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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
大數(shù)據(jù)分析幾乎是當下每個火爆的app都會應用到的技術(shù)，包括抖音、小紅書、拼多多等，通過對用戶行為記錄的數(shù)據(jù)分析，可以得到用戶的喜好，準備購買什么東西，喜歡看什么視頻等等。
大數(shù)據(jù)已然對人們的生活無孔不入，很多人也都說過互聯(lián)網(wǎng)下沒人有隱私，因為大數(shù)據(jù)需要，需要每個人的信息，根據(jù)這些信息才能為個人提供能加周到智能化的軟件服務，一般在進行數(shù)據(jù)分析的時候都會有具體訓練好的模型，通過模型進行分析，下面就一起看看大數(shù)據(jù)有哪些模型吧。
一、 留存分析模型
留存分析模型，就是考察用戶的留存率，例如在網(wǎng)購的時候，點擊商品查看詳情后，進行后續(xù)的下單率有多少，或者說下單了進行后續(xù)的支付率有多少等等，主要就是考察用戶在進行一項操作后，接著進行后續(xù)操作的概率，這是用來衡量產(chǎn)品價值對于用戶高低的方法。
二、 漏斗分析模型
漏斗分析模型，是針對不同特點的用戶群體，去分析在同一流程的過程中各個群體的轉(zhuǎn)化率有多少，最終找到轉(zhuǎn)化率最高的客戶群體，根據(jù)轉(zhuǎn)化率最高的客戶群體特點，可以進行客戶畫像的描繪。
三、 全行為路徑分析模型
全行為路徑分析是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品特有的一種數(shù)據(jù)分析方法，該模型可以分析用戶的使用一款軟件產(chǎn)品時的操作習慣，通過對用戶點開軟件到關(guān)閉軟件的行為分析，可以找到用戶的行為習慣，從而有針對性的提高核心模塊的觸達率。
也可以有針對性的提高廣告的點擊率，以增加營收，例如現(xiàn)在的很多小程序都會有廣告，一些小程序的廣告基本預判的人的點擊屏幕行為，在合適的實際出現(xiàn)，從而達到增加廣告營收的目的。
四、熱圖分析模型
熱圖分析模型，主要是去分析用戶在瀏覽網(wǎng)頁時的點擊習慣，點擊用戶各個標簽元素的次數(shù)，頁面哪個位置用戶點擊的比較多，瀏覽的時間比較長，通過這些分析，可以有針對性的調(diào)整頁面的內(nèi)容展示，讓網(wǎng)頁展示的內(nèi)容更加符合用戶的行為習慣，可以讓用戶有更好的瀏覽體驗，增加用戶的留存率。
五、 事件分析模型
事件分析聽起來比較抽象，事件可以簡單的理解為用戶的操作，用戶滾動鼠標的滾輪，點擊鼠標，按下不同的鍵盤按鍵都可以稱作事件，通過這些也可以分析出用戶的操作習慣，在不同的業(yè)務場景下，關(guān)注和分析的事件會有所區(qū)別，但大的方向都是為了業(yè)務提供數(shù)據(jù)支撐，幫助運營人員開展運營計劃。
六、 用戶分群模型
這個有點類似于上面的漏斗模型，產(chǎn)品運營在廣告推廣投放后，隨著用戶數(shù)量的增加，需要使用用戶分析模型，來對用戶的各個屬性群體進行劃分，從而作出有針對性的運營計劃，例如當年輕人用戶占據(jù)主體時和中年用戶占據(jù)主體時的運營思路是不同的，針對女性和男性的運營方向更是不同的。
七、 粘性分析模型
黏性分析是在留存分析的基礎上，對一些用戶指標進行深化，除了一些常用的留存指標外，黏性分析能夠從更多維度了解產(chǎn)品或者某功能黏住用戶的能力情況，更全面地了解用戶如何使用產(chǎn)品，新增什么樣的功能可以提升用戶留存下來的欲望，不同用戶群體之間存在什么樣的差異，不同用戶對新增的功能有何看法。
黏性分析能幫助更科學全面地評估產(chǎn)品及其功能情況，有針對性地制定留存策略。
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訪客
- 介紹一些常用的大數(shù)據(jù)分析模型及其特點：
