Muchas personas tienen dolor de cabeza cuando escuchan el análisis de datos y sienten que están dando tumbos constantemente en el océano de datos. De hecho, dominar el análisis de datos es dominar una habilidad muy competitiva.
La definición del modelo de datos es relativamente abstracta para el personal que no es de TI. Puede entenderlo como una mesa de arena o un tipo de casa al ver una casa. Al igual que un modelo de casa es una descripción de las características de una casa, un modelo de datos es una descripción de las características de los datos Se utiliza para describir Un conjunto de notaciones estándar para datos que son fáciles de entender y fáciles de implementar para las computadoras.
En lenguaje sencillo: un modelo de datos es un modelo que define cómo se ingresan y se generan los datos.
Hay muchos modelos comunes de análisis de datos, aquí hay 6 comunes para su referencia:
1. Introducción a varios modelos de datos comunes
1. Análisis de eventos de comportamiento
El método de análisis de eventos de comportamiento se utiliza principalmente para estudiar el impacto de un determinado evento de comportamiento en el producto y el grado de influencia.
Comportamiento del usuario o proceso comercial rastreado o registrado a través de eventos de comportamiento, como registro de usuario, navegación en la página de detalles del producto, inversión exitosa, retiro de efectivo, etc., mediante el estudio de todos los factores asociados con el evento para extraer las razones detrás de los eventos de comportamiento del usuario, efectos de interacción , etc .
En el trabajo diario, los analistas de operaciones, marketing, productos y datos prestan atención a diferentes indicadores de eventos según las condiciones reales de trabajo.
Por ejemplo, ¿qué canal tiene el mayor número de registros de usuarios en los últimos tres meses? ¿Cuál es la tendencia? ¿Cuál es el monto de recarga per cápita para cada período de tiempo? métricas como esta.
Panel de análisis de datos en la nube de socios
Análisis detallado multidimensional .
El análisis de eventos de comportamiento más eficiente debe admitir un análisis detallado arbitrario y un filtrado de condiciones refinado. Cuando el análisis de eventos de comportamiento se configura correctamente para rastrear eventos y atributos, puede estimular el poderoso potencial del análisis de eventos y responder varias preguntas subdivididas sobre tendencias cambiantes, comparación de dimensiones, etc. para las empresas. Al mismo tiempo, al agregar condiciones de filtro, puede ver los datos de eventos que cumplen con ciertas condiciones específicas de manera refinada.
Desglose del gráfico de nube de socios
Explicación y conclusión . En este enlace, se debe dar una explicación teórica razonable a los resultados del análisis para determinar si los resultados del análisis de datos están en línea con las expectativas, como determinar si la optimización de los detalles del producto ha aumentado la cantidad de usuarios activados. Si es contrario, se deberá realizar reanálisis y demostración de la parte insuficiente.
2. Modelo de análisis de embudo
El embudo se refiere a cada subenlace en todo el proceso desde el comienzo de un enlace de evento hasta el enlace final. Utilice métricas de datos para cuantificar el rendimiento de cada paso.
El modelo de análisis de embudo se ha utilizado ampliamente en las operaciones diarias de datos, como el control del tráfico y la conversión de objetivos de productos.
Por ejemplo, en el proceso de entrevista de reclutamiento, el entrevistador puede mostrar la tasa de conversión de cada etapa en las cinco etapas, desde enviar el currículum hasta aprobar el currículum, aprobar la entrevista final, obtener una oferta e ingresar al trabajo. la tasa de conversión de cada etapa, descubra y explique intuitivamente el problema y encuentre la dirección de optimización. .
Panel de Partner Cloud - Gráfico de embudo
3. Modelo de análisis de retención
El análisis de retención es un modelo analítico utilizado para analizar la participación/actividad del usuario.
Examinar cuántos usuarios que realizaron el comportamiento inicial realizarán comportamientos posteriores es un método importante para medir el valor del producto para los usuarios .
¿Un nuevo cliente ha completado el comportamiento que espera que el usuario complete en el futuro? Como órdenes de pago, etc., un producto social ha mejorado el proceso de orientación para los nuevos usuarios registrados, y se espera mejorar la participación de los usuarios después del registro ¿Cómo verificarlo? …
4. Modelo de análisis de distribución
El análisis de distribución es una visualización de clasificación de la frecuencia y la cantidad total de usuarios bajo indicadores específicos.
Puede mostrar la dependencia de un solo usuario de un producto, analizar la cantidad y frecuencia de diferentes tipos de productos comprados por clientes en diferentes regiones y en diferentes períodos de tiempo, y ayudar a los operadores a comprender el estado actual de los clientes y la operación de los clientes.
Panel de análisis de datos en la nube de socios
5. Modelo de análisis de ruta de comportamiento del usuario
El análisis de la ruta del usuario, como sugiere el nombre, se refiere a la ruta de comportamiento de acceso del usuario en la aplicación o el sitio web.
Para medir el efecto de la optimización del sitio web o la promoción de marketing y comprender las preferencias de comportamiento del usuario, a menudo es necesario analizar los datos de conversión de la ruta de acceso.
