數據分析常用建模方法(數據建模的分析方法)
1.數據建模的分析方法有哪些
從目前的數據庫及數據倉庫建模方法來(lái)說(shuō)，主要分為四類(lèi)。
第一類(lèi)是大家最為熟悉的關(guān)系數據庫的三范式建模，通常我們將三范式建模方法用于建立各種操作型數據庫系統。
第二類(lèi)是Inmon提倡的三范式數據倉庫建模，它和操作型數據庫系統的三范式建模在側重點(diǎn)上有些不同。Inmon的數據倉庫建模方法分為三層，第一層是實(shí)體關(guān)系層，也即企業(yè)的業(yè)務(wù)數據模型層，在這一層上和企業(yè)的操作型數據庫系統建模方法是相同的；第二層是數據項集層，在這一層的建模方法根據數據的產(chǎn)生頻率及訪(fǎng)問(wèn)頻率等因素與企業(yè)的操作型數據庫系統的建模方法產(chǎn)生了不同；第三層物理層是第二層的具體實(shí)現。
第三類(lèi)是Kimball提倡的數據倉庫的維度建模，我們一般也稱(chēng)之為星型結構建模，有時(shí)也加入一些雪花模型在里面。維度建模是一種面向用戶(hù)需求的、容易理解的、訪(fǎng)問(wèn)效率高的建模方法，也是筆者比較喜歡的一種建模方式。
第四類(lèi)是更為靈活的一種建模方式，通常用于后臺的數據準備區，建模的方式不拘一格，以能滿(mǎn)足需要為目的，建好的表不對用戶(hù)提供接口，多為臨時(shí)表。
下面簡(jiǎn)單談?wù)劦谒念?lèi)建模方法的一些的經(jīng)驗。
數據準備區有一個(gè)最大的特點(diǎn)，就是不會(huì )直接面對用戶(hù)，所以對數據準備區中的表進(jìn)行操作的人只有ETL工程師。ETL工程師可以自己來(lái)決定表中數據的范圍和數據的生命周期。下面舉兩個(gè)例子：
1）數據范圍小的臨時(shí)表
當需要整合或清洗的數據量過(guò)大時(shí)，我們可以建立同樣結構的臨時(shí)表，在臨時(shí)表中只保留我們需要處理的部分數據。這樣，不論是更新還是對表中某些項的計算都會(huì )效率提高很多。處理好的數據發(fā)送入準備加載到數據倉庫中的表中，最后一次性加載入數據倉庫。
2）帶有冗余字段的臨時(shí)表
由于數據準備區中的表只有自己使用，所以建立冗余字段可以起到很好的作用而不用承擔風(fēng)險。
舉例來(lái)說(shuō)，筆者在項目中曾遇到這樣的需求，客戶(hù)表{客戶(hù)ID，客戶(hù)凈扣值}，債項表{債項ID，客戶(hù)ID，債項余額，債項凈扣值}，即客戶(hù)和債項是一對多的關(guān)系。其中，客戶(hù)凈扣值和債項余額已知，需要計算債項凈扣值。計算的規則是按債項余額的比例分配客戶(hù)的凈扣值。這時(shí)，我們可以給兩個(gè)表增加幾個(gè)冗余字段，如客戶(hù)表{客戶(hù)ID，客戶(hù)凈扣值，客戶(hù)余額}，債項表{債項ID，客戶(hù)ID，債項余額，債項凈扣值，客戶(hù)余額，客戶(hù)凈扣值}。這樣通過(guò)三條SQL就可以直接完成整個(gè)計算過(guò)程。將債項余額匯總到客戶(hù)余額，將客戶(hù)余額和客戶(hù)凈扣值冗余到債項表中，在債項表中通過(guò)（債項余額*客戶(hù)凈扣值/客戶(hù)余額）公式即可直接計算處債項凈扣值。
另外還有很多大家可以發(fā)揮的建表方式，如不需要主鍵的臨時(shí)表等等。總結來(lái)說(shuō)，正因為數據準備區是不對用戶(hù)提供接口的，所以我們一定要利用好這一點(diǎn)，以給我們的數據處理工作帶來(lái)最大的便利為目的來(lái)進(jìn)行數據準備區的表設計。
2.常用的數據分析方法有哪些
一、掌握基礎、更新知識。
基本技術(shù)怎么強調都不過(guò)分。這里的術(shù)更多是（計算機、統計知識）， 多年做數據分析、數據挖掘的經(jīng)歷來(lái)看、以及業(yè)界朋友的交流來(lái)看，這點(diǎn)大家深有感觸的。
數據庫查詢(xún)—SQL 數據分析師在計算機的層面的技能要求較低，主要是會(huì )SQL，因為這里解決一個(gè)數據提取的問(wèn)題。有機會(huì )可以去逛逛一些專(zhuān)業(yè)的數據論壇，學(xué)習一些SQL技巧、新的函數，對你工作效率的提高是很有幫助的。
統計知識與數據挖掘 你要掌握基礎的、成熟的數據建模方法、數據挖掘方法。例如：多元統計：回歸分析、因子分析、離散等，數據挖掘中的：決策樹(shù)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。
