在现在互联网高速发展的时代里，各大企业都纷纷往数据化运营靠近，除了数据分析师岗位以外，产品、运营或者市场等等岗位都开始对数据分析能力有所要求。

一、逻辑树分析模型把问题的所有子问题分层，从最高层开始初步向下扩展。也就是把一个已知问题当成“树干”，思考该问题和哪些子问题有关联，将有关的问题当成“树枝”，以此类推，找到所有相关的问题形成一个“逻辑树”。

逻辑树使用方法简单，而且条理清晰，容易掌握，并且可以保证解决问题的过程足够完整，把问题细化再细化，从而详细地分析得出结论。

逻辑树分析三要素：

1、要素化：将相同问题总结归纳要素

2、框架化：把各个要素组成框架，做到不重不漏

3、关联化：框架里的每个要素保持其必要的相互关系

二、留存分析模型留存分析是指一种分析用户参与情况、粘性的分析模型，考察初始行为的用户会有多少人会有后续行为，是一种衡量产品对用户价值高低的重要方法。通过留存分析可以判断产品保留用户的能力和对不同群体的留存是否能够带来不同效果。

留存方式：

1、N-day留存：指第几天留存，就是计算第N天后发生了回访行为的用户。

2、Unbounded留存：指几天内留存，也就是计算多少天内完成了回访的用户总数。

3、Bracket留存：指定观察期，自己划分不同观察期来计算回访用户（如：第一个观察期：第二天；第二个观察期：第三天至第五天......）

三、漏斗分析模型漏斗分析模型是一个线性流程，从开始到结束，用户在每个环节都可能产生流失。该分析模型能够科学反映用户行为状态及起点到终点每个阶段的情况，按照漏斗从上往下层层分析，找出每个阶段可以改进优化的点。

漏斗分析的特点：

1、监控用户在每个层级的转化情况，找到最有效转化路径，找到可优化的缺点，提高用户体验

2、漏斗分析可帮助企业更细致地捕捉用户行为，提高转化的精度和效率。

3、漏斗分析可以对层级之间不同用户属性进行比较，找到各环节的转化率，再针对性地对异常环节进行调整。

四、SWOT分析模型SWOT分析也可以叫做态势分析，S指Strengths优势，W指Weaknesses劣势、O指Opportunities机会，T指Threats威胁。

机会和威胁是公司发展过程中不断发生的事情，这里一般是指环境威胁和环境机会，其中机会是对公司行为有利、有吸引力的领域；威胁是一种不利的发展趋势而带来的挑战，需要及时采取战略行为，否则会导致公司在同领域的地位下降。

优势和劣势是指将公司与竞争者从产品的新颖程度、销售渠道通畅与否、制作工艺是否复杂或者价格有无竞争力等方面进行详细对比。

SWOT的分析步骤：

1、确认企业当前发展战略

2、确认企业外部环境变化

3、根据企业内部情况，确认企业的优劣

4、以通用矩阵或其他方式评价

五、5W2H分析模型5W2H简单来说，就是why为什么，what什么事、who谁、when什么时候、where什么地方、how怎么做、how much多少，这个分析方法提供了一种全面的分析角度剖析，帮助快速界定问题。

举个例子：用户买了个产品

Why：他为什么买？

What：买了什么产品？有什么用？

Who：用户是哪一类群体？学生？白领？

When：什么时候会买？

Where：在哪里买的？线下还是线上?

How：怎么买的?

How much：买这个产品花了多少钱？

六、用户分群模型用户分群模型是根据用户的行为特征、爱好等属性，把具备共同属性的用户划分成一个整体。当产品投放推广一段时间后，企业获得一定量的用户，就需要对用户进行分群，可以帮助企业了解用户，根据用户的不同特点制定针对性的优化方案。

用户分群又分为：

普通用户分群：分析用户属性和行为特征

预测用户分群：通过机器学习算法预测时间概率

以上是数据分析比较常见的几种分析模型，对于新手来说，可以好好了解学习一下，根据工作中的实际问题具体分析，但是也不能一味的套用模型，面对不同情况需要进行不同的改进哦！

什么是数据分析的漏斗模型？

1、什么是漏斗模型？

漏斗模型是数据分析较常使用的一种方法，其适用的场景主要是对 经过一连串用户操作才能完成任务，同时需要监控和分析任务最终完成的效果，以及每一步可能存在的问题。其场景具有以下2个本质特点：用户操作链路长，步骤多，每一步用户均有可能放弃或者继续存在一个最终的用户行为，该行为的完成情况是产品核心指标，用于衡量整个产品效果漏斗模型的核心思想，是从最终目标入手，找出每一步用户的转化或者流失情况，配以每一步的转化率或者流失率指标来监控效果，并最终通过提升用户转化率，或者降低用户流失率，从而优化最终指标并实现商业价值。

对业务流程和用户场景的理解广度和深度，是漏斗模型能否正确使用的前提。以下结合互联网产品常用的4个场景进一步探讨漏斗模型的使用。

2、漏斗模型如何使用？场景化案例分析实际在进行漏斗模型的分析时，结合不同的业务场景和产品类型，漏斗模型大致可分为以下几种：用户获取模型消费漏斗模型电商漏斗模型功能优化漏斗模型用户获取漏斗模型（AARRR）：AARRR从整个用户生命周期入手，包括Acquisition用户获取，Activation用户转化，Retention用户留存与活跃，Revenue用户产生收入，到发起传播Refer。

互联网产品的新用户获取流程很长，从获客成本和用户质量两个核心指标入手，需要拆解用户获取的每一个环节，并观察和优化其核心指标，从而实现低获客成本，且高用户质量的商业诉求。在利用AARRR模型分析用户获取，需要从宏观和微观角度进行，宏观有助于对整体业务效果的监控，微观分析则有利于找出优化环节并为产品优化提供数据决策依据。

消费漏斗（流量分布图）消费漏斗一般用于页面结构和内容较为复杂的业务，从用户内容消费和流量走向的角度，宏观层面用于回答用户消费什么内容，微观层面则用于分析影响用户消费的问题是什么。

结合今日头条APP的例子，宏观层面的消费漏斗，用于回答用户使用今日头条，都去哪些地方进行内容消费了（数据属于假设）。总体的消费漏斗，有助于查看产品信息架构是否合理，用户行为走向是否符合产品设计的预期：

电商购买转化漏斗用户商品的购买属于决策行为，将整个用户购买流程进行拆分，从浏览商品到支付订单，期间需要经过至少要经过以下4个环节，每一个环节用户均有可能因为各种原因流失掉，通过分析每个步骤的转化率，有利于发现问题，提升整体的交易成功率：

功能优化漏斗漏斗分析也适用于产品功能自身的优化，从最终目标入手，拆分业务环节，提取和优化核心指标，从而提升整体功能的转化率。以手机消息推送为例子，消息推送初看是一个非常复杂的，且技术难度很高的产品功能，但是利用漏斗模型，层层拆解各环节，可发现一个完整的消息流程需要经过至少5个环节，通过观察和分析各个环节的转化率，优化每个环节的折损，从而达到更多用户点击查看消息的产品目标。