分析方法常用方法有樹

❶ 常用的系統安全分析方法有( )等。

A,C
答案解析：
系統安全分析方法是應用系統安全工程評價方法中的某些方法進行危險、有害因素的辨識。系統安全分析方法常用於復雜、沒有事故經驗的新開發系統。常用的系統安全分析方法有事件樹、事故樹等。

❷ 物質分析的方法通常有

四、工業分析方法
1、按照方法原理：
化學分析法：以物質的化學反應為基礎的分析方法稱為化學分析法。化學分析歷史悠久，是分析化學的基礎，所以又稱為經典化學分析法。主要的化學分析方法有兩種：
(1)重量分析法；
(2)滴定分析法(容量分析法)。
物理和物理化學分析法：以物質的物理和物理化學性質為基礎的分析方法。
由於這類方法都需要較特殊的儀器，故一般又稱為儀器分析法。儀器分析法有光學分析法、電化學分析法、色譜分析法、質譜分析法和放射化學分析法等。在鋼鐵冶金分析中常用的儀器分析(1)分光光度法(比色法)；(2)原子吸收分光光度法：(3)發射光譜分析；(4)x射線熒光光譜分析。
2、按照分析任務：
定性分析：定性分析的任務是鑒定物質是由哪些元素或化合物所組成的
定量分析：定量分析的任務則是測定物質中有關組成的含量。鋼鐵冶金實驗中最常用的是定量分析。結構分析：
表面分析：對固體表面或界面上只有幾個原子層厚的薄層進行組分、結構和能態等分析的材料物理試驗。也是一種利用分析手段，揭示材料及其製品的表面形貌、成分、結構或狀態的技術。主要在機械工業中主要用於金屬材料的氧化、腐蝕、摩擦、磨損和潤滑特性等的研究和合金元素及雜質元素的擴散或偏析、表面處理工藝及復合材料的粘結性等問題的研究。
形態分析是研究結構或形狀的。
3、按照分析對象:無機分析、有機分析
4、按照試劑用量
常量分析，半微量分析和微量分析
根據試樣的用量及操作方法不同，可分為常量、半微量和微量分析。各種分析操作時的試樣用量如表7—l所示。在無機定性化學分析中，一般採用半微量操作法，而在經典定量化學分析中，一般採用常量操作法。
另外，根據被測組分的質量分數，通常又粗略分為常量(大於1％)、微量(0．01％~1％)和痕量(小於0．01％)成分的分析。
5、按照分析要求：
例行分析和仲裁分析
例行分析是指一般化驗室日常生產中的分析，又叫常規分析
仲裁分析是不同單位對分析結果有爭議時，要求有關單位用指定的方法進行准確的分析，以判斷分析結果的准確性。在仲裁分析時，准確度是主要矛盾。
6、按照分析時間及所起作用
快速分析：快速分析是例行分析的一種，主要用於生產過程的控制。例如煉鋼廠的爐前快速分析，要求在盡量短的時間內報出結果，分析誤差一般允許較大。
標准分析：
7、分析測試程序：
離線分析;
在線分析
SiC粉體在硫酸鋁-硫酸鈉復合熔鹽中反應轉化
的研究

