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数据分析模型比较多，这里介绍互联网平台最常用、也最实用的 9 大模型
（一）事件分析模型
事件指的是用户操作产品的一个行为，即用户在产品内做了什么事情，转义成描述性语言就是“操作+对象”。事件分析是对用户行为事件的指标进行统计、维度细分、筛选等分析操作。
事件分析能解决什么问题：
- 产品和运营同学如何才能对网站每天的 PV、UV、DAU 等总体数据有一个直观的把握，包括它们的数值以及趋势？
- 面对复杂的数据，单从数字来看，不仅效率低下，而且难以直观的发现数据背后所展现的趋势，应该怎么办？
- 当做了第三方付费渠道推广后，运营同学如何才能有效比较不同渠道带来的流量？
（二）分布分析模型
产品优化和运营是一个动态的过程，我们需要不断监测数据，调整产品设计或运营方法，然后继续监测效果。
分布分析功能，主要用来了解不同区间事件发生频次，不同事件计算变量加和，以及不同页面浏览时长等区间的用户数量分布。
主要使用场景1：频次分布
Alice是某个电商产品经理，比较关注"用户浏览商品详情页"的以下几个场景：
- 希望了解最近一周浏览商品详情页的用户，例如1-5次, 6-10次 ... 不同区间的用户量分布有多少；
- 希望知道最近一段时间内，每日用户浏览商品详情页人均数量、最大值、最小值、中位数（50%浏览商品详情页的用户浏览小于等于多少页）、25分位（25%浏览商品详情页的用户浏览小于等于多少页）、75分位（75%浏览商品详情页的用户浏览小于等于多少页）的趋势;
- 希望对比渠道来源ABC三个主要广告渠道带来的用户，浏览商品详情页1-5次；6-10次等等不同区间的用户量分布分别有多少；
- 希望对比"高消费"和"低消费"的两个用户群体浏览商品详情页1-5次, 6-10次, ... , 不同区间的用户量分布分别有多少。
（三）用户分群模型
用户分群，就是通过一定的规则找到对应的用户群体。 常用的方法包括：
- 找到做过某些事情的人群：比如过去 7 天完成过 3 次购物车计算
- 有某些特定属性的人群：比如年龄在 25 岁以下的男性
- 在转化过程中流失的人群：比如提交了订单但没有付款
您可以根据自己要解决的业务问题，来定义关注的用户群体，还可以在 GrowingIO 平台中通过将分群套用在事件分析、漏斗分析与留存分析等分析工具中进一步分析；或者通过运营手段对这部分人群进行运营。
比如在考虑注册转化率的时候，需要区分移动端和 Web 端，以及美国用户和中国用户等不同场景。这样可以在渠道策略和运营策略上，有针对性地进行优化。
（四）漏斗分析模型
漏斗分析是一套流程式的数据分析模型，通过将用户行为起始的各个行为节点作为分析模型节点，来衡量每个节点的转化效果，是转化分析的重要工具。
通过漏斗分析可以从先到后的顺序还原某一用户的路径，分析每一个转化节点的转化数据；
所有互联网产品、数据分析都离不开漏斗，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗，需要关注的有两点。第一是关注哪一步流失最多，第二是关注流失的人都有哪些行为。
关注注册流程的每一个步骤，可以有效定位高损耗节点。
（五）用户行为轨迹分析
行为轨迹是进行全量用户行为的还原。只看 PV、UV 这类数据，无法全面理解用户如何使用你的产品。了解用户的行为轨迹，有助于运营团队关注具体的用户体验，发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品，投放内容。
（六）留存分析模型
留存，顾名思义，就是用户在你的产品中留下来、持续使用的意思。
留存为什么重要？留存是 AARRR 模型中重要的环节之一，只有做好了留存，才能保障新用户在注册后不会白白流失。有时候我们光看日活（DAU），会觉得数据不错，但有可能是因为近期有密集的推广拉新活动，注入了大量的新用户，但是留下来的用户不一定在增长，可能在减少，只不过被新用户数掩盖了所以看不出来。这就好像一个不断漏水的篮子，如果不去修补底下的裂缝，而只顾着往里倒水，是很难获得持续的增长的。
以 "日留存"颗粒度为例，留存图中的横坐标和留存率趋势曲线和留存表的对应关系图
一般我们讲的留存率，是指「目标用户」在一段时间内「回到网站/App 中完成某个行为」的比例。常见的指标有次日留存率、七日留存率、次周留存率等。比如：某个时间获取的「新用户」 的 「次日留存率」常用来度量拉新效果。
（七）热图分析
热图是以网站页面中的元素的点击率（元素点击次数/当前页面 PV）为基础的数据的图形表示。通过聚合用户行为，热图可以让人一目了然地了解人们如何与网站页面进行交互，这有助于识别用户行为趋势并优化进一步流程。 您的网站存在以便人们可以实现特定的目标，如查找信息、注册服务、购买产品等。当人们进入您的网站但很难找到或使用他们正在寻找的东西时，他们会感到沮丧，最糟糕的情况是，他们离开你的网站不再回来。
为了让用户在访问中停留下来并进行下一步动作，也许您在关心这些问题：
- 用户是否点击了我们希望互动的内容？
- 有没有重要按钮或元素被大量点击，却被放到了不起眼的地方？
- 用户感兴趣的内容是否和我们预想的一样？
- 不同的运营位、不同的内容对用户的吸引分别是怎样的？
- 具体元素的点击数据如何？
- 不同渠道的访问者对于页面的关注点具备哪些差异和特征？
- 从重要元素的点击来看，哪个渠道质量更好？
- 「未转化」的用户与「转化」用户之间的热图表现差异如何？
热图提供了一种清晰直观的方式来帮助您解答这些问题。
（八）温度-健康度模型
通过客户的“温度-健康度模型”实现用户分群。下图的横坐标“健康指数”代表用户的活跃度；纵坐标的“温度指数”代表用户转化的可能性。
该模型一般用户企业级 SaaS 企业中的客户成功部门。有了该模型，我们就可以对不同分群的用户进行差异化的运营策略。左上角的用户活跃度不高，但是付费转化的可能性很高；我们需要对用户加强培训，提高其使用频率。右下角的用户非常活跃，但是付费的可能性很低，值得我们深入思考背后的原因。
（九）归因分析模型
归因分析要解决的问题就是广告效果的产生，其功劳应该如何合理的分配给哪些渠道。常见的归因分析方法有：线性归因、首次归因、末次归因、基于位置归因、时间衰减归因等。
我们可以根据自己业务的实际情况，选择归因模型。
假设一个丹丹购买口红的场景，在依次浏览了头条、微博上的广告后，她参加了小红书上的注册促销活动，又收到了优惠券，于是在百度上搜索 App，完成下单购买。
如果按照 ROI 分析的逻辑，我们会把所有的权重算在百度这一渠道上，这是典型的以偏概全。
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