3、留存分析模型留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。留存分析可以帮助回答以下问题:一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为?如支付订单等;某个社交产品改进了新注册用户的引导流程,期待改善用户注册后的参与程度,如何验证?想判断某项产品改动是否奏效,如新增了一个邀请好友的功能,观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月?关于留存分析,我写过详细的介绍文章,供您参考:解析常见的数据分析模型——留存分析。
则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。7.异常检测大多数数据挖掘或数据工作中,异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除,以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下,如果数据工作的目标就是围绕异常值,那么这些异常值会成为数据工作的焦点。数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等,典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致,呈现出“异常”的特点,而检测这些数据的方法被称为异常检测。8.协同过滤协同过滤(CollaborativeFiltering,CF))是利用集体智慧的一个典型方法,常被用于分辨特定对象(通常是人)可能感兴趣的项目(项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等),这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好,然后被作为推荐内容推荐给特定对象。9.主题模型主题模型(TopicModel),是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中,主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题,是文字(文章、话语、句子)所表达的中心思想或概念。10.路径、漏斗、归因模型路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法。
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