❸ 財務分析常用的方法有哪些

常用的財務分析方法主要包括趨勢分析法、比率分析法、因素分析法。趨勢分析法又稱水平分析法，是將兩期或連續數期財務報告中相同指標進行對比，確定其增減變動的方向、數額和幅度，以說明企業財務狀況和經營成果的變動趨勢的一種方法。
拓展資料：
財務分析是以會計核算和報表資料及其他相關資料為依據，採用一系列專門的分析技術和方法，對企業等經濟組織過去和現在有關籌資活動、投資活動、經營活動、分配活動的盈利能力、營運能力、償債能力和增長能力狀況等進行分析與評價的經濟管理活動。它是為企業的投資者、債權人、經營者及其他關心企業的組織或個人了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來做出正確決策提供准確的信息或依據的經濟應用學科。關於財務分析的定義，還有多種表達，美國南加州大學教授Water B.Neigs認為，財務分析的本質是搜集與決策有關的各種財務信息，並加以分析和解釋的一種技術。
財務分析的方法與分析工具眾多，具體應用應根據分析者的目的而定。最經常用到的還是圍繞財務指標進行單指標、多指標綜合分析、再加上借用一些參照值（如預算、目標等），運用一些分析方法（比率、趨勢、結構、因素等）進行分析，然後通過直觀、人性化的格式（報表、圖文報告等）展現給用戶。比率分析法是指利用財務報表中兩項相關數值的比率揭示企業財務狀況和經營成果的一種分析方法。因素分析法也稱因素替換法、連環替代法，它是用來確定幾個相互聯系的因素對分析對象一一綜合財務指標或經濟指標的影響程度的一種分析方法。採用這種方法的出發點在於，當有若干因素對分析對象發生影響作用時，假定其他各個因素都無變化，順序確定每一個因素單獨變化所產生的影響。資金運作分析：根據公司業務戰略與財務制度，預測並監督公司現金流和各項資金使用情況，為公司的資金運作、調度與統籌提供信息與決策支持。

❹ 故障樹分析法的分析方法

故障樹分析的方法有定性分析和定量分析兩種. 主要有兩方面的內容:一是由輸入系統各單元(底事件)的失效概率求出系統的失效概率;二是求出各單元(底事件)的結構重要度,概率重要度和關鍵重要度,最後可根據關鍵重要度的大小排序出最佳故障診斷和修理順序,同時也可作為首先改善相對不大可靠的單元的數據.

❺ 電商怎麼做數據分析

電商數據分析的常用方法有：邏輯樹分析法；PEST分析法；多維度拆解法；對比分析法；假設檢驗分析法。

1、邏輯樹分析：邏輯樹分析法的目的是把復雜的問題變簡單，即把一個問題當成樹干，然後找出所有充當樹枝的子問題，並以此類推，逐步找到一個個具體而直接的子問題，從而找到解決復雜問題的方法。

2、PEST分析法：用於做行業分析，是通過政治Politics，經濟Economy，社會Society和技術Technology四個因素來分析宏觀環境的方法，其應用領域有公司戰略規劃，市場經營規劃，產品發展規劃，撰寫研究報告等。

3、多維度拆解法：目的是從多個維度思考問題，即從多個角度出發，把一個復雜問題拆解成多個簡單的子問題去解決，其把問題整體拆解成多個部分，通過對比可以看出不同整體之間部分的差異。

4、對比分析法：通過對比找差異，從而追蹤業務是否存在問題的方法。使用對比分析法，要搞清楚兩個問題，一是和誰比，二是如何比。

5、假設檢驗分析法：歸因分析，即分析問題發生的原因，其底層邏輯是邏輯推理，分為3個步驟，分別是：提出假設，收集證據，得出結論。

❻ 分析方法有哪些

1、系統分析法：市場是一個多要素、多層次組合的系統，既有營銷要素的結合，又有營銷過程的聯系，還有營銷環境的影響。運用系統分析的方法進行市場分析，可以使研究者從企業整體上考慮營業經營發展戰略，用聯系的、全面的和發展的觀點來研究市場的各種現象，既看到供的方面，又看到求的方面，並預見到他們的發展趨勢，從而做出正確的營銷決策。

2、比較分析法：比較分析法是把兩個或兩類事物的市場資料相比較，從而確定它們之間相同點和不同點的邏輯方法。對一個事物是不能孤立地去認識的，只有把它與其他事物聯系起來加以考察，通過比較分析，才能在眾多的屬性中找出本質的屬性。

3、結構分析法：在市場分析中，通過市場調查資料，分析某現象的結構及其各組成部分的功能，進而認識這一現象本質的方法，稱為結構分析法。市場分析的方法是這樣子的，可以供你參考。

