「洪豆圆桌派」有哪些常见的大数据分析模型？

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。

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

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。

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。

多学习   

线性回归

高手

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

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