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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 王浩 最后更新于:2022年09月08日 10:30:00 4 1884
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大數(shù)據(jù)分析幾乎是當(dāng)下每個(gè)火爆的app都會(huì)應(yīng)用到的技術(shù),包括抖音、小紅書、拼多多等,通過(guò)對(duì)用戶行為記錄的數(shù)據(jù)分析,可以得到用戶的喜好,準(zhǔn)備購(gòu)買什么東西,喜歡看什么視頻等等。

大數(shù)據(jù)已然對(duì)人們的生活無(wú)孔不入,很多人也都說(shuō)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)下沒(méi)人有隱私,因?yàn)榇髷?shù)據(jù)需要,需要每個(gè)人的信息,根據(jù)這些信息才能為個(gè)人提供能加周到智能化的軟件服務(wù),一般在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候都會(huì)有具體訓(xùn)練好的模型,通過(guò)模型進(jìn)行分析,下面就一起看看大數(shù)據(jù)有哪些模型吧。

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 推廣引流方法有哪些 第1張

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(gòu)的時(shí)候,點(diǎn)擊商品查看詳情后,進(jìn)行后續(xù)的下單率有多少,或者說(shuō)下單了進(jìn)行后續(xù)的支付率有多少等等,主要就是考察用戶在進(jìn)行一項(xiàng)操作后,接著進(jìn)行后續(xù)操作的概率,這是用來(lái)衡量產(chǎn)品價(jià)值對(duì)于用戶高低的方法。

二、 漏斗分析模型

漏斗分析模型,是針對(duì)不同特點(diǎn)的用戶群體,去分析在同一流程的過(guò)程中各個(gè)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(diǎn),可以進(jìn)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(shí)的操作習(xí)慣,通過(guò)對(duì)用戶點(diǎn)開(kāi)軟件到關(guān)閉軟件的行為分析,可以找到用戶的行為習(xí)慣,從而有針對(duì)性的提高核心模塊的觸達(dá)率。

也可以有針對(duì)性的提高廣告的點(diǎn)擊率,以增加營(yíng)收,例如現(xiàn)在的很多小程序都會(huì)有廣告,一些小程序的廣告基本預(yù)判的人的點(diǎn)擊屏幕行為,在合適的實(shí)際出現(xiàn),從而達(dá)到增加廣告營(yíng)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(yè)時(shí)的點(diǎn)擊習(xí)慣,點(diǎn)擊用戶各個(gè)標(biāo)簽元素的次數(shù),頁(yè)面哪個(gè)位置用戶點(diǎn)擊的比較多,瀏覽的時(shí)間比較長(zhǎng),通過(guò)這些分析,可以有針對(duì)性的調(diào)整頁(yè)面的內(nèi)容展示,讓網(wǎng)頁(yè)展示的內(nèi)容更加符合用戶的行為習(xí)慣,可以讓用戶有更好的瀏覽體驗(yàn),增加用戶的留存率。

五、 事件分析模型

事件分析聽(tīng)起來(lái)比較抽象,事件可以簡(jiǎn)單的理解為用戶的操作,用戶滾動(dòng)鼠標(biāo)的滾輪,點(diǎn)擊鼠標(biāo),按下不同的鍵盤按鍵都可以稱作事件,通過(guò)這些也可以分析出用戶的操作習(xí)慣,在不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下,關(guān)注和分析的事件會(huì)有所區(qū)別,但大的方向都是為了業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐,幫助運(yùn)營(yíng)人員開(kāi)展運(yùn)營(yíng)計(jì)劃。

六、 用戶分群模型

這個(gè)有點(diǎn)類似于上面的漏斗模型,產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)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(lái)對(duì)用戶的各個(gè)屬性群體進(jìn)行劃分,從而作出有針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)計(jì)劃,例如當(dāng)年輕人用戶占據(jù)主體時(shí)和中年用戶占據(jù)主體時(shí)的運(yùn)營(yíng)思路是不同的,針對(duì)女性和男性的運(yùn)營(yíng)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(chǔ)上,對(duì)一些用戶指標(biāo)進(jìn)行深化,除了一些常用的留存指標(biāo)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(lái)的欲望,不同用戶群體之間存在什么樣的差異,不同用戶對(duì)新增的功能有何看法。

