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常用数据分析模型与方法

时间：2024-03-11 09:33:36浏览次数：17  
标签：数据分析 常用 01 模型 用户 客户 VAR TABLE DAY

一、背景

数据分析中，会有一些分析方法来处理不同的问题。简单总结一下。

方法汇总:https://share.mindmanager.com/#publish/5v_9k6Z9J3gqPL9sQwAGGKL5DgNrclp4iq_q8C7L

 

 

 

 

方法链接：

 

二、RFM分析

2.1  定义

  1. R（Recency） ： 客户距离最近的一次采购时间的间隔。
  2. F（ Frequency） ：指客户在限定的期间内所购买的次数。
  3. M（Monetary）：客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标

 

 

 

2.2  计算&思路

2.2.1 思路

计算出一张表，设为t1，这张表以客户的ID或者其他唯一识别码为主键，其他的字段视情况而加

类似于Power BI中的维度表。

 

在t1的基础上计算出各自的平均值，然后与平均值比较，大于平均值的为真，小于平均值的假；

 

  • R 当用户最近消费时间距指定时间小于用户平均值时，标记为 1 ，否则标记为 0
  • F 当用户平均单次消费次数大于总体用户平均消费次数时，标记为 1 ，否则标记为 0 
  • M当用户平均单次消费金额大于用户总体平均消费金额时，标记为 1 ，否则标记为 0 

R： 先求出各个用户的最近的消费时间，设为{R1},根据R1求出R2 = {R1}/N ,N为客户数。

F和M都是个体平均与总体平均的比较。

注：不一定是与平均值比较，也可以自己制定值。也不一定只有0和1两种选择，也可以实行打分制，比如1-5分。

 

2.2.2 代码展示

代码是Power BI的DAX函数

t78_RFM = 
VAR DAY_AC = 
    LASTDATE ( '01_calendar'[dates] )
VAR TABLE_1 =
    ADDCOLUMNS (
        ALLSELECTED ( 't02_客户表'[F_01_客户编号], 't02_客户表'[F_02_客户名称] ),
        "@最近下单日期", CALCULATE ( MAX ( 't04_订单主表'[F_03_下单日期] ) ),
        "@最近下单间隔", DATEDIFF ( CALCULATE ( MAX ( 't04_订单主表'[F_03_下单日期] ) ), DAY_AC, DAY ),
        "@消费次数", CALCULATE ( [0002_订单数量_单位_D_] ),
        "@消费金额", CALCULATE ( [0001_销售金额_单位_D_] )
    )
VAR TABLE_2 =
    FILTER ( TABLE_1, AND ( [@最近下单间隔] >= 0, [@最近下单间隔] <> BLANK () ) )
VAR R0 =
    AVERAGEX ( TABLE_2, [@最近下单日期] )
VAR F0 =
    AVERAGEX ( TABLE_2, [@消费次数] )
VAR M0 =
    AVERAGEX ( TABLE_2, [@消费金额] )
VAR TABLE_3 =
    ADDCOLUMNS (
        TABLE_2,
        "@R", IF ( [@最近下单日期] >= R0, 1, 0 ),
        "@F", IF ( [@消费次数] >= F0, 1, 0 ),
        "@M", IF ( [@消费金额] >= M0, 1, 0 )
    )
VAR TABLE_4 =
    ADDCOLUMNS ( TABLE_3, "@RFM", [@R] & [@F] & [@M] )
VAR TABLE_5 =
    ADDCOLUMNS (
        TABLE_4,
        "@客户特征",
            SWITCH (
                TRUE (),
                [@RFM] = "111", "重要价值客户",
                [@RFM] = "101", "重要发展客户",
                [@RFM] = "011", "重要保持客户",
                [@RFM] = "001", "重要挽留客户",
                [@RFM] = "110", "一般价值客户",
                [@RFM] = "100", "一般发展客户",
                [@RFM] = "010", "一般保持客户",
                [@RFM] = "000", "一般挽留客户"           
            )
    )
RETURN
TABLE_5

 

 

2.3 效果展示

 用Power BI所做。

 

 

