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對于數(shù)據(jù)分析師來說，其實相比于技術知識，更難理解的是業(yè)務知識。開發(fā)過程中會碰到一大堆陌生概念，比如用戶價值分析、波士頓矩陣等，對于零基礎的新人來說，剛開始真的很痛苦。今天就來給大家分享7種常用的業(yè)務數(shù)據(jù)分析模型和方法，希望對大家有所幫助!

1、RFM分析模型

RFM分析模型用來對用戶進行分類，并判斷每類細分用戶的價值。該模型通過客戶的近期購買行為、消費頻率以及消費金額 3 項指標來描述該客戶的價值狀況。通過這三個關鍵指標判斷客戶價值并對客戶進行觀察和分類，針對不同的特征的客戶進行相應的營銷策略。

2、ABC分析法

ABC分類法(Activity Based Classification) ，全稱應為ABC分類庫存控制法。又稱帕累托分析法或主次因分析法 、ABC分析法、分類管理法、物資重點管理法、ABC管理法，平常我們也稱之為“二八法則”。

標準帕累托圖構成

在帕累托的分析圖中，有兩個縱坐標，一個橫坐標，一個柱形圖和一條折線圖，以下圖為例，X軸是按照商城各個品牌銷售額從大到小排序，左側Y軸為各品牌產(chǎn)品的銷售額，右側Y軸為各品牌累計銷售額占總銷售額的百分比。

我們按照0-80%，80%-90%，90%-100%將商品分成ABC 3個類別，然后對于這3個類別的產(chǎn)品做區(qū)別管理，以提高效益。

3、波士頓矩陣分析

波士頓矩陣(BCG矩陣)，又稱市場增長率—相對市場份額矩陣、四象限分析法、產(chǎn)品系列結構管理法等。

BCG矩陣從市場份額、市場增長率兩個維度對產(chǎn)品進行描述，將組織的每個戰(zhàn)略事業(yè)單位(SBUs)標在二維矩陣上，對產(chǎn)品進行分類。確定投資的產(chǎn)品，做出取舍，以使業(yè)務組合達到最佳經(jīng)營成效。

通過業(yè)務的優(yōu)化組合實現(xiàn)企業(yè)的現(xiàn)金流量平衡。波士頓矩陣可用于確定產(chǎn)品最優(yōu)組合、定位產(chǎn)品和制定公司層業(yè)務戰(zhàn)略。

橫縱坐標軸劃分就形成了4種產(chǎn)品：

1)明星類產(chǎn)品：高增長且高市場占有率，發(fā)展前景好，競爭力強，需加大投資以支持其發(fā)展;

2)問題類產(chǎn)品：高增長但低市場占有率，發(fā)展前景好但市場開拓不足，需謹慎投資;

3)現(xiàn)金牛產(chǎn)品：低增長但高市場占有率，成熟市場的領導者，應降低投資，維持市場占有率并延緩衰退;

4)瘦狗類產(chǎn)品：低增長且低市場占有率，利潤率低甚至虧損，應采取撤退戰(zhàn)略。

4、歸因分析

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的興起，業(yè)務的形態(tài)越來越復雜，站內(nèi)歸因(也常被稱作“坑位歸因”)的需求日趨增多。

以自營電商為例：同樣的一個商品，可能會在站內(nèi)多處“坑位”產(chǎn)生曝光，比如：首頁 Banner 的特賣活動頁、商品詳情頁的相關推薦、購物車頁面下方的推薦列表中。運營人員需要知道這些“坑位”對商品最終成單產(chǎn)生的“貢獻”分別是多大，從而指導站內(nèi)的商品運營工作，例如將主推的商品推至成單貢獻度高的坑位中，給予更多的曝光從而帶來更多的轉(zhuǎn)化。

一般來說有4種歸因：首次歸因、末次歸因、線性歸因、位置歸因。

5、購物籃分析

據(jù)說上個世紀九十年代，沃爾瑪超市的管理人‎‎員發(fā)現(xiàn)了一‎‎個奇怪現(xiàn)象，同一個訂單里經(jīng)常會同時出現(xiàn)嬰兒紙尿褲和啤酒，并且購買者大多為父親。有人就進行了分析，發(fā)現(xiàn)從時間上，周末比工作日購買紙尿褲喝啤酒的頻率更多;其次，爸爸們喜歡看體育節(jié)目，而且更愛邊喝啤酒邊看，且美國的體育節(jié)目多在周末扎堆。所以，當周末母親需要給孩子換紙尿褲時，通常會讓正在看球的奶爸去買。奶爸出去買紙尿褲，會順便帶些啤酒回來。

