在进行数据分析过程中 ， 我们通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点 ， 使自己的结论更具备说服力 ， 同时也让自己的论证思路更具备逻辑性和条理性 。
今天老李就给罗列了6个常用的数据分析模型 ， 并附上实际的案例讲解以及分析模板 ， 希望能让大家快速掌握这些模型和方法！
话不多说 ， 上干货！
1、RFM模型 RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用的客户分析方法 ， 发现客户数据中有三个神奇的要素：
最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔 。最近一段时间内消费频次（F）：指客户在限定的期间内所购买的次数 。最近一段时间内消费金额（M）:客户的消费能力 ， 通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标 。这三个要素构成了数据分析最好的指标 ， RFM 分析也就是通过这个三个关键指标对客户进行观察和分类 ， 针对不同的特征的客户进行相应的营销策略 ， 如下图所示：
案例讲解：已知某公司销售信息 ， 分析该公司客户消费能力 ， 并将其分类进行营销 。
分析思路：
1）获取R、F、M 3 个关键指标 。2）根据实际业务情况 ， 设置并求出阈值 ， 可以是平均值、中位数 ， 示例使用R、F、M三个指标的平均值 。3）将三个指标R、F、M进行特征向量化 ， 对于M、F ， 如果客户消费金额和频率高于阈值 ， 计为1 ， 否则计为0；对于R则相反 。4）根据特征向量将客户分类 。利用FineBI制作
结论：客户类型中占比最多的是一般发展客户（最近购买过 ， 但频率和金额都不大） ， 应向该客户推送公司主营业务 ， 通过宣传推广让产品信息送达客户手中 。
其次占比较多的是一般挽留客户（很长时间未买 ， 购买的频率和金额较少） ， 应该面向该部分人群推出促销活动 ， 拉动消费的积极性
此外还可计算各地区客户消费能力与消费流失情况 ， 由于M、F 为正向指标 ， 则用M、F作为横纵轴代表客户消费的能力 ， 值越大表示消费能力越高
R为负向指标 ， 则代表消费流失情况 ， 图形越大表示最近消费距今时间越长 ， 流失越严重 。
【详解这6种分析法 运营数据分析模型主要有哪几类】结论：成都和北京地区客户消费金额较大 ， 但客户流失情况比较严重 ， 需要重点关注 。武汉、沈阳地区客户以小额消费为主 ， 但消费次数多 。
2、帕累托分析 帕累托分析法又称ABC 分类法 ， 平常也称之为「80 对 20」规则 ， 常用于商品的库存管理分析中 。
把产品或业务分为A、B、 C三类 ， 用于分清业务的重点和非重点 ， 反映出每类产品的价值对库存、销售、成本等总价值的影响 ， 从而实现差异化策略和管理 。
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