上传
点击文件名下载附件
「洪豆圆桌派本期话题」是
有哪些常见的大数据分析模型？
请大家多多思考讨论哦
每位评论的用户会获得15积分
点赞最多的用户 会获得100元话费充值奖励
点赞排名统计时间 截止 0814 17:00
作者: 起开 时间: 2023-8-8 09:37
这个是还没开始就已结束了吗？截止时间0804？
作者: 天问台 时间: 2023-8-8 09:39
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。
作者: Yonghong-Club 时间: 2023-8-8 09:40
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
作者: 1182371106 时间: 2023-8-8 09:40
RFM、漏斗分析
作者: yhsssss 时间: 2023-8-8 09:42
支持
作者: DX188 时间: 2023-8-8 09:42
参与一下
作者: TAT 时间: 2023-8-8 09:42
有没有应用的举例说明一下
作者: yhdata_i7P1MLIv 时间: 2023-8-8 09:43
RFM 分析 留存分析 用户粘性分析
ABC分析 用户画像分析 需求分析方法-KANO模型
波士顿矩阵图 月复购分析 库存周转分析
转化分析 AARRR 用户运营分析 杜邦分析
购物篮分析-关联规则 用户流入流出分析 盈亏平衡分析
复购率分析 用户生命周期状态分析 同环比分析
作者: happypanda 时间: 2023-8-8 09:45
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。
作者: 39532 时间: 2023-8-8 09:48
学习
作者: hooray 时间: 2023-8-8 09:50
自由表格、圆形图
作者: 无为不争 时间: 2023-8-8 09:51
目前常用理论分析方法共计18种：
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
以上资源来自参考地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/434234585
作者: yunzi 时间: 2023-8-8 09:53
预测响应模型
作者: yhdata_LykRuMjO 时间: 2023-8-8 09:54
常用的就是最好的
作者: 防超 时间: 2023-8-8 09:57
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。
作者: 瓜瓜 时间: 2023-8-8 10:02
留存分析模型、漏斗分析模型、用户行为路径分析模型
作者: fyn 时间: 2023-8-8 10:07
漏斗分析
作者: Linda_aaa 时间: 2023-8-8 10:13
向大佬学习，发现好多新方向，
作者: Luckygirl 时间: 2023-8-8 10:31
漏斗分析模型
作者: ˗ˋˏ♡ˎˊ˗ 时间: 2023-8-8 10:34
各位大神好厉害
作者: AnnC 时间: 2023-8-8 10:40
1、行为事件分析2、漏斗分析模型3、留存分析模型4、分布分析模型5、点击分析模型6、用户行为路径分析模型7、用户分群分析模型8、属性分析模型
作者: yhdata_nZENwEUb 时间: 2023-8-8 10:40
RFM模型
作者: 风吹麦浪 时间: 2023-8-8 10:59
我知道的留存分析模型
作者: 一帆风顺 时间: 2023-8-8 11:01
用户粘性分析，同环比分析
作者: yhdata_2bNW2GkQ 时间: 2023-8-8 11:01
加油，我是来学习的
作者: 海纳百川 时间: 2023-8-8 11:02
杜邦分析，复购率分析，盈利平衡分析
作者: lshixuan 时间: 2023-8-8 11:02
主要有1、行为事件分析2、漏斗分析模型3、留存分析模型4、分布分析模型5、点击分析模型6.session分析模型
7、用户分群分析模型8、属性分析模型
作者: 曾梦闵 时间: 2023-8-8 11:04
1、行为事件分析2、漏斗分析模型3、留存分析模型4、分布分析模型5、点击分析模型6、用户行为路径分析模型7、用户分群分析模型8、属性分析模型 -- 学习了
作者: 给给 时间: 2023-8-8 11:08
加油，我是来学习的
作者: 阿姆斯特朗炮 时间: 2023-8-8 11:10
不百度，根部不知道在说啥(=ﾟωﾟ)=
作者: limited_Moore 时间: 2023-8-8 11:12
加油，我是来学习的
作者: 斗战胜佛 时间: 2023-8-8 11:31
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。
作者: 王仙芝 时间: 2023-8-8 11:37
神经网络模型：通过模拟人脑的神经元之间的连接，构建一个多层的神经网络来进行分类和回归问题的预测。
作者: 蜗牛在奔跑 时间: 2023-8-8 11:40
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。
作者: 叮叮叮叮当 时间: 2023-8-8 11:41
同环比分析
作者: 摸黑散步 时间: 2023-8-8 11:41
防超 发表于 2023-8-8 09:57
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 ...
怎么哪里都有你
作者: 与鹿逐秋 时间: 2023-8-8 11:46
1、行为事件分析2、漏斗分析模型3、留存分析模型4、分布分析模型5、点击分析模型6、用户行为路径分析模型7、用户分群分析模型8、属性分析模型
作者: 在努力上班 时间: 2023-8-8 11:46
防超 发表于 2023-8-8 09:57
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 ...
