數(shù)據(jù)分析常用建模方法(數(shù)據(jù)建模的分析方法)
1.數(shù)據(jù)建模的分析方法有哪些
從目前的數(shù)據(jù)庫及數(shù)據(jù)倉庫建模方法來說，主要分為四類。
第一類是大家最為熟悉的關(guān)系數(shù)據(jù)庫的三范式建模，通常我們將三范式建模方法用于建立各種操作型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。
第二類是Inmon提倡的三范式數(shù)據(jù)倉庫建模，它和操作型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的三范式建模在側(cè)重點(diǎn)上有些不同。Inmon的數(shù)據(jù)倉庫建模方法分為三層，第一層是實體關(guān)系層，也即企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)模型層，在這一層上和企業(yè)的操作型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)建模方法是相同的；第二層是數(shù)據(jù)項集層，在這一層的建模方法根據(jù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生頻率及訪問頻率等因素與企業(yè)的操作型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的建模方法產(chǎn)生了不同；第三層物理層是第二層的具體實現(xiàn)。
第三類是Kimball提倡的數(shù)據(jù)倉庫的維度建模，我們一般也稱之為星型結(jié)構(gòu)建模，有時也加入一些雪花模型在里面。維度建模是一種面向用戶需求的、容易理解的、訪問效率高的建模方法，也是筆者比較喜歡的一種建模方式。
第四類是更為靈活的一種建模方式，通常用于后臺的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)，建模的方式不拘一格，以能滿足需要為目的，建好的表不對用戶提供接口，多為臨時表。
下面簡單談?wù)劦谒念惤７椒ǖ囊恍┑慕?jīng)驗。
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)有一個最大的特點(diǎn)，就是不會直接面對用戶，所以對數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)中的表進(jìn)行操作的人只有ETL工程師。ETL工程師可以自己來決定表中數(shù)據(jù)的范圍和數(shù)據(jù)的生命周期。下面舉兩個例子：
1）數(shù)據(jù)范圍小的臨時表
當(dāng)需要整合或清洗的數(shù)據(jù)量過大時，我們可以建立同樣結(jié)構(gòu)的臨時表，在臨時表中只保留我們需要處理的部分?jǐn)?shù)據(jù)。這樣，不論是更新還是對表中某些項的計算都會效率提高很多。處理好的數(shù)據(jù)發(fā)送入準(zhǔn)備加載到數(shù)據(jù)倉庫中的表中，最后一次性加載入數(shù)據(jù)倉庫。
2）帶有冗余字段的臨時表
由于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)中的表只有自己使用，所以建立冗余字段可以起到很好的作用而不用承擔(dān)風(fēng)險。
舉例來說，筆者在項目中曾遇到這樣的需求，客戶表{客戶ID，客戶凈扣值}，債項表{債項ID，客戶ID，債項余額，債項凈扣值}，即客戶和債項是一對多的關(guān)系。其中，客戶凈扣值和債項余額已知，需要計算債項凈扣值。計算的規(guī)則是按債項余額的比例分配客戶的凈扣值。這時，我們可以給兩個表增加幾個冗余字段，如客戶表{客戶ID，客戶凈扣值，客戶余額}，債項表{債項ID，客戶ID，債項余額，債項凈扣值，客戶余額，客戶凈扣值}。這樣通過三條SQL就可以直接完成整個計算過程。將債項余額匯總到客戶余額，將客戶余額和客戶凈扣值冗余到債項表中，在債項表中通過（債項余額*客戶凈扣值/客戶余額）公式即可直接計算處債項凈扣值。
另外還有很多大家可以發(fā)揮的建表方式，如不需要主鍵的臨時表等等?？偨Y(jié)來說，正因為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)是不對用戶提供接口的，所以我們一定要利用好這一點(diǎn)，以給我們的數(shù)據(jù)處理工作帶來最大的便利為目的來進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備區(qū)的表設(shè)計。
2.常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、掌握基礎(chǔ)、更新知識。
基本技術(shù)怎么強(qiáng)調(diào)都不過分。這里的術(shù)更多是（計算機(jī)、統(tǒng)計知識）， 多年做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)歷來看、以及業(yè)界朋友的交流來看，這點(diǎn)大家深有感觸的。
數(shù)據(jù)庫查詢—SQL 數(shù)據(jù)分析師在計算機(jī)的層面的技能要求較低，主要是會SQL，因為這里解決一個數(shù)據(jù)提取的問題。有機(jī)會可以去逛逛一些專業(yè)的數(shù)據(jù)論壇，學(xué)習(xí)一些SQL技巧、新的函數(shù)，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統(tǒng)計知識與數(shù)據(jù)挖掘 你要掌握基礎(chǔ)的、成熟的數(shù)據(jù)建模方法、數(shù)據(jù)挖掘方法。例如：多元統(tǒng)計：回歸分析、因子分析、離散等，數(shù)據(jù)挖掘中的：決策樹、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