三、帕累托分析

3.1 定义

帕累托分析，也称为ABC分析。

分类的核心思想：少数项目贡献了大部分价值；找出重点和非重点；从而实现差异化策略和管理。

3.2 计算&思路

3.2.1 思路

  1. 计算出个体的价值与总计占比
  2. 按照个体的价值从大到小排序
  3. 按照顺序将总计占比相加，计算出累计占比

3.2.2 代码

代码为Dax语言。

主要实现累计占比。

VAR TABLE_0 =
    ADDCOLUMNS (
        ALL ( 'd01_省份表'[F_02_省ID], 'd01_省份表'[F_03_省全称], 'd01_省份表'[F_04_省简称] ),
        "@销售金额", [0001_销售金额_单位_D_],
        "@排名",
            RANKX (
                ALL ( 'd01_省份表'[F_02_省ID], 'd01_省份表'[F_03_省全称], 'd01_省份表'[F_04_省简称] ),
                [0001_销售金额_单位_D_],
                [0001_销售金额_单位_D_],
                DESC
            )
                + RANKX (
                    ALL ( 'd01_省份表'[F_02_省ID], 'd01_省份表'[F_03_省全称], 'd01_省份表'[F_04_省简称] ),
                    'd01_省份表'[F_04_省简称]
                ) / 1000
    )
VAR TABLE_1 =
    ADDCOLUMNS (
        TABLE_0,
        "@R", VAR R = [@排名] RETURN RANKX ( TABLE_0, [@排名], R, ASC )
    )
VAR SF =
    MAXX ( 'd01_省份表', 'd01_省份表'[F_04_省简称] )
VAR TABLE_2 =
    FILTER ( TABLE_1, [F_04_省简称] = SF )
VAR R_0 =
    MAXX ( TABLE_2, [@R] )
VAR TABLE_3 =
    FILTER ( TABLE_1, [@R] <= R_0 )
VAR LJJE =
    SUMX ( TABLE_3, [@销售金额] )
-- VAR LJJE2 = CALCULATE([0001_销售金额_单位_D_],TABLE_3)
VAR ZJE =
    CALCULATE (
        [0001_销售金额_单位_D_],
        ALL ( 'd01_省份表'[F_02_省ID], 'd01_省份表'[F_03_省全称], 'd01_省份表'[F_04_省简称] )
    )
VAR LJZB =
    DIVIDE ( LJJE, ZJE )
RETURN
LJZB

 

 

 

3.3 效果展示 

 用Power BI所做。

 

 

四、购物篮分析

4.1 定义

通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法，即「购物篮分析」

若提升度>1，则证明两种商品关联度高，两种商品的组合方式有效，可以考虑放在一起售卖。

 

4.2 计算&思路

  • 支持度：支持度是指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例。
    支持度说明了这条规则在所有事务中有多大的代表性，显然支持度越大，关联规则越重要。
    公式：P（A n B）
  • 置信度：置信度是指购买A之后又购买B的条件概率，简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率。
    公式：P（B|A）
  • 提升度：用来判断商品组合方式是否具有实际价值，
    是看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数，大于1说明该组合方式有效，小于1则说明无效
    公式：P（A n B）  /[P（A）*P（B）]

 

4.3  效果展示

虚位以待

 

4.4  对比

4.4.1 定义

皮尔逊相关系数：是用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。

4.4.2 代码

from sklearn import datasets
from scipy.stats import pearsonr
import numpy as np
import pandas as pd

# 获取数据集
iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names)


dict_pear = {}
for column in df.columns:
    dict_pear[column] = np.round(pearsonr(df[column], iris['target'])[0], 4)
print(dict_pear)

 

结果：

{'sepal length (cm)': 0.7826, 'sepal width (cm)': -0.4267, 'petal length (cm)': 0.949, 'petal width (cm)': 0.9565}

 

 

4.4.3 对比

  • 购物篮的行维度的找相关性，皮尔逊是列维度的找相关性。

 

五、四象限法

5.1 定义

通过两个维度，对目标进行分组

 

5.2 计算&思路

  1. 选择维度
  2. 设置维度的分割点
  3. 形成四个象限与散点图

 

5.3  效果展示

5.3.1 波士顿矩阵图

市场增长率-相对市场份额矩阵

 

5.3.2 用户生命状态

「最近一次登录距今的时间」和「第一次登录距今的时间」

  • 新用户：刚开始在较短的一段时期内登录/购买了产品的客户。

  • 一次性用户：在较短一段时间内登录/购买产品后，近期不再继续购买的客户。

  • 忠实用户：在较长一段时间内持续登录/购买产品，且在近期仍有购买行为的客户。

  • 流失用户：在较长一段时间内持续登录/购买了产品，但近期不再有购买行为的客户。

 

