常用的大數據分析模型有哪些以及大數據的特征有哪些

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　　現如今會上如果不說兩句大數據、云計算、區塊鏈、邊緣計算等名詞，就感覺被時代拋棄一樣。那今天我們主要為大家講解下什么是大數據；在做大數據可視化時，有哪些常見得到數據分析模型。

　　那么什么是大數據呢？

　　大數據（Big Data）概念是1998年由SGI首席科學家John Masey在USENIX大會上提出的。他當時發表了一篇名為Big Data and the Next Wave of Infrastress的論文，使用了大數據來描述數據爆炸的現象。但大數據真正得到業界關注，則是其后多年的事情了。其中大數據最重要的發酵素則是2003-2006年Google發布的GFS、MapReduce和BigTable三篇論文。

　　大數據是指海量數據或巨量數據，其規模巨大到無法通過目前主流的計算機系統在合理時間內獲取、存儲、管理、處理并提煉以幫助使用者決策。

　　大數據有哪些特征呢？

　　大數據的5V特征，即Variety(多樣化)、Volume(大量化)、Velocity（快速化）、Value(價值密度低)、Veracity（真實性）。其中，Variety表示來源多和格式多，數據可以來源于搜索引擎、社交網絡、通話記錄、傳感器等等，這些數據要么以結構化形式存儲，要么以非結構化數據存儲；Volume表示數據量比較大，從TB級別，躍升到PB級別。尤其是在移動互聯時代，視頻、語言等非結構化數據快速增長；Velocity表示數據存在時效性，需要快速處理，并得到結果出來，這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的區別；Value表示大量不相關信息，不經過處理則價值較低，屬于價值密度低的數據。Veracity（真實性）數據質量因數據來源以及記錄方式等影響因素的不同，會出現較大的差異，而這種差異性會極大程度地影響數據分析的精確性

　　大數據處理流程是怎么樣的呢？

　　一般的大數據處理流程都有以下幾個過程：數據采集、數據存儲、數據處理、數據展現。如下圖所示。

　　簡而言之，大數據就是數據量非常大、數據種類繁多、無法用常規歸類方法應用計算的數據集成。

　　有了這么多的大數據，我們如何使用呢？

　　通過不同渠道采集來的數據，經過對數據清洗后，那接下來就是應用大數據的時候了。根據我們的需求目標定義不同的數據模型，通過數據模型對數據進行篩選，獲得我們需要的數據。那么在我們日常工作中有哪些常用的大數據模型呢？今天我們主要分析幾個常用的模型做簡單的介紹。供大家參考。

　　1、行為事件分析

　　行為事件分析法：顧名思義主要通過事件的行為來分析，獲得有效的數據。目前主要是用來來研究某行為事件的發生對企業組織價值的影響以及影響程度。那么我們的企業可以借此來追蹤或記錄的用戶行為或業務過程。比如用戶注冊、瀏覽產品詳情頁、購買、提現等，通過研究與事件發生關聯的所有因素來挖掘用戶行為事件背后的原因、交互影響等。

　　在日常工作中，運營、市場、產品、數據分析師根據實際工作情況而關注不同的事件指標。如最近三個月來自哪個渠道的用戶注冊量最高？變化趨勢如何？各時段的人均充值金額是分別多少？上周來自北京發生過購買行為的獨立用戶數，按照年齡段的分布情況？每天的獨立Session數是多少？諸如此類的指標查看的過程中，行為事件分析起到重要作用。

　　行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。行為事件分析法一般經過事件定義與選擇、下鉆分析、解釋與結論等環節。尤其是電商公司通過前期的用戶行為數據的采集，在促銷活動中就可以有目的的區域性，定制性用戶廣告投放。通過精準的用戶行為數據分析，可獲得更高精準用戶的轉化率。

　　2、漏斗分析模型

　　漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。其實企業經營中經常使用到，最簡單的應該是我們銷售部門的銷售項目漏斗。銷售管理者通過項目漏斗來分析接下來重點項目跟進和贏單概率。銷售漏斗也是一種數據分析模型。