但是還是應(yīng)該關(guān)注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運(yùn)用，不斷更新自己知識，才能跟上時代，也許你工作中根本不會用到，但是未來呢？行業(yè)知識 如果數(shù)據(jù)不結(jié)合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識，數(shù)據(jù)就是一堆數(shù)字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會產(chǎn)生任何價值的，數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷、提高科學(xué)決策一切都是空的。
一名數(shù)據(jù)分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務(wù)知識有深入的了解。例如：看到某個數(shù)據(jù)，你首先必須要知道，這個數(shù)據(jù)的統(tǒng)計口徑是什么？是如何取出來的？這個數(shù)據(jù)在這個行業(yè)， 在相應(yīng)的業(yè)務(wù)是在哪個環(huán)節(jié)是產(chǎn)生的？數(shù)值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A部門來說，本月新會員有10萬，10萬好還是不好呢？先問問上面的這個問題：對于A部門，1、新會員的統(tǒng)計口徑是什么。
第一次在使用A部門的產(chǎn)品的會員？還是在站在公司角度上說，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會員？2、是如何統(tǒng)計出來的。A：時間；是通過創(chuàng)建時間，還是業(yè)務(wù)完成時間。
B：業(yè)務(wù)場景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。
3、這個數(shù)據(jù)是在哪個環(huán)節(jié)統(tǒng)計出來。在注冊環(huán)節(jié)，在下單環(huán)節(jié)，在成功支付環(huán)節(jié)。
4、這個數(shù)據(jù)代表著什么。10萬高嗎？與歷史相同比較？是否做了營銷活動？這個行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來進(jìn)行數(shù)據(jù)的提?。ǜ嗍菍慡QL代碼從數(shù)據(jù)庫取出數(shù)據(jù)）。
后面二點(diǎn)，更重要是對業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識了解，你才能進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)解讀，才能讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生真正的價值，不是嗎？對于新進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)或者剛進(jìn)入數(shù)據(jù)行業(yè)的朋友來說：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數(shù)據(jù)行業(yè)的同仁，在微博或者寫文章說，數(shù)據(jù)分析思想、行業(yè)知識、業(yè)務(wù)知識很重要。我非常同意。
因為作為數(shù)據(jù)分析師，在發(fā)表任何觀點(diǎn)的時候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎(chǔ)去忘記了，如果一名數(shù)據(jù)分析師不會寫SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數(shù)據(jù)先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至?xí)?dǎo)致致命的結(jié)論。
新同學(xué)，還是好好花時間把基礎(chǔ)技能學(xué)好。因為基礎(chǔ)技能你可以在短期內(nèi)快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識的是一點(diǎn)一滴的積累起來的，有時候是急不來的，這更需要花時間慢慢去沉淀下來。
不要過于追求很高級、高深的統(tǒng)計方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習(xí)基本的統(tǒng)計學(xué)知識，從而提高工作效率，達(dá)到事半功倍。以我經(jīng)驗來說，我負(fù)責(zé)任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠(yuǎn)不要忘記基本知識、基本技能的學(xué)習(xí)。
二、要有三心。1、細(xì)心。
2、耐心。3、靜心。
