5种顶级数据分析模型,教你如何3分钟建立对业务的整体认知

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:917 次浏览
2022-11-21 13:39:39

一个合格的数据分析师,一定掌握了大量的思维模型。

这些思维模型有时能帮助他们少走点弯路,有时能够快速建立对特定场景、业务的认知,这也是为什么我一直强调思维模型的重要性。

成熟的思维模型系统性地沉淀了每种业务的明细与视角,掌握这些模型的来龙去脉,更有助于你将工作中的零碎经验系统性地串接起来。

顶级的思维模型能提高你成功的可能性,并帮你避免失败,比业务更懂业务,比管理更有格局也不是件难事。

思维模型,贝叶斯模型,PEST模型

1、贝叶斯模型

贝叶斯模型在数据分析中一般用来解决先验概率、分类实时预测和推荐系统等问题,能够让我们基于过往的经验和目前的现象做出决策。

解决问题:

  1. 当我们一无所知时,如何进行推断?
  2. 当我们有了更多信息,该如何利用它们?
  3. 如何得到后验概率?
  4. 为什么贝叶斯决策理论是“最优的”?

限制:

贝叶斯模型的假设性较强,但实际操作起来并不容易

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2、PEST模型

PEST模型通过把握外部环境的变化,来改变业务和产品。如果不能正确地分析,就无法制定适当的业务战略。

基本步骤:

1、情报收集–分类为PEST模型四要素(政治、经济、社会、技术)

2、事实分类与解释

3、将事实划分为机会与威胁,短期与长期

4、纳入经营战略。

限制:

由于宏观环境变化规模越大,变化越频繁,因而该模型只适合中长期的经营战略规划,而不适合短期计划。

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3、漏斗模型

算是数据分析中的高频模型,从起点到终点,科学地评估某项业务的各流程转化情况,以量化的形式,帮助业务找到业务的异常环节,从而进行针对性的优化。

基本步骤:

1、查看漏斗转化率,将结果按照渠道、用户分组进行查看,找出转化率明显偏低的环节

2、分析数据变化的趋势,按照不同时间的变化趋势下,找出转化波动率最大/最小的时间点

3、不同维度对比,筛选不同的渠道、用户分组,将转化率和变化趋势进行对比。

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4、RFM模型

此模型一般被用来量化用户价值,通过R(消费时间间隔)、F(消费频率)、M(消费金额)这3个维度,将用户划分为8种类型,并分别对其采用不同的营销策略。

解决问题:

1、根据用户价值,对用户进行分类

2、根据用户分类进行精细化运营,最大化用户价值。

限制:

对于用户的价值打分没有一个明确的设置,一般都是根据业务逻辑来确定阈值。

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5、波士顿模型

波士顿矩阵模型能够让我们对公司产品有更多维度的理解:是否盈利?市占率多高?通过分析企业相关经营业务之间现金流量的平衡问题,找出企业现金资源的产生单位和最佳使用单位,从而解决企业的生产与收益问题。

基本步骤:

1、纵向确定市场增长状况

2、横向计算相对市场份额

3、确定位置、建立矩阵

4、评估业务组合

限制:

波士顿模型在实际应用过程中还是以产品选择为主,是对产品的初步研判,使得我们在大脑中可以快速分析,但实际具体选择时,还是要用到更为复杂的模型对其进行布局才行。

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