八大数据分析模型一次拿捏！数据分析进阶只差这一步~
当你在学校学了一学期数据分析
志得意满，准备挑战国内各大数据分析赛事
却少不了被来自天南海北的诸多大神狠狠上一课
是的，你确实已经“学会”了数据分析
但是离精通，却还差那微小的一步
为什么大神的论证那么具有逻辑？
为什么他们有用不完的分析方法？
这都是因为，他们掌握了诸多便捷的数据分析模型，如同坐拥一身法宝神通，自然能见招拆招
现在，拿上这8个经过实战检验的数据分析模型
开启你的“成神之路”吧！
01RFM模型
RFM模型通常用于对用户进行分析，并判断每类细分用户的价值。主要通过以下三个指标分析：
最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。
最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数。
最近一段时间内消费金额（M）：客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。
通过上述三个关键指标判断用户价值，可将用户依下表进行分类观察。
一般而言，运用RFM模型分析的目的是对不同特征的客户进行针对性的营销与管理，但在帆软杯赛事中，也有同学将RFM模型运用在了汽车销售数据分析中，运用FineBI对经销商价值进行了可视化分析，从而向读者展示了各地经销商的价值差异，并给出了针对性的管理建议。
02购物篮分析-关联规则
关联规则也称为购物篮分析，关于这个分析模型有一个非常著名的例子：
全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段，结果这个举措使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。
这个例子虽然后来被证明是编造的，但十分详细地阐述了关联规则的原理和运用方法，即通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间的联系。
在帆软杯赛事中，也有同学使用了这一分析模型，深入探析了社会保障、公共文化、孩子数量、家庭收入等多项指标对不同人群幸福指数的影响，从而得出了在社会与个人层面最影响不同人群幸福指数的不同因素，并依据分析结果提出了针对性的改进措施。
03需求分析方法-KANO模型
KANO模型是对用户需求分类和优先排序的有用工具，以分析用户需求对用户满意的影响为基础，体现了产品性能和用户满意之间的非线性关系。
在商业用途中，这一模型常常用于分析产品需求，捞出真正的用户需求，以及给真正重要的需求高优先级。而在数据分析比赛中，我们可以运用这一模型来分析各种因素对分析指标的影响程度，从而得出具有针对性的结论和建议。
通过调研，可以利用 KANO 模型绘制出四象限图，如下图所示：
四个象限对应了四种需求类型，它们的优先级排序为：必备型需求>期望型需求>兴奋型需求>无差异需求。
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。
期望型需求（应该有）：当提供此需求，用户满意度会提升；当不提供此需求，用户满意度会降低。通常作为竞品之间比较的重点。
兴奋型需求（可以有）：惊喜型产品功能，超出用户预期，往往能带来较高的忠诚度。不提供也不会降低用户满意度。
无差异需求（可以没有）：用户根本不在意的需求，对用户体验毫无影响。尽量规避做此类型功能。
04帕累托分析
帕累托分析又叫ABC分析，分类的核心思想是：少数项目贡献了大部分价值。
在商业分析中，把产品或业务分为A、B、C三类，用于分清业务的重点和非重点，反映出每类产品的价值对库存、销售、成本等总价值的影响，从而实现差异化策略和管理。
在帆软杯赛事中，有一组同学便将帕累托分析模型用于对汽车经销商的分析中，找出了某公司在各个省份的VIP经销商。
05用户画像分析
用户画像分析用一句话来总结就是：用户信息标签化。常用于帮助企业对用户进行精准营销、辅助业务决策。
在2022帆软杯的特等奖作品中，同学们通过性别、年龄、学历、职位、地域等指标对中国数字阅读用户画像进行了一番精彩的分析，得出了“年轻人成为数字阅读主力军”、“华东与华南地区占多数”等结论，破开信息茧房，令读者能够以第三人称视角了解中国数字阅读市场，深挖现象背后的因果与机遇。
06用户生命周期状态分析
一般而言，对用户进行生命周期状态分析，可以了解企业当前的市场竞争力，并对不同类别的客户实施不同的营销动作。
但在数据分析赛事中，我们可以将这一思维用在不同主题的项目中，通过对不同指标的生命周期状态进行分析，判断近期不同指标的重要程度，并据此提出针对性的建议。
例如，在帆软杯赛事中，有同学运用这一思维分析中国近年常见疾病原因，通过对近年引起疾病的各项原因进行趋势分析，得出酒精与烟草是我国近年来最应当关注的两大致病因素，并提供了相关建议。
07用户粘性分析
在商业分析中，用户粘性是指用户对于品牌或产品的忠诚、信任与良性体验等结合起来形成的依赖程度和再消费期望程度，是了解产品健康度的重要指标。
而数据分析赛事中，也有不少项目离不开用户粘性分析，例如在2022帆软杯中，有一组同学在分析中国数字阅读用户使用行为时，便对数字阅读产品用户单次使用时间和使用频率作出了可视化分析，判断出数字阅读产品用户高活跃度、高粘性的特点，为中国数字阅读产业的蓬勃发展提供了佐证。
08留存分析
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）。
在实际操作中，我们也可以反向利用这一模型，例如在2022帆软杯某一等奖作品中，有同学便对我国因病死亡原因作出了“留存分析”，通过这一可视化分析，我们可以清晰地看见有哪些疾病20年以来一直威胁着我国国民健康，也可据此制定预防措施。
作为数据分析的进阶学习内容，数据分析模型就像修仙路上的各类法宝，只要使用得当，常常能够以小博大，通过简单的数据分析出十分精彩的成果。
今将这八件法宝赠予诸位道友，望道友们日益精进，早登仙门~
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