对于数据分析师来说，其实相比于技术知识，更难理解的是业务知识。开发过程中会碰到一大堆陌生概念，比如用户价值分析、波士顿矩阵等，对于零基础的新人来说，刚开始真的很痛苦。今天就来给大家分享7种常用的业务数据分析模型和方法，希望对大家有所帮助！
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RFM分析模型
RFM分析模型用来对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。该模型通过客户的近期购买行为、消费频率以及消费金额 3 项指标来描述该客户的价值状况。通过这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
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ABC分析法
ABC分类法(Activity Based Classification) ，全称应为ABC分类库存控制法。又称帕累托分析法或主次因分析法 、ABC分析法、分类管理法、物资重点管理法、ABC管理法，平常我们也称之为“二八法则”。
标准帕累托图构成
在帕累托的分析图中，有两个纵坐标，一个横坐标，一个柱形图和一条折线图，以下图为例，X轴是按照商城各个品牌销售额从大到小排序，左侧Y轴为各品牌产品的销售额，右侧Y轴为各品牌累计销售额占总销售额的百分比。
我们按照0-80%，80%-90%，90%-100%将商品分成ABC 3个类别，然后对于这3个类别的产品做区别管理，以提高效益。
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波士顿矩阵分析
波士顿矩阵（BCG矩阵），又称市场增长率—相对市场份额矩阵、四象限分析法、产品系列结构管理法等。
BCG矩阵从市场份额、市场增长率两个维度对产品进行描述，将组织的每个战略事业单位（SBUs）标在二维矩阵上，对产品进行分类。确定投资的产品，做出取舍，以使业务组合达到最佳经营成效。
通过业务的优化组合实现企业的现金流量平衡。波士顿矩阵可用于确定产品最优组合、定位产品和制定公司层业务战略。
横纵坐标轴划分就形成了4种产品：
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归因分析
随着移动互联网的兴起，业务的形态越来越复杂，站内归因（也常被称作“坑位归因”）的需求日趋增多。
以自营电商为例：同样的一个商品，可能会在站内多处“坑位”产生曝光，比如：首页 Banner 的特卖活动页、商品详情页的相关推荐、购物车页面下方的推荐列表中。运营人员需要知道这些“坑位”对商品最终成单产生的“贡献”分别是多大，从而指导站内的商品运营工作，例如将主推的商品推至成单贡献度高的坑位中，给予更多的曝光从而带来更多的转化。
一般来说有4种归因：首次归因、末次归因、线性归因、位置归因。
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购物篮分析
据说上个世纪九十年代，沃尔玛超市的管理人员发现了一个奇怪现象，同一个订单里经常会同时出现婴儿纸尿裤和啤酒，并且购买者大多为父亲。有人就进行了分析，发现从时间上，周末比工作日购买纸尿裤喝啤酒的频率更多；其次，爸爸们喜欢看体育节目，而且更爱边喝啤酒边看，且美国的体育节目多在周末扎堆。所以，当周末母亲需要给孩子换纸尿裤时，通常会让正在看球的奶爸去买。奶爸出去买纸尿裤，会顺便带些啤酒回来。
无论这个案例真假，但他带来的启发却是巨大的，这让我们意识到可以通过研究用户消费数据，将两种看上去完全没关系的产品关联在一起，这就叫做商品关联分析法，也叫作“购物篮分析”。
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AARRR用户运营分析
AARRR模型的实质是一个用户生命周期模型，关注用户获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）和自传播（Refer）这五个方面，描述了用户从了解一个产品或服务到成为忠实用户的整个过程，对应于产品生命周期中的五个阶段。
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用户画像分析
用户画像分析（User Profiling Analysis）是一种市场研究技术，它通过收集和分析用户的各种数据来创建用户的详细描述，这些描述通常包括用户的行为、偏好、心理特征、生活方式等。用户画像的目的是为了更好地理解目标客户群体，以便为他们提供更加个性化的产品和服务，提高营销效率和客户满意度。用户画像分析用一句话来总结就是：用户信息标签化。