但是還是應該關(guān)注一些博客、論壇中大家對于最新方法的介紹，或者是對老方法的新運用，不斷更新自己知識，才能跟上時(shí)代，也許你工作中根本不會(huì )用到，但是未來(lái)呢？行業(yè)知識 如果數據不結合具體的行業(yè)、業(yè)務(wù)知識，數據就是一堆數字，不代表任何東西。是冷冰冰，是不會(huì )產(chǎn)生任何價(jià)值的，數據驅動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)、提高科學(xué)決策一切都是空的。
一名數據分析師，一定要對所在行業(yè)知識、業(yè)務(wù)知識有深入的了解。例如：看到某個(gè)數據，你首先必須要知道，這個(gè)數據的統計口徑是什么？是如何取出來(lái)的？這個(gè)數據在這個(gè)行業(yè)， 在相應的業(yè)務(wù)是在哪個(gè)環(huán)節是產(chǎn)生的？數值的代表業(yè)務(wù)發(fā)生了什么（背景是什么）？對于A(yíng)部門(mén)來(lái)說(shuō)，本月新會(huì )員有10萬(wàn)，10萬(wàn)好還是不好呢？先問(wèn)問(wèn)上面的這個(gè)問(wèn)題：對于A(yíng)部門(mén)，1、新會(huì )員的統計口徑是什么。
第一次在使用A部門(mén)的產(chǎn)品的會(huì )員？還是在站在公司角度上說(shuō)，第一次在公司發(fā)展業(yè)務(wù)接觸的會(huì )員？2、是如何統計出來(lái)的。A：時(shí)間；是通過(guò)創(chuàng )建時(shí)間，還是業(yè)務(wù)完成時(shí)間。
B：業(yè)務(wù)場(chǎng)景。是只要與業(yè)務(wù)發(fā)接觸，例如下了單，還是要業(yè)務(wù)完成后，到成功支付。
3、這個(gè)數據是在哪個(gè)環(huán)節統計出來(lái)。在注冊環(huán)節，在下單環(huán)節，在成功支付環(huán)節。
4、這個(gè)數據代表著(zhù)什么。10萬(wàn)高嗎？與歷史相同比較？是否做了營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)？這個(gè)行業(yè)處理行業(yè)生命同期哪個(gè)階段？在前面二點(diǎn)，更多要求你能按業(yè)務(wù)邏輯，來(lái)進(jìn)行數據的提取（更多是寫(xiě)SQL代碼從數據庫取出數據）。
后面二點(diǎn)，更重要是對業(yè)務(wù)了解，更行業(yè)知識了解，你才能進(jìn)行相應的數據解讀，才能讓數據產(chǎn)生真正的價(jià)值，不是嗎？對于新進(jìn)入數據行業(yè)或者剛進(jìn)入數據行業(yè)的朋友來(lái)說(shuō)：行業(yè)知識都重要，也許你看到很多的數據行業(yè)的同仁，在微博或者寫(xiě)文章說(shuō)，數據分析思想、行業(yè)知識、業(yè)務(wù)知識很重要。我非常同意。
因為作為數據分析師，在發(fā)表任何觀(guān)點(diǎn)的時(shí)候，都不要忘記你居于的背景是什么？但大家一定不要忘記了一些基本的技術(shù)，不要把基礎去忘記了，如果一名數據分析師不會(huì )寫(xiě)SQL，那麻煩就大了。哈哈。
你只有把數據先取對了，才能正確的分析，否則一切都是錯誤了，甚至會(huì )導致致命的結論。
新同學(xué)，還是好好花時(shí)間把基礎技能學(xué)好。因為基礎技能你可以在短期內快速提高，但是在行業(yè)、業(yè)務(wù)知識的是一點(diǎn)一滴的積累起來(lái)的，有時(shí)候是急不來(lái)的，這更需要花時(shí)間慢慢去沉淀下來(lái)。
不要過(guò)于追求很高級、高深的統計方法，我提倡有空還是要多去學(xué)習基本的統計學(xué)知識，從而提高工作效率，達到事半功倍。以我經(jīng)驗來(lái)說(shuō)，我負責任告訴新進(jìn)的同學(xué)，永遠不要忘記基本知識、基本技能的學(xué)習。
二、要有三心。1、細心。
2、耐心。3、靜心。
數據分析師其實(shí)是一個(gè)細活，特別是在前文提到的例子中的前面二點(diǎn)。而且在數據分析過(guò)程中，是一個(gè)不斷循環(huán)迭代的過(guò)程，所以一定在耐心，不怕麻煩，能靜下心來(lái)不斷去修改自己的分析思路。
三、形成自己結構化的思維。數據分析師一定要嚴謹。
而嚴謹一定要很強的結構化思維，如何提高結構化思維，也許只需要工作隊中不斷的實(shí)踐。但是我推薦你用mindmanagement，首先把你的整個(gè)思路整理出來(lái)，然后根據分析不斷深入、得到的信息不斷增加的情況下去完善你的結構，慢慢你會(huì )形成一套自己的思想。
