在当前互联网高速发展的时代，各大企业都在向数据化运营靠拢。除了数据分析师岗位之外，产品、运营或者市场岗位也开始需要数据分析能力。
1、逻辑树分析模型将问题的所有子问题进行层次化，从顶层开始，最初向下延伸。也就是说，把一个已知的问题当作树干，思考这个问题与哪些子问题相关，把相关的问题当作分支，以此类推，找到所有相关的问题，形成一棵逻辑树。
逻辑树使用简单、清晰易掌握，能够保证解决问题的过程足够完整，将问题细化再细化，从而详细分析并得出结论。
逻辑树分析三要素：
1.元素化：将相同的问题归纳为元素
2. 框架：将各种元素组织成一个框架，确保没有重复或遗漏。
3.相关性：框架中的每个元素都保持其必要的相互关系
2、留存分析模型留存分析是指分析用户参与度和粘性的分析模型。它检查有多少最初行为的用户将有后续行为。它是衡量产品对用户价值的重要方法。通过留存分析，可以判断产品留住用户的能力以及不同群体的留存是否能够带来不同的效果。
保留方法：
1、N天留存：指留存天数，即统计第N天后回访的用户。
2、无界留存：指几天内留存，即计算几天内完成回访的用户总数。
3、括号留存：指定观察期，自己划分不同观察期来计算回访用户（例如：第一观察期：第二天；第二观察期：第三天到第五天……）
3. 漏斗分析模型漏斗分析模型是一个线性过程。从始至终，每一个环节都可能导致用户流失。该分析模型能够科学地反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段的情况。它可以根据漏斗从上到下进行分析，找出每个阶段可以改进和优化的点。
漏斗分析的特点：
1、监控各个层级的用户转化，找到最有效的转化路径，找到可优化的缺点，提升用户体验。
2、漏斗分析可以帮助企业更详细地捕捉用户行为，提高转化准确性和效率。
3.漏斗分析可以比较不同级别之间的用户属性，找到每个链接的转化率，然后对异常链接进行有针对性的调整。
4、SWOT分析模型SWOT分析也可称为形势分析。 S 指优势，W 指劣势，O 指机会，T 指威胁。
机遇和威胁是公司发展过程中不断发生的事情。这里它们一般指环境威胁和环境机会。机会是对公司行为有利且有吸引力的领域；威胁是不利发展趋势带来的挑战。需要及时采取战略行动，否则公司在同一领域的地位将会下降。
优劣势是指企业与竞争对手在产品的新颖性、销售渠道的畅通程度、生产流程的复杂程度或者价格的竞争力等方面进行详细比较。
SWOT分析步骤：
1、确认公司当前发展战略
2、确认公司外部环境变化
3、根据企业内部情况确认企业的优势和劣势
4.通过通用矩阵或其他方法进行评估
5. 5W2H分析模型5W2H简单来说就是为什么、什么、谁、何时、何地、如何、多少。这种分析方法提供了全面的分析视角。帮助快速定义问题。
例如：用户购买产品
Why：他为什么买它？
什么：您购买了什么产品？有什么用呢？
Who：用户属于什么群体？学生？白领？
时间：你什么时候买？
哪里：哪里买的？离线还是在线？
How：你是怎么买的？
多少钱：购买该产品花了多少钱？
6、用户分组模型用户分组模型根据用户的行为特征、兴趣爱好等属性，将具有共同属性的用户划分为一个整体。产品上线推广一段时间后，公司获得一定数量的用户后，需要对用户进行分组，这可以帮助公司了解用户，并根据用户的不同特点制定有针对性的优化方案。用户。
用户群体进一步分为：
普通用户分组：分析用户属性和行为特征
预测用户分组：通过机器学习算法预测时间概率
以上是数据分析的几种常见的分析模型。对于新手来说，可以仔细了解一下，结合工作中的实际问题进行分析。但是，不能盲目套用模型。面对不同的情况需要不同的改进。
数据分析的漏斗模型是什么？
1.什么是漏斗模型？
漏斗模型是一种常用的数据分析方法。其适用场景主要是通过一系列用户操作来完成一项任务。同时，还要对任务的最终效果，以及每一步可能出现的问题进行监控和分析。其场景有以下两个本质特征：用户操作环节长、步骤多。在每个步骤中，用户可以放弃或继续最终的用户行为。这种行为的完成情况是产品的核心指标，用来衡量产品的整体效果。漏斗模型的核心思想是从最终目标出发，找出每一步的用户转化或流失情况，用每一步的转化率或流失率指标来监控效果，最终提高用户转化率或减少用户流失。率，从而优化最终指标并实现业务价值。
对业务流程和用户场景理解的广度和深度是正确使用漏斗模型的前提。下面根据互联网产品常用的四种场景，进一步探讨漏斗模型的使用。
2.如何使用漏斗模型？场景案例分析在实际分析漏斗模型时，结合不同的业务场景和产品类型，漏斗模型大致可以分为以下几种： 用户获取模型消费漏斗模型电商漏斗模型功能优化漏斗模型用户获取漏斗模型（ AARRR）：AARRR从整个用户生命周期开始，包括Acquisition用户获取、Activation用户转化、Retention用户留存和活跃度、Revenue用户产生收入、发起和传播Refer。
互联网产品的新用户获取过程非常漫长。从获客成本和用户质量两个核心指标出发，拆解用户获取的每一个环节，观察并优化其核心指标，从而实现低获客成本和高用户质量的业务需求。使用AARRR模型分析用户获取时，需要从宏观和微观两个角度进行分析。宏观分析有助于监控整体业务效果，微观分析有助于识别优化环节，为产品优化提供数据决策依据。
消费漏斗（流量分布图） 消费漏斗一般用于页面结构和内容复杂的业务。从用户内容消费和流量走向的角度，宏观层面回答用户消费了什么内容，微观层面分析对用户消费的影响。问题是什么。
以今日头条APP为例，宏观层面的消费漏斗用来回答用户在使用今日头条时去哪里消费内容（数据为假设）。整体消费漏斗有助于检查产品信息结构是否合理，用户行为趋势是否符合产品设计预期：
电商购买转化漏斗用户产品的购买是一种决策行为。整个用户购买流程是拆分的。从浏览产品到支付订单，至少需要经过以下四个环节。在每个环节中，用户都可能受到各种原因的影响。原因都丢失了。通过分析每一步的转化率，有助于发现问题，提高整体交易成功率：
功能优化漏斗漏斗分析同样适用于产品功能本身的优化。从最终目标出发，拆分业务环节，提取并优化核心指标，从而提高整体功能的转化率。以手机消息推送为例。乍一看，消息推送是一个非常复杂、技术难度非常大的产品功能。但利用漏斗模型，逐层拆解各个环节，可以发现一个完整的消息流程至少需要经过5个步骤。链接，通过观察分析每个链接的转化率，优化每个链接的损耗，从而达到更多用户点击查看消息的产品目标。
