大数据分析模型

随着 互联网 的高速发展与人们的生产生活产生了高度依存的关系，在数据驱动的市场中，推荐系统已成为众多互联网服务的行业中不可或缺的模块。推荐系统作为互联网公司的强大工具，已经在电子商务等众多通用互联网平台的应用程序中广泛应用。然而，尽管推荐系统采用了深度技术，例如对电子商务应用程序中的数据流进行

随着 人工智能 、生物识别、移动互联网等创新技术的发展， 银行卡 受理终端日益智能化、多元化。与此同时，进一步加强受理终端的安全管理，助力收单业务的合规化管理，提升支付风险安全管控能力显得尤为重要。而伴随着 金融科技 的浪潮，运用金融科技手段加强 终端安

一、分群和分层分群是对某一特征用户的划分和归组，而分层，更多的是对全量用户的一个管理手段，细分用户的方法其实我们一直在用，比如我们熟悉的RFM模型：RFM模型是从用户的业务数据中提取了三个特征维度：最近一次消费时间（Recency）、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。通过这三个维度将用户

用户在产品中的行为其实是个黑盒子，全行为路径是用全局视野看用户的行为轨迹，很多时候你会有意想不到的收获，在可视化的过程中有两个模型，一个是树形图、一个是太阳图，今天我们将继续解读八大数据分析模型之——全行为路径分析，让你快速直观看到用户如何在使用你的产品。 一、行为路径分析单体洞察、用户分群、行为

在日常的数据分析中，我们常用的有8大模型（用户模型、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型），从今天起，我们每周二解读一个模型，本文先从用户模型说起。一、什么是用户模型？先用3句话来说明为什么用户模型是基础的分析模型，重要到要第一个来分析：因为如果你不知

一、深刻理解留存对大多数产品而言，我们会用留存来整体评估产品的健康度，你也可以理解为，留存是在“某一天有多少人使用”的维度下进行的计算，它统计了来自同一群人，放在时间的跨度下，计算每一天回访用户占这群人的百分比。以新增留存为例，某一天或一段时间新增的用户，第2天还有多少人使用（次日留存），隔2天还有多少人使用（2天后留

诸葛君说：在日常的数据分析中，常用的有8大模型： 用户模型（点我回顾） 、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型，其中，“事件模型”对于很多业务人员来说相对比较陌生，但他却是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础。

诸葛君说：在流量越来越贵背景下，留住老用户显得愈发重要，对于用户而言，留存率越高，说明产品对用户的核心需求把握的越好，用户对产品产生强烈的依赖。对于产品而言，留存率越高，说明产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例会越大，越有利于产品变现能力的提升。 一、留存定义和公式定义：满足某个条件的用户，在

比如，之前在知乎上看到有人问：1、漏斗，统计的是人数？还是次数？2、如何构建漏斗模型？要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗？3、有哪些分析场景？今天我们就来一起捋捋常见的数据分析方法——漏斗分析模型，同时逐一回答上述问题。一、什么是漏斗分析模型漏斗分析模型，简单来讲，就是抽象产品中的某一流程，观察流程中每一步的转化与流