當然有空的時(shí)候去看看《麥肯錫思維》、結構化邏輯思維訓練的書(shū)也不錯。在我以為多看看你身邊更資深同事的報告，多問(wèn)問(wèn)他們是怎么去考慮這個(gè)問(wèn)題的，別人的思想是怎么樣的？他是怎么構建整個(gè)分析體系的。
四、業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識。當你掌握好前面的基本知識和一些技巧性東西的時(shí)候，你應該在業(yè)務(wù)、行業(yè)、商業(yè)知識的學(xué)習與積累上了。
這個(gè)放在最后，不是不重要，而且非常重要，如果前面三點(diǎn)是決定你能否進(jìn)入這個(gè)行業(yè)，那么這則是你進(jìn)入這個(gè)行業(yè)后，能否成功的最根本的因素。 數據與具體行業(yè)知識的關(guān)系，比作池塘中魚(yú)與水的關(guān)系一點(diǎn)都不過(guò)分，數據（魚(yú)）離開(kāi)了行業(yè)、業(yè)務(wù)背景（水）是死的，是不可能是“活”。
而沒(méi)有“魚(yú)”的水，更像是“死”水，你去根本不知道看什么（方向在哪）。如何提高業(yè)務(wù)知識，特別是沒(méi)有相關(guān)背景的同學(xué)。
很簡(jiǎn)單，我總結了幾點(diǎn)：1、多向業(yè)務(wù)部門(mén)的同事請教，多溝通。多向他們請教，數據分析師與業(yè)務(wù)部門(mén)沒(méi)有利益沖突，而更向是共生體，所以如果你態(tài)度好，相信業(yè)務(wù)部門(mén)的同事也很愿意把他們知道的告訴你。
2、永遠不要忘記了google大神，定制一些行業(yè)的關(guān)鍵字，每天都先看看定制的郵件。3、每天有空去瀏。
3.數據分析方法5種,數據分析有什么方法
借助工具，未至科技魔方是一款大數據模型平臺，是一款基于服務(wù)總線(xiàn)與分布式云計算兩大技術(shù)架構的一款數據分析、挖掘的工具平臺，其采用分布式文件系統對數據進(jìn)行存儲，支持海量數據的處理。
采用多種的數據采集技術(shù)，支持結構化數據及非結構化數據的采集。通過(guò)圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。
通過(guò)第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺中去。數據分析研判平臺就是海量信息的采集，數據模型的搭建，數據的挖掘、分析最后形成知識服務(wù)于實(shí)戰、服務(wù)于決策的過(guò)程，平臺主要包括數據采集部分，模型配置部分，模型執行部分及成果展示部分等。
4.數據分析方法有哪些
一、描述性統計
描述性統計是一類(lèi)統計方法的匯總，揭示了數據分布特性。它主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析、數據的分布以及一些基本的統計圖形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。
2、正態(tài)性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數據分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動(dòng)差法。
二、回歸分析
回歸分析是應用極其廣泛的數據分析方法之一。它基于觀(guān)測數據建立變量間適當的依賴(lài)關(guān)系，以分析數據內在規律。
1. 一元線(xiàn)性分析
只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
2. 多元線(xiàn)性回歸分析
使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。
3.Logistic回歸分析
線(xiàn)性回歸模型要求因變量是連續的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線(xiàn)性關(guān)系，而Logistic回歸模型對因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。
4. 其他回歸方法：非線(xiàn)性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等。
三、方差分析
使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。
1. 單因素方差分析：一項試驗只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應變量的關(guān)系。
2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系
