現在屬于大數據的時代，很多行業都開始重視大數據的作用，目前數據分析對于行業發展尤為重要，可以通過數據分析來了解一些市場問題。數據分析是什么意思？數據分析模型主要有哪幾類？下面大家就跟隨著創新互聯一起來了解下吧。

一、數據分析是什么？

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在統計學領域，將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析，探索性數據分析側重于在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的證實或證偽。

探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。
二、數據分析模型主要有哪幾類？

1.行為事件分析

行為事件分析方法，研究某種行為事件對企業組織價值的影響程度。公司通過研究與事件發生有關的所有因素來挖掘或跟蹤用戶行為事件背后的原因，公司可以使用它來跟蹤或記錄用戶行為或業務流程，例如用戶注冊，瀏覽產品詳細信息頁面，成功的投資，現金提取等交互影響。

在日常工作中，運營，市場，產品和數據分析師會根據實際工作條件來關注不同的事件指標。例如，在過去三個月中，哪個頻道的用戶注冊數量最多？有什么趨勢？每個時期的人均充值金額是多少？根據年齡分布，上周從北京購物的獨立用戶有多少？每天有多少次獨立會議？在查看此類指標的過程中，行為事件分析起著重要作用。

行為事件分析方法具有強大的過濾，分組和聚合功能，邏輯清晰，使用簡單，已被廣泛使用。行為事件分析方法通常經歷事件定義和選擇，深入分析，解釋和結論的步驟。

2.漏斗分析模型

漏斗分析是一組過程分析，可以科學地反映用戶的行為以及從頭到尾的用戶轉化率的重要分析模型。

漏斗分析模型已廣泛用于日常數據操作，什么叫軟文營銷？例如流量監控和產品目標轉化。例如，在產品服務平臺中，實時用戶從激活APP到支出開始，一般用戶的購物路徑是激活APP，注冊帳戶，進入實時空間，交互行為和禮物支出。漏斗可以顯示每個階段的轉化率，通過比較漏斗各環節的相關數據，可以直觀地發現和解釋問題，從而找到優化方向。為了分析相對標準化的，具有較長時間和許多環節的業務流程，可以直觀地找到并說明問題原因。

3.留存分析模型

留存分析是一種分析模型，用于分析用戶的參與/活動級別，調查執行初始行為的用戶執行后續行為的數量。這是衡量產品對用戶價值的重要方法。保留率分析可以幫助回答以下問題：

新客戶是否完成了您對用戶將來要做行為的期望？如付款單等；社交產品可以改善對新注冊用戶的指導流程，并希望提高注冊后用戶的參與度，如何進行驗證？我想確定產品變更是否有效。例如，我添加了邀請朋友的功能。觀察是否有人因為新功能使用了該產品幾個月？關于保留分析，我寫了一篇詳細的介紹文章供您參考：通用數據分析模型的分析-保留分析。

三、數據分析有哪些過程？

1、識別需求

識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。

就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。

2、收集數據

有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。

3、分析數據

分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：

老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；

新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。

4、過程改進

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性。

數據分析是什么意思？數據分析模型主要有哪幾類？數據分析對于很多公司來說比較重要，大家如果對于數據分析仍不清楚的話，可以咨詢下創新互聯。

新聞標題：數據分析是什么意思？數據分析模型主要有哪幾類？
文章URL：http://vcdvsql.cn/article44/sdshhe.html

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