Оформление
Общепринятые модели и методы анализа данных - FineReport Справка | Разработка отчетов | Отчетность | Учебные пособия
Общие модели и методы анализа данных
1. Индекс
В процессе анализа данных обычно приходится использовать различные модели для доказательства своей аналитической точки зрения, во-первых, чтобы сделать свой вывод более убедительным, а во-вторых, чтобы сделать свой аргументационный процесс более логичным и организованным.
FineBI представляет некоторые методы анализа данных, чтобы помочь пользователям лучше использовать BI для анализа данных.
2. модель RFM
1) Обзор
RFM используется для классификации пользователей и определения ценности каждого сегмента.
пройти (законопроект, проверку и т.д.)
- Время последнего потребления (R): интервал между последними покупками клиента.
- Частота потребления за последний период (F): количество покупок, совершенных клиентом за ограниченный период.
- Количество денег, потраченных за последний период (M): покупательская способность, обычно измеряемая средней суммой денег, потраченной клиентом за один раз.
Эти три ключевых показателя определяют ценность клиента, наблюдают и классифицируют его, а также проводят соответствующие маркетинговые стратегии для клиентов с различными характеристиками, как показано на следующем рисунке:
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Полезная документация доступна по адресу: RFM Analysis
Приборную панель можно посмотреть по адресу: RFM Analytics, вы можете сохранить ее для просмотра внутренних шагов редактирования или выполнить упражнение самостоятельно!
3. анализ Парето
1) Обзор
Анализ Парето, также известный как АВС-анализ, основан на идее, что несколько элементов обеспечивают большую часть стоимости. Возьмем пример стиля и объема продаж: на один стиль приходится 10 процентов от общего количества, но на него приходится 80 процентов продаж.
Классификация продуктов или предприятий на категории A, B и C используется для разграничения приоритетов и нецелевых направлений бизнеса, отражая влияние стоимости каждой категории на общую стоимость запасов, продаж и затрат, что позволяет применять дифференцированные стратегии и управление.
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Полезную документацию можно найти здесь:ABC Analysis
Приборную панель можно посмотреть по адресу: ABC Analysis, вы можете сохранить ее, чтобы просмотреть шаги внутреннего редактирования или попрактиковаться самостоятельно!
4. Бостонская матрица
1) Обзор
Бостонская матрица анализирует и определяет продуктовый ассортимент компании через темпы роста продаж (показатель притяжения рынка) и долю рынка (показатель силы компании).
Бостонская матрица делит продукты на четыре категории, как показано ниже:
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Полезную документацию можно найти по адресу: Boston Matrix Chart, вы можете сохранить ее, чтобы просмотреть шаги внутреннего редактирования или попрактиковаться самостоятельно!
5. анализ корзины покупок - ассоциативные правила
1) Обзор
Вы наверняка слышали об этом классическом случае: в супермаркетах часто продают детские подгузники и пиво вместе. Причина в том, что после анализа данных выяснилось, что большинство родителей, покупающих подгузники, - отцы, и если они увидят пиво во время покупки подгузников, то с большой вероятностью купят его, что, в свою очередь, увеличит объем продаж пива.
Этот метод анализа данных о потреблении пользователей, соотнесения различных продуктов и изучения связей между ними называется корреляционным анализом продуктов, или "анализом корзины".
Ассоциативность товарного вида оценивается по трем показателям: "поддержка", "уверенность" и "усиление".
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Полезная документация доступна по адресу: Анализкорзины - Правила ассоциации
Приборную панель можно посмотреть по адресу: Анализ корзины покупок, вы можете сохранить ее, чтобы просмотреть внутренние шаги редактирования или потренироваться самостоятельно!
6. анализ удержания
1) Обзор
Аналитика удержания - это аналитическая модель, используемая для анализа вовлеченности/активности пользователей, в которой рассматривается поведение клиентов (например, вход в систему, трата денег), которое сохраняется через некоторое время среди пользователей, совершивших первоначальное поведение.
Формула расчета: количество новых пользователей в один период времени (период времени a), сохранившихся в другой период времени (период времени b) через некоторое количество дней / общее количество новых пользователей в (период времени a)
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Полезную документацию можно найти здесь: Анализудержания
Приборную панель можно просмотреть по адресу: Retention Analysis, где вы можете сохранить ее, чтобы просмотреть шаги внутреннего редактирования или потренироваться самостоятельно.
7. Анализ DuPont
1) Обзор
Анализ DuPont использует взаимосвязь между несколькими ключевыми финансовыми коэффициентами для комплексного анализа финансового состояния предприятия, который используется для оценки прибыльности компании и уровня доходности акционерного капитала, а также для оценки деятельности предприятия с финансовой точки зрения.
Основная идея заключается в том, чтобы разложить доходность капитала предприятия шаг за шагом на произведение ряда финансовых коэффициентов, что помогает глубоко проанализировать и сравнить операционные показатели предприятия.
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Полезная документация доступна по адресу:DuPont Analysis
Приборную панель можно посмотреть по адресу: DuPont Analytics, вы можете сохранить ее, чтобы просмотреть внутренние шаги редактирования или потренироваться самостоятельно!
8. профилирование пользователей
1) Обзор
Профиль пользователя - это визуальное представление данных, связанных с пользователем; в двух словах: маркировка информации о пользователе.
Анализируя демографические характеристики пользователей: возраст, пол, провинция и город, уровень образования, семейное положение, рождаемость, отрасль и профессия и т. д., а также поведенческие характеристики: активность, лояльность и т. д., мы можем помочь предприятиям проводить точный маркетинг и принимать бизнес-решения.
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Панель можно посмотреть по адресу: User Profiling, вы можете сохранить ее для просмотра внутренних шагов редактирования или выполнить упражнение самостоятельно!
9. Анализ цепочки сравнений
1) Обзор
Показатель развития за год используется для иллюстрации относительных темпов развития текущего периода по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, в основном для устранения эффекта сезонных колебаний.
Кольцевой коэффициент - это соотношение изменения объема за 2 последовательных статистических периода (например, за два последовательных месяца).
Формула расчета:
Год к году: (текущие продажи - продажи за аналогичный период прошлого года) / продажи за аналогичный период прошлого года
Кольцо: (текущие продажи - продажи предыдущего цикла)/продажи предыдущего цикла
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Полезная документация доступна здесь:FindY/Y and YoY - Table Dimension Non-Date, Find Y/Y and YoY - Table Dimension Date
дашборд доступна для просмотра по адресу: Same Ring Analysis. Вы можете сохранить ее отдельно, чтобы просмотреть шаги внутреннего редактирования или попрактиковаться самостоятельно.
10. Операционный анализ пользователей AARRR
1) Обзор
Модель AARRR, также известная как "пиратская модель", - это широко используемая модель в процессе эксплуатации пользователя, объясняющая пять показателей для достижения роста пользователя: приобретение клиента, активация, удержание, доход и распространение. Начиная с приобретения клиентов и заканчивая распространением рекомендаций, вся модель AARRR образует замкнутую модель всего жизненного цикла пользователя, постоянно расширяя его размер для достижения устойчивого роста.
2) Реализация
Реализация FineBI показана на следующем рисунке:
Полезная документация доступна здесь: Операционный анализ пользователя AARRR
Приборные панели доступны по адресу: AARRR Dashboards, которые вы можете сохранить как отдельный файл, чтобы просмотреть шаги внутреннего редактирования или потренироваться самостоятельно.