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中項之間的有趣關(guān)系。通過挖掘項之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，可以發(fā)現(xiàn)隱藏在大數(shù)據(jù)中的有用信息。例如，通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，可以發(fā)現(xiàn)超市中顧客購買商品之間的相關(guān)性，從而幫助商家制定更加合理的銷售策略。
聚類分析是一種無監(jiān)督學習方法，用于將相似的對象組合在一起。在大數(shù)據(jù)分析中，聚類分析可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布和特征，從而更好地理解數(shù)據(jù)。例如，在社交媒體分析中，聚類分析可以用于將用戶根據(jù)興趣、情感等特征分組，幫助企業(yè)更好地了解目標受眾。
分類分析是一種監(jiān)督學習方法，用于將數(shù)據(jù)分類到不同的類別中。在大數(shù)據(jù)分析中，分類分析可以幫助我們預測數(shù)據(jù)的分類結(jié)果，從而更好地理解數(shù)據(jù)。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-09-21) 評論
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訪客
- 大數(shù)據(jù)分析是指利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、統(tǒng)計學等技術(shù)和方法，從海量、多樣、動態(tài)的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，為決策、優(yōu)化、創(chuàng)新等提供支持的過程。大數(shù)據(jù)分析方法可以根據(jù)不同的目的和場景，采用不同的大數(shù)據(jù)分析模型。常用的大數(shù)據(jù)分析模型，包括描述性分析、預測性分析、診斷性分析和推薦性分析。
描述性分析是指對已有的數(shù)據(jù)進行匯總、統(tǒng)計、展示，以反映數(shù)據(jù)的基本特征和規(guī)律，如平均值、最大值、最小值、頻數(shù)、比例等。描述性分析可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的概況，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異?；虍惓Ｖ?，為進一步的分析提供基礎。例如，電商平臺可以通過描述性分析，了解用戶的購買行為、偏好、滿意度等。
預測性分析是指利用歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有數(shù)據(jù)，建立數(shù)學模型，預測未來可能發(fā)生的事件或結(jié)果，如趨勢、概率、評分等。預測性分析可以幫助我們預見未來的變化，制定相應的策略和措施，提高決策的效率和效果。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-08-04) 評論
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訪客
- 大數(shù)據(jù)分析是指利用各種技術(shù)和工具，從海量、復雜、多樣的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和知識，以支持決策、優(yōu)化業(yè)務、創(chuàng)新服務等目的的過程。
常用的大數(shù)據(jù)分析模型有以下幾種：
數(shù)學模型：是指用數(shù)學符號和公式來表達數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和規(guī)律的模型，如線性回歸模型、邏輯回歸模型、聚類分析模型等。
統(tǒng)計模型：是指用統(tǒng)計方法和技術(shù)來分析數(shù)據(jù)的特征和變化的模型，如描述統(tǒng)計模型、推斷統(tǒng)計模型、假設檢驗模型等。統(tǒng)計模型可以對數(shù)據(jù)進行概括和推斷，評估數(shù)據(jù)的可信度和顯著性，但也可能受到樣本量和質(zhì)量的影響。