第一名又是你咯，永洪的奖励就是为你设定的
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:47
华为盘古大数据分析
作者: hhh 时间: 2023-8-8 11:52
作者: 520 时间: 2023-8-8 11:55
购物篮分析
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:55
用户模型
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:56
事件模型
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:56
漏斗分析模型
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:56
热图分析模型
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:56
自定义留存分析模型
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:56
粘性分析模型
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:56
全行为路径分析模型
作者: 烽火连三月 时间: 2023-8-8 11:56
用户分群模型
作者: yhdata_ 时间: 2023-8-8 11:57
1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它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的重要分析模型。
3、留存分析模型：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，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
4、分布分析模型：分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。
5、点击分析模型：即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。
6、用户行为路径分析模型：用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
7、用户分群分析模型：用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
8、属性分析模型：根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。
作者: abcf 时间: 2023-8-8 11:59
上传
点击文件名下载附件
作者: 我要夏天 时间: 2023-8-8 12:00
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
作者: lemontree 时间: 2023-8-8 12:07
1、关联分析模型：用于发现数据集中的关联规则和模式，例如Apriori算法和FP-Growth算法。
2、聚类分析模型：用于将数据集中的对象分成不同的组或簇，例如K均值聚类和层次聚类。
3、分类和预测模型：用于根据已有的数据特征，对新的数据进行分类或预测，例如决策树、随机森林和支持向量机。
4、回归分析模型：用于分析变量之间的关系和预测数值型变量的值，例如线性回归和多项式回归。
5、文本挖掘模型：用于从大量的文本数据中提取有用的信息和知识，例如情感分析和主题建模。
6、时间序列分析模型：用于分析时间序列数据的趋势、周期性和季节性，例如ARIMA模型和指数平滑法。
7、强化学习模型：用于通过与环境的交互学习最优策略，例如Q-learning和Deep Q网络。
作者: yonghong_cai 时间: 2023-8-8 12:12
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。
作者: 17673961234 时间: 2023-8-8 13:33
多学习
作者: 朝花夕拾 时间: 2023-8-8 13:36
线性回归
作者: 小宝 时间: 2023-8-8 13:45
高手
作者: 18274431234 时间: 2023-8-8 13:47
happypanda 发表于 2023-8-8 09:45
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 ...
原来这么多
作者: 1356789 时间: 2023-8-8 13:48
RFM 分析 留存分析
作者: 176739645678 时间: 2023-8-8 13:48
有很多呀
作者: 13554841234 时间: 2023-8-8 13:50
线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、随机森林模型、支持向量机模型等
作者: 18574851234 时间: 2023-8-8 13:51
用户生命周期状态分析
作者: 防超 时间: 2023-8-8 13:52
在努力上班 发表于 2023-8-8 11:46
第一名又是你咯，永洪的奖励就是为你设定的
拉新拉新
作者: 防超 时间: 2023-8-8 13:52
本帖最后由 防超 于 2023-8-8 13:57 编辑
摸黑散步 发表于 2023-8-8 11:41
怎么哪里都有你
拉新拉新，欢迎加入永洪大家庭
作者: CHEERS 时间: 2023-8-8 14:00
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
作者: ARS1 时间: 2023-8-8 14:02
作者: 十一 时间: 2023-8-8 14:04
杜邦分析
作者: Manba_Forever 时间: 2023-8-8 14:06
作者: 小么小二郎 时间: 2023-8-8 14:07
1. 线性回归模型：用于预测一个连续的数值型变量，通过对自变量和因变量之间的线性关系进行建模。
2. 逻辑回归模型：用于预测一个二元分类变量，通过对自变量和因变量之间的逻辑关系进行建模。
3. 决策树模型：用于分类和回归问题，通过对数据集进行分割，构建一棵树形结构来进行预测。
作者: superlc 时间: 2023-8-8 14:08
高深莫测
作者: s576718926 时间: 2023-8-8 14:10
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。
作者: yh_please 时间: 2023-8-8 14:17
关联规则挖掘模型:用于发现数据集中的项之间的关联关系,例如购物篮分析中的频繁项集挖掘。
