数据分析中有哪些常见的数据模型
要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。
数据分析方法论的作用：
理顺分析思路，确保数据分析结构体系化
把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系
为后续数据分析的开展指引方向
确保分析结果的有效性和正确性
五大数据分析模型
1.PEST分析模型
政治环境：
包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。
关键指标
政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。
经济环境：
宏观和微观两个方面。
宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。
微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。
关键指标
GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。
社会环境：
包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行，价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。
关键指标
人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
技术环境：
企业所处领域直接相关的技术手段发展变化，国家队科技开发的投资和支持重点，该领域技术发展动态和研究开发费用总额，技术转移和技术商品化速度，专利及其保护情况。
关键指标
新技术的发明和进展、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、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况。
2.5W2H模型
5W2H分析法主要针对5个W以及2个H提出的7个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析
3.逻辑树分析模型
将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。
把一个已知问题当作树干，考虑这个问题和哪些问题有关，将相关的问题作为树枝加入到树干，一次类推，就会将问题扩展成一个问题树。
逻辑树能保证解决问题的过程完整性，将工作细化成便于操作的具体任务，确定各部分优先顺序，明确责任到个人。
逻辑树分析法三原则：
要素化：把相同问题总结归纳成要素
框架化：将各个要素组成框架，遵守不重不漏原则
关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立
4.4P营销理论模型
产品：
能提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。
价格：
购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。影响价格的主要因素有需求、成本和竞争。
渠道：
产品从生产企业流转到用户手上全过程所经历的各个环节。
促销：
企业通过销售行为的改变来激励用户消费，以短期的行为促进消费的增长，吸引其他品牌用户或导致提钱消费来促进销售增长。
5.用户行为模型
用户行为指用户为获取、使用产品或服务才去的各种行动，首先要认知熟悉，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为产品或服务的忠实用户。
行为轨迹：认知->熟悉->试用->使用->忠诚
最后
五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。
PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。
5W2H分析模型的应用场景较广，可用于对用户行为进行分析以及产品业务分析。
逻辑树分析模型主要针对已知问题进行分析，通过对已知问题的细化分析，通过分析结论找到问题的最优解决方案。
4P营销理论模型主要用于公司或其中某一个产品线的整体运营情况分析，通过分析结论，辅助决策近期运营计划与方案。
用户行为分析模型应用场景比较单一，完全针对用户的行为进行研究分析。
当然，模型只是前人总结出的方式方法，对于我们实际工作中解决问题有引导作用，但是不可否认，具体问题还要具体分析，针对不同的情况需要进行不同的改进。
PEST分析模型- PEST分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。
H模型- 分析法主要针对5个W以及2个H提出的7个关键词进行数据指标的选取，根据选取的数据进行分析。
树分析模型- 将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。
销理论模型- 能提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。
行为模型- 用户行为指用户为获取、使用产品或服务才去的各种行动，首先要认知熟悉，然后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为产品或服务的忠实用户。
PEST,5W2H ,4P,SWOT, 波特五力分析模型等各类分析模型
建立一座高楼大厦时，除了需要坚实的地基之外，也需要有一个基本的模型框架，按照模型进行风险预测，做到万无一失。在数据分析领域，同样也需要建立数据分析模型。根据模型进行分析，这样在数据分析时，明确数据分析思路，运用适当的分析方法将最终的数据分析结果得出来。下面我将介绍几种常见的数据分析模型。
常见的数据分析模型
1.用户模型
数据分析时，我们首先要明确我们的用户是谁，针对用户需求，进行相关的服务。以达到用户满意的效果。同时要对已有用户进行分析，时刻了解用户的服务范围，从最终全面的角度了解用户问题。
2.事件模型
事件是组成数据分析的结构框架，在针对不同的事件时，要了解事件模型背后的数据结构、采集时机以及对事件的管理。只有对事件模型有着充分的了解，才可以对最终数据分析框架有全面的了解。
3.漏斗模型
所谓漏斗模型，就是将数据分析的步骤流程化，一步步的运营，达到最终的分析结果，同时漏斗模型便于对数据分析的每一个流程进行观察，从而及时解决问题。
4.留存模型
留存模型是针对使用数据的用户，将用户对于数据分析的场景进行留存。自定义的进行留存，实现最终的目标客户选取，相当于整个模型框架的引流功能。
5.粘性模型
粘性模型，顾名思义，就是了解产品或某个功能粘住用户的能力，从用户偏爱出发，了解用户如何使用产品，用户对于产品功能的满意程度，帮助平台科学的评估产品和功能，高效的制定相关的策略。
6.路径模型
通过对不同用户分群，将具有相同特征偏好的用户聚集，而行为路径分析是对用户产生的行为进行数据的可视化分析，从而帮助平台快速观测出群体的行为特征。常用的行为路径分析模型有漏斗分析模型和全行为路径分析模型。
7.总结模型
在完成数据分析后，需要对数据分析过程，最终结果进行分析，得到最终的结论，将整个分析的大框架做一个全面的维护。
数据经过一层层的分析，挖掘，最终变成用户所需的数据，对于企业而言，数据分析的利用对于企业决策的制定至关重要。在商业智能领域，数据分析的使用非常频繁，对于软件的数据分析能力的要求也是十分高，目前国内BI的提供商，比较有代表性的有帆软，旗下的Finebi对于中国企业的数据应用十分的便捷，自主灵活的功能使得Finebi在国内市场独树一帜。
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