统计分析法 数据科学中的统计方法

优秀数据分析的深度与广度

01 漏斗模型与AARRR模型

漏斗模型作为基础，从获客、激活、留存、变现、自传播五个关键节点，揭示了业务转化的逻辑。AARRR模型则以流程思路衡量节点之间的转化率，帮助我们更好地理解用户路径和关键环节。无论是电商用户购买路径，还是app注册转化率，都可以通过这两个模型进行深入分析。

02 杜邦分析法的财务智慧

在财务世界里，杜邦分析法通过ROE（净资产收益率）这一指标，逻辑树和指标下钻拆解，揭示企业收入、负债、营运能力等方面的秘密。小红和小明的案例，正是杜邦分析法实际应用的好例子。

03 波士顿矩阵图的战略布局

波士顿矩阵图根据市场的增长率和企业在市场上的相对份额，合理安排产品系列组合。无论是明星产品、问题产品、现金牛产品还是瘦品，都代表了不同的业务策略和发展方向。

04 用户生命周期的运营管理

用户生命周期是指从用户获取到流失的整个过程。将用户生命分成若干阶段，有助于我们更好地理解用户行为和需求。也要注意到并非所有业务都有明显生命周期，以及用户需求在不同平台上的分散性。

05 购物篮分析的营销策略

购物篮分析或商品关联分析法，通过研究用户消费数据，发现看似不相关的产品之间的关联，有助于企业更好地理解用户消费习惯，制定更有针对性的营销策略。

06 KANO模型的需求分析

KANO模型是一个定性分析模型，帮助企业识别不同层次的用户需求。通过魅力属性、期望属性、必备属性等五种属性的分析，企业可以更好地理解用户期望，优化产品功能。

07 ABC分析法的库存管理

ABC分类法（或称帕累托分析法）强调二八法则，即80%的问题是由20%的原因造成的。在库存管理中，ABC分析法帮助企业分清主次，抓住管理的核心区域。

08 用户画像分析的个性化营销

用户画像分析通过收集和分析用户的各种数据，创建用户的详细描述。这些描述包括用户的行为、偏好、心理特征、生活方式等，旨在更好地理解目标客户，提供个性化产品和服务，提高营销效率和客户满意度。