常用的大数据分析模型——九数云
想要提升产品销量，那就意味着需要用产品/营销手段抓住更多的用户。这里推荐7种常用的大数据分析模型，对外分析爆款产品、客群、购物模式等，帮助制定更具针对性的销售策略；对内分析产能、库存、企业经营状况，有问题及时发现，避免到最后无可挽回。
常用的大数据分析模型1. 帕累托/ABC分析
帕累托分析依据的原理是20/80定律，80%的效益常常来自于20%的投入，而其他80%的投入却只产生了20%的效益，这说明，同样的投入在不同的地方会产生不同的效益。
帕累托模型的本质，也就是资源集中，我们要把资源投放到效益最高的渠道中，也就是“头部”渠道，而不应该将资源投放到剩下的“尾部”渠道中。
2. RFM分析
RFM分析模型用来对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。通过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。
3. 转化分析/漏斗分析
转化漏斗模型，是工作中最常用的分析模型，可以分析整条业务流程中的转化和流失情况，通过转化数据，精确定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。
4. 购物篮分析
购物篮分析就是通过这些购物篮子所显示的信息来研究顾客的购买行为。
通过分析用户消费数据，把不同商品进行关联，挖掘二者之间的联系，就叫做商品关联分析法。
常用的大数据分析模型5. 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，用来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。
6. AARRR用户运营分析
AARRR模型又叫海盗模型，包含用户增长的5个指标：获客、激活、留存、收益、传播。
7. 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。
常用的大数据分析模型，都可以通过九数云实现
九数云是一个零代码的在线BI、报表和数据分析工具，旨在提供比Excel更强大、比SQL查询更简便的数据处理方式。九数云支持百万行数据实时处理及预览，拖拽式生成图表和数据看板，帮助用户快速搭建各类报表系统，优化业务流程并提升效率。十余个直连数据源及开放的API接口帮助实现数据自动化流转，构建企业和部门的数据门户。利用九数云搭建流程式分析过程，5分钟即可创建富有洞察力的图表、仪表板、故事板和数据大屏，辅助商业决策。
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