數(shù)據(jù)分析師其實是一個細(xì)活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數(shù)據(jù)分析過程中，是一個不斷循環(huán)迭代的過程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結(jié)構(gòu)化的思維。數(shù)據(jù)分析師一定要嚴(yán)謹(jǐn)。
而嚴(yán)謹(jǐn)一定要很強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化思維，如何提高結(jié)構(gòu)化思維，也許只需要工作隊中不斷的實踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個思路整理出來，然后根據(jù)分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結(jié)構(gòu)，慢慢你會形成一套自己的思想。
當(dāng)然有空的時候去看看《麥肯錫思維》、結(jié)構(gòu)化邏輯思維訓(xùn)練的書也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問問他們是怎么去考慮這個問題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構(gòu)建整個分析體系的。
四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識。當(dāng)你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時候，你應(yīng)該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識的學(xué)習(xí)與積累上了。
這個放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數(shù)據(jù)與具體行業(yè)知識的關(guān)系，比作池塘中魚與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過分，數(shù)據(jù)（魚）離開了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而沒有“魚”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識，特別是沒有相關(guān)背景的同學(xué)。
很簡單，我總結(jié)了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門的同事請教，多溝通。多向他們請教，數(shù)據(jù)分析師與業(yè)務(wù)部門沒有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠(yuǎn)不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
3.數(shù)據(jù)分析方法5種,數(shù)據(jù)分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數(shù)據(jù)模型平臺，是一款基于服務(wù)總線與分布式云計算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，支持海量數(shù)據(jù)的處理。
采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。
4.數(shù)據(jù)分析方法有哪些
一、描述性統(tǒng)計
描述性統(tǒng)計是一類統(tǒng)計方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統(tǒng)計方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數(shù)檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。
二、回歸分析
回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。
1. 一元線性分析
只有一個自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線性回歸分析
使用條件：分析多個自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒有要求，一般用于因變量是離散時的情況。
4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時考慮多個影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來的一種分析方法。
四、假設(shè)檢驗
1. 參數(shù)檢驗
參數(shù)檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數(shù)檢驗
非參數(shù)檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數(shù)，而是針對總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗。
適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
5.常用的數(shù)據(jù)分析方法有什么
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內(nèi)容來自用戶：蔣上樹
常用數(shù)據(jù)分析方法有那些
