数据模型是什么,有哪些常见的分析方法? 财务、人力、运营等数据分析人士必看!(内附2000+套数据可视化模版)

很多人听到数据分析的时候都无比头疼,感觉就是在数据的海洋里面不停翻滚。事实上,掌握数据分析就是掌握了一份极具竞争力的能力。

数据模型的定义对于非IT人员来说比较抽象,你可以理解为看房时看的沙盘或户型,就像房子模型是对房子特征的描述一样,数据模型就是对数据特征的描述,用来描述数据的一组简单易懂、便于计算机实现的标准符号的集合。

用大白话说:数据模型是定义数据如何输入和输出的一种模型。

常见数据分析模型较多,下面就列举其中常见的6种供大家参考:

一、常见的几种数据模型简介

1、行为事件分析

行为事件分析方法主要用于研究某行为事件的发生对产品的影响以及影响程度。

通过行为事件来追踪或记录的用户行为或业务过程,如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等,通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

在日常工作中,运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。

如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高?变化趋势如何?各时段的人均充值金额是分别多少?诸如此类的指标。

数据模型是什么,有哪些常见的分析方法? 财务、人力、运营等数据分析人士必看!(内附2000+套数据可视化模版)_第1张图片伙伴云数据分析仪表盘

 多维度下钻分析

最为高效的行为事件分析要支持任意下钻分析和精细化条件筛选。当行为事件分析合理配置追踪事件和属性,可以激发出事件分析的强大潜能,为企业回答关于变化趋势、维度对比等等各种细分问题。同时,还可以通过添加筛选条件,可以精细化查看符合某些具体条件的事件数据。

数据模型是什么,有哪些常见的分析方法? 财务、人力、运营等数据分析人士必看!(内附2000+套数据可视化模版)_第2张图片伙伴云图表钻取 

解释与结论。此环节要对分析结果进行合理的理论解释,判断数据分析结果是否与预期相符,如判断产品的细节优化是否提升了触发用户数。如果相悖,则应该针对不足的部分进行再分析与实证。

2、漏斗分析模型

漏斗是指从一个事件环节的最开始到最终环节的整个流程中的一个个子环节。用数据指标来量化每一个步骤的表现。

漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。

例如招聘面试过程中,面试者从投递简历到简历通过、终极面试通过、得到offer、入职这个五大阶段中,漏斗能够展现出各个阶段的转化率,直观地发现和说明问题所在,从而找到优化方向。

数据模型是什么,有哪些常见的分析方法? 财务、人力、运营等数据分析人士必看!(内附2000+套数据可视化模版)_第3张图片伙伴云仪表盘-漏斗图

 

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。

一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为?如支付订单等;某个社交产品改进了新注册用户的引导流程,期待改善用户注册后的参与程度,如何验证?......

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 4、分布分析模型

分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。

它可以展现出单用户对产品的依赖程度,分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等,帮助运营人员了解当前的客户状态,以及客户的运转情况。

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5、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。

以电商为例,买家从登录网站/APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。

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而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程,例如提交订单后,用户可能会返回首页继续搜索商品,也可能去取消订单,每一个路径背后都有不同的动机。

与其他分析模型配合进行深入分析后,能为找到快速用户动机,从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

6、属性分析模型

顾名思义,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、查看用户按省份的分布情况。

用户属性会涉及到用户信息,如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、最高教育程度等自然信息;也有产品相关属性,如用户常驻省市、用户等级、用户首次访问渠道来源等。

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 属性分析模型的价值是什么?

一座房子的面积无法全面衡量其价值大小,而房子的位置、风格、是否学区、交通环境更是相关的属性。同样,用户各维度属性都是进行全面衡量用户画像的不可或缺的内容。

属性分析主要价值在:丰富用户画像维度,让用户行为洞察粒度更细致。

科学的属性分析方法,可以对于所有类型的属性都可以将“去重数”作为分析指标,对于数值类型的属性可以将“总和”“均值”“最大值”“最小值”作为分析指标;可以添加多个维度,没有维度时无法展示图形,数字类型的维度可以自定义区间,方便进行更加精细化的分析。

注:以上数据分析仪表盘和图表均来自伙伴云

二、简化数据分析工作的神器:伙伴云

很多人惧怕数据分析工作的原因很简单,一方面是海量的数据库极难进行统计规整、也不知道如何最好最直观地呈现出结果;另一方面,一般大家常用的数据分析工具是Excel,涉及到函数公式、编程等等,很多编程小白也就被劝退了。

当然现如今,越来越多的零代码、零编程、新手友好的数据分析工具逐渐崛起,比如今天介绍到的国产应用伙伴云。

 

伙伴云是一款零代码应用搭建软件,其自带的云分析内置丰富图表,无需调用代码,可直接拖拽生成。

可用于业务数据的快速分析、制作仪表盘、搭建可视化大屏,实现企业日常的数据经营分析、业务关键指标汇总,将我们从复杂的表格和数据中解放出来,快速提高工作效率!

 

与Excel等工具比,伙伴云数据分析有下面2种优点:

a.数据分析速度更快。

伙伴云可视化分析工具在后台智能匹配数据、执行运算分析后,即可将分析结果直观呈现在数据可视化图表上,生成图形化的分析报表,而整个过程,仅耗时数秒。

如果用户已有完整报表,甚至能一键替换数据源,生成新报表。只要及时更新数据源,企业就能每天生成新报表,及时掌握每天的经营情况,把握市场趋势,针对性调整销售策略。

b.门槛低,更灵活。

数据分析人员可根据实际分析需求,通过拖拉拽、点击式操作迅速制作数据可视化分析报表;

此外,还能随时从多个终端上秒开报表,并从自身立场出发做自助式数据分析,快速进行针对性数据分析,掌握与自身工作内容息息相关的数据信息。

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