专注小聚，数据分析不丢。
在这个数据为王的时代，作为产品经理或者成长黑客，数据分析是必修课之一。
说到数据分析，一定要提到数据分析模型。在数据分析之前，我们应该建立一个数据分析模型。根据模型的内容，我们可以将其细分为不同的数据指标进行详细分析，最终得到想要的分析结果或结论。
数据分析模型和数据分析方法
要进行完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，比如从哪些方面进行数据分析，每个方面包含哪些内容或指标。是分析框架，给出了分析工作的宏观框架。根据框架所包含的内容，采用具体的分析方法进行分析。
掌握数据分析方法有一个很好的捷径——应用分析模型，这对于新手来说几乎是百试不爽。只要掌握了以下分析模型，就基本可以应对工作中所有的业务分析场景。
基于的通用数据分析模型
1.害虫分析方法
PEST主要分析宏观市场环境，从政治、经济、社会、技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据分析，最终得出结论，帮助判断产品或服务是否符合宏观环境。
宏观环境又称大环境，是指影响所有行业和企业的各种宏观力量。
在分析宏观环境因素时，由于不同行业和企业有各自的特点和业务需求，分析的具体内容会有所不同，但一般都要分析影响企业的四大外部环境因素，即政治、经济、技术和社会。
政治环境:政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策等。
社会:人口规模、性别比例、年龄结构、生活方式、购买习惯、城市特征等。
技术环境:折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度等。
经济:GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、居民消费价格指数、人均可支配收入、失业率、劳动生产率等。
2.AARRR模型AARRR模型是数据分析的最基本模型之一。所谓AARRR，是指获取、激活、留存、变现、传播。
其中包括:
获取是指获取用户线索。我们可以分析SEO、SEM等网站的收购；激活是指提高用户的活跃度，主要通过销售推广、内容说服等方式让用户成为最有价值的活跃用户；留存就是将上述活跃客户沉淀下来，放入自己的流量池，比如常见的社区UCG、O2O服务留存等。我们可以通过日留存率、周留存率、月留存率等指标来监测应用的用户流失情况，并在用户流失前采取相应措施鼓励这些用户继续使用应用。其实变现就是获取收益，可以通过监测换手率等指标来分析；传播是社交网络时代特有的分析方向。只有在自我传播中病毒式传播，我们的用户群体才能不断扩大。
3.PFM模型
RFM分析是客户关系分析中一种简单实用的客户分析方法。它以最新消费、消费频率、消费金额作为数据分析的最佳指标，来衡量客户价值和客户盈利能力。
RFM分析就是通过这三个指标对客户进行观察和分类，针对不同特征的客户制定相应的营销策略。
R——从上次交易到本次交易的天数F——累计交易次数M——累计交易金额
在这三个约束条件下，我们把M值大的客户，也就是贡献金额最大的客户，视为“重要客户”，其余为“一般客户”和“流失客户”。基于此，我们产生了八种不同的客户类型:
价值客户:复购率高、购买频率高、金额大的客户是最有价值的用户。
留住重要客户:要重点关注买的多，买的贵但不经常买的客户；
发展重要客户:经常买，花很多钱但不经常买的客户，我们要发展他们多买；
留住客户重要:要重点留住愿意花钱，但不经常买或经常买的客户；
一般价值客户:复购率高，购买频率高，但消费金额小的客户属于一般价值；
一般客户留存:买的多，但不经常买，花的不多，属于一般客户留存；
一般客户:经常买，但买的不多，花的也不多，属于一般客户；
一般留住客户:不想花钱，不经常买，不经常买，价值最少的客户；
4.5W2H模型5W2H，即为什么、什么、谁、何时、何地、怎么做、什么价格，主要用于用户行为分析、商业问题专题分析、营销活动等。应用场景广，可以用来分析用户行为和产品业务。
这个模型非常有用。我们以用户的购买行为为例:
为什么:用户为什么要买？产品的吸引力在哪里？
什么:用户买什么？即产品提供的功能是什么？
谁:什么群体的用户购买产品？这个群体有什么特点？
何时:用户多久购买一次？
哪里:哪里的产品最受欢迎？在哪个平台卖？
如何:用户如何购买，通过什么渠道购买？
多少:用户购买的成本是多少？
5.SWOT分析模型SWOT分析也叫形势分析。s是优势，W是劣势，O是机会，T是威胁或风险。
其中，机会和威胁一般是放在一起分析的，威胁是指环境中不利的发展。趋势带来的挑战。如果不采取果断的战略行动，这种不利趋势将导致公司竞争地位的削弱。机会对于公司的行为来说是一个有吸引力的领域，在这个领域中公司会有竞争优势。
相对的是优劣势分析，从整个价值链的每一个环节详细比较企业和竞争对手，比如产品是否新颖，制造工艺是否复杂，销售渠道是否畅通，价格是否有竞争力。
而影响企业竞争优势持续时间的关键因素有三个:
这种优势需要多久才能建立起来，优势有多大？竞争对手需要多久才能做出有力的反应？
6.逻辑树分析模型
逻辑也叫问题树、演绎树或分解树。它以一个已知的问题为“主干”，然后开始考虑这个问题与哪些相关的问题有关，也就是“分支”。逻辑树可以保证解题过程的完整性。它可以将工作细分为易于操作的任务，确定各部分的优先级，并将责任明确落实到个人。
本文主要分析已知问题，通过对已知问题的详细分析，通过分析结论找到解决问题的最佳方案。
逻辑树的使用必须遵循以下三个原则:
元素:把同样的问题归纳成元素。框架:将所有元素组织成一个框架。遵守不负重不漏的原则。相关性:框架中的元素保持必要的关系，简单但不独立。
7.4P营销理论模型
也就是产品、价格、渠道、推广。
用于分析主营公司或其某条产品线的整体经营情况，通过分析结论辅助决策近期经营计划和方案。
产品:能够提供给市场，被人们使用和消费，满足人们需求的任何东西，包括有形的产品、服务、人、组织、理念及其组合。价格:购买产品时的价格，包括基础价格、折扣价格、付款期限等。影响价格的主要因素是需求、成本和竞争。渠道:从生产企业到用户的整个过程中的所有环节。促销:企业通过销售行为的改变刺激用户消费，以短期行为促进消费增长，吸引其他品牌用户或导致回笼资金促进销售增长。
8.漏斗模型
是一套基于流程的数据分析，能够科学的反映用户行为状态，以及从起点到终点的用户转化率。这是一个重要的分析模型。
漏斗分析模型已经广泛应用于流量监测、CRM系统、SEO优化、网站的产品营销和销售、APP用户行为分析等日常数据运营和数据分析中。
漏斗分析最常用的两个互补指标是:转化率和损失率。
用一个简单的例子来说明:
如果100个人访问一个电子商务网站，30个人点击注册，10个人注册成功。这个过程有三个步骤。第一步到第二步的转化率为30%，损失率为70%，第二步到第三步的转化率为33%，损失率为67%。全程转化率10%，损失率90%。这个模型是经典的漏斗分析模型。
总结根据数据分析中选择的指标不同，数据分析模型的应用场景也不同。
同时，模型只是前人总结出来的一种方式，对我们实际工作中解决问题有指导作用。但不可否认的是，具体问题需要具体分析，需要根据不同情况做出不同的改进。想成为数据专家，最重要的是多练习！实践才是真理！
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