常用数据分析模型与方法

在进行数据分析过程中，通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点，一是为了使自己的结论更具备说服力，二是让自己的论证过程更具备逻辑性和条理性。

FineBI 推出部分数据分析方法，帮助用户更好的使用 BI 进行数据分析。

1）概述

RFM 用于对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。

通过

• 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。

这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略，如下图所示：

2）实现方式

FineBI 实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：RFM 分析

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1）概述

帕累托分析又叫 ABC 分析，分类的核心思想：少数项目贡献了大部分价值。以款式和销售量为例：A 款式数量占总体 10% ，却贡献了 80% 的销售额。

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。

2）实现方式

FineBI 实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：ABC分析

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1）概述

波士顿矩阵通过销售增长率（反映市场引力的指标）和市场占有率（反映企业实力的指标）来分析决定企业的产品结构。

波士顿矩阵将产品类型分为四种，如下图所示：

2）实现方式

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帮助文档请点击：波士顿矩阵图，您可以另存后查看内部编辑步骤或自己操作练习

1）概述

大家应该都听过这样一个经典案例：超市里经常会把婴儿的尿不湿和啤酒放在一起售卖，原因是经过数据分析发现，买尿不湿的家长以父亲居多，如果他们在买尿不湿的同时看到了啤酒，将有很大的概率购买，从而提高啤酒的销售量。

这种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法，就叫做商品关联分析法，即「购物篮分析」

通过「支持度」、「置信度」、「提升度」三个指标判断商品见的关联。

2）实现方式

FineBI 实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：购物篮分析-关联规则

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1）概述

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）。

计算公式：某一段时间内（时间段a）的新增用户在若干天后的另一段时间（时间段b）的留存数量 / （时间段a）的新增用户总量

2）实现方式

FineBI 实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：留存分析

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1）概述

杜邦分析法利用几种主要的财务比率之间的关系来综合地分析企业的财务状况，用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效。

其基本思想是将企业净资产收益率逐级分解为多项财务比率乘积，这样有助于深入分析比较企业经营业绩。

2）实现方式

FineBI 实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：杜邦分析

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1）概述

用户画像就是与该用户相关联的数据的可视化的展现；一句话来总结就是：用户信息标签化。

通过对用户人口属性：用户的年龄、性别、所在的省份和城市、教育程度、婚姻情况、生育情况、工作所在的行业和职业等和行为特征：活跃度、忠诚度等指标进行分析，从而帮助企业对用户进行精准营销、辅助业务决策。

2）实现方式

FineBI 实现效果如下图所示：

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1）概述

同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响，用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比的相对发展速度。

环比表示连续2个统计周期（比如连续两月）内的量的变化比。

计算公式：

同比：（本期销售额-去年同期销售额）/去年同期销售额

环比：（本期销售额-上个周期销售额）/上个周期销售额

2）实现方式

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帮助文档请点击：求同比和环比-表维度非日期、求同比和环比-表维度为日期

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1）概述

AARRR 模型又叫海盗模型，是用户运营过程中常用的一种模型，解释了实现用户增长的 5 个指标：获客、激活、留存、收益、传播。从获客到传播推荐，整个 AARRR 模型形成了用户全生命周期的闭环模式，不断扩大用户规模，实现持续增长。

2）实现方式

FineBI 实现效果如下图所示：

帮助文档请点击：AARRR 用户运营分析

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