❼ 決策分析的方法有哪些如何運用

決策分析常用方法
對於不同的情況有不同的決策方法。
①確定性情況：每一個方案引起一個、而且只有一個結局。當方案個數較少時可以用窮舉法，當方案個數較多時可以用一般最優化方法。
②隨機性情況：也稱風險性情況，即由一個方案可能引起幾個結局中的一個，但各種結局以一定的概率發生。通常在能用某種估算概率的方法時，就可使用隨機性決策，例如決策樹的方法。
③不確定性情況:一個方案可能引起幾個結局中的某一個結局,但各種結局的發生概率未知。這時可使用不確定型決策，例如拉普拉斯准則、樂觀准則、悲觀准則、遺憾准則等來取捨方案。
④多目標情況：由一個方案同時引起多個結局，它們分別屬於不同屬性或所追求的不同目標。這時一般採用多目標決策方法。例如化多為少的方法、分層序列法、直接找所有非劣解的方法等。
⑤多人決策情況：在同一個方案內有多個決策者，他們的利益不同，對方案結局的評價也不同。這時採用對策論、沖突分析、群決策等方法。
除上述各種方法外，還有對結局評價等有模糊性時採用的模糊決策方法和決策分析階段序貫進行時所採用的序貫決策方法等。

不同決策分析的區別
風險型情況下的決策分析。這類決策問題與確定型決策只在第一點特徵上有所區別：
風險型情況下，未來可能狀態不只一種，究竟出現哪種狀態，不能事先肯定，只知道各種狀態出現的可能性大小(如概率、頻率、比例或權等)。常用的風險型決策分析技術有期望值法和決策樹法。
期望值法是根據各可行方案在各自然狀態下收益值的概率平均值的大小，決定各方案的取捨。
決策樹法有利於決策人員使決策問題形象比，可把各種可以更換的方案、可能出現的狀態、可能性大小及產生的後果等，簡單地繪制在一張圖上，以便計算、研究與分析，同時還可以隨時補充和不確定型情況下的決策分析。
如果不只有一個狀態，各狀態出現的可能性的大小又不確知，便稱為不確定型決策。常用的決策分析方法有：
a．樂觀准則。比較樂觀的決策者願意爭取一切機會獲得最好結果。決策步驟是從每個方案中選一個最大收益值，再從這些最大收益值中選一個最大值，該最大值對應的方案便是入選方案。
b.悲觀准則。比較悲觀的決策者總是小心謹慎，從最壞結果著想。決策步驟是先從各方案中選一個最小收益值，再從這些最小收益值中選出一個最大收益值，其對應方案便是最優方案。這是在各種最不利的情況下又從中找出一個最有利的方案，
c.等可能性准則。決策者對於狀態信息毫無所知，所以對它們一視同仁，即認為它們出現的可能性大小相等。於是這樣就可按風險型情況下的方法進行決策。

❽ 16種常用的數據分析方法匯總

一、描述統計

描述性統計是指運用製表和分類，圖形以及計筠概括性數據來描述數據的集中趨勢、離散趨勢、偏度、峰度。

1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小鄰居法、比率回歸法、決策樹法。

2、正態性檢驗：很多統計方法都要求數值服從或近似服從正態分布，所以之前需要進行正態性檢驗。常用方法：非參數檢驗的K-量檢驗、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗、動差法。

二、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分布）對一些主要的參數(如均值、百分數、方差、相關系數等）進行的檢驗 。

1）U驗  使用條件：當樣本含量n較大時，樣本值符合正態分布

2）T檢驗 使用條件：當樣本含量n較小時，樣本值符合正態分布

A  單樣本t檢驗：推斷該樣本來自的總體均數μ與已知的某一總體均數μ0 (常為理論值或標准值)有無差別；

B  配對樣本t檢驗：當總體均數未知時，且兩個樣本可以配對，同對中的兩者在可能會影響處理效果的各種條件方面扱為相似；

C 兩獨立樣本t檢驗：無法找到在各方面極為相似的兩樣本作配對比較時使用。

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股性假設（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態）進行檢驗。

適用情況：順序類型的數據資料，這類數據的分布形態一般是未知的。

A 雖然是連續數據，但總體分布形態未知或者非正態；

B 體分布雖然正態，數據也是連續類型，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、遊程檢驗、K-量檢驗等。

