1. 索引
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。使用九数云可以快速创建如下常见的数据分析模型：
| 模型/方法 |
|---|
| RFM模型 |
| ABC/二八分析 |
| 转化分析 |
| 购物篮分析 |
| 用户留存分析 |
| 月复购率分析 |
2. RFM 模型
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：
帮助文档请点击：RFM分析
仪表板查看请点击：RFM分析
3. ABC/二八分析
1）概述
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：
帮助文档请点击：ABC分析
仪表板查看请点击：商品帕累托分析
4. 转化分析
1）概述
转化漏斗模型，是分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化效果的方法。
转化分析可以分析多种业务场景下转化和流失的情况，不仅找出产品潜在问题的位置，还可以定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。
2）实现方式：
帮助文档请点击：转化分析
仪表板查看请点击：转化分析
5. 购物篮分析
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：
帮助文档请点击：购物篮分析
6. 留存分析
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：
帮助文档请点击：用户留存分析
仪表板查看请点击：留存分析