文章來源：ECP數(shù)據(jù)分析時間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關(guān)注：554）
標(biāo)簽：本文包括：
常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對應(yīng)分析、回歸分析、方差分析；
問卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling）。
數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢圖。
數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數(shù)據(jù)分析方法：
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結(jié)論。不同研究者對于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP
6.數(shù)據(jù)分析中有哪些常見的數(shù)據(jù)模型
要進(jìn)行一次完整的數(shù)據(jù)分析，首先要明確數(shù)據(jù)分析思路，如從那幾個方面開展數(shù)據(jù)分析，各方面都包含什么內(nèi)容或指標(biāo)。
是分析框架，給出分析工作的宏觀框架，根據(jù)框架中包含的內(nèi)容，再運(yùn)用具體的分析方法進(jìn)行分析。 數(shù)據(jù)分析方法論的作用：理順分析思路，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)體系化把問題分解成相關(guān)聯(lián)的部分，并顯示他們的關(guān)系為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的開展指引方向確保分析結(jié)果的有效性和正確性五大數(shù)據(jù)分析模型1.PEST分析模型政治環(huán)境：包括一個國家的社會制度，執(zhí)政黨性質(zhì)，政府的方針、政策、法令等。
不同的政治環(huán)境對行業(yè)發(fā)展有不同的影響。 關(guān)鍵指標(biāo)政治體制，經(jīng)濟(jì)體制，財政政策，稅收政策，產(chǎn)業(yè)政策，投資政策，專利數(shù)量，國防開支水平，政府補(bǔ)貼水平，民眾對政治的參與度。
經(jīng)濟(jì)環(huán)境：宏觀和微觀兩個方面。宏觀：一個國家國民收入，國民生產(chǎn)總值以及變化情況，以通過這些指標(biāo)反應(yīng)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和發(fā)展速度。
微觀：企業(yè)所在地區(qū)的消費(fèi)者收入水平、消費(fèi)偏好、儲蓄情況、就業(yè)程度等因素，這些因素決定著企業(yè)目前以及未來的市場大小。 關(guān)鍵指標(biāo)GDP及增長率、進(jìn)出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費(fèi)價格指數(shù)、居民可支配收入、失業(yè)率、勞動生產(chǎn)率等。
社會環(huán)境：包括一個國家或地區(qū)的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、風(fēng)俗習(xí)慣、審美觀點(diǎn)、價值觀等。文化水平營銷居民的需求層次，宗教信仰和風(fēng)俗習(xí)慣會禁止或抵制某些活動的進(jìn)行，價值觀會影響居民對組織目標(biāo)和組織活動存在本身的認(rèn)可，審美觀點(diǎn)則會影響人們對組織活動內(nèi)容、活動方式以及活動成果的態(tài)度。
關(guān)鍵指標(biāo)人口規(guī)模、性別比例、年齡結(jié)構(gòu)、出生率、死亡率、種族結(jié)構(gòu)、婦女生育率、生活方式、購買習(xí)慣、教育狀況、城市特點(diǎn)、宗教信仰狀況等因素。技術(shù)環(huán)境：企業(yè)所處領(lǐng)域直接相關(guān)的技術(shù)手段發(fā)展變化，國家隊科技開發(fā)的投資和支持重點(diǎn)，該領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展動態(tài)和研究開發(fā)費(fèi)用總額，技術(shù)轉(zhuǎn)移和技術(shù)商品化速度，專利及其保護(hù)情況。
關(guān)鍵指標(biāo)新技術(shù)的發(fā)明和進(jìn)展、折舊和報廢速度、技術(shù)更新速度、技術(shù)傳播速度、技術(shù)商品化速度、國家重點(diǎn)支持項目、國家投入的研發(fā)費(fèi)用、專利個數(shù)、專利保護(hù)情況。2.5W2H模型5W2H分析法主要針對5個W以及2個H提出的7個關(guān)鍵詞進(jìn)行數(shù)據(jù)指標(biāo)的選取，根據(jù)選取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析3.邏輯樹分析模型將問題的所有子問題分層羅列，從最高層開始，并逐步向下擴(kuò)展。
把一個已知問題當(dāng)作樹干，考慮這個問題和哪些問題有關(guān)，將相關(guān)的問題作為樹枝加入到樹干，一次類推，就會將問題擴(kuò)展成一個問題樹。邏輯樹能保證解決問題的過程完整性，將工作細(xì)化成便于操作的具體任務(wù)，確定各部分優(yōu)先順序，明確責(zé)任到個人。