無論這個案例真假，但他帶來的啟發(fā)卻是巨大的，這讓我們意識到可以通過研究用戶消費數(shù)據(jù)，將兩種看上去完全沒關系的產(chǎn)品關聯(lián)在一起，這就叫做商品關聯(lián)分析法，也叫作“購物籃分析”。

6、AARRR用戶運營分析

AARRR模型的實質(zhì)是一個用戶生命周期模型，關注用戶獲取(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、收入(Revenue)和自傳播(Refer)這五個方面，描述了用戶從了解一個產(chǎn)品或服務到成為忠實用戶的整個過程，對應于產(chǎn)品生命周期中的五個階段。

7、用戶畫像分析

用戶畫像分析(User Profiling Analysis)是一種市場研究技術，它通過收集和分析用戶的各種數(shù)據(jù)來創(chuàng)建用戶的詳細描述，這些描述通常包括用戶的行為、偏好、心理特征、生活方式等。用戶畫像的目的是為了更好地理解目標客戶群體，以便為他們提供更加個性化的產(chǎn)品和服務，提高營銷效率和客戶滿意度。用戶畫像分析用一句話來總結就是：用戶信息標簽化。

未來數(shù)據(jù)分析人才需求量高

對于所有有志于做數(shù)據(jù)分析師、商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)治理的小伙伴，一定要加快提升自己。世界經(jīng)濟論壇發(fā)布的《2023年未來就業(yè)報告》對未來五年就業(yè)市場進行深入分析，報告預測未來5年內(nèi)增長最快的十大崗位，就包括了數(shù)據(jù)分析師和科學家以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型專業(yè)人員。

強烈建議重視CDA數(shù)據(jù)分析師證書，CDA數(shù)據(jù)分析師一級考試涉及的多個業(yè)務分析模型，這些模型在實戰(zhàn)中超有用。尤其是想進入電網(wǎng)、銀行、電信、煙草行業(yè)的小伙伴們，盡量考過CDA數(shù)據(jù)分析師二級，因為這些單位幾乎都會在招聘中說明CDA數(shù)據(jù)分析師優(yōu)先。

近年來CDA數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)為招行、華為、長安、蘇寧等近百家機構提供了專業(yè)的內(nèi)訓服務。通過這些課程培訓，企業(yè)員工能夠掌握數(shù)據(jù)分析的技能，更好地理解和利用大數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策能力，支持企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和業(yè)務發(fā)展。

抓住機遇，狠狠提升自己

隨著企業(yè)對數(shù)據(jù)的依賴程度加深，掌握數(shù)據(jù)分析技能成為了許多求職者的目標。獲得CDA(Certified Data Analyst)認證，不僅能夠提升個人的職業(yè)技能，還能在競爭激烈的就業(yè)市場中脫穎而出，掃碼CDA認證小程序，獲取更多資料。

自 2013 年以來，CDA 認證獲得了廣泛的認可，是部分政企項目招標要求的加分資格;是部分企業(yè)員工晉升加薪的重要參考;是部分企業(yè)招聘時崗位描述里的優(yōu)先考慮目標，是主流招聘平臺優(yōu)秀人才的資質(zhì)佐證;很多企業(yè)在招聘中明確注明：CDA數(shù)據(jù)分析師持證人優(yōu)先。

CDA持證人薪資數(shù)據(jù)普遍偏高

CDA認證對于數(shù)據(jù)分析師的薪資提升有顯著影響。根據(jù)《2020年CDA持證人報告》，持證人普遍薪資高于非持證人，在企業(yè)中獲得晉升的機會也更多。具體來說，CDA Level I等級證書主要面向業(yè)務數(shù)據(jù)分析，與之匹配的崗位為數(shù)據(jù)維護崗、數(shù)據(jù)分析師崗等。通過比對持證人和招聘市場上相應崗位薪資，發(fā)現(xiàn)持證人群的工資均高于非持證人群。

在不同等級的CDA認證中，薪資水平也有所不同。CDA Level I的薪資范圍大約在9-15k(具體看城市崗位)，而CDA Level II的薪資范圍在15-25k(具體看城市崗位)，對于更高級別的CDA Level III，薪資年薪一般30w及以上(具體看城市崗位)。

此外，一位通過CDA考試的持證人分享了自己的經(jīng)歷，提到在考取CDA證書后，成功獲得了大廠的offer，薪資直接翻了近一倍，從8K增長到13K。 這表明CDA認證不僅提升了專業(yè)技能，也成為薪資增長的一個重要因素。

在招聘市場上，數(shù)據(jù)分析師的薪資普遍在1w-3w左右，而持有CDA證書的數(shù)據(jù)分析師的薪資待遇可能會更高。因此，CDA認證對于數(shù)據(jù)分析師來說是一個提升自己專業(yè)技能和市場競爭力的有效途徑，有助于在職場上獲得更多的發(fā)展機會和更高的薪資待遇。