三、信度分析

檢査測量的可信度，例如調查問卷的真實性。

分類：

1、外在信度：不同時間測量時量表的一致性程度，常用方法重測信度

2、內在信度；每個量表是否測量到單一的概念，同時組成兩表的內在體項一致性如何，常用方法分半信度。

四、列聯表分析

用於分析離散變數或定型變數之間是否存在相關。

對於二維表，可進行卡方檢驗，對於三維表，可作Mentel-Hanszel分層分析。

列聯表分析還包括配對計數資料的卡方檢驗、行列均為順序變數的相關檢驗。

五、相關分析

研究現象之間是否存在某種依存關系，對具體有依存關系的現象探討相關方向及相關程度。

1、單相關： 兩個因素之間的相關關系叫單相關，即研究時只涉及一個自變數和一個因變數；

2、復相關 ：三個或三個以上因素的相關關系叫復相關，即研究時涉及兩個或兩個以上的自變數和因變數相關；

3、偏相關：在某一現象與多種現象相關的場合，當假定其他變數不變時，其中兩個變數之間的相關關系稱為偏相關。

六、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨立的隨機樣本；各樣本來自正態分布總體；各總體方差相等。

分類

1、單因素方差分析：一項試驗只有一個影響因素，或者存在多個影響因素時，只分析一個因素與響應變數的關系

2、多因素有交互方差分析：一頊實驗有多個影響因素，分析多個影響因素與響應變數的關系，同時考慮多個影響因素之間的關系

3、多因素無交互方差分析：分析多個影響因素與響應變數的關系，但是影響因素之間沒有影響關系或忽略影響關系

4、協方差分祈：傳統的方差分析存在明顯的弊端，無法控制分析中存在的某些隨機因素，使之影響了分祈結果的准確度。協方差分析主要是在排除了協變數的影響後再對修正後的主效應進行方差分析，是將線性回歸與方差分析結合起來的一種分析方法，

七、回歸分析

分類：

1、一元線性回歸分析：只有一個自變數X與因變數Y有關，X與Y都必須是連續型變數，因變數y或其殘差必須服從正態分布。

2、多元線性回歸分析

使用條件：分析多個自變數與因變數Y的關系，X與Y都必須是連續型變數，因變數y或其殘差必須服從正態分布 。

1）變呈篩選方式：選擇最優回歸方程的變里篩選法包括全橫型法（CP法）、逐步回歸法，向前引入法和向後剔除法

2）橫型診斷方法：

A 殘差檢驗： 觀測值與估計值的差值要艱從正態分布

B 強影響點判斷：尋找方式一般分為標准誤差法、Mahalanobis距離法

C 共線性診斷：

診斷方式：容忍度、方差擴大因子法(又稱膨脹系數VIF)、特徵根判定法、條件指針CI、方差比例

處理方法：增加樣本容量或選取另外的回歸如主成分回歸、嶺回歸等

3、Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變數是連續的正態分布變里，且自變數和因變數呈線性關系，而Logistic回歸模型對因變數的分布沒有要求，一般用於因變數是離散時的情況

