业务数据分析模型-业务数据分析模型有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于业务数据分析模型的问题，于是小编就整理了4个相关介绍业务数据分析模型的解答，让我们一起看看吧。

1. 有谁知道数据分析岗位的具体职责是什么？
2. 教育大数据六层架构分别是什么？
3. 业务痛点转化为统计模型的过程？
4. CRM分析方法有哪些？

有谁知道数据分析岗位的具体职责是什么？

主要职责包括：

1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对用户的行为进行分析了解用户的需求；

2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现；

3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

4、整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题，为业务发展提供决策支持；

5、对产品部门下的运营，产品，研发，市场销售等各方面的数据分析，处理和研究的工作需求。当然，根据所在行业，所在公司的实际情况会有所不同。

① 数据提取，从原始数据中提取有用的、相关的基础数据。

② 日常的数据统计分析，包含数据清洗、报表制作及结论分析等。

③ 数据分析报告，日报、周报、月报、季报、年报等常规统计报告。

教育大数据六层架构分别是什么？

教育大数据六层架构是:

1. 数据源层：包括传统的数据库，数据仓库，分布式数据库，NOSQL数据库，半结构化数据，无结构化数据，爬虫，日志系统等，是大数据平台的数据产生机构。

2. 数据整理层：包括数据清洗、数据转换、数据加工、数据关联、数据标注、数据预处理、数据加载、数据抽取等工作，该层的作用是将raw data加工成product data。

3. 数据存储层（数据中心）：存储了经过清洗处理后的可用于生产系统的数据，比如元数据，业务数据库，模型数据库等，该层直接面向应用系统，要求高可靠、高并发、高精度。

4. 数据建模与挖掘层：该层实现对数据的深加工，根据业务需要，建立适用于业务的数据统计分析模型，建立大数据运行处理平台，运用数据分析、数据挖掘、深度学习等算法从生产数据集中挖掘出数据内在的价值，为业务系统提供数据和决策支持。

5. 行业应用层：深入分析行业数据特点，梳理行业数据产品需求，建立适用于不同行业的数据应用产品。

6. 数据可视化：以智能报表、专题报告、BI展示、平台接口等多种方式提供数据展示和数据共享服务

业务痛点转化为统计模型的过程？

将业务痛点转化为统计模型的过程需要以下几个步骤：

首先明确业务痛点，了解业务背景，确定业务目标和指标；

其次，收集并整理相关数据，对数据进行预处理和清洗；

然后，根据业务特点选择合适的统计模型，对数据进行建模和分析；

最后，对模型进行验证和优化，制定相应的策略和方案进行实施和监控，不断优化和调整模型以适应业务变化。需要注意的是，统计模型只是解决问题的工具之一，成功的关键在于深入了解业务，与业务团队紧密合作，确保模型能够真正解决业务痛点，提升业务价值。

CRM分析方法有哪些？

一个专业的crm专员想要做好营销活动的策划与管理，不仅要不断完善会员制度，同时还得会crm数据分析，因此这样的专员对市场而言也是可遇不可求。但是针对CRM数据分析，小万为大家寻找到了一些每个人都能掌握的crm数据分析方法。

crm数据分析

一，KPI指标分析

crm专员每天都要面对大量的会员数据;会员基础信息数据、行为数据、交易订单数据等等。这些数据往往会使我们胡子眉毛一把抓。但是如果静下心来先梳理一遍自己的业务，明确目标。这么做是为了提升复购率？还是为了减少营销成本？只有在目标明确的前提下，我们才能更进一步。

比如目标是减少客户流失，接下来就可以通过分析流失率，来了解客户的总体流失情况。通过购买频率和消费金额来细分会员。通过活动响应率和平均购物折扣，来制订客户挽回的策略等等。

而流失率、消费近度、活动响应率这些我们都用到了大量的KPI指标。因此KPI是一个很实用的风向标。

二，RFM模型分析

虽然适用于crm数据分析的数学模型有很多，但是根据市场数据分析显示要说在客户关系管理领域中应用最广泛的，当属RFM模型。

RFM的分析过程大致可以分为四步:

1．准备数据

从系统中拉取订单交易数据，从中筛选出包括店铺名称、订单编号、VIP***、VIP姓名、VIP种类、付款时间、实际付款金额等等关键数据。

2.数据预处理

删除因门店不规范录入造成的错误数据，以及因赠品的数据。然后根据公式算出累计付款金额。

3.划分等级

4.赋值计算

三，客户细分

在RFM模型的基础上演化出来的客户细分方法有很多种。有的通过SPSS软件，用K-MEANS算法先将客户进行聚类，反过来寻求业务上的解释。有的利用客户价值矩阵，通过平均消费金额和消费频次两个维度将客户分成乐于消费型、不确定型、优质型和经常型客户四种类型。

RFM上都是重要价值客户，需要好好保持；交易金额和次数都很高，因此最近无交易的客户，需要进行老客唤回；而最近有交易且金额很高的深耕客户，是我们需要重点花精力的培养对象。每一种细分都能在实际业务中找到相对应的客户类型，在此基础上，针对性的营销举措才有意义

到此，以上就是小编对于业务数据分析模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于业务数据分析模型的4点解答对大家有用。