聚类模型:用于将数据集中的对象按照相似性进行分组,常用的算法包括K-means聚类和层次聚类。
分类模型:用于根据已知的属性值将数据集中的对象分类到预定义的类别中,常用的算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等
作者: s00198989 时间: 2023-8-8 14:18
神经网络：一种模拟人脑神经元的计算模型
作者: yhdata_sJx3BdZU 时间: 2023-8-8 14:18
rfm模型
作者: yhdata_SP9sbXJm 时间: 2023-8-8 14:19
聚类模型
作者: jeff_lee 时间: 2023-8-8 14:19
kmeans
svm
作者: shunqiziran 时间: 2023-8-8 14:49
聚类模型：用于将数据集中的对象按照相似性进行分组，常用的算法包括K-means聚类和层次聚类。
作者: 永洪蓝波湾 时间: 2023-8-8 14:50
来这帖子学习
作者: 咖喱山竹 时间: 2023-8-8 14:59
作者: yhdata_TliZmtYZ 时间: 2023-8-8 15:00
1
作者: 潜水 时间: 2023-8-8 15:14
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。
作者: ssg 时间: 2023-8-8 15:19
常见的大数据分析模型包括：
1. 线性回归模型（Linear Regression）：用于建立变量之间线性关系的统计模型。
2. 逻辑回归模型（Logistic Regression）：用于处理分类问题，将输入特征映射到一个二元输出。
3. 决策树模型（Decision Tree）：通过树结构进行决策划分，可用于分类和回归问题。
4. 随机森林模型（Random Forest）：由多个决策树组成，通过集成学习方法提高预测准确性。
5. 支持向量机模型（Support Vector Machine）：用于分类和回归问题，通过寻找最佳超平面来分割不同类别。
6. 聚类算法（Clustering Algorithms）：包括K-means、层次聚类等，将数据样本划分为不同的群组或簇。
7. 主成分分析（Principal Component Analysis）：用于降维，将高维数据转换为低维表示，保留最重要的特征。
8. 关联规则挖掘（Association Rule Mining）：用于发现数据中的频繁项集和关联规则，例如购物篮分析。
9. 时间序列分析模型（Time Series Analysis）：用于对时间相关数据进行趋势预测和模式识别，如ARIMA模型。
10. 深度学习模型（Deep Learning Models）：包括神经网络、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN) 等，用于处理复杂的大数据分析任务，如图像识别、自然语言处理等。
作者: 幺幺幺 时间: 2023-8-8 15:31
太多了，不知道
作者: yhdata_liu 时间: 2023-8-8 16:10
关联分析模型：用于发现数据集中项之间的关联关系，常用于购物篮分析和交叉销售分析。
预测模型：涉及使用历史数据进行模型训练，通过学习历史模式来预测未来事件的发生。常见的预测模型包括线性回归、决策树、随机森林等。
聚类分析模型：根据样本之间的相似性将数据划分为不同的群集或类别，常用于市场细分、客户分类等。
分类模型：用于将数据点分为不同的类别或类别预测，常用于风险评估、垃圾邮件过滤等。
时间序列模型：针对具有时间顺序的数据，通过分析和建模历史时间序列的模式来预测未来的趋势和模式。
文本挖掘模型：用于处理并分析大规模文本数据，提取其中的关键信息、主题、情感分析等。
神经网络模型：模仿人脑的神经网络结构和工作原理，常用于图像识别、自然语言处理等。
强化学习模型：通过代理在与环境的交互中学习最佳决策策略，适用于自动驾驶、游戏智能等领域。
作者: 方的摆烂人生 时间: 2023-8-8 16:55
学习
作者: meakicy 时间: 2023-8-8 17:25
留存，画像
作者: 青絲 时间: 2023-8-8 17:41
rfm分析
作者: 可乐-.- 时间: 2023-8-8 17:44
学习
作者: 可乐 时间: 2023-8-8 17:44
符合实际的才是最好的
作者: 11994 时间: 2023-8-8 17:55
1. 线性回归模型（Linear Regression Model）：用于预测一个连续的数值输出，通过拟合数据点之间的线性关系。
2. 逻辑回归模型（Logistic Regression Model）：用于分类问题，预测二元输出变量的概率。
3. 决策树模型（Decision Tree Model）：通过树形结构进行决策，将输入数据分割成不同的类别。
4. 随机森林模型（Random Forest Model）：由多个决策树组成，通过集成多个决策树的结果来提高预测准确性。
5. 支持向量机模型（Support Vector Machine Model）：用于分类和回归问题，通过找到一个最优超平面来分割不同类别的数据点。
6. 聚类模型（Clustering Model）：用于将数据点分组成不同的簇，相似的数据点被分配到同一个簇中。
7. 主成分分析模型（Principal Component Analysis Model）：用于降低数据维度，保留最重要的特征。
8. 关联规则模型（Association Rule Model）：用于发现数据集中的关联关系和频繁项集。
9. 神经网络模型（Neural Network Model）：模拟人脑神经元之间的连接，用于解决复杂的模式识别和预测问题。
作者: yh_L59CUoX6 时间: 2023-8-8 20:36
1、行为事件分析2、漏斗分析模型3、留存分析模型4、分布分析模型5、点击分析模型
作者: 砸锅卖铁要上班 时间: 2023-8-8 20:47
只知道杜邦分析
作者: Ndate 时间: 2023-8-9 07:55
作者: 这个杀手不太胖 时间: 2023-8-9 08:40
杜邦分析模型、EVA分析
作者: yh_lbtdlnm 时间: 2023-8-9 08:58
RFM、漏斗分析
作者: yhdata_0dYh4RkL 时间: 2023-8-9 09:08
预测响应模型
作者: 初见 时间: 2023-8-9 09:24
学习
作者: 十一 时间: 2023-8-9 10:04
冲冲冲
作者: TomZhang.HNDL 时间: 2023-8-9 10:37
1、行为事件分析
2、漏斗分析
3、分布分析
4、分群分析
5、点击分析
6、属性分析
| 欢迎光临 永洪社区 (https://club.yonghongtech.com/) | Powered by Discuz! X3.4 |