2022-11-22 13:20来源：m.sf1369.com作者：宇宇
随机效应模型切换至固定模型，然后点开漏斗图，你会发现有斜线了，然后再切换至随机模型再点开漏斗图，就发现也有斜线了。一次不行多点几次
漏斗图是一种形如漏斗状的图形，用以明晰的展示事件和项目各环节的数据变化情况。图形一般由竖形条状或横行条状拼接而成，每一层表示不同的阶段，从而呈现出这些阶段之间的某项要素/指标递减的趋势。
漏斗图适合用于分析周期长、环节多和规范性的业务流程，可用于展示各步骤业务的数据比较。比如电商里面常用于分析浏览量→加入购物车→创建订单→支付订单→完成交易。生物信息分析时候我们可以分析所有基因→高表达基因→显著差异基因→功能富集基因的统计。
常见数据分析模型有哪些呢？
1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。
5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。
6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。
所谓“销售漏斗”是一个形象的概念。是销售人员直销时。系统集成商和增值服务高分销时普遍采用的一个销售工具。
斗的顶部是有购买需求的潜在用户，漏斗的上部是将本企业产品列入候选清单的潜在用人漏斗的中部是将本企业产品列入优选清单的潜在用户（两个品牌中选一个）漏斗的下部是基本上已经确定购买本企业的产品只是有些手续还没有落实的潜在用户。漏斗的底部就是我们所期望成交的用户。为了有效地管理自己的销售人员或系统集成商、增值服务商就要将所有潜在用户按照上述定义进行分类，处在漏斗上部的潜在用户共成功率为25％处在漏斗中部的潜在用户其成功率为50％处在漏斗下部的潜在用户共成功率为75％。
数据模型是对现实世界数据的模拟，是一个研究工具，利用这个研究工具我们可以更好地把现实中的事物抽象为计算机可处理的数据。数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。从数据库角度而言，层次模型、网状模型和关系模型，是三种重要的数据模型。数据模型（Data Model）是数据特征的抽象。数据（Data）是描述事物的符号记录，模型（Model)是现实世界的抽象。数据模型从抽象层次上描述了系统的静态特征、动态行为和约束条件，为数据库系统的信息表示与操作提供了一个抽象的框架。数据模型所描述的内容有三部分：数据结构、数据操作和数据约束。
数据库技术发展至今，主要有三种数据模型：层次数据模型、网状数据模型、关系数据模型。
数据模型按不同的应用层次分成三种类型：分别是概念数据模型、逻辑数据模型、物理数据模型。
数据分析中常见的数据模型：行为事件分析、漏斗分析模型、留存分析模型、分布分析模型、点击分析模型、用户行为路径分析模型、用户分群分析模型和属性分析模型等。
是漏斗分析,是一种可以直观地呈现用户行为步骤以及各步骤之间的转化率,分析各个步骤之间的转化率的分析方法。
说起漏斗分析，这是数据领域最常见的一种“程式化”数据分析方法，它能够科学的评估一种业务过程，从起点到终点，各个阶段的转化情况。通过可以量化的数据分析，帮助业务找到有问题的业务环节，并进行针对性的优化。
漏斗分析法
什么是漏斗分析法呢，举我亲身经历的例子，例如一个应用近期注册成功的用户突然减少，如果软件在近期有所更改的话，那么我们就可以很直接判断出是这次的更改导致的问题。但如果是有较大的更改或者注册率一直较低呢，那么我们就没办法判断问题究竟是出在了哪一步上，因此，我们可以通过采用漏斗分析法，把注册环节上所有的问题罗列出来，从入口到出口，将所有流程整理成一个分析漏斗上，通过对每个环节进行数据采集，筛选出最关键的因素，得知出问题的环节是在哪一步骤上从而对其进行优化。
指的是多个自定义事件序列按照指定顺序依次触发的流程中的量化转化模型。通俗点说，就是从起点到终点有多个环节，每个环节都会产生用户流失，依次递减，每一步都会有一个转化率。另外衍生出“路径分析方法”，包括：关键路径、扩散路径、收敛路径、端点路径，每一条路径，都是一个漏斗。
通常我们会对应用中的一些关键路径进行分析，比如注册流程、购物流程等。通过对关键路径转化率的分析，来确定整个流程的设计是否合理，各步骤的优劣，是否存在优化的空间等，进而提高最终目标的转化率。漏斗模型是基于自定义事件创建的。想要分析关键流程的转化率，需要先添加并集成自定义事件。 一旦用户触发了初始事件，他可以有一定的时间来完成漏斗。假设漏斗的有效期是7天，即用户触发初始事件后有7天的时间来完成漏斗，7天后完成的转化不会被计算在该漏斗内。
用户增长和生命周期最常用的业务漏斗模型包含以下几个阶段
包括Acquisition用户获取、Activation用户激活、Retention用户留存、Revenue用户产生收入、Refer自传播等用户的生命阶段。进行漏斗分析，判断用户流失大致处于哪个阶段，进而对问题阶段的用户进行细分，精细化运营，完成用户向成熟用户和付费用户的引导，实现用户增长。
模型原理及公式:
1.由两个白色的座子和三根透明的柱子搭成,中间是两个水滴形状的透明玻璃罩组成的葫芦。它的玻璃罩里有许多紫色的沙粒,这些沙粒能通过小孔,从一个玻璃罩流向另一个玻璃罩。
1.模型公式有两个:
AD/AB=AE/AC=DE/BC=AF/AG;
S△ADE:S△ABC=AF^2:AG^2。
常见数据分析模型有哪些？
1、行为事件分析：行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。
2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始化行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
4、分布分析模型分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。
5、点击分析模型即应用一种特殊亮度的颜色形式，显示页面或页面组区域中不同元素点点击密度的图标。
6、用户行为路径分析模型用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
7、用户分群分析模型用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
8、属性分析模型根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、省份等分布情况。
模型再多，选择一种适合自己的就行，如何利益最大化才是我们追求的目标
