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

GrowingIO增长分析（UBA）中增长模型的设计初衷，是帮助企业简单方便地分析用户行为，实现业务增长。随着企业增长模式从粗放式经营转为精细化深耕，精准解决某一业务场景需求的分析模型成为企业使用UBA工具的新需求。 本季度GrowingIO分析云产品聚焦真实业务场景，推出了新的增长模型——首复间隔分析，可用于

编辑导语：数据分析来驱动决策，帮助决策更好地制定和落地，而如何利用数据做好决策，需要由易到难，将与决策有关的因素考虑到位，搭建有效的模型，一步步推进。数据分析要驱动决策！这个道理人人都知道，可实操起来，到底咋驱动法？很多同学见都没见过，偶尔写几句分析建议，还被喷回来……咋整？今天系统分享一下。破局的关键，在于：不要一脚

早在PC互联网时代，归因分析就已经被应用到广告投放渠道的贡献度分析上，用来衡量各个渠道的广告投放效果。 而在“精细化运营”日益受到重视的当下，归因分析也成为运营环节常用的分析工具，用来对从广告投放到产品转化的全链路进行层层解析，以发现最优的转化路径和策略，帮助产品实现快速增长。何为“归因分析”?从广告

前面 给大家介绍了一些常用的产品分析模型，接下来就看看最后一种：用户分群模型。 8、用户分群模型 用户分组是对特定用户的划分和分组，分层更多的是对所有用户的管理手段。事实上，我们一直在使用细分用户的方法，比如我们熟悉的RFM模型： RFM模型从用户的业务数据中提取了三个特征维度:最新消费

前面 给大家介绍了五种常见的产品分析模型，接下来看看第六种——粘性分析模型。 6、粘性分析模型 定义：分析活跃用户使用产品的习惯，如一个月使用几天、一天以上、七天以上的用户数量。例如，一些产品已经推出了新的功能，用户需要登录，这可以分析用户的使用习惯，评估新功能的吸引力和健康度。

上篇文章 给大家简单介绍了漏斗模型和热图分析模型，下面来看看第五种常用的产品分析模型——留存分析模型。 5、留存分析模型 留存定义和公式 1. 定义：满足某个条件的用户，在某个时间点有没有进行回访行为 2. 公式：若满足某个条件的用户数为n，在某个时间点进行回访行为

上篇文章 给大家介绍了事件模型，下面就来看看漏斗模型和热图分析模型，这也是两种常用的产品分析模型。 3、漏斗模型 漏斗模型帮助您分析多步骤过程中每一步的转换和流失。 例如，用户下载产品的完整过程可能包括以下步骤： 显示->点击->下载->安装->体验

常见的产品分析模型有哪些？ 上篇文章 给大家简单介绍了第一种常见的产品分析模型——用户模型，接下来看看第二种常用的模型。 2、事件模型1）事件是什么 是用户在产品中的行为，是用户行为的专业描述。用户在产品中获得的所有程序反馈都可以抽象为事件，开发人员可以通过埋点收集。一般来说，将代码放入