3. 多因素無(wú)交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系
4. 協(xié)方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機因素，降低了分析結果的準確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對修正后的主效應進(jìn)行方差分析，是將線(xiàn)性回歸與方差分析結合起來(lái)的一種分析方法。
四、假設檢驗
1. 參數檢驗
參數檢驗是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對一些主要的參數（如均值、百分數、方差、相關(guān)系數等）進(jìn)行的檢驗 。
2. 非參數檢驗
非參數檢驗則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對總體參數，而是針對總體的某些一般性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗。
適用情況：順序類(lèi)型的數據資料，這類(lèi)數據的分布形態(tài)一般是未知的。
1）雖然是連續數據，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；
2）總體分布雖然正態(tài)，數據也是連續類(lèi)型，但樣本容量極小，如10以下；
主要方法包括：卡方檢驗、秩和檢驗、二項檢驗、游程檢驗、K-量檢驗等。
5.常用的數據分析方法有什么
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常用數據分析方法有那些
文章來(lái)源：ECP數據分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數據分析（關(guān)注：554）
標簽：本文包括：
常用數據分析方法：聚類(lèi)分析、因子分析、相關(guān)分析、對應分析、回歸分析、方差分析；
問(wèn)卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數分析、結構方程模型分析（structural equations modeling）。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。
數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數據分析方法：
1、聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）
聚類(lèi)分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類(lèi)似的對象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程。聚類(lèi)是將數據分類(lèi)到不同的類(lèi)或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類(lèi)分析是一種探索性的分析，在分類(lèi)的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類(lèi)的標準，聚類(lèi)分析能夠從樣本數據出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類(lèi)。聚類(lèi)分析所使用方法的不同，常常會(huì )得到不同的結論。不同研究者對于同一組數據進(jìn)行聚類(lèi)分析，所得到的聚類(lèi)數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術(shù)。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯(lián)系，減少決策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP
6.數據分析中有哪些常見(jiàn)的數據模型
要進(jìn)行一次完整的數據分析，首先要明確數據分析思路，如從那幾個(gè)方面開(kāi)展數據分析，各方面都包含什么內容或指標。
是分析框架，給出分析工作的宏觀(guān)框架，根據框架中包含的內容，再運用具體的分析方法進(jìn)行分析。 數據分析方法論的作用：理順?lè )治鏊悸罚_保數據分析結構體系化把問(wèn)題分解成相關(guān)聯(lián)的部分，并顯示他們的關(guān)系為后續數據分析的開(kāi)展指引方向確保分析結果的有效性和正確性五大數據分析模型1.PEST分析模型政治環(huán)境：包括一個(gè)國家的社會(huì )制度，執政黨性質(zhì)，政府的方針、政策、法令等。
