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做数据分析,要懂多少模型

作者:互联网

大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。

 

一提起数据分析,很多人都会联想到“分析模型”,似乎分析模型是个很厉害又很神秘的东西。那做数据分析到底需要懂多少模型?今天简单跟大家分享一下。

 

一、什么是模型

模型,指的是对复杂现实的逻辑抽象。具体到数据分析上,当人们提及“模型”俩字,其实有两个含义:

 

第一类:业务模型。比如我们经常听的AARRR、RFM、SWOT、PEST等等。一般运营、产品、策划等部门的人更喜欢聊这些。这些模型经常是通过一组数据指标的组合,对业务情况进行描述。这些模型没有复杂的计算,却有很明确的业务含义。

 

比如RFM模型,本质上使用三个指标来描述用户消费状况:

 

通过这三个指标,能清晰地描述用户状况:

 

这样,运营、产品、策划们,就能利用模型看清楚:哪些用户能做,用什么手段做。这样利用模型进行分析,能避免大海捞针一样的找数据指标,提升分析效率。

 

第二类:算法模型。比如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型等等。一般数据、开发部门的人,更喜欢聊这些。这些模型有统计学、机器学习的知识做基础,有固定的计算方法和使用场景。并且,这些计算过程和统计原理可能很复杂,没有专业知识的人会很难看懂。

 

比如预测数据,如果用回归模型进行预测,即使是计算一个很简单的y=60+5x模型,光检验的统计量,估计就把大家看晕倒了(如下图):

 

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是不是看着头都大了,哈哈,大就对了。所以,一般把算法模型单独列出来,称为“算法”。“算法”需要有专业训练才能搞懂,以后单独开一个专题讲:做数据分析,需要懂多少算法。今天集中分享:需要懂多少业务模型。

 

二、要懂多少业务模型?

业务模型有很多类,并且随着时代变化,经常有新模型推出来,也有旧的模型淘汰掉。比如传统的AIDMA已经被AARRR取代了。所以想要穷尽所有模型,肯定不太现实,也没这个必要。建议小伙伴们只抓住几个关键的模型,理解其核心逻辑。

 

一:人货场模型

 

人货场模型是传统企业经常用的。在解读“传统卖场业绩怎么来?”的问题的时候,从人(消费者与业务员)、货(商品)、场(卖场)进行分析(如下图)。

 

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掌握人货场的意义是:人货场模型是一个典型的并行逻辑模型。从三个角度解读问题,找到影响最大的因素。掌握了人货场的思路,以后其他类似的并列逻辑模型也能轻松掌握。

 

二:AARRR模型

 

AARRR模型是互联网企业经常用的。在解读“互联网如何实现用户增长?”的问题的时候,从拉新、促活、留存、转化、转介绍五个角度进行分析(如下图)。

 

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掌握AARRR的意义是:AARRR是一个典型的串行逻辑模型。要先拉新,再有促活和留存,再有转发和转介绍。掌握了这种先做步骤A,再做步骤B的思路后,所有的串行逻辑模型都能轻松掌握。

 

三:OSM模型

 

掌握OSM模型的意义是:OSM是一套拆解指标的方法,掌握了这套拆解逻辑以后,就能熟练地拆解各种大目标,遇到新问题也能应对自如。

 

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以上三个模型掌握以后,其他模型大部分大同小异,依葫芦画瓢也能轻松搞掂。

 

三、遇到新“模型”怎么办?

在业务模型领域,有新模型冒出来是很正常的事。比如这几年,阿里就先后推出了:AIPL、FAST、GROW等几个模型。说不定过今年又有新模型出来,该怎么办呢?

 

有个简单的懒人攻略,小伙伴们可以收下:所有的业务模型,本质上是围绕一个问题的指标的组合。因此遇到这些新模型,大家记得搞清楚三件事:

 

比如GROW模型

渗透力(Gain): 指消费者购买更多类型品类 / 产品对品牌总增长机会的贡献;

复购力(Retain): 指消费者更频繁 / 重复购买产品对品牌总增长机会的贡献;

价格力(bOOst): 指消费者购买价格升级产品对品牌总增长机会的贡献;

延展力(Widen): 指品牌通过提供现有品类外其他关联类型产品所贡献的总增长机会。

 

四、如何解读

比如发现母婴行业的渗透力(G)明显很高,则在经营该品类的时候,可以考虑做更多交叉推荐,做更多品类扩展,通过多品类交叉购买提升业绩。
以上只是个小例子。小伙伴们熟悉了这一套操作以后,再遇到新模型,也能快速掌握啥意思了。

作者:小熊妹。公众号:码工小熊。数据界新人,喜欢数据分析、数据挖掘。

标签:数据分析,掌握,模型,用户,AARRR,比如,多少
来源: https://www.cnblogs.com/LYL0576/p/15816167.html