 

六、库存周转分析

6.1 定义

是一种评估企业存货管理和销售效率的重要方法。它通过计算存货周转率来衡量企业存货的流通速度。

 

6.2 计算&思路

6.2.1 思路

  • 要计算出各个周期的，不同周期（年月周）的期初与期末库存
  • 上期期末即是本期期始，计算本期期始就是计算上期期末。
  • 关键是要计算出各个周期，不同周期的期始期末时间

计算公式

  • 平均存货：(期初库存+期末库存)/2
  • 库存周转率：出库/平均存货　
  • 期间周转天数：N/期间存货周转率， N为周期内的天数

    年度：N = 360   半年：N = 180  季度：N = 90

    月度：N = 30    周度：N = 7       单日: N = 1

6.2.2 代码展示

计算期始库存

0800_产品数量_库存_期初_单位_ = 
VAR DAY_MIN = 
    MINX ( ALL ( '01_Calendar' ), '01_Calendar'[dates] )
VAR DAY_MAX = 
    TREATAS( {MAXX(ALL('t03_入库信息表'),'t03_入库信息表'[F_04_入库日期] )},'01_calendar'[dates])
VAR DAY_AC =
    LASTDATE ( '01_calendar'[dates] )
VAR DAY_TABLE =
    FILTER ( '01_calendar', '01_calendar'[dates] = DAY_AC )
VAR DAY_STARTOFWEEK =
    MAXX ( DAY_TABLE, '01_calendar'[StartOfWeek] )          //表中已经有字段计算出每周的第一天
VAR DAY_STARTOFMONTH =
    MAXX ( DAY_TABLE, '01_calendar'[StartOfMonth] )        //表中已经有字段计算出每月的第一天
VAR DAY_STARTOFQUATER =
    MAXX ( DAY_TABLE, '01_calendar'[StartOfQuarter] )     //表中已经有字段计算出每季度的第一天
VAR DAY_STARTOFHALFYEAR =
    MAXX ( DAY_TABLE, '01_calendar'[StartOfHalfYear] )    //表中已经有字段计算出每半年的第一天
VAR DAY_STARTOFYEAR =
    MAXX ( DAY_TABLE, '01_calendar'[StartOfYear] )        //表中已经有字段计算出每年的第一天
VAR TF0 =
    HASONEVALUE ( '01_Calendar'[dates] )
VAR TF1 =
    HASONEVALUE ( '01_Calendar'[YW] )
VAR TF2 =
    HASONEVALUE ( '01_Calendar'[YM] )
VAR TF3 =
    HASONEVALUE ( '01_Calendar'[YQ] )
VAR TF4 =
    HASONEVALUE ( '01_Calendar'[YH] )
VAR TF5 =
    HASONEVALUE ( '01_Calendar'[FY00] )
VAR STARTOFDATE1 =
    SWITCH (
        TRUE (),
        TF0, DAY_AC,
        TF1, DAY_STARTOFWEEK,
        TF2, DAY_STARTOFMONTH,
        TF3, DAY_STARTOFQUATER,
        TF4, DAY_STARTOFHALFYEAR,
        TF5, DAY_STARTOFYEAR,
        BLANK()
    )
VAR STARTOFDATE =
    TREATAS ( { STARTOFDATE1 }, '01_calendar'[dates] )
VAR DAY_QC = IF(DAY_MIN<=DATEADD ( STARTOFDATE, -1, DAY ),DATEADD ( STARTOFDATE, -1, DAY ),DAY_MIN)

-- VAR DAY_QC = IF(DAY_QC1<=DAY_MAX,DAY_QC1,DAY_MAX)

VAR DATE_QC =  DATESBETWEEN ( '01_calendar'[dates], DAY_MIN, DAY_QC )
VAR LK =
    CALCULATE ( SUM('t03_入库信息表'[F_02_入库产品数量]), DATE_QC)
VAR CK =
    CALCULATE ( [0019_产品数量_出库_单位_D_], DATE_QC )
VAR KC = LK - CK
RETURN
    KC

 

 

6.3 结果展示

 

 

七、漏斗分析

7.1 定义

用于评估在用户转化过程中，从初步互动到最终目标完成的每个阶段的转化率或流失情况。

有三要素

  • 时间：特指漏斗的转化周期，即为完成每一层漏斗所需时间的集合

  • 节点：每一层漏斗，就是一个节点
  • 流量：就是人群

7.2 计算&思路

转化率 = 通过该层的流量/到达该层的流量

要注意，分子一定是分母的一部分。

 