分類：

Logistic回歸模型有條件與非條件之分，條件Logistic回歸模型和非條件Logistic回歸模型的區別在於參數的估計是否用到了條件概率。

4、其他回歸方法 非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權回歸等

八、聚類分析

樣本個體或指標變數按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統計量。

1、性質分類：

Q型聚類分析：對樣本進行分類處理，又稱樣本聚類分祈 使用距離系數作為統計量衡量相似度，如歐式距離、極端距離、絕對距離等

R型聚類分析：對指標進行分類處理，又稱指標聚類分析 使用相似系數作為統計量衡量相似度，相關系數、列聯系數等

2、方法分類：

1）系統聚類法： 適用於小樣本的樣本聚類或指標聚類，一般用系統聚類法來聚類指標，又稱分層聚類

2）逐步聚類法 ：適用於大樣本的樣本聚類

3）其他聚類法 ：兩步聚類、K均值聚類等

九、判別分析

1、判別分析：根據已掌握的一批分類明確的樣品建立判別函數，使產生錯判的事例最少，進而對給定的一個新樣品，判斷它來自哪個總體

2、與聚類分析區別

1）聚類分析可以對樣本逬行分類，也可以對指標進行分類；而判別分析只能對樣本

2）聚類分析事先不知道事物的類別，也不知道分幾類；而判別分析必須事先知道事物的類別，也知道分幾類

3）聚類分析不需要分類的歷史資料，而直接對樣本進行分類；而判別分析需要分類歷史資料去建立判別函數，然後才能對樣本進行分類

3、進行分類 ：

1）Fisher判別分析法 ：

以距離為判別准則來分類，即樣本與哪個類的距離最短就分到哪一類， 適用於兩類判別；

以概率為判別准則來分類，即樣本屬於哪一類的概率最大就分到哪一類，適用於

適用於多類判別。

2）BAYES判別分析法 ：

BAYES判別分析法比FISHER判別分析法更加完善和先進，它不僅能解決多類判別分析，而且分析時考慮了數據的分布狀態，所以一般較多使用；

十、主成分分析

將彼此梠關的一組指標變適轉化為彼此獨立的一組新的指標變數，並用其中較少的幾個新指標變數就能綜合反應原多個指標變數中所包含的主要信息 。

十一、因子分析

一種旨在尋找隱藏在多變數數據中、無法直接觀察到卻影響或支配可測變數的潛在因子、並估計潛在因子對可測變數的影響程度以及潛在因子之間的相關性的一種多元統計分析方法

與主成分分析比較：

相同：都能夠起到済理多個原始變數內在結構關系的作用

不同：主成分分析重在綜合原始變適的信息.而因子分析重在解釋原始變數間的關系，是比主成分分析更深入的一種多元統計方法

用途：

1）減少分析變數個數

2）通過對變數間相關關系探測，將原始變數進行分類

十二、時間序列分析

動態數據處理的統計方法，研究隨機數據序列所遵從的統計規律，以用於解決實際問題；時間序列通常由4種要素組成：趨勢、季節變動、循環波動和不規則波動。

主要方法：移動平均濾波與指數平滑法、ARIMA橫型、量ARIMA橫型、ARIMAX模型、向呈自回歸橫型、ARCH族模型

十三、生存分析

用來研究生存時間的分布規律以及生存時間和相關因索之間關系的一種統計分析方法

1、包含內容：

1）描述生存過程，即研究生存時間的分布規律

2）比較生存過程，即研究兩組或多組生存時間的分布規律，並進行比較

3）分析危險因素，即研究危險因素對生存過程的影響

4）建立數學模型，即將生存時間與相關危險因素的依存關系用一個數學式子表示出來。

2、方法：

1）統計描述：包括求生存時間的分位數、中數生存期、平均數、生存函數的估計、判斷生存時間的圖示法，不對所分析的數據作出任何統計推斷結論

2）非參數檢驗：檢驗分組變數各水平所對應的生存曲線是否一致，對生存時間的分布沒有要求，並且檢驗危險因素對生存時間的影響。

A 乘積極限法（PL法）

B 壽命表法(LT法)

3）半參數橫型回歸分析：在特定的假設之下，建立生存時間隨多個危險因素變化的回歸方程，這種方法的代表是Cox比例風險回歸分析法

4）參數模型回歸分析：已知生存時間服從特定的參數橫型時，擬合相應的參數模型，更准確地分析確定變數之間的變化規律

十四、典型相關分析

相關分析一般分析兩個變里之間的關系，而典型相關分析是分析兩組變里（如3個學術能力指標與5個在校成績表現指標）之間相關性的一種統計分析方法。

典型相關分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它將一組變數與另一組變數之間單變數的多重線性相關性研究轉化為對少數幾對綜合變數之間的簡單線性相關性的研究，並且這少數幾對變數所包含的線性相關性的信息幾乎覆蓋了原變數組所包含的全部相應信息。

十五、R0C分析

R0C曲線是根據一系列不同的二分類方式(分界值或決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標，假陽性率（1-特異度)為橫坐標繪制的曲線