不同的政治環(huán)境對行業(yè)發(fā)展有不同的影響。 關(guān)鍵指標政治體制，經(jīng)濟體制，財政政策，稅收政策，產(chǎn)業(yè)政策，投資政策，專(zhuān)利數量，國防開(kāi)支水平，政府補貼水平，民眾對政治的參與度。
經(jīng)濟環(huán)境：宏觀(guān)和微觀(guān)兩個(gè)方面。宏觀(guān)：一個(gè)國家國民收入，國民生產(chǎn)總值以及變化情況，以通過(guò)這些指標反應國民經(jīng)濟發(fā)展水平和發(fā)展速度。
微觀(guān)：企業(yè)所在地區的消費者收入水平、消費偏好、儲蓄情況、就業(yè)程度等因素，這些因素決定著(zhù)企業(yè)目前以及未來(lái)的市場(chǎng)大小。 關(guān)鍵指標GDP及增長(cháng)率、進(jìn)出口總額及增長(cháng)率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價(jià)格指數、居民可支配收入、失業(yè)率、勞動(dòng)生產(chǎn)率等。
社會(huì )環(huán)境：包括一個(gè)國家或地區的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、風(fēng)俗習慣、審美觀(guān)點(diǎn)、價(jià)值觀(guān)等。文化水平營(yíng)銷(xiāo)居民的需求層次，宗教信仰和風(fēng)俗習慣會(huì )禁止或抵制某些活動(dòng)的進(jìn)行，價(jià)值觀(guān)會(huì )影響居民對組織目標和組織活動(dòng)存在本身的認可，審美觀(guān)點(diǎn)則會(huì )影響人們對組織活動(dòng)內容、活動(dòng)方式以及活動(dòng)成果的態(tài)度。
關(guān)鍵指標人口規模、性別比例、年齡結構、出生率、死亡率、種族結構、婦女生育率、生活方式、購買(mǎi)習慣、教育狀況、城市特點(diǎn)、宗教信仰狀況等因素。技術(shù)環(huán)境：企業(yè)所處領(lǐng)域直接相關(guān)的技術(shù)手段發(fā)展變化，國家隊科技開(kāi)發(fā)的投資和支持重點(diǎn)，該領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展動(dòng)態(tài)和研究開(kāi)發(fā)費用總額，技術(shù)轉移和技術(shù)商品化速度，專(zhuān)利及其保護情況。
關(guān)鍵指標新技術(shù)的發(fā)明和進(jìn)展、折舊和報廢速度、技術(shù)更新速度、技術(shù)傳播速度、技術(shù)商品化速度、國家重點(diǎn)支持項目、國家投入的研發(fā)費用、專(zhuān)利個(gè)數、專(zhuān)利保護情況。2.5W2H模型5W2H分析法主要針對5個(gè)W以及2個(gè)H提出的7個(gè)關(guān)鍵詞進(jìn)行數據指標的選取，根據選取的數據進(jìn)行分析3.邏輯樹(shù)分析模型將問(wèn)題的所有子問(wèn)題分層羅列，從最高層開(kāi)始，并逐步向下擴展。
把一個(gè)已知問(wèn)題當作樹(shù)干，考慮這個(gè)問(wèn)題和哪些問(wèn)題有關(guān)，將相關(guān)的問(wèn)題作為樹(shù)枝加入到樹(shù)干，一次類(lèi)推，就會(huì )將問(wèn)題擴展成一個(gè)問(wèn)題樹(shù)。邏輯樹(shù)能保證解決問(wèn)題的過(guò)程完整性，將工作細化成便于操作的具體任務(wù)，確定各部分優(yōu)先順序，明確責任到個(gè)人。
邏輯樹(shù)分析法三原則：要素化：把相同問(wèn)題總結歸納成要素框架化：將各個(gè)要素組成框架，遵守不重不漏原則關(guān)聯(lián)化：框架內的各要素保持必要的相互關(guān)系，簡(jiǎn)單而不孤立4.4P營(yíng)銷(xiāo)理論模型產(chǎn)品：能提供給市場(chǎng)，被人們使用和消費并滿(mǎn)足人們某種需求的任何東西，包括有形產(chǎn)品、服務(wù)、人員、組織、觀(guān)念和它們的組合。價(jià)格：購買(mǎi)產(chǎn)品時(shí)的價(jià)格，包括基本價(jià)格、折扣價(jià)格、支付期限等。
影響價(jià)格的主要因素有需求、成本和競爭。渠道：產(chǎn)品從生產(chǎn)企業(yè)流轉到用戶(hù)手上全過(guò)程所經(jīng)歷的各個(gè)環(huán)節。