機器學習模型：是指用計算機程序來自動學習和優(yōu)化數(shù)據(jù)的規(guī)律和知識的模型，如決策樹模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、支持向量機模型等。機器學習模型可以處理非線性和高維度的數(shù)據(jù)，具有強大的適應性和泛化能力，但也可能存在過擬合和黑箱問題。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 2年前 (2023-08-02) 評論
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訪客
- 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)分析幾乎是當下每個火爆的app都會應用到的技術(shù)，包括抖音、小紅書、拼多多等，通過對用戶行為記錄的數(shù)據(jù)分析，可以得到用戶的喜好，準備購買什么東西，喜歡看什么視頻等等。
由此可見，我們的日常生活也與大數(shù)據(jù)產(chǎn)生了密切的關(guān)系，在大數(shù)據(jù)需要，需要每個人的信息，根據(jù)這些信息才能為個人提供能加周到智能化的軟件服務，那么常用的大數(shù)據(jù)分析模型有哪些呢？
1、留存分析模型
這種模型的分析主要是為了考察用戶的留存率，例如在網(wǎng)購的時候，點擊商品查看詳情后，進行后續(xù)的下單率有多少，或者說下單了進行后續(xù)的支付率有多少等等，主要就是考察用戶在進行一項操作后，接著進行后續(xù)操作的概率，這是用來衡量產(chǎn)品價值對于用戶高低的方法。
2、漏斗分析模型
漏斗分析模型，是針對不同特點的用戶群體，去分析在同一流程的過程中各個群體的轉(zhuǎn)化率有多少，最終找到轉(zhuǎn)化率最高的客戶群體，根據(jù)轉(zhuǎn)化率最高的客戶群體特點，可以進行客戶畫像的描繪。
3、熱圖分析模型
熱圖分析模型，主要是去分析用戶在瀏覽網(wǎng)頁時的點擊習慣，點擊用戶各個標簽元素的次數(shù)，頁面哪個位置用戶點擊的比較多，瀏覽的時間比較長，通過這些分析，可以有針對性的調(diào)整頁面的內(nèi)容展示，讓網(wǎng)頁展示的內(nèi)容更加符合用戶的行為習慣，可以讓用戶有更好的瀏覽體驗，增加用戶的留存率。
上述三種不同的數(shù)據(jù)分析模型，是目前應用較多的，當然在數(shù)據(jù)分析的過程中還會需要其他的模型，對于模型的選擇是建立在滿足需求分析的前提下進行的。 - 贊同 0 0 發(fā)布于 3年前 (2022-12-02) 評論
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教育行業(yè)crm系統(tǒng)_助力在線教學機構(gòu)精細化管理學員檔案 在線教學機構(gòu)是否常因?qū)W員信息零散、跟進效率低而頭疼？教育行業(yè)CRM系統(tǒng)正是破解這一難題的數(shù)字管家。云朵網(wǎng)校系統(tǒng)推出的智能CRM解決方案，通過精細化檔案管理、全鏈路數(shù)據(jù)分析，幫助機構(gòu)實現(xiàn)從招生到續(xù)費的閉環(huán)運營，讓每個學員的學習軌跡清晰可循。 痛點升級：傳統(tǒng)學員檔案管理拖慢機構(gòu)效率 手工錄入學員信息、溝通記錄分散、課程進度難追蹤……這些低效操作不僅消耗人力，還易導致數(shù)據(jù)遺漏。教育行業(yè)CRM系統(tǒng)的出現(xiàn)，將報名信息、上課記錄、反饋評價自動歸集至統(tǒng)一平臺，支持標簽分類、智能檢索，5秒定位目標學員檔案，助團隊告別數(shù)據(jù)迷宮。 精準觸達：CRM系統(tǒng)如何重構(gòu)學員生命周期管理 從試聽到正價課轉(zhuǎn)化，每個環(huán)節(jié)都需針對性策略。系統(tǒng)內(nèi)置學員分層模型，根據(jù)活躍度、成績波動等數(shù)據(jù)自動劃分優(yōu)先級，推送個性化學習方案。