在进行数据分析时,我们通常需要用到各类数据分析模型和方法,一是为了让自己的结论更有说服力,二是让论证过程更具备逻辑性和条理性。 今天就来给大家分享18种常用的 数据分析模型和方法,并附上用FineBI分析的数…
在数据库系统中针对不同的使用对象和应用目的,采用不同的数据模型。根据模型的应用的不同目的,可以将这些模型划分为两类,它们分属于不同的层次(可以对应看前面第一大点的配图) (2) 分类 A:概念数据模型 它也称信息模型 它是按用户的观点(观念世界)来对数据和信息建模,主要用于数据库设计 B:DBMS支持的基本数据模...
二、数据分析模型(对外业务分析模型) 1、RFM模型 RFM模型是一种常用于客户分析的模型,通过分析用户的最近购买时间(Recency)、购买频率(Frequency)和购买金额(Monetary)这三个关键指标,将用户划分为不同的群体,以便更好地理解和针对性地处理不同价值和行为特征的用户。 具体来说,RFM模型的三个指标分别表示: Recency(...
逻辑数据模型是数据建模第二阶段的产物,是在概念数据模型基础上进一步细化和精炼的模型,同时考虑到了数据的完整性、一致性和安全性等方面。 逻辑数据模型在概念数据模型基础之上增加了属性要素并对关系进行转换,对业务活动、业务逻辑、业务规则进行了更加清晰明确的定义,为业务需求提供明确的定义和表示,但还未到具体的数...
常见的数据分析模型 1.PEST分析法 PEST，主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有...
OGSM模型中，采用O（定性目的）G（定量目标）分离的方式，一定程度上解决了这个问题。比如O定为：2022年度成为行业销量第一。那么如果面临全行业下降，就能通过行业数据，合理、合法、不扯皮地调整目标。不用再挖空心思想理由了。难题三：结果不好，到底是目标太高，还是执行太差？领导：都是下属执行不力！下属：都...
二、四种常见模型 2.1 维度模型 维度建模按数据组织类型划分可分为星型模型、雪花模型、星座模型。 Kimball老爷爷维度建模四个步骤: 选择业务处理过程 > 定义粒度 > 选择维度 > 确定事实 2.1.1 星型模型 星型模型主要是维表和事实表,以事实表为中心,所有维度直接关联在事实表上,呈星型分布。
聚类分析模型是一种用于分类和分组的数据分析模型。聚类分析模型主要通过分析样本之间的相似性和差异性,将样本分成多个类别。聚类分析模型非常适用于市场细分、用户分类、产品定位等场景。 8. 决策树模型 决策树模型是一种用于决策分析的数据分析模型。决策树模型主要通过分析决策变量和影响变量之间的关系,来制定决策规则和...
研究数据分析也很多年了,今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型,帮助大家快速提高数据分析能力。 1、AARRR模型 AARRR模型又叫海盗模型,这个模型把实现用户增长拆分成了 5 个指标:获客、激活、留存、收益、传播。分别对应“用户如何找到我们?”、“用户的首次体验如何?”、“用户会...
逻辑数据模型:逻辑数据模型是严格定义的一组概念的集合,精确描述系统的静态、动态特性和完整性约束条件。 逻辑数据模型通常由数据结构,数据操作和数据完整性约束条件组成。 数据结构: 描述数据库对象的属性(类型,内容,性质),描述对象之间联系。是所描述对象类型的集合,是对系统静态特性的描述。 数据操作:允许对数据库对...