有相同属性的用户划分为一个群体,并进行后续分析。

  基于用户行为数据的分群模型:当回归到行为数据本身,会发现对用户的洞察可以更精细更溯源,用历史行为记录的方式可以更快地找到想要的人群。

  用户属性:年龄、性别、城市、浏览器版本、系统版本、操作版本、渠道来源等;

  如何提高产品销量是一个综合性的问题,需要结合多种模型进行数据分析,以上内容是对一些知识的归纳,希望能够对您有所帮助。

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