数据分析所指的数据模型是什么？(数据分析分为)

数据模型其实就是一种分析数据的【方法论】；

在我们面对一个庞大的数据，不知道如何下手分析得出结论的时候，数据模型不仅告诉我们如何处理数据，更重要的是，它提供了一种思维框架和分析思路，帮助我们系统地理解和应用数据。

举个简单的例子

• 你是一个超市的运营经理，最近需要调整超市里商品的摆放位置；为了让客户能够顺便“买一件”，你希望知道哪些商品容易被一起购买，而你手上拥有的数据是超市历史上庞大的销售数据，包含客户名称、手机号、购买商品列表，如何从海量的数据中提取出有效的信息，得出哪些商品应该摆放在一起的结论呢？

我们就可以去数据模型中看看有没有成熟的数据模型可以借鉴

这个时候我们发现了有一个模型叫【购物篮分析】模型，这个模型通过计算

• 支持度：某一商品组合出现在所有销售中的比例。
• 置信度：顾客在购买了某个商品的情况下，还会购买另一个商品的概率
• 提升度：衡量商品之间的关联程度。如果面包和黄油的提升度高，说明它们之间的关联性远超随机购买的情况。提升度越高，表明两者关联度越强，捆绑销售的潜力越大。

例如，假设分析结果显示啤酒和纸尿裤的支持度是15%，置信度是60%，而提升度是2，那么说明两者一起购买的概率大，你就可以得出啤酒和纸尿裤应该一起摆放的结论。

数据模型的重要性

数据模型是前人沉淀下来的宝贵的资产，可以帮助我们

• 系统化分析：数据模型让我们能够有序地分析问题。为每个分析步骤提供清晰的逻辑和结构，从而帮助我们避免感性或主观判断。
• 多维度视角：不同的数据模型提供了不同的分析视角，比如通过RFM模型可以从客户价值的维度进行分析，而通过漏斗模型则关注转化率。每一种模型都代表着一种不同的思维方式。

17种常见的数据分析模型

根据问题领域和解决目标，可以大致划分为4类，17个数据分析模型

1、客户分析模型

1. RFM分析：通过客户的最近消费、消费频次和消费金额来细分客户群体，制定针对性营销策略。
2. 月复购分析：衡量客户的忠诚度和复购趋势，优化客户保持和增长。
3. AARRR模型：涵盖获客、激活、留存、收益、传播五个阶段，帮助全生命周期管理。
4. 用户画像分析：通过数据标签化，精准描绘客户的特征、需求和偏好。
5. 留存分析：分析客户活跃度，帮助评估用户的长期参与情况。
6. 用户生命状态分析：通过最近登录时间和第一次登录时间，区分忠实用户、流失用户等，优化运营策略。
7. 用户流入流出分析：分析客户的流失与引入，优化获客与留存策略。
8. 用户粘性分析：评估用户的活跃程度和对产品的依赖，提升用户长期粘性。

2、销售与市场分析模型

1. 购物篮分析（关联规则分析）：揭示商品之间的购买关联，优化捆绑销售和商品布局。
2. 转化漏斗分析：通过分析转化率的各个阶段，找出转化瓶颈并优化转化流程。
3. 波士顿矩阵（BCG矩阵）：根据市场占有率和增长率评估产品的市场地位，优化产品组合。
4. 盈亏平衡分析：计算盈亏平衡点，确保销售可盈利，帮助进行定价和成本控制。

3、运营管理与财务分析模型

1. 库存周转分析：分析库存的周转率，提升库存管理效率。
2. 需求分析-KANO模型：分析用户需求和期望，优化产品设计和客户满意度。
3. 杜邦分析：通过财务比率分解，评估企业的盈利能力和财务健康状况。

4、综合决策与战略分析模型

1. ABC分析：通过产品或客户的贡献度进行分类，集中资源于高价值部分，提高效益。
2. 波士顿矩阵：优化产品投资组合，决策明星产品和瘦狗产品的资源配置。

除了这些以外，行业、公司在探索中，也往往会沉淀出自己的数据模型，以九数云的客户们为例

九数云BI是一款专为中小企业设计的在线BI工具；可以帮助企业整合历史数据、分散在不同系统种的数据，并进行数据分析及可视化；企业可以借助其实现数据模型的沉淀，发布及复用。

• 上海冠振，主营业务是酒水饮料，在拼多多、天猫、京东、抖音等各大电商平台开了40多家店铺，沉淀出一套通过分析企业产品平均毛利率，进行毛利预警的数据模型，帮助及时整改成本过高的问题
• 重庆墨轩，主营业务是文具零售为主，电商店铺 40余家。沉淀出一套：通过1个运营人员绑定100+个sku，每个sku计算4个毛利率的方法，时刻监控每个链接、每个阶段的毛利率，及时定位链接毛利率偏低的sku的数据模型