7.3 结果展示

虚位以待

 

八、用户粘性分析

8.1 定义

用户粘性是指用户对于品牌或产品的忠诚、信任与良性体验等结合起来形成的依赖程度和再消费期望程度，是了解产品健康度的重要指标。

 

8.2 计算&思路

一周内，1-7天，每天使用的客户占比与数量
主要用饼图

每周，1-7天，每天使用的客户占比与数量
主要用折线图与柱状图

 

8.2.1 思路

  1. 计算出订单表中在目标日期中的部分，设为t1
  2. 计算出t1中客户在目标日期的消费天数
  3. 计算出不同消费天数的客户占比

如果在Power BI中，使用计算组是否更好呢？

 

8.3 结果展示

虚位以待

 

 

九 留存分析

9.1 定义

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，考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）

 

9.2 计算&思路

9.2.1 思路

某一段时间内（时间段a）的新增用户在若干天后的另一段时间（时间段b）的留存数量 / （时间段a）的新增用户总量

  • 和漏斗分析一样，分子必须是分母的一部分
  • 留存中，第5天留存，不一定在第3天留存

 

9.2.2 代码

SQL SERVER代码

select F_03_下单日期,count(*) as 下单人数
,SUM(CASE WHEN 间隔日期 = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS '次日留存人数'
,SUM(CASE WHEN 间隔日期 = 2 THEN 1 ELSE 0 END) AS '2日留存人数'
,SUM(CASE WHEN 间隔日期 = 3 THEN 1 ELSE 0 END) AS '3日留存人数'
,SUM(CASE WHEN 间隔日期 >= 4 THEN 1 ELSE 0 END) AS '4日即以上留存人数'
from 
(
select A.F_03_下单日期,A.F_05_客户编号,B.F_03_下单日期 as 后期下单日期
,datediff(day,A.F_03_下单日期 ,B.F_03_下单日期 ) as 间隔日期
from cnblogs.keep.订单表 AS A
LEFT JOIN cnblogs.keep.订单表 AS B
ON A.F_05_客户编号 = B.F_05_客户编号 
WHERE A.F_03_下单日期 < B.F_03_下单日期 
) as t1
GROUP BY F_03_下单日期

 

 

 

 

9.3 结果展示

 

 

 

10 客户画像

10.1 定义

通过了解用户的基本信息，行为信息，需求信息等，了解不同客户的客户的不同需求，实现精准推广获客，营销获利。

 

10.2 计算&思路

  • 基本信息：年龄 性别 地域 学历 职业 资产
  • 行为信息：点击 分享 收藏 评论 复购 投诉
  • 需求信息：购买产品的功能，投诉的诉求

 

 

11  AARRR用户运营分析

11.1 定义

解释实现用户增长的 5 个指标：获客、激活、留存、收益、传播。从获客到传播推荐，整个 AARRR 模型形成了用户全生命周期的闭环模式，不断扩大用户规模，实现持续增长。

  • Acquistion：用户获取，获客即拉新，即让用户知道了解认识到有这样一个 APP 并来试用。
  • Activation：用户激活，激活并不直接对等注册成功。激活要做的是活跃客户
  • Retention：用户留存
  • Revenue：获得收益
  • Referral：推荐传播，当产品有了一定规模的用户之后，就需要考虑激发用户间的自发传播。自传播的数据指标是K因子（推荐系数）

 

11.2 计算&思路

  • 获客：分析维度主要是数量与质量，
  • 激活：短视频软件需要新用户观看到一定时长聊天； 软件需要新用户完成一次对话； 购物软件购买过一次的用户为激活用户；
  • 留存：可以使用留存分析
  • 收益：对收益客户实行帕累托分析，对收益客户实行RFM分析，对购买的产品实行购物篮分析，形成客户画像
  • 传播：K=（平均每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量）* （接收到邀请的人转化为新用户的转化率）
    K值的高低，直接体现自传播结果水平，当K值大于1时，将激发自传播巨大的力量。

 

这些节点，也可以用作漏斗分析。

 

标签：数据分析,常用,01,模型,用户,客户,VAR,TABLE,DAY
From： https://www.cnblogs.com/qianslup/p/18062910

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