黏性分析能幫助更科學(xué)全面地評(píng)估產(chǎn)品及其功能情況,有針對(duì)性地制定留存策略。


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介紹一些常用的大數(shù)據(jù)分析模型及其特點(diǎn):
關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),用于發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中項(xiàng)之間的有趣關(guān)系。通過(guò)挖掘項(xiàng)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(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,可以發(fā)現(xiàn)超市中顧客購(gòu)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,用于將相似的對(duì)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(biāo)受眾。
分類分析是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)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(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的分類結(jié)果,從而更好地理解數(shù)據(jù)。
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大數(shù)據(jù)分析是指利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)和方法,從海量、多樣、動(dòng)態(tài)的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息,為決策、優(yōu)化、創(chuàng)新等提供支持的過(guò)程。大數(shù)據(jù)分析方法可以根據(jù)不同的目的和場(chǎng)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(yù)測(cè)性分析、診斷性分析和推薦性分析。
描述性分析是指對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、統(tǒng)計(jì)、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(jìn)一步的分析提供基礎(chǔ)。例如,電商平臺(tái)可以通過(guò)描述性分析,了解用戶的購(gòu)買行為、偏好、滿意度等。
預(yù)測(cè)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(xué)模型,預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的事件或結(jié)果,如趨勢(shì)、概率、評(píng)分等。預(yù)測(cè)性分析可以幫助我們預(yù)見(jiàn)未來(lái)的變化,制定相應(yīng)的策略和措施,提高決策的效率和效果。
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大數(shù)據(jù)分析是指利用各種技術(shù)和工具,從海量、復(fù)雜、多樣的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí),以支持決策、優(yōu)化業(yè)務(wù)、創(chuàng)新服務(wù)等目的的過(guò)程。
常用的大數(shù)據(jù)分析模型有以下幾種:
數(shù)學(xué)模型:是指用數(shù)學(xué)符號(hào)和公式來(lái)表達(dá)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(jì)模型:是指用統(tǒng)計(jì)方法和技術(shù)來(lái)分析數(shù)據(jù)的特征和變化的模型,如描述統(tǒng)計(jì)模型、推斷統(tǒng)計(jì)模型、假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)P偷?。統(tǒng)計(jì)模型可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行概括和推斷,評(píng)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(jī)器學(xué)習(xí)模型:是指用計(jì)算機(jī)程序來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)和優(yōu)化數(shù)據(jù)的規(guī)律和知識(shí)的模型,如決策樹(shù)模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型等。機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以處理非線性和高維度的數(shù)據(jù),具有強(qiáng)大的適應(yīng)性和泛化能力,但也可能存在過(guò)擬合和黑箱問(wèn)題。
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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(dāng)下每個(gè)火爆的app都會(huì)應(yīng)用到的技術(shù),包括抖音、小紅書、拼多多等,通過(guò)對(duì)用戶行為記錄的數(shù)據(jù)分析,可以得到用戶的喜好,準(zhǔn)備購(gòu)買什么東西,喜歡看什么視頻等等。
由此可見(jiàn),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(gè)人的信息,根據(jù)這些信息才能為個(gè)人提供能加周到智能化的軟件服務(wù),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(gòu)的時(shí)候,點(diǎn)擊商品查看詳情后,進(jìn)行后續(xù)的下單率有多少,或者說(shuō)下單了進(jìn)行后續(xù)的支付率有多少等等,主要就是考察用戶在進(jìn)行一項(xiàng)操作后,接著進(jìn)行后續(xù)操作的概率,這是用來(lái)衡量產(chǎn)品價(jià)值對(duì)于用戶高低的方法。
2、漏斗分析模型
漏斗分析模型,是針對(duì)不同特點(diǎn)的用戶群體,去分析在同一流程的過(guò)程中各個(gè)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(diǎn),可以進(jìn)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(yè)時(shí)的點(diǎn)擊習(xí)慣,點(diǎn)擊用戶各個(gè)標(biāo)簽元素的次數(shù),頁(yè)面哪個(gè)位置用戶點(diǎn)擊的比較多,瀏覽的時(shí)間比較長(zhǎng),通過(guò)這些分析,可以有針對(duì)性的調(diào)整頁(yè)面的內(nèi)容展示,讓網(wǎng)頁(yè)展示的內(nèi)容更加符合用戶的行為習(xí)慣,可以讓用戶有更好的瀏覽體驗(yàn),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(yīng)用較多的,當(dāng)然在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中還會(huì)需要其他的模型,對(duì)于模型的選擇是建立在滿足需求分析的前提下進(jìn)行的。
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