【电商数据】数据分析模型（电子商务）

数据分析有助于了解用户、实现目标群体定位、快捷营销、营销效果评价、召回流失客户。

聚类与分层：聚类是对具有一定特征的用户的划分和分组，分层是对全用户的管理手段。聚类也可以理解为一种分层方法。但用户不能属于不同的层，而是可以属于不同的组。”“层”是层-例如：普通用户、VIP用户和价值用户。

它可以分为一般用户组和预测用户组，并分为以下五个阶段。

无组：无针对性，容易引起顾客反感。

用户信息的基本聚类：根据用户注册的信息进行聚类有一定的效果，但效果不好。

用户肖像分组：对于年龄、性别、地区、偏好等，为用户组制作“标签”更为有效，通过标签的集成形成用户组的“肖像”。用户肖像的主要分类指标有：基本属性、短期行为、长期兴趣。

用户行为聚类：在人像聚类的基础上，***研究用户的行为特征，如注册渠道和活动习惯等。

聚类与预测建模聚类：聚类形成一个群体（娱乐型、社交型），对用户的态度和行为进行建模和预测。营销自动化非常有用。

用户配置文件-用户属性：用户目标属性。基本属性，短期行为，长期利益。（用户使用的产品版本也是用户属性。）

用户-产品交互：基本操作模型aarrr。包括单点（用户和产品）、单边（用户和用户共享等）、双边（意见***和用户，即大V的引流）。

活动in：活动用户是用户操作的焦点。在用户定义的时间内找到活动用户并观察其行为特征。

完成/未完成：是否触发指定的事件（例如是否绑定***或单击广告）

新入：过滤新用户的***/固定期间。（例如，评估产品***的大规模市场推广活动的效果）

使用深度：轻、中、重

注：挖掘场景-【添加后】：分别计算每个用户的“粉路”时间段，洞察其行为。

经过分类，可以分为新用户、活跃用户和流失用户。（注：交叉分析以RFM模型为例，结合R、F、m三个一维值，形成矩阵形式，分块分析用户组。）

过程：选择聚类变量（用户配置文件、用户状态特征、用户活动特征）-聚类分析-分析各种用户的特征-解释

K-means：简单、直观、快速、对异常值敏感。

分两步聚类：预聚类（使用桦树层次聚类算法构建聚类树CFT，分为子类。在这一步中，可以剔除一些异常值，然后进行分层聚类（如下图所示，自下而上，以对数似然函数作为距离度量）。该方法可以处理海量数据，自动规范数据，处理分类变量和连续变量的混合数据。

聚类模型评价指标：

技术指标：轮廓系数剪影（-1,1，值越大，聚类效果越好）（FPC包），Rand索引Rand；R语言包有30种方法来评价不同类型的方法（nbcluster），但速度较慢。

业务指标：聚类结果的覆盖率；聚类结果的稳定性；聚类结果是否在商业上易于理解和实现。

顾客价值的判断依据是现金、频率和货币。按R、F、M顺序排列：

重要价值客户（111）：VIP客户；保持联系和关注。

重要保留客户（011）：一段时间没来的忠诚客户；吸引回流的优惠券等。

重要发展客户（101）：忠诚度低、潜力大的用户；必须注重发展、申请会员卡制作等，提高消费频率。

重要保留客户（001）：可能是丢失/丢失的用户；应吸引客户返回，如定期推送邮件或优惠政策。

--该产品80%的收入是由20%的用户贡献的，核心用户也在其中。

获取、激活、保留、收益和引用是描述产品用户生命周期的一个重要模型。

获取：操作的***步是获取用户。获取用户的渠道很多，如终端预置、广告等。

激活：一个好的推广渠道通常有针对性的目标群体，他们带来的用户与应用程序设计中设定的目标群体非常一致。这样的用户通常更容易成为活跃用户。

保留：提高用户粘性，监控应用程序中用户的丢失，并帮助采取相应的措施来激励这些用户在离开前继续使用应用程序。（注：保留率与申请类型也有很大关系。一般来说，工具应用的***个月保留率通常可能高于游戏应用。）

收入：这是应用运营的核心部分，分为三类：付费应用、应用内支付和广告。

参考（自传）：社交网络+自传成本***，效果好。

通过检测目标过程中的起点（用户访问），终完成目标动作。在此过程中，用户数量和每个节点的保留时间被用来评估每个节点的质量，并找到需要优化的节点。漏斗模型可以说是用户行为状态和用户自始至终转化率的重要分析模型。找到这条路上迷路的一条。

纵向比较：即同时将产品与自身历史进行比较。该比较适用于过程或步骤的改进或优化的效果监控；

横向比较：通过对本产品在竞争产品中同一工序转化率的横向比较，找出本产品存在的问题；

货源分类：按换算率细分货源或不同客户类型的绩效，完成客户组划分。在日常分析中，我们通常用它来评价网站广告或促销的效果。

漏斗模型中漏斗粒径的定义：漏斗模型的核心思想是分解和分级量化。我们需要把不同的人群分成小漏斗进行逐一分析，并对结果进行一点一点的分析。

通过以上推论，得出了网站弹幕正常运行的要求，进而得到网站产品的日流量。根据交通需求，规划和获取所需的资源。