用途：

1、R0C曲線能很容易地査出任意界限值時的對疾病的識別能力

用途

2、選擇最佳的診斷界限值。R0C曲線越靠近左上角，試驗的准確性就越高；

3、兩種或兩種以上不同診斷試驗對疾病識別能力的比較，一股用R0C曲線下面積反映診斷系統的准確性。

十六、其他分析方法

多重響應分析、距離分祈、項目分祈、對應分祈、決策樹分析、神經網路、系統方程、蒙特卡洛模擬等。

❾ 常用的分析方法及模型有哪些

1、RFM模型

RFM分析是客戶關系分析中一種簡單實用客戶分析方法，將最近一次消費、消費頻率、消費金額這三個要素構成了數據分析最好的指標，衡量客戶價值和客戶創利能力。

RFM分析也就是通過這個三個指標對客戶進行觀察和分類，針對不同的特徵的客戶進行相應的營銷策略。

R——最後交易距離當前天數（Recency）

F——累計交易次數（Frequency）

M——累計交易金額（Monetary）

在這三個制約條件下，我們把M值大，也就是貢獻金額最大的客戶作為「 重要客戶 」，其餘則為「 一般客戶 "和」 流失客戶 「，基於此，我們產生了8種不同的客戶類型：

重要價值客戶 ：復購率高、購買頻次高、花費金額大的客戶，是價值最大的用戶。

重要保持客戶 ：買的多、買的貴但是不常買的客戶，我們要重點保持；

重要發展客戶 ：經常買、花費大但是購買頻次不多的客戶，我們要發展其多購買；

重要挽留客戶 ：願意花錢但是不常買、購買頻次不多的客戶，我們要重點挽留；

一般價值客戶 ：復購率高、購買頻次高，但是花費金額小的客戶，屬於一般價值；

一般保持客戶 ：買的多但是不常買、花錢不多，屬於一般保持客戶；

一般發展客戶 ：經常買，但是買不多、花錢也不多，屬於一般發展客戶；

一般挽留客戶 ：不願花錢、不常買、購買頻次不高，最沒有價值的客戶；

下面是我用 FineBI 做的RFM模型可視化儀錶板，可以通過RFM模型對客戶的終生價值做一個合理的預估，基於一個理想的客戶特徵來衡量現實中客戶價值的高低，通過此類分析，定位最有可能成為品牌忠誠客戶的群體，讓我們把主要精力放在最有價值的用戶身上。

波士頓模型最初是一個時間管理模型，按照緊急、不緊急、重要、不重要排列組合分成四個象限，以此便於對時間進行有效的管理。

運用在客戶分析中，也就是利用銷售額和利潤這兩個重要指標分為四個象限，對我們的客戶進行分組。我們將這兩個維度作為橫縱坐標軸分為四個象限，將產品或者服務分為下面四種類型：

明星類 ：增長率高、佔有率高，代表著十分成功的產品，是主打的明星產品；

金牛類 ：增長率低、佔有率高，已經占據了市場但是沒有發展空間的產品，屬於現金牛產品；

問題類 ：增長率高、佔有率低，說明用戶需求高，但是本身產品有問題，需要改進優化；

瘦狗類 ：增長率低、佔有率低，市場不認可的失敗產品，需要盡快去除；

我們如此分類的目的正是要根據波士頓矩陣，將一些沒有發展前景和市場潛力的產品盡快淘汰掉，保證明星產品和現金牛產品的份額，從而搭配好產品或者業務的整個市場布局。

FineBI製作的波士頓模型實際使用：

如圖所示，每個銷售大區與每個銷售年份下的客戶分布，通過篩選數據，我們得到我們想要的客戶信息。而波士頓矩陣則是一個非常有力的工具，可以幫助我們將雜亂無序的東西組塊整理，在使用矩陣的的時候，盡量選取縱向和橫向毫無關聯要素來分析，這樣才能發揮矩陣分塊整理的作用。

我們知道並不是所有的顧客都具備相同的價值，如果企業能夠專注於那些可以帶來最大未來利益的客戶，就可以實現更好的運營。所以企業必須識別出這些客戶，CLV是對客戶未來利潤的有效預測，它還有另外一個名字，叫做LTV （life time value)。