邏輯樹分析法三原則：要素化：把相同問題總結(jié)歸納成要素框架化：將各個要素組成框架，遵守不重不漏原則關(guān)聯(lián)化：框架內(nèi)的各要素保持必要的相互關(guān)系，簡單而不孤立4.4P營銷理論模型產(chǎn)品：能提供給市場，被人們使用和消費(fèi)并滿足人們某種需求的任何東西，包括有形產(chǎn)品、服務(wù)、人員、組織、觀念和它們的組合。價格：購買產(chǎn)品時的價格，包括基本價格、折扣價格、支付期限等。
影響價格的主要因素有需求、成本和競爭。渠道：產(chǎn)品從生產(chǎn)企業(yè)流轉(zhuǎn)到用戶手上全過程所經(jīng)歷的各個環(huán)節(jié)。
促銷：企業(yè)通過銷售行為的改變來激勵用戶消費(fèi)，以短期的行為促進(jìn)消費(fèi)的增長，吸引其他品牌用戶或?qū)е绿徨X消費(fèi)來促進(jìn)銷售增長。5.用戶行為模型用戶行為指用戶為獲取、使用產(chǎn)品或服務(wù)才去的各種行動，首先要認(rèn)知熟悉，然后試用，再決定是否繼續(xù)消費(fèi)使用，最后成為產(chǎn)品或服務(wù)的忠實用戶。
行為軌跡：認(rèn)知->熟悉->試用->使用->忠誠最后五大數(shù)據(jù)分析模型的應(yīng)用場景根據(jù)數(shù)據(jù)分析所選取的指標(biāo)不同也有所區(qū)別。PEST分析模型主要針對宏觀市場環(huán)境進(jìn)行分析，從政治、經(jīng)濟(jì)、社會以及技術(shù)四個維度對產(chǎn)品或服務(wù)是否適合進(jìn)入市場進(jìn)行數(shù)據(jù)化的分析，最終得到結(jié)論，輔助判斷產(chǎn)品或服務(wù)是否滿足大環(huán)境。
5W2H分析模型的應(yīng)用場景較廣，可用于對用戶行為進(jìn)行分析以及產(chǎn)品業(yè)務(wù)分析。邏輯樹分析模型主要針對已知問題進(jìn)行分析，通過對已知問題的細(xì)化分析，通過分析結(jié)論找到問題的最優(yōu)解決方案。
4P營銷理論模型主要用于公司或其中某一個產(chǎn)品線的整體運(yùn)營情況分析，通過分析結(jié)論，輔助決策近期運(yùn)營計劃與方案。用戶行為分析模型應(yīng)用場景比較單一，完全針對用戶的行為進(jìn)行研究分析。
當(dāng)然，模型只是前人總結(jié)出的方式方法，對于我們實際工作中解決問題有引導(dǎo)作用，但是不可否認(rèn)，具體問題還要具體分析，針對不同的情況需要進(jìn)行不同的改進(jìn)。
7.大數(shù)據(jù)分析的常用方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實驗數(shù)據(jù)按一定規(guī)律用列表方式表達(dá)出來是記錄和處理實驗數(shù)據(jù)最常用的方法。表格的設(shè)計要求對應(yīng)關(guān)系清楚、簡單明了、有利于發(fā)現(xiàn)相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標(biāo)題欄中注明物理量名稱、符號、數(shù)量級和單位等；根據(jù)需要還可以列出除原始數(shù)據(jù)以外的計算欄目和統(tǒng)計欄目等。最后還要求寫明表格名稱、主要測量儀器的型號、量程和準(zhǔn)確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數(shù)如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達(dá)物理量間的變化關(guān)系。從圖線上還可以簡便求出實驗需要的某些結(jié)果（如直線的斜率和截距值等），讀出沒有進(jìn)行觀測的對應(yīng)點(diǎn)（內(nèi)插法），或在一定條件下從圖線的延伸部分讀到測量范圍以外的對應(yīng)點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，通過一定的變換用直線圖表示出來。例如半導(dǎo)體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數(shù)后得到，若用半對數(shù)坐標(biāo)紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫圖，則為一條直線。
8.數(shù)學(xué)建模主要有哪些分析方法
2常用的建模方法（I）初等數(shù)學(xué)法。
主要用于一些靜態(tài)、線性、確定性的模型。例如，席位分配問題，學(xué)生成績的比較，一些簡單的傳染病靜態(tài)模型。
（2）數(shù)據(jù)分析法。從大量的觀測數(shù)據(jù)中，利用統(tǒng)計方法建立數(shù)學(xué)模型，常見的有：回歸分析法，時序分析法。
（3）仿真和其他方法。主要有計算機(jī)模擬（是一種統(tǒng)計估計方法，等效于抽樣試驗，可以離散系統(tǒng)模擬和連續(xù)系統(tǒng)模擬），因子試驗法（主要是在系統(tǒng)上做局部試驗，根據(jù)試驗結(jié)果進(jìn)行不斷分析修改，求得所需模型結(jié)構(gòu)），人工現(xiàn)實法（基于對系統(tǒng)的了解和所要達(dá)到的目標(biāo)，人為地組成一個系統(tǒng)）。
（4）層次分析法。主要用于有關(guān)經(jīng)濟(jì)計劃和管理、能源決策和分配、行為科學(xué)、軍事科學(xué)、軍事指揮、運(yùn)輸、農(nóng)業(yè)、教育、人才、醫(yī)療、環(huán)境等領(lǐng)域，以便進(jìn)行決策、評價、分析、預(yù)測等。
該方法關(guān)鍵的一步是建立層次結(jié)構(gòu)模型。
