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大數(shù)據(jù)分析方法_常用的大數(shù)據(jù)分析模型

培訓(xùn)機(jī)構(gòu)線上招生運(yùn)營(yíng)策略 顏千夜 最后更新于:2022年08月27日 17:10:56 1 1322
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大數(shù)據(jù)分析方法有哪些?分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)作為時(shí)下最火熱的IT行業(yè)的詞匯,隨之而來的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘等等圍繞大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值的利用逐漸成為行業(yè)人士爭(zhēng)相追捧的利潤(rùn)焦點(diǎn)。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,大數(shù)據(jù)分析也應(yīng)運(yùn)而生。下面便簡(jiǎn)單介紹一下幾種常用的大數(shù)據(jù)分析模型。

大數(shù)據(jù)分析方法_常用的大數(shù)據(jù)分析模型 大數(shù)據(jù)分析方法 第1張

1、漏斗分析模型

漏斗分析是一組過程分析,它能夠反映用戶行為狀態(tài)和用戶轉(zhuǎn)化率從開始到結(jié)束的重要分析模型。其實(shí),經(jīng)常用在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中,最簡(jiǎn)單的應(yīng)該是我們銷售部門的銷售項(xiàng)目漏斗。銷售經(jīng)理通過

2、留存分析模型

留存分析是一種可以用來研究企業(yè)管理用戶通過參與學(xué)習(xí)發(fā)展情況/活躍程度的分析信息系統(tǒng)模型,考察學(xué)生能夠進(jìn)行初始行為的用戶中,有多少人會(huì)進(jìn)行后續(xù)工作行為。簡(jiǎn)要的說就是您舉辦一場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng),邀請(qǐng)了1000人參會(huì),在參會(huì)過程中陸續(xù)有人對(duì)這個(gè)社會(huì)活動(dòng)不感興趣了,就中途退出了一些活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng),還有其他部分用戶堅(jiān)持下來了,那么堅(jiān)持下來的用戶一定是您的目標(biāo)市場(chǎng)客戶嗎?那么也未必對(duì)吧。我們就需要建立一個(gè)工具來識(shí)別留存下來的用戶哪些才是真正的用戶。這是衡量公司產(chǎn)品對(duì)用戶價(jià)值的重要方法。留存分析技術(shù)可以有效幫助他們回答以下幾個(gè)問題:

在未來一段時(shí)間內(nèi),新客戶是否會(huì)成為您期望的目標(biāo)用戶的行為? 例如,發(fā)生購(gòu)買或參與活動(dòng);平臺(tái)改善用戶的在線體驗(yàn),邀請(qǐng)感興趣的用戶參與,并查看轉(zhuǎn)換是否成功。

 3、分布分析模型

分布分析是對(duì)特定指標(biāo)下的用戶頻率和用戶總數(shù)的分類和顯示。它可以進(jìn)行顯示單個(gè)用戶對(duì)一個(gè)公司產(chǎn)品的依賴程度,分析研究不同國(guó)家地區(qū)和不同工作時(shí)間的客戶購(gòu)買不同數(shù)據(jù)類型產(chǎn)品的數(shù)量和頻率,幫助運(yùn)營(yíng)商了解我國(guó)當(dāng)前的客戶發(fā)展?fàn)顩r和客戶的操作

4、用戶行為路徑分析模型

顧名思義,用戶路徑分析是用戶訪問 app 或網(wǎng)站行為的路徑。為了衡量企業(yè)網(wǎng)站進(jìn)行優(yōu)化或營(yíng)銷推廣的效果,了解學(xué)生用戶的行為偏好,往往我們需要通過分析訪問路徑的轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)。

以電子商務(wù)為例,買家從登錄系統(tǒng)網(wǎng)站/APP到成功的支付企業(yè),經(jīng)歷了瀏覽主頁(yè)、搜索相關(guān)商品、添加購(gòu)物車、提交訂單、支付訂單的過程。通過對(duì)其他研究模型的進(jìn)一步調(diào)查和分析,可以找到最佳路徑或期望路徑來提高用戶的學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)。

5、用戶聚類分析模型

用戶聚類是用戶信息的標(biāo)記。具有相同屬性的用戶可以根據(jù)其歷史行為路徑、行為特征、偏好等將其劃分為一個(gè)群體。通過漏斗進(jìn)行分析,我們教師可以自己看到一個(gè)用戶在不同發(fā)展階段的行為是不同的,比如新用戶的焦點(diǎn)在哪里?在什么情況下購(gòu)買的用戶將再次支付?由于群體的特點(diǎn),行為會(huì)有很大的不同,所以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)可以分為用戶,然后再觀察群體的具體行為。

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大數(shù)據(jù)分析方法廣泛應(yīng)用于商業(yè)、金融、醫(yī)療、政府等領(lǐng)域,成為現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的重要手段之一。常用的大數(shù)據(jù)分析模型包括以下幾種:
關(guān)聯(lián)規(guī)則分析:通過挖掘數(shù)據(jù)集中的項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,發(fā)現(xiàn)它們之間的規(guī)律和聯(lián)系,從而預(yù)測(cè)和推斷出一些潛在的關(guān)聯(lián)規(guī)則。這種方法常用于市場(chǎng)營(yíng)銷、商品推薦等領(lǐng)域。
聚類分析:通過將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象劃分為不同的組或簇,每個(gè)組內(nèi)的對(duì)象之間具有相似的特征或?qū)傩?,不同組之間的對(duì)象具有顯著的差異性。這種方法常用于數(shù)據(jù)分類、用戶分群等領(lǐng)域。
決策樹分析:通過構(gòu)建一棵決策樹,將數(shù)據(jù)集中的對(duì)象按照不同的屬性值劃分為不同的分類,從而預(yù)測(cè)和推斷新的對(duì)象所屬的分類。這種方法常用于金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。
回歸分析:通過建立數(shù)學(xué)模型,研究自變量與因變量之間的關(guān)系,從而預(yù)測(cè)和推斷出新的因變量值。這種方法常用于股票價(jià)格預(yù)測(cè)、銷售預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析:通過模擬人腦神經(jīng)元的工作原理,構(gòu)建一種復(fù)雜的非線性模型,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大數(shù)據(jù)的分類、識(shí)別、模式識(shí)別等功能。這種方法常用于語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等領(lǐng)域。
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