大數據分析模型有哪些（最實用的8大數據分析模型）

一句話兩句話很難說清楚這個問題，大家可以去搜一搜DataFocus出品的關于數據分析八大模型的學習視頻，在我學習大數據分析的路上給了我很大的幫助，希望對你也有幫助。

DataFocus教你輕松創建和使用八大數據分析模型

具體的模型學習可以看視頻，接下來就簡單介紹一下八個模型

1.留存分析模型

留存分析模型是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

2.漏斗分析模型

漏斗分析是一套流程式數據分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。運營人員可以通過觀察不同屬性的用戶群體（如新注冊用戶與老客戶、不同渠道來源的客戶）各環節轉化率，各流程步驟轉化率的差異對比，了解轉化率最高的用戶群體，分析漏斗合理性，并針對轉化率異常環節進行調整。

3.全行為路徑分析

全行為路徑分析是互聯網產品特有的一類數據分析方法，它主要根據每位用戶在APP或網站中的行為事件，分析用戶在APP或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或瀏覽模式，進而實現一些特定的業務用途，如對提升APP核心模塊的到達率、提取出特定用戶群體的主流路徑與刻畫用戶瀏覽特征，優化與提升APP的產品設計等。

4.熱圖分析模型

熱圖分析模型，其實就是指頁面點擊分析，與一般熱力圖不同的是，頁面點擊分析主要應用于用戶行為分析領域，分析用戶在網站顯示頁面（比如官網首頁）的點擊行為、瀏覽次數、瀏覽時長等，以及頁面區域中不同元素的點擊情況，包括首頁各元素點擊率、元素聚焦度、頁面瀏覽次數和人數以及頁面內各個可點擊元素的百分比等等。

5.事件分析模型

事件分析模型是針對用戶行為的分析模型之一，也是用戶行為數據分析的核心和基礎。用戶在產品上的行為我們定義為事件，它是用戶行為的一個專業描述，用戶在產品上的所有獲得的程序反饋都可以抽象為事件進行采集。

在日常工作中，市場、運營、產品根據所關注的事件不同而關注不同的事件指標。在指標洞察分析的過程中，行為事件分析就會起到重要作用。

6.用戶分群模型

產品運營一段時間和投方推廣一段時間后，隨著用戶的留存和新增，用戶數量越來越多，那么我們就需要對用戶進行精細化運營，用戶分群能幫助企業更加了解用戶，分析用戶的屬性特征、以及用戶的行為特征，可以幫助運營人員更好地對比多個用戶群的數據，找到產品問題背后的原因，并有效改進優化方向。

7.用戶分析模型

用戶分析模型是基礎的分析模型。使用DataFocus數據分析工具，打通CRM數據、歷史數據、業務數據以及第三方數據，通過查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、查看用戶按省份的分布情況等等，豐富用戶畫像維度。將所有維度分析放到同一個可視化大屏中，通過聯動、鉆取功能，動態化實時查看數據變動，讓用戶行為洞察粒度更細致。

8.黏性分析模型

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品及其功能情況，有針對性地制定留存策略。