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简述信息一览：

• 1、详解3种常用数据分析模型方法
• 2、电商平台应该分析哪些数据?具体怎么去分析
• 3、干流图是什么意思?
• 4、电商用户消费行为数据分析

详解3种常用数据分析模型方法

1、种常用数据分析模型方法详解漏斗分析法有什么用？漏斗分析法能够反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户的转化率情况，是一种重要且工作中常用的分析模型。通过漏斗分析模型，可以分析多种业务场景下转化和流失的情况，不仅找出产品潜在问题的位置，还可以定位每个环节流失的用户，进而定向营销促进转化。

2、以下是三种常用的数据分析模型方法的详解： 漏斗分析法 定义与应用：漏斗分析法主要用于反映用户行为轨迹及各阶段转化率情况，帮助定位业务场景中的转化与流失问题。 作用：通过漏斗模型，可以快速识别产品问题所在，优化用户转化路径，从而提高整体转化率。

3、对外部用户分析模型 RFM分析 简介：RFM分析模型通过三个关键指标（最近购买时间R、购买频次F、购买金额M）来判断客户价值，并对客户进行观察和分类。应用：针对不同特征的客户制定相应的营销策略，提升客户价值和满意度。

电商平台应该分析哪些数据?具体怎么去分析

电商平台应该分析的主要数据包括商品销售数据、订单数据以及用户行为数据，具体分析方法如下：商品销售数据分析 时间维度分析：同比与环比：通过对比不同时间段的销售数据，分析销售趋势和周期性变化。时间区间选择：根据业务需求，选择合适的时间区间进行分析，如年、季、月或周。

数据收集 收集相关的数据，包括但不限于用户行为数据、交易数据、流量数据、产品数据等。这些数据是分析的基础，应确保数据的全面性和准确性。数据清洗 处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。数据清洗是数据分析前的重要步骤，有助于提高分析的准确性和可靠性。

数据收集：利用电商平台提供的数据接口或API，收集上述提到的各项数据。确保数据的准确性和完整性，为后续分析提供可靠基础。数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误或无效的数据。确保数据的一致性和可分析性。数据分析：利用数据分析工具（如Excel、Python等）对数据进行处理和分析。

数据分析中有两个典型的场景：一种是有数据，没有问题，需要先整体分析数据，然后再根据初步的描述分析，挖掘问题做诊断性分析，提出假设，设计策略解决问题；另一种是已经发现了问题，或者已经有了假设，其数据分析类型更偏向于验证假设。本文属于前一种类型，借助漏斗模型和桑基图进行数据分析。

案例分析（以电商公司为例）引流分析：通过分析PV、UV、访问次数、平均访问深度、跳出率等数据，衡量流量质量。使用渠道结构、业务结构、地区结构等维度，分析各渠道的流量占比和转化率。根据分析结果，调整渠道策略，优化流量来源。

干流图是什么意思?

干流图是数据可视化的一种形式，将一个大数据***以主要流传播路径的方式呈现出来。以下是关于干流图的详细解释：主要特点：干流图将整个数据***分解为多个部分，并通过横向和纵向的箭头来表示物品或信息的传递路径和汇聚点。这种方式能够清晰、直观地展示出数据的流向。

干流（main stream）亦称“主流”，干流是水系中主要的或最大的、汇集全流域径流，注入另一水体（海洋、湖泊或其他河流）的水道。是由两条以上大小不等的河流以不同形式汇合，构成一个河道体系。干流示意图 扩展：支流通常指直接或间接流入干流的河流。

箭头所指的方向是北，河流干流的流向是自东南向西北。干流就是一条河的主要部分支流就是汇成一条河的各个小河流。

干流：由两条以上大小不等的河流以不同形式汇合，构成一个河道体系。干流是此河道体系中级别最高的河流。

在并联电路中 电流没有发生分支的部分电路叫干路，电流发生分支的部分电路叫支路。

电商用户消费行为数据分析

1、电商平台用户行为数据分析的关键发现及业务建议如下：用户行为路径分析：利用AIPL模型理解用户行为路径。发现拉新环节转化率较低，需要优化以提升新用户参与度。P→L阶段的复购表现较好，说明用户粘性较强。I→P环节需要进一步挖掘购买转化路径，以提高转化率。

2、双11电商网站用户行为分析主要包括以下几个方面： 关键指标分析 转化率：分析用户从浏览到加购、收藏再到购买的转化率，双十一期间加购物与收藏的转化率为31%，购买转化率为6%。通过对比活动前后的数据，评估活动推广效果。 PV和UV：统计总用户浏览次数和独立用户数，以了解整体用户规模和活跃度。

3、分析：订单金额的中位数为298美元，小于客单价，说明大部分订单金额小于平均值，但存在少部分大额订单，符合电商行业的实际情况。数据中存在订单金额为0但购买数量不为0的情况，可能是平台优惠活动所致。

4、电商平台应该分析的主要数据包括商品销售数据、订单数据以及用户行为数据，具体分析方法如下：商品销售数据分析 时间维度分析：同比与环比：通过对比不同时间段的销售数据，分析销售趋势和周期性变化。时间区间选择：根据业务需求，选择合适的时间区间进行分析，如年、季、月或周。

5、消费者行为分析是指通过数据分析方法的科学应用与理论推导，结合数据可视化模型，能够相对完整地揭示用户行为内在规律。解决方案 方案1：行为路径 用户行为路径是用户的各类行为之间会因为发生时间不同而产生先后顺序的行为序列。

6、在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览 5 个网站、36 个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次。

关于南京同城电商平台分析图，以及南京同城信息平台的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。