用8个方法和模型学会数据分析（PPT可编辑)

,【数据分析必学】,8个方法和模型,2025,目 录,CONTENTS,一、8个成熟数据分析模型,二、8大逻辑关系梳理,三、8大数学思维在数据分析中的应用,四、总结与实战建议,01,8个成熟数据分析模型,2025,PART.,01,定义：涵盖获客、激活、留存、收益、传播五阶段，全面洞察用户生命周期,02,应用场景：适用于互联网产品、电商等领域，助力优化用户获取与留存,模型概述,03,关键指标：CAC、DAU、LTV、NPS等，量化评估各阶段表现,AARRR模型,01,02,03,定义：将用户转化路径拆解为多个环节，以漏斗图直观呈现各环节转化率与流失率,应用场景：广泛应用于电商、互联网产品、营销活动等领域,关键指标：各环节转化率、流失率,模型概述,转化漏斗模型,定义：基于客户最近购买时间、购买频率、购买金额三个维度，全面评估客户价值,应用场景：适用于电商、金融、零售等行业，助力优化客户管理,关键指标：R、F、M,模型概述,RFM模型,定义：通过分析优势、劣势、机会、威胁，全面评估内外部环境,1,关键指标：内部优势和劣势、外部机会和威胁,3,应用场景：适用于企业战略规划、新产品上线评估、市场进入策略等领域,2,模型概述,SWOT分析,1,3,2,定义：通过市场增长率和相对市场份额，将产品分为“明星”、“问题”、“金牛”和“瘦狗”四类,应用场景：适用于企业产品组合管理、资源分配、战略决策等领域,关键指标：市场增长率、相对市场份额,BCG矩阵,模型概述,定义：通过一系列规则将数据划分为不同分支，形成树状结构，用于分类和预测问题,模型概述,应用场景：适用于信用风险评估、客户分类、疾病诊断等领域,关键指标：规则分支、分类结果、预测准确性,决策树模型,定义：分析用户转化路径，评估不同渠道贡献,应用场景：适用于营销渠道效果评估、广告投放优化、用户路径分析等领域,关键指标：各渠道转化贡献,模型概述,归因模型,定义：分析时间序列数据趋势、季节性、周期性，建立预测模型,应用场景：适用于销量预测、库存管理、市场趋势预测等领域,关键指标：时间序列数据的趋势、季节性、周期性,模型概述,预测模型（如ARIMA）,02,二、8大逻辑关系梳理,2025,PART.,广告曝光增加点击量上升：广告曝光量增加后，点击量随之上升,产品价格下降销量增加：某产品价格下降后，销量显著增加,促销活动开展销售额增长：某电商促销活动期间销售额大幅增长,因果关系,03,产品设计产品测试产品上线：产品从设计到测试，再到上线的过程,02,新客户开发客户关系维护客户价值提升：从开发新客户到维护客户关系，再到提升客户价值,01,用户注册完成首单持续复购：用户从注册到完成首单，再到持续复购的过程,递进关系,不同渠道流量贡献对比：对比不同营销渠道对流量的贡献,不同产品线销售对比：对比不同产品线的销售情况,不同地区市场表现对比：对比不同地区的市场表现,场景,并列关系,同比/环比数据差异解读：通过对比不同时期的数据，评估业务增长或下降趋势,01,不同方案效果对比：通过对比不同方案的效果，选择最优方案,02,不同群体表现对比：通过对比不同用户群体的表现，制定针对性策略,03,对比关系,一线城市用户是总用户的子集：通过分析用户地域分布，发现一线城市用户占总用户的30%,高价值客户是总客户群的子集：通过RFM模型分析，发现高价值客户占总客户群的20%,新产品用户是总用户群的子集：通过分析新产品推广效果，发现新产品用户占总用户群的10%,子集关系,预算有限时资源分配冲突：在预算有限的情况下，如何在多个项目或渠道之间合理分配资源,客户需求与产品功能冲突：客户需求多样化，如何在有限的资源下满足客户需求,市场拓展与成本控制冲突：在市场拓展过程中，如何平衡市场拓展速度和成本控制,场景,矛盾关系,1,2,3,啤酒与尿布的购物篮分析：通过购物篮分析发现啤酒和尿布经常一起购买,用户行为与购买转化的关联：通过分析用户行为数据，发现浏览时间长的用户购买转化率高,产品功能与用户满意度的关联：通过分析用户对产品功能的使用情况，发现某些功能对用户满意度影响较大,关联关系,地域分布+时间维度：分析数据在不同地域和时间维度上的变化,时间序列分析：通过时间序列分析预测未来趋势,地理信息系统（GIS）：使用GIS工具分析数据的地理分布,分析,时空关系,03,三、8大数学思维在数据分析中的应用,2025,PART.,作用,示例：将用户流失预测问题转化为数学模型，通过数据分析找到关键因素,定义：将复杂业务问题简化为数学模型，便于分析和解决,工具：使用数学公式和模型，如逻辑回归模型预测用户流失,抽象思维,示例：通过分析多个用户行为案例，总结用户购买行为模式,定义：从具体案例中总结通用规律，为决策提供依据,工具：使用数据分析工具，如聚类分析总结用户群体特征,归纳思维,应用,定义：从一般假设出发，推导出具体结论，验证假设的正确性,示例：假设价格下降会增加销量，通过数据分析验证这一假设,工具：使用统计分析方法，如t检验验证假设的显著性,演绎思维,场景,定义：从目标反推所需条件，找到实现目标的路径,示例：为达成销售目标，反推需要多少新客户和订单,工具：使用目标分解方法，如倒推法确定营销策略,逆向思维,定义：构建数学模型简化复杂问题，便于理解和预测,示例：构建库存成本优化模型，降低库存成本,工具：使用数学建模工具，如线性规划模型优化库存,01,02,03,模型思维,定义：用公式表达逻辑，使复杂问题简洁明了,优势,示例：用RFM评分公式量化用户价值，便于分析,工具：使用数学符号和公式，如RFM模型中的R、F、M公式,符号化思维,定义：测算变量的极限值，评估潜在风险和机会,示例：测算用户生命周期价值（LTV）上限，为营销预算提供依据,工具：使用数学计算方法，如概率分布计算LTV,极限思维,定义：评估事件发生的可能性，为决策提供依据,示例：评估活动中奖概率，设计合理的奖励机制,工具：使用概率统计方法，如贝叶斯定理计算概率,概率思维,04,四、总结与实战建议,2025,PART.,01,Python（Pandas/Numpy）：强大的数据分析和处理能力,02,Tableau：,优秀的数据可视化工具,03,SQL：,高效的数据查询和管理工具,工具推荐,选择模型与方法：根据目标选择合适的数据分析模型和方法,数据清洗与分析：对数据进行清洗、处理和分析,明确业务目标：确定数据分析的具体目标和需求,可视化与结论输出：将分析结果可视化，输出有价值的结论,落地步骤,01.,02.,警惕幸存者偏差：避免仅分析成功案例，忽略失败案例,相关性因果性：避免将相关性误认为因果关系,避坑指南,Thanks,！,2025,