常用的数据分析模型汇总，这些模型你一定用得到！
作者: 永洪BI 来源: 永洪科技 时间:2020年11月16日
我们在上一节讲了数据分析的思维框架，那么在做实际业务分析时，除了有数据分析思维，数据分析知识，掌握一定的数据分析模型也是必备的技能。
第一类：数据模型
1. 回归分析
回归分析指确定两个或两个以上变量之间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析包括一元回归和多元回归。主要解决两个变量间是否存在因果关系，如果存在，其表达式是什么？ 用于预测未来的趋势。
2. 聚类分析
聚类分析主要在没有分类标准的情况下对数据进行分类，将具有类似特点的数据归为一类。在商业应用上，如聚类分析可以发现具有相同特点的不同用户群，对用户分层，从而制定面对不同用户群的差异化营销组合。
3. 关联规则
关联规则学习根据寻找最能解释数据变量之间关系的规则，在大量多元数据集中找到有用的关联规则。这是一种从大量数据中找出各种数据之间关系的方法。此外，它还可以挖掘基于时间序列的各种数据之间的关系。
4. 时间序列
时间序列分析研究数据随时间变化的算法，是一组按数据发生时间先后排列的而成的数列，时间序列分析的主要目的是根据已有的历史数据对未来进行预测。
第二类：业务模型
1. AARRR模型
AARRR模型是比较经典的用户增长模型，用5个单词代表了用户的5个阶段，分别是：Acquisition（获取）、Activation（活跃）、Retention（留存）、Revenue（收入）、Refer（传播）。这五个阶段代表了用户的全生命周期。
2. 帕累托法则
帕累托法则即我们常说的二八效应，很多时候20%的事情决定了80%的成果，在营销中也适用，可能20%的流量贡献了80%的价值。
3. 5W2H模型
这个模型也是我们在做业务分析时经常用到的，为什么、做什么、谁做、何时何地做、如何做，多少钱，通过这几个方面对某个事件做专题问题分析。
4. 漏斗模型
漏斗模型也是业务分析的基本模型，以最终转化为目的，监控业务转化过程。漏斗模型在企业业务场景中应用广泛，例如流量监控、日常运营数据、app用户行为分析等数据分析工作中。
5. 留存分析
留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。
总之，在数据分析过程中掌握常用的一些模型可以帮助我们从更好的逻辑分析业务，也会提升问题分析的效率。当然除了上述提到的还有很多其他业务分析模型如：市场营销模型、用户行为模型、电子商务模型、流量模型等，大家也可以自主做更多了解。
