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详解这6种分析法 运营数据分析模型主要有哪几类

在数据分析过程中
过程中，我们通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点，使自己的结论更具备说服力，同时也让自己的论证思路更具备逻辑性和条理性 。
今天老李列举了六种常用的数据分析模型，并附上实际案例讲解和分析模板，希望大家能够快速掌握这些模型和方法！
话不多说，干货！
1、RFM模型 RFM分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用的客户分析方法 。发现客户数据中有三个神奇的元素:
最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔 。最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数 。最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标 。这三个要素构成了数据分析的最佳指标 。RFM分析就是通过这三个关键指标对客户进行观察和分类，针对不同特征的客户制定相应的营销策略，如下图所示:
【/s2/】案例讲解:【/s2/】了解一家公司的销售信息，分析该公司的客户消费能力，分类进行营销 。
分析思维:
1）获取R、F、M 3 个关键指标 。2）根据实际业务情况，设置并求出阈值，可以是平均值、中位数，示例使用R、F、M三个指标的平均值 。3）将三个指标R、F、M进行特征向量化，对于M、F，如果客户消费金额和频率高于阈值，计为1，否则计为0；对于R则相反 。4）根据特征向量将客户分类 。用FineBI制成
结论:一般发展客户占客户类型比例最大(近期购买，但频率和金额都不大) 。要把公司的主营业务推给这个客户，通过宣传推广让产品信息到达客户手中 。
其次，客户普遍留存(很久没买了，购买频率和金额都比较少) 。应该针对这部分人群开展促销活动，激发消费热情 。此外，还可以计算客户在各个地区的消费能力和消费损失 。由于M和F是正指标，所以用M和F作为横轴和纵轴来表示客户的消费能力，数值越大，消费能力越高 。
r是一个负指标，代表消耗的损失 。图形越大，近期消耗时间越长，亏损越严重 。
结论:成都和北京的客户消费量较大，但客户流失严重，需要特别注意 。武汉和沈阳的客户以小额消费为主，但消费次数多 。
2、帕累托分析 帕累托分析，又称ABC分类法，也就是俗称的“80比20”法则，常用于商品的库存管理分析 。
产品或业务分为A、B、C三类，用于区分重点和非重点业务，反映每类产品的价值对库存、销售、成本总价值的影响，实现差异化战略和管理 。
案例说明:给定不同类别商品的销售信息，需要分析商品的销售情况，重点管理商品 。
分析思维:
1）计算不同品类商品累计销售额及其占比，2）按照累计销售占比将品类分成几类，将品类按照累计销售额占比：0-70% 1类；70%-90% 2类；90%-100% 3类3、购物篮分析 大家应该都听说过这样一个经典案例:超市里婴儿纸尿裤和啤酒经常一起卖 。原因是经过数据分析发现，买纸尿裤的父母大多是自己的父亲 。如果他们在购买尿布时看到啤酒，他们将有很大的机会购买，从而增加啤酒的销量 。
这种研究消费者消费数据，将不同商品关联起来，挖掘它们之间关系的分析方法，称为产品关联分析法，即购物篮分析法，通过支持度、信心度、促销度三个指标来判断商品之间的关系 。
支持度:是指商品A和B同时被购买的概率，或者某个商品组合的购买次数占总购买次数的比例 。支持程度显示了该规则在所有交易中的代表性 。显然，支持度越大，关联规则就越重要 。
比如今天有10个订单，其中同时购买牛奶和面包的次数是6次，那么牛奶和面包组合的支持度就是6/10=60% 。
信心:是指买A之后买B的条件概率，简单来说就是因为买A而买B的概率 。
比如今天有10单，其中买A的次数是8次，买A和B的次数是6次，那么它的置信度就是6/8=75% 。
促进度:先购买A对购买B的促进作用，用来判断商品组合是否具有实用价值，是看组合商品的购买次数是否高于单个商品 。如果大于1，说明组合有效；如果小于1，则表示无效 。
比如今天有10单，A的购买次数是8次，B的购买次数是6次，A+B的购买次数是6次，那么推广度就是0.6/(0.8*0.6)>1，所以A+B的组合是有效的 。
4、波士顿矩阵 波士顿矩阵通过销售增长率(反映市场引力的指标)和市场占有率(反映企业实力的指标)来分析确定企业的产品结构 。
波士顿矩阵将产品类型分为四类，如下图所示:
5、转化分析 转化漏斗模型是分析用户在使用某项业务时，经过一系列步骤后转化效果的方法 。


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