例如，對沉默用戶觸發(fā)提醒，對高潛力學員匹配專屬優(yōu)惠，讓運營動作精準匹配需求，轉(zhuǎn)化率提升30%以上。 數(shù)據(jù)賦能：用可視化報表驅(qū)動教學決策 機構(gòu)管理者可通過CRM系統(tǒng)實時查看學員出勤熱力圖、課程完課率等12項核心指標。某K12機構(gòu)接入系統(tǒng)后，發(fā)現(xiàn)周末晚8點直播課出勤率驟降，及時調(diào)整時間為工作日晚7點，留存率立增45%。數(shù)據(jù)不再是沉睡的檔案，而是優(yōu)化服務的指南針。 長效增長：精細化運營激活學員終身價值 教育行業(yè)CRM系統(tǒng)更關(guān)注續(xù)費與口碑裂變。通過記錄學員偏好，在結(jié)課前15天自動推送續(xù)費福利；結(jié)業(yè)時生成專屬學習報告，引導家長分享至社交平臺。某語言培訓機構(gòu)運用此功能，老學員推薦新客占比從8%躍升至22%，實現(xiàn)低成本擴科引流。 云朵網(wǎng)校系統(tǒng)的教育行業(yè)CRM解決方案，正在重新定義在線教育的運營標準。當每個學員檔案都轉(zhuǎn)化為可挖掘的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，當每次溝通都精準契合需求痛點，精細化管理的價值終將兌現(xiàn)為機構(gòu)的營收增長與口碑壁壘。點擊了解更多，開啟智能管理新篇章！
訪客 回答于03-18
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訪客 回答于03-18
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訪客 回答于03-18
受眾群體是什么意思_幫在線教學機構(gòu)精準定位目標學員畫像 在線教育機構(gòu)如何精準鎖定目標學員？關(guān)鍵在于讀懂「受眾群體」 當教育機構(gòu)面對海量潛在學員時，「受眾群體」就像指南針，能幫機構(gòu)從迷霧中找準方向。作為擁有共同特征、需求或興趣的特定人群，精準定位學員畫像已成為云朵網(wǎng)校系統(tǒng)賦能機構(gòu)的核心能力。 一、受眾群體定義：在線教育的「精準標尺」 受眾群體并非寬泛的用戶集合，而是通過年齡、地域、學習目標等標簽篩選出的高價值人群。例如K12雙師課堂的受眾多為7-18歲學生及家長，職業(yè)教育則聚焦25-40歲職場晉升人群。云朵網(wǎng)校后臺數(shù)據(jù)顯示，83%的機構(gòu)通過「學員標簽體系」將課程匹配誤差率降低60%以上。 二、三步定位學員畫像：從模糊到清晰 1.需求雷達掃描 通過問卷調(diào)研、試聽課行為分析，捕捉學員的顯性需求（如考證輔導）與隱性痛點（如時間碎片化）。某公考機構(gòu)曾發(fā)現(xiàn)45%學員常在22點后登錄系統(tǒng)，據(jù)此推出「夜間沖刺直播課」，完課率提升37%。 2.數(shù)據(jù)導航定位 云朵網(wǎng)校系統(tǒng)內(nèi)置AI智能分析模塊，可實時追蹤學員學習軌跡，識別高頻互動場景（如題庫刷題＞視頻觀看）與學習偏好（如動畫課件接受度比圖文高2.3倍）。 3.動態(tài)分層運營 將學員分為「沖刺型」「穩(wěn)健型」「觀望型」群體，匹配差異化服務：前者推送?？寂琶?，后者觸發(fā)班主任1v1督學機制。某語言培訓品牌運用該策略后，轉(zhuǎn)化率提升28%。 三、精準運營實戰(zhàn)：讓流量變留量 當機構(gòu)掌握「18-25歲考研群體偏好15分鐘知識切片」「三四線城市家長重視試聽報告」等精準畫像后，可針對性優(yōu)化： 在朋友圈廣告中突出「95后講師」「AI錯題本」等標簽詞 將公開課時間設置在目標人群活躍的19:30-21:00時段 用闖關(guān)式學習地圖滿足Z世代學員的游戲化需求 云朵網(wǎng)校系統(tǒng)正在通過「智能標簽庫+行為預測模型」，幫助2000+合作機構(gòu)實現(xiàn)從廣撒網(wǎng)到深挖井的轉(zhuǎn)變。精準定位學員畫像，不僅是技術(shù)問題，更是教育機構(gòu)在存量競爭中突圍的核心競爭力。
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