Tomando el comercio electrónico como ejemplo, los compradores deben pasar por el proceso de navegar por la página de inicio, buscar productos, agregar al carrito de compras, enviar un pedido y pagar el pedido desde iniciar sesión en el sitio web/APP hasta hacer un pago exitoso.
Panel de análisis de datos en la nube de socios
Sin embargo, el proceso de compra real del usuario es un proceso entrelazado y repetido. Por ejemplo, después de enviar un pedido, el usuario puede volver a la página de inicio para continuar buscando productos o cancelar el pedido. Hay diferentes motivaciones detrás de cada camino.
Después de un análisis en profundidad junto con otros modelos de análisis, puede encontrar rápidamente las motivaciones de los usuarios, lo que los lleva al camino óptimo o al camino esperado.
6. Modelo de análisis de atributos
Como su nombre lo indica, los usuarios se clasifican y analizan estadísticamente de acuerdo con sus propios atributos, como ver la tendencia de cambios en la cantidad de usuarios en términos de tiempo de registro y ver la distribución de usuarios por provincia.
Los atributos de usuario involucrarán información del usuario, como información natural como nombre, edad, familia, estado civil, sexo y nivel educativo más alto; también hay atributos relacionados con el producto, como la provincia y ciudad de residencia del usuario, nivel de usuario y la fuente del primer canal de acceso del usuario.
Panel de análisis de datos en la nube de socios
¿Cuál es el valor de un modelo de análisis de atributos?
El tamaño de una casa no puede medir completamente su valor, pero la ubicación, el estilo, el distrito escolar y el entorno de tráfico de la casa son atributos más relevantes. De igual forma, los atributos de cada dimensión del usuario son contenidos indispensables para una medición integral del retrato del usuario.
El principal valor del análisis de atributos radica en: enriquecer las dimensiones de los retratos de los usuarios y hacer que la información sobre el comportamiento de los usuarios sea más granular.
Método de análisis de atributos científicos, para todos los tipos de atributos, se puede usar el "número de deduplicación" como índice de análisis, y para los atributos de tipo numérico, se pueden usar "suma", "valor medio", "valor máximo" y "valor mínimo". como indicadores de análisis; Agregue múltiples dimensiones. Si no hay una dimensión, el gráfico no se puede mostrar. El tipo numérico de dimensión puede personalizar el intervalo, lo cual es conveniente para un análisis más refinado.
Nota: Los paneles y gráficos de análisis de datos anteriores son todos de Partner Cloud
2. Un artefacto que simplifica el trabajo de análisis de datos: Partner Cloud
La razón por la que muchas personas le temen al análisis de datos es muy simple, por un lado, es extremadamente difícil llevar a cabo una regularización estadística en bases de datos masivas, y no saben cómo presentar los resultados de la mejor manera y de la manera más intuitiva; Por otro lado, la herramienta de análisis de datos más utilizada es Excel. Cuando se trata de fórmulas de funciones, programación, etc., muchos novatos en programación son persuadidos para dejarlo.
Por supuesto, hoy en día, están surgiendo gradualmente más y más herramientas de análisis de datos de código cero, programación cero y amigables para principiantes, como la nube de socios de aplicaciones domésticas presentada hoy .
Partner Cloud es un software de creación de aplicaciones de código cero. Su análisis de nube incorporado tiene gráficos enriquecidos, que se pueden generar directamente arrastrando y soltando sin llamar al código.
Se puede utilizar para el análisis rápido de datos comerciales, creación de tableros, creación de pantallas de visualización a gran escala, realización de análisis de gestión de datos diarios y resumen de indicadores clave comerciales, liberándonos de tablas y datos complejos y ¡mejorando rápidamente la eficiencia del trabajo!
En comparación con Excel y otras herramientas, el análisis de datos de Partner Cloud tiene las siguientes dos ventajas:
a. El análisis de datos es más rápido.
Después de que la herramienta de análisis visual de la nube del socio coincida de manera inteligente con los datos y realice cálculos y análisis en segundo plano, puede presentar visualmente los resultados del análisis en el gráfico de visualización de datos y generar un informe de análisis gráfico. Todo el proceso solo lleva unos segundos.
Si el usuario ya tiene un informe completo, incluso puede reemplazar la fuente de datos con un clic y generar un nuevo informe. Siempre que la fuente de datos se actualice a tiempo, la empresa puede generar nuevos informes todos los días, comprender la situación comercial diaria de manera oportuna, comprender las tendencias del mercado y ajustar las estrategias de ventas de manera específica.
B. Umbral bajo y más flexible.
Los analistas de datos pueden crear rápidamente informes de análisis de visualización de datos mediante operaciones de arrastrar y soltar y hacer clic de acuerdo con los requisitos de análisis reales;
Además, puede abrir informes desde múltiples terminales en segundos en cualquier momento y realizar análisis de datos de autoservicio desde su propio punto de vista, realizar rápidamente análisis de datos específicos y dominar información de datos estrechamente relacionada con su propio contenido de trabajo.
Partner Cloud continúa ayudando a más usuarios novatos a participar en los rangos de análisis de datos. Partner Cloud admite el uso gratuito permanente para menos de 20 personas. Bienvenidos a todos los interesados en venir y experimentarlo ~
Por lo anterior, recuerda estar atento a @友友云