数据分析中常用的数据模型
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一、抽样分析模型
建模方法
首先确定统计的时间段,暂定为15天;从数据库中随机抽取若干名用户作为分析样本建立分析模型,模型图中假定抽样人数为100人,15天内最高使用量为200最少为15,在横坐标轴依次画出每人的使用量立柱图;然后向右侧画出最高点和最低点的水平引线;然后垂直划线连接水平线,得到上下交点之间的线段,分别在线段的中点和三分点处水平画出“中分线”“上分线”“下分线”。
分析方法
根据立柱图的分布比率确定哪条线为“多”“少”的分割线;
优点:统计建模方便快捷;
缺点:不能获得准确的宏观数据,仅获得近似的参考数据。
二、数据区间对比分析模型
建模方法
假定统计时间段为15天,抽取10000人,分别统计他们的使用量,假定最多使用量为200,最少使用量为0;模型的横坐标为使用量,纵坐标为发送人数;在横坐标上,以10条为量级,从少到多依次画出不同数量区间的发送人数立柱图,连接主图顶部重点,得到人数波动曲线。
分析方法
三、对比分析模型曲线类型分析
利用“数量区间对比模型”分析,不仅能得到分类用户量级标准、人数、和使用量数据,通过分析使用量曲线类型,可以得到产品和运营的宏观印象。以下对四种典型的曲线类型进行分析。
常见状态(产品研发和市场发展的初期)
维持状态(市场发展中后期)
理想状态(初、中、后期)
严峻状态(初、中、后期)
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文章信息
- 作者:标点符 来源: 标点符
- 标签: 数据分析 数据挖掘 数据模型
- 发布时间:2011-07-30 21:32:23
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