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人不同于程序和机器，在决策时，首先会分析问题产生的原因，利用过往的经验和一定的巧用数据模型对其中的原因赋予权重，最后快速的排除错误方向，简单快捷的对其验证，这其中主观因素影响极大，因而决策结果也存在着一定的偏差
可做50+图表类型：柱形图、折线图、饼图、金字塔图、子弹图、词云等 无论是月、季度销售数据趋势分析，还是用户转化漏斗等都能找到最合适的图表类型 内置20+常用数据分析方法，可一键导入数据制作模型
用户模型的魅力 其实所谓的用户行为模型，并不复杂、也不深奥，大家经常见到的路径模型、漏斗模型、RFM模型等等都是用户行为模型的例子。
结果下一次领导又拿着一份数据让你分析下数据，找出用户究竟流失在哪个环节？你感觉才学会的RFM模型顿时不匹配了。
营销漏斗模型指的是营销过程中，将非潜在客户逐步变为客户的转化量化模型。营销漏斗模型的价值在于量化了营销过程各个环节的效率，帮助找到薄弱环节。
借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。
本文将重点介绍多维度拆解分析方法、群组分析方法、RFM分析方法、AARRR模型分析方法以及漏斗分析方法。
做用户行为分析，常见的数据分析模型有哪些? 用户分析模型一：行为事件分析模型 行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。
日常的用户行为分析中，常用的六大分析方法有： 1.行为事件分析 2.页面点击分析 3.用户行为路径分析 4.用户健康度分析 5.漏斗模型分析 6.用户画像分析 用户分析能够更好地了解用户的行为习惯，发现产品在推广
在向领导做汇报的时候，通过数据，领导就能知道HR在招聘过程中的价值，对HR工作有质疑的同事也能被数据有效反驳。 有利于提高入职率。
一般业务或者领导要求你从数据分析的角度给出原因以及优化策略时，你结合4P模型分析了过往的数据，觉得自身产品还是有些竞争力，价格定位也很合理，经常促销不符合产品定位，但发现产品渠道走的更多是线下，于是建议可以拓宽线上渠道
然后再去学习统计学里的数据模型，比如聚类、回归，这些都是业务分析中必备的内容。 关于统计学，大家可以看一看《深入浅出统计学》、《赤裸裸的统计学》、《统计学概论》这几本书。 2、数据分析思维的养成。
fineBI漏斗图少一条数据
横置的数据输入做漏斗图
漏斗图怎么在一列组合多个数据
用漏斗图呈现数据转化率~~
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