Yonghong-Club 发表于 2023-8-8 09:34:55

「洪豆圆桌派」有哪些常见的大数据分析模型？

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「洪豆圆桌派本期话题」是

有哪些常见的大数据分析模型？
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防超 发表于 2023-8-8 09:57:58

我知道的是漏斗分析模型，一套流程式数据分析，能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况。

忙音 发表于 2023-8-14 14:37:38

RFM分析
ABC分析
波士顿矩阵图
转化分析
购物篮分析-关联规则
复购率分析
留存分析
用户画像分析
月复购分析
AARRR用户运营分析
用户流入流出分析
用户生命周期状态分析
用户粘性分析
需求分析方法-KANO模型
库存周转分析
杜邦分析
盈亏平衡分析
同环比分析

abcf 发表于 2023-8-8 11:59:03

幺幺幺 发表于 2023-8-8 15:31:54

太多了，不知道

我要夏天 发表于 2023-8-8 12:00:10

RFM分析
ABC分析
波士顿矩阵图
转化分析
购物篮分析-关联规则
复购率分析
留存分析
用户画像分析
月复购分析
AARRR用户运营分析
用户流入流出分析
用户生命周期状态分析
用户粘性分析
需求分析方法-KANO模型
库存周转分析
杜邦分析
盈亏平衡分析
同环比分析

CHEERS 发表于 2023-8-8 14:00:57

1、波特五力分析模型
2、帕累托分析
3、波士顿矩阵
4、转化分析
5、购物篮-关联规则分析
6、复购率分析
7、留存分析
8、用户画像分析
9、月复购分析
10、AARRR用户运营分析
11、用户流入流出分析
12、用户生命周期状态分析
13、用户粘性分析
14、需求分析方法-KANO模型
15、库存周转分析
16、杜邦分析
17、盈亏平衡分析
18、同环比分析

蜗牛在奔跑 发表于 2023-8-8 11:40:39

1. 线性回归模型：用于预测一个连续的数值型变量，通过拟合一条直线来描述自变量和因变量之间的关系。
2. 逻辑回归模型：用于预测一个二元分类变量，通过拟合一条曲线来描述自变量和因变量之间的关系。
3. 决策树模型：用于分类和回归问题，通过构建一棵树来描述自变量和因变量之间的关系。
4. 随机森林模型：是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高预测准确率。
5. 支持向量机模型：用于分类和回归问题，通过找到一个最优的超平面来将数据分为两类或预测一个连续的数值型变量。
6. 聚类模型：用于将数据分为不同的组，每个组内的数据相似度较高，组间的数据相似度较低。
7. 关联规则模型：用于发现数据中的关联关系，例如购物篮分析中的商品组合。
8. 神经网络模型：用于分类和回归问题，通过模拟人脑神经元之间的连接来学习数据之间的关系。

天问台 发表于 2023-8-8 09:39:52

用户分析模型是基础的分析模型。使用DataFocus数据分析工具，打通CRM数据、历史数据、业务数据以及第三方数据，通过查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况等等，丰富用户画像维度。将所有维度分析放到同一个可视化大屏中，通过联动、钻取功能，动态化实时查看数据变动，让用户行为洞察粒度更细致。

yanlaiyin1995 发表于 2023-8-9 14:28:47


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RFM分析
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留存分析
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AARRR用户运营分析
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用户生命周期状态分析
用户粘性分析
需求分析方法-KANO模型

s576718926 发表于 2023-8-8 14:10:20

常见的大数据分析模型：
1. 聚类分析：将数据集中的对象分成不同的组，每组内的对象具有相似的特征。
2. 关联规则挖掘：发现数据集中的项之间的关联关系，例如购物篮分析。
3. 决策树：通过对数据集进行分类和分割，构建一棵树形结构，以便预测未来的结果。

起开 发表于 2023-8-8 09:37:47

这个是还没开始就已结束了吗？截止时间0804？

Yonghong-Club 发表于 2023-8-8 09:40:22

起开 发表于 2023-8-8 09:37
这个是还没开始就已结束了吗？截止时间0804？

哈哈这面小编失误 时间已修改

1182371106 发表于 2023-8-8 09:40:28

RFM、漏斗分析

yhsssss 发表于 2023-8-8 09:42:00

支持

DX188 发表于 2023-8-8 09:42:10

参与一下

TAT 发表于 2023-8-8 09:42:50

有没有应用的举例说明一下

yhdata_i7P1MLIv 发表于 2023-8-8 09:43:42

RFM 分析        留存分析        用户粘性分析
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happypanda 发表于 2023-8-8 09:45:44

本帖最后由 happypanda 于 2023-8-8 09:48 编辑

常见的大数据模型：
1、线性回归模型：用于预测一个连续的因变量与一个或多个自变量之间的关系。
2、逻辑回归模型：用于预测一个二元因变量与一个或多个自变量之间的关系。
3、决策树模型：通过一系列的决策规则来预测一个离散或连续的因变量。
4、随机森林模型：由多个决策树组成的集成模型，用于预测一个离散或连续的因变量。
5、支持向量机模型：通过将数据映射到高维空间来构建一个超平面，用于分类或回归问题。
6、聚类模型：用于将数据分成不同的组或簇，以发现数据中的模式或结构。
7、关联规则模型：用于发现数据中的频繁项集和关联规则，以揭示数据中的关联关系。
8、神经网络模型：通过模拟人脑的神经元网络来进行模式识别和预测。9、时间序列模型：用于分析时间序列数据，预测未来趋势和周期性变化。
10、K-Means聚类模型：一种基于距离的聚类算法，根据距离将数据分成K个不同的簇。
11、Apriori模型：用于发现数据中的频繁项集和关联规则，以揭示数据中的关联关系。
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