數據分析常用的類型有哪些

數據分析常用的類型有哪些

企服解答

數據分析常用的類型有：1、目標客戶分析；2、目標客戶的預測（相應、分類）模型；3、運營群體活躍度定義；4、用戶路徑分析；5、交叉銷售模型。

1、目標客戶特征分析

用戶分析是對產品的目標消費群體特征展開的全面掃描，以提煉出用戶的核心需求、購買動機、行為特征等。它既是以用戶為中心的產品設計流程的第一步，也是企業理解用戶，將用戶需求與企業目標、商業宗旨相匹配，并精確定義產品的目標用戶群的理想方法。

2、目標客戶的預測（相應、分類）模型

包括：流失預警模型、付費預測模型、續費預測模型、運營活動相應模型。

目的：預測個體相應的概率，展示變量之間的關系。

3、運營群體活躍度定義

活躍度的定義沒有統一標準，一般是根據特定的業務場景和運營需求來量身定做的。其中定義活躍度最常見的兩個基本點是活躍度組成指標應該是該業務場景中最核心的行為因素和衡量活躍度的定義合適與否的重要判斷依據是其能否有效回答業務需求的終極目標。

4、用戶路徑分析

主要分析用戶在網頁/app上流轉的規律和特點，發現頻繁訪問的路徑模式，這些路徑的發現可以有很多業務用途，包括提煉特定用戶群體的主流路徑、網頁設計的優化和改版、特定群體的瀏覽特征等。

5、交叉銷售模型

交叉銷售模型通過對用戶歷史消費數據的分析挖掘，找出有明顯關聯性質的商品組合，然后用不同的建模方法，去構建消費者購買這些關聯商品組合的可能性模型，再用其中優秀的模型去預測新客戶中購買特定組合商品的可能性。