這里需要特別說明的是，CLV考慮了完整的客戶生命周期，包含客戶獲取和客戶流失，也就是它計算的不只是眼前顧客已經產生的價值，還預測了未來價值。

CLV的計算公式有非常多，有的會非常復雜，主要在流失率這個環節和影響因素就相當多，也有會加上投入成本，價值變化率和利率變化等等。

比較實用簡單的是這種：

那對於CLV的應用，可以從以下兩個模型來看，將企業的最優客戶與不值得投入的客戶區分出來：

帕累托原則，又稱二八原則，是關於效率與分配的判斷方法。帕累托法則是指在任何大系統中，約80%的結果是由該系統中約20%的變數產生的。應用在企業中，就是80%的利潤來自於20%的項目或重要客戶。

模型的解釋：當一個企業80%利潤來自於20%的客戶總數時，這個企業客戶群體是健康且趨於穩固的。 當一個企業80%利潤來自大於20%的客戶總數時，企業需要增加大客戶的數量。當一個企業80%利潤來自小於20%的客戶群時，企業的基礎客戶群需要拓展與增加。

模型的實際使用，某商場品牌商的銷售額。

一共10家客戶，5家客戶（50%）提供了80%的銷售額，這就說明需要增加大品牌客戶數量。

帶來大量銷售額的客戶必須認真對待和維護，如果客戶數量大，尤其需要列出重點客戶重點跟進，把有限的精力放在創造利潤大的客戶上。

5、漏斗模型

漏斗模型本質是分解和量化，為了方便大家理解，這里以營銷漏斗模型舉例：

也就是說營銷的環節指的是從獲取用戶到最終轉化成購買這整個流程中的一個個子環節，相鄰環節的轉化率則就是指用數據指標來量化每一個步驟的表現。

所以整個漏斗模型就是先將一個完整的購買流程拆分成一個個步驟，然後用轉化率來衡量每一個步驟的表現，最後通過異常的數據指標找出有問題的環節，然後解決該環節的問題，最終達到提升整體購買轉化率的目的，所以漏斗模型的核心思想可以歸為分解和量化。

比如分析電商的轉化，我們要做的就是監控每個層級上的用戶轉化，尋找每個層級的可優化點。對於沒有按照流程操作的用戶，專門繪制他們的轉化模型，縮短路徑提升用戶體驗。

PEST，也就是政治（Politics）、經濟（Economy）、社會（Society）、技術（Technology），能從各個方面把握宏觀環境的現狀及變化趨勢，主要用戶行業分析。

宏觀環境又稱一般環境，是指影響一切行業和企業的各種宏觀力量。

對宏觀環境因素作分析時，由於不同行業和企業有其自身特點和經營需要，分析的具體內容會有差異，但一般都應對政治、經濟、技術、社會，這四大類影響企業的主要外部環境因素進行分析。

政治環境：政治體制、經濟體制、財政政策、稅收政策、產業政策、投資政策等。

社會環境：人口規模、性別比例、年齡結構、生活力式、購買習慣、城市特點等。

技術環境：折舊和報廢速度、技術更新速度、技術傳播速度、技術商品化速度等。

經濟環境：GDP 及增長率、進出口總額及增長率、利率、匯率、通貨膨脹率、消費價格指數、居民可支配收入、失業率、勞動生產率等。

5W2H，即為什麼（Why）、什麼事（What）、誰（Who）、什麼時候（When）、什麼地方（Where）、如何做（How）、什麼價格（How much），主要用於用戶行為分析、業務問題專題分析、營銷活動等。

該分析方法又稱為七何分析法，是一個非常簡單、方便又實用的工具，以用戶購買行為為例：

Why：用戶為什麼要買？產品的吸引點在哪裡？

What：產品提供的功能是什麼？

Who：用戶群體是什麼？這個群體的特點是什麼？

When：購買頻次是多少？

Where：產品在哪裡最受歡迎？在哪裡賣出去？

How：用戶怎麼購買？購買方式什麼？

How much：用戶購買的成本是多少？時間成本是多少？

SWOT分析法也叫態勢分析法，S （strengths）是優勢、W （weaknesses）是劣勢，O （opportunities）是機會、T （threats）是威脅或風險。

