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[人工智能]年终盘点 |15种最常用的数据分析方法和模型,赶紧收藏起来吃灰 |
最近也快到年底了,老李就整理了15种常用/常见的数据分析方法和模型,并将其分为两大类,方便大家理解记忆,话不多话,直接开盘! 对外部用户分析模型 RFM分析模型用来对用户进行分类,并判断每类细分用户的价值。通过这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类,针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。 2、帕累托/ABC分析 ABC分析法可用于分清业务的重点和非重点,以此实现差异化的营销管理。 3、波士顿矩阵分析 波士顿矩阵通过销售增长率和市场占有率,来将产品类型分为四类。 4、转化分析 5、购物篮分析-关联规则 通过分析用户消费数据,把不同商品进行关联,挖掘二者之间的联系,就叫做商品关联分析法。 6、复购率分析 7、留存分析 8、月复购分析 9、AARRR用户运营分析 10、用户流入流出分析 11、用户画像分析 对内部运营分析方法 KANO模型:是对用户需求进行分类和优先排序的有用工具,将需求分为四类。这个模型能帮助我们从海量需求中找出最值得去做的事 必备型需求(必须有):即常说的痛点。对于用户而言,这些需求是必须满足的,理所当然的。当不提供此需求,用户满意度会大幅降低。这类是核心需求,也是产品必做功能。 通过分析企业从取得存货开始,到消耗、销售为止所经历的天数。周转天数越少,说明存货变现速度越快,销售状况越良好。 14、杜邦分析 杜邦分析法用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平,从财务角度评价企业绩效。 15、盈亏平衡分析 盈亏平衡分析又称本量利分析法,是根据产品的业务量、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析,用来预测利润,控制成本,判断经营状况。 |
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