促銷(xiāo)：企業(yè)通過(guò)銷(xiāo)售行為的改變來(lái)激勵用戶(hù)消費，以短期的行為促進(jìn)消費的增長(cháng)，吸引其他品牌用戶(hù)或導致提錢(qián)消費來(lái)促進(jìn)銷(xiāo)售增長(cháng)。5.用戶(hù)行為模型用戶(hù)行為指用戶(hù)為獲取、使用產(chǎn)品或服務(wù)才去的各種行動(dòng)，首先要認知熟悉，然后試用，再決定是否繼續消費使用，最后成為產(chǎn)品或服務(wù)的忠實(shí)用戶(hù)。
行為軌跡：認知->熟悉->試用->使用->忠誠最后五大數據分析模型的應用場(chǎng)景根據數據分析所選取的指標不同也有所區別。PEST分析模型主要針對宏觀(guān)市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行分析，從政治、經(jīng)濟、社會(huì )以及技術(shù)四個(gè)維度對產(chǎn)品或服務(wù)是否適合進(jìn)入市場(chǎng)進(jìn)行數據化的分析，最終得到結論，輔助判斷產(chǎn)品或服務(wù)是否滿(mǎn)足大環(huán)境。
5W2H分析模型的應用場(chǎng)景較廣，可用于對用戶(hù)行為進(jìn)行分析以及產(chǎn)品業(yè)務(wù)分析。邏輯樹(shù)分析模型主要針對已知問(wèn)題進(jìn)行分析，通過(guò)對已知問(wèn)題的細化分析，通過(guò)分析結論找到問(wèn)題的最優(yōu)解決方案。
4P營(yíng)銷(xiāo)理論模型主要用于公司或其中某一個(gè)產(chǎn)品線(xiàn)的整體運營(yíng)情況分析，通過(guò)分析結論，輔助決策近期運營(yíng)計劃與方案。用戶(hù)行為分析模型應用場(chǎng)景比較單一，完全針對用戶(hù)的行為進(jìn)行研究分析。
當然，模型只是前人總結出的方式方法，對于我們實(shí)際工作中解決問(wèn)題有引導作用，但是不可否認，具體問(wèn)題還要具體分析，針對不同的情況需要進(jìn)行不同的改進(jìn)。
7.大數據分析的常用方法有哪些
總的分兩種：
1 列表法
將實(shí)驗數據按一定規律用列表方式表達出來(lái)是記錄和處理實(shí)驗數據最常用的方法。表格的設計要求對應關(guān)系清楚、簡(jiǎn)單明了、有利于發(fā)現相關(guān)量之間的物理關(guān)系；此外還要求在標題欄中注明物理量名稱(chēng)、符號、數量級和單位等；根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。最后還要求寫(xiě)明表格名稱(chēng)、主要測量?jì)x器的型號、量程和準確度等級、有關(guān)環(huán)境條件參數如溫度、濕度等。
2 作圖法
作圖法可以最醒目地表達物理量間的變化關(guān)系。從圖線(xiàn)上還可以簡(jiǎn)便求出實(shí)驗需要的某些結果（如直線(xiàn)的斜率和截距值等），讀出沒(méi)有進(jìn)行觀(guān)測的對應點(diǎn)（內插法），或在一定條件下從圖線(xiàn)的延伸部分讀到測量范圍以外的對應點(diǎn)（外推法）。此外，還可以把某些復雜的函數關(guān)系，通過(guò)一定的變換用直線(xiàn)圖表示出來(lái)。例如半導體熱敏電阻的電阻與溫度關(guān)系為，取對數后得到，若用半對數坐標紙，以lgR為縱軸，以1/T為橫軸畫(huà)圖，則為一條直線(xiàn)。
8.數學(xué)建模主要有哪些分析方法
2常用的建模方法（I）初等數學(xué)法。
主要用于一些靜態(tài)、線(xiàn)性、確定性的模型。例如，席位分配問(wèn)題，學(xué)生成績(jì)的比較，一些簡(jiǎn)單的傳染病靜態(tài)模型。
（2）數據分析法。從大量的觀(guān)測數據中，利用統計方法建立數學(xué)模型，常見(jiàn)的有：回歸分析法，時(shí)序分析法。
（3）仿真和其他方法。主要有計算機模擬（是一種統計估計方法，等效于抽樣試驗，可以離散系統模擬和連續系統模擬），因子試驗法（主要是在系統上做局部試驗，根據試驗結果進(jìn)行不斷分析修改，求得所需模型結構），人工現實(shí)法（基于對系統的了解和所要達到的目標，人為地組成一個(gè)系統）。
（4）層次分析法。主要用于有關(guān)經(jīng)濟計劃和管理、能源決策和分配、行為科學(xué)、軍事科學(xué)、軍事指揮、運輸、農業(yè)、教育、人才、醫療、環(huán)境等領(lǐng)域，以便進(jìn)行決策、評價(jià)、分析、預測等。
該方法關(guān)鍵的一步是建立層次結構模型。
