数据分析中经常使用的数据模型
1、抽样分析模型数据库
建模方法设计
首先肯定统计的时间段，暂定为15天；从数据库中随机抽取若干名用户做为分析样本创建分析模型，模型图中假定抽样人数为100人，15天内最高使用量为200最少为15，在横坐标轴依次画出每人的使用量立柱图；而后向右侧画出最高点和最低点的水平引线；而后垂直划线链接水平线，获得上下交点之间的线段，分别在线段的中点和三分点处水平画出“中分线”“上分线”“下分线”。产品
分析方法it
根据立柱图的分布比率肯定哪条线为“多”“少”的分割线；class
- 高柱和低柱比较均衡，则以中分线为分割线；
- 广泛偏高，少许低柱，则以上分线为分割线；
- 广泛偏低，少许高柱，则如下分线为分割线；
优势：统计建模方便快捷；方法
缺点：不能得到准确的宏观数据，仅得到近似的参考数据。im
2、数据区间对比分析模型统计
建模方法数据
假定统计时间段为15天，抽取10000人，分别统计他们的使用量，假定最多使用量为200，最少使用量为0；模型的横坐标为使用量，纵坐标为发送人数；在横坐标上，以10条为量级，从少到多依次画出不一样数量区间的发送人数立柱图，链接主图顶部重点，获得人数波动曲线。img
分析方法
- 波动曲线的顶点和与顶点最近的最低点，即为使用量“多”和“少”的分水岭，链接两点，取中点画垂直线，即获得二分法的临界线，左侧为非活跃用户，右侧为活跃用户。如图示
- 根据柱状图在不一样量级的分布情况，也能够采用多分法细分用户类型，如图示。
3、对比分析模型曲线类型分析
利用“数量区间对比模型”分析，不只能获得分类用户量级标准、人数、和使用量数据，经过分析使用量曲线类型，能够获得产品和运营的宏观印象。如下对四种典型的曲线类型进行分析。
常见状态（产品研发和市场发展的初期）
- 有基本稳定的用户群
- 缺乏优质用户，拔高乏力
- 缺乏高粘度产品（功能）
- 基本功能还行，除了基本功能，别的不爱用
维持状态（市场发展中后期）
- 经过若干时间的经营，产品有必定影响，同时拥有少许fans
- 对初级用户的引导不够，导致中间用户空虚
- 产品自己或有某种缺陷，不为多数人接受，只有少数人突破瓶颈，习惯产品才成长成高级
理想状态（初、中、后期）
- 市场发展势头良好，用户上手快，越用越熟练，越用越喜欢
- 证实产品功能，用户教育俱佳
- 需加大对潜在用户的宣传力度，扩大用户数
严峻状态（初、中、后期）
- 市场发展形势不客观，用户浅尝辄止，流失严重
- 产品存在重大缺陷或基本功能设计实现欠佳，没法留住用户
- 宣传引导力度不够