SWOT分析法是用來確定企業自身的內部優勢、劣勢和外部的機會和威脅等，通過調查列舉出來，並依照矩陣形式排列，然後用系統分析的思想，把各種因素相互匹配起來加以分析。

運用這種方法，可以對研究對象所處的情景進行全面、系統、准確的研究，從而將公司的戰略與公司內部資源、外部環境有機地結合起來。

4P即產品（Proct）、價格（Price）、渠道（Place）、推廣（Promotion），在營銷領域，這種以市場為導向的營銷組合理論，被企業應用最普遍。

可以說企業的一切營銷動作都是在圍繞著4P理論進行，也就是將：產品、價格、渠道、推廣。通過將四者的結合、協調發展，從而提高企業的市場份額，達到最終獲利的目的。

產品：從市場營銷的角度來看，產品是指能夠提供給市場，被入們使用和消費並滿足人們某種需要的任何東西，包括有形產品、服務、人員、組織、觀念或它們的組合。

價格：是指顧客購買產品時的價格，包括基本價格、折扣價格、支付期限等。影響定價的主要因素有三個:需求、成本與競爭。

渠道：是指產品從生產企業流轉到用戶手上全過程中所經歷的各個環節。

促銷：是指企業通過銷售行為的改變來刺激用戶消費，以短期的行為（比如讓利、買一送一，營銷現場氣氛等等)促成消費的增長，吸引其他品牌的用戶或導致提前消費來促進銷售的增長。廣告、宣傳推廣、人員推銷、銷售促進是一個機構促銷組合的四大要素。

邏輯樹又稱問題樹、演繹樹或分解樹等。它是把一個已知問題當成「主幹」，然後開始考慮這個問題和哪些相關問題有關，也就是「分支」。邏輯樹能保證解決問題的過程的完整性，它能將工作細分為便於操作的任務，確定各部分的優先順序，明確地把責任落實到個人。

邏輯樹的使用必須遵循以下三個原則：

要素化：把相同的問題總結歸納成要素。

框架化：將各個要素組織成框架。遵守不重不漏的原則。

關聯化：框架內的各要素保持必要的相互關系，簡單而不獨立。

AARRR模型是所有運營人員都要了解的一個數據模型，從整個用戶生命周期入手，包括獲取（Acquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、變現（Revenue）和傳播（Refer）。

每個環節分別對應生命周期的5個重要過程，即從獲取用戶，到提升活躍度，提升留存率，並獲取收入，直至最後形成病毒式傳播。

❿ 常用統計分析方法

數據分析師針對不同業務問題可以製作各種具體的數據模型去分析問題，運用各種分析方法去探索數據，這里介紹最常用的三種分析方法，希望可以對您的工作有一定的的幫助

文中可視化圖表均使用DataFocus數據分析工具製作。

1.相關分析

相關分析顯示變數如何與另一個變數相關。例如，它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。

2.回歸分析

回歸分析是對一個變數值與另一個變數值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變數和解釋變數之間的關系，這些變數通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。

另請注意，散點圖上的異常值非常重要。例如，外圍數據點可能代表公司最關鍵供應商或暢銷產品的輸入。但是，回歸線的性質通常會讓您忽略這些異常值。

3.假設檢驗

假設檢驗是基於某些假設並從樣本到人口的數理統計中的統計分析方法。主要是為了解決問題的需要，對整體研究提出一些假設。通常，比較兩個統計數據集，或者將通過采樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。提出了兩個數據集之間統計關系的假設，並將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數據集之間沒有關系。

在掌握了數據分析的基本圖形和分析方法之後，數據分析師認為有一點需要注意：「在沒有確認如何表達你想要解決的問題之前，不要開始進行數據分析。」簡而言之，如果您無法解釋您試圖用數據分析解決的業務問題，那麼沒有數據分析可以解決問題。