　　漏斗分析模型在電商平臺也是廣泛應用。主要在流量監控、產品目標轉化等日常數據管理工作中。例如在一款產品服務平臺中，直播用戶從激活APP開始到花費，一般的用戶購物路徑為激活APP、注冊賬號、進入直播間、互動行為、禮物花費五大階段，漏斗能夠展現出各個階段的轉化率，通過漏斗各環節相關數據的比較,能夠直觀地發現和說明問題所在，從而找到優化方向。對于業務流程相對規范、周期較長、環節較多的流程分析,能夠直觀地發現和說明問題所在。

　　3、留存分析模型

　　留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行后續行為。簡要的說就是您舉辦一場活動，邀請了1000人參會，在參會過程中陸續有人對這個活動不感興趣了，就中途退出了活動現場，還有部分用戶堅持下來了，那么堅持下來的用戶一定是您的目標客戶嗎？那么也未必對吧。我們就需要一個工具來識別留存下來的用戶哪些才是真正的用戶。這就是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。留存分析可以幫助回答以下問題：

　　一個新客戶在未來的一段時間內是否成為您期許目標用戶的行為？如發生購買行為，參與活動等；某個平臺改進了用戶在線體驗，邀請有興趣的用戶參與，看是否有成功轉化？

　　4、分布分析模型

　　分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。它可以展現出單用戶對產品的依賴程度，分析客戶在不同地區、不同時段所購買的不同類型的產品數量、購買頻次等，幫助運營人員了解當前的客戶狀態，以及客戶的運轉情況。如訂單金額（100以下區間、100元-200元區間、200元以上區間等）、購買次數（5次以下、5-10次、10以上）等用戶的分布情況。

　　分布分析模型的功能與價值：科學的分布分析模型支持按時間、次數、事件指標進行用戶條件篩選及數據統計。為不同角色的人員統計用戶在一天/周/月中，有多少個自然時間段（小時/天）進行了某項操作、進行某項操作的次數、進行事件指標。

　　5、點擊分析模型

　　即應用一種特殊高亮的顏色形式，顯示頁面或頁面組（結構相同的頁面，如商品詳情頁、官網博客等）區域中不同元素點擊密度的圖示。包括元素被點擊的次數、占比、發生點擊的用戶列表、按鈕的當前與歷史內容等因素。

　　點擊圖是點擊分析方法的效果呈現。點擊分析具有分析過程高效、靈活、易用，效果直觀的特點。點擊分析采用可視化的設計思想與架構，簡潔直觀的操作方式，直觀呈現訪客熱衷的區域，幫助運營人員或管理者評估網頁的設計的科學性。

　　6、用戶行為路徑分析模型

　　用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

　　以電商為例，買家從登錄網站／APP到支付成功要經過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等過程。而在用戶真實的選購過程是一個交纏反復的過程，例如提交訂單后，用戶可能會返回首頁繼續搜索商品，也可能去取消訂單，每一個路徑背后都有不同的動機。與其他分析模型配合進行深入分析后，能為找到快速用戶動機，從而引領用戶走向最優路徑或者期望中的路徑。

　　7、用戶分群分析模型

　　用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進行后續分析。我們通過漏斗分析可以看到，用戶在不同階段所表現出的行為是不同的，譬如新用戶的關注點在哪里？已購用戶什么情況下會再次付費？因為群體特征不同，行為會有很大差別，因此可以根據歷史數據將用戶進行劃分，進而再次觀察該群體的具體行為。這就是用戶分群的原理。

　　8、屬性分析模型

　　顧名思義，根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、查看用戶按省份的分布情況。用戶屬性會涉及到用戶信息，如姓名、年齡、家庭、婚姻狀況、性別、最高教育程度等自然信息；也有產品相關屬性，如用戶常駐省市、用戶等級、用戶首次訪問渠道來源等。

　　屬性分析模型的價值是什么？一座房子的面積無法全面衡量其價值大小，而房子的位置、風格、是否學區、交通環境更是相關的屬性。同樣，用戶各維度屬性都是進行全面衡量用戶畫像的不可或缺的內容。

　　屬性分析主要價值在：豐富用戶畫像維度，讓用戶行為洞察粒度更細致。科學的屬性分析方法，可以對于所有類型的屬性都可以將“去重數”作為分析指標，對于數值類型的屬性可以將“總和”“均值”“最大值”“最小值”作為分析指標；可以添加多個維度，沒有維度時無法展示圖形，數字類型的維度可以自定義區間，方便進行更加精細化的分析。

到此，關于“常用的大數據分析模型有哪些以及大數據的特征有哪些”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！