对于数据分析师来说，其实相比于技术知识，更难理解的是业务知识。开发过程中会碰到一大堆陌生概念，比如用户价值分析、波士顿矩阵等，对于零基础的新人来说，刚开始真的很痛苦。今天就来给大家分享7种常用的业务数据分析模型和方法，希望对大家有所帮助！
RFM分析模型用来对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。该模型通过客户的近期购买行为、消费频率以及消费金额 3 项指标来描述该客户的价值状况。通过这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
ABC分类法(Activity Based Classification) ，全称应为ABC分类库存控制法。又称帕累托分析法或主次因分析法 、ABC分析法、分类管理法、物资重点管理法、ABC管理法，平常我们也称之为“二八法则”。
在帕累托的分析图中，有两个纵坐标，一个横坐标，一个柱形图和一条折线图，以下图为例，X轴是按照商城各个品牌销售额从大到小排序，左侧Y轴为各品牌产品的销售额，右侧Y轴为各品牌累计销售额占总销售额的百分比。
我们按照0-80%，80%-90%，90%-100%将商品分成ABC 3个类别，然后对于这3个类别的产品做区别管理，以提高效益。
波士顿矩阵（BCG矩阵），又称市场增长率—相对市场份额矩阵、四象限分析法、产品系列结构管理法等。
BCG矩阵从市场份额、市场增长率两个维度对产品进行描述，将组织的每个战略事业单位（SBUs）标在二维矩阵上，对产品进行分类。确定投资的产品，做出取舍，以使业务组合达到最佳经营成效。
通过业务的优化组合实现企业的现金流量平衡。波士顿矩阵可用于确定产品最优组合、定位产品和制定公司层业务战略。
横纵坐标轴划分就形成了4种产品：
1）明星类产品：高增长且高市场占有率，发展前景好，竞争力强，需加大投资以支持其发展；2）问题类产品：高增长但低市场占有率，发展前景好但市场开拓不足，需谨慎投资；3）现金牛产品：低增长但高市场占有率，成熟市场的领导者，应降低投资，维持市场占有率并延缓衰退；4）瘦狗类产品：低增长且低市场占有率，利润率低甚至亏损，应采取撤退战略。
随着移动互联网的兴起，业务的形态越来越复杂，站内归因（也常被称作“坑位归因”）的需求日趋增多。
以自营电商为例：同样的一个商品，可能会在站内多处“坑位”产生曝光，比如：首页 Banner 的特卖活动页、商品详情页的相关推荐、购物车页面下方的推荐列表中。运营人员需要知道这些“坑位”对商品最终成单产生的“贡献”分别是多大，从而指导站内的商品运营工作，例如将主推的商品推至成单贡献度高的坑位中，给予更多的曝光从而带来更多的转化。
一般来说有4种归因：首次归因、末次归因、线性归因、位置归因。
据说上个世纪九十年代，沃尔玛超市的管理人员发现了一个奇怪现象，同一个订单里经常会同时出现婴儿纸尿裤和啤酒，并且购买者大多为父亲。有人就进行了分析，发现从时间上，周末比工作日购买纸尿裤喝啤酒的频率更多；其次，爸爸们喜欢看体育节目，而且更爱边喝啤酒边看，且美国的体育节目多在周末扎堆。所以，当周末母亲需要给孩子换纸尿裤时，通常会让正在看球的奶爸去买。奶爸出去买纸尿裤，会顺便带些啤酒回来。
无论这个案例真假，但他带来的启发却是巨大的，这让我们意识到可以通过研究用户消费数据，将两种看上去完全没关系的产品关联在一起，这就叫做商品关联分析法，也叫作“购物篮分析”。
AARRR模型的实质是一个用户生命周期模型，关注用户获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、收入（Revenue）和自传播（Refer）这五个方面，描述了用户从了解一个产品或服务到成为忠实用户的整个过程，对应于产品生命周期中的五个阶段。
用户画像分析（User Profiling Analysis）是一种市场研究技术，它通过收集和分析用户的各种数据来创建用户的详细描述，这些描述通常包括用户的行为、偏好、心理特征、生活方式等。用户画像的目的是为了更好地理解目标客户群体，以便为他们提供更加个性化的产品和服务，提高营销效率和客户满意度。用户画像分析用一句话来总结就是：用户信息标签化。
对于所有有志于做数据分析师、商业数据分析、数据治理的小伙伴，一定要加快提升自己。世界经济论坛发布的《2023年未来就业报告》对未来五年就业市场进行深入分析，报告预测未来5年内增长最快的十大岗位，就包括了数据分析师和科学家以及数字化转型专业人员。
强烈建议重视CDA数据分析师证书，CDA数据分析师一级考试涉及的多个业务分析模型，这些模型在实战中超有用。尤其是想进入电网、银行、电信、烟草行业的小伙伴们，尽量考过CDA数据分析师二级，因为这些单位几乎都会在招聘中说明CDA数据分析师优先。
近年来CDA数据分析师已经为招行、华为、长安、苏宁等近百家机构提供了专业的内训服务。通过这些课程培训，企业员工能够掌握数据分析的技能，更好地理解和利用大数据，提升数据驱动的决策能力，支持企业的数字化转型和业务发展。
随着企业对数据的依赖程度加深，掌握数据分析技能成为了许多求职者的目标。获得CDA（Certified Data Analyst）认证，不仅能够提升个人的职业技能，还能在竞争激烈的就业市场中脱颖而出，扫码CDA认证小程序，获取更多资料。
自 2013 年以来，CDA 认证获得了广泛的认可，是部分政企项目招标要求的加分资格；是部分企业员工晋升加薪的重要参考；是部分企业招聘时岗位描述里的优先考虑目标，是主流招聘平台优秀人才的资质佐证；很多企业在招聘中明确注明：CDA数据分析师持证人优先。
CDA认证对于数据分析师的薪资提升有显著影响。根据《2020年CDA持证人报告》，持证人普遍薪资高于非持证人，在企业中获得晋升的机会也更多。具体来说，CDA Level I等级证书主要面向业务数据分析，与之匹配的岗位为数据维护岗、数据分析师岗等。通过比对持证人和招聘市场上相应岗位薪资，发现持证人群的工资均高于非持证人群。
在不同等级的CDA认证中，薪资水平也有所不同。CDA Level I的薪资范围大约在9-15k（具体看城市岗位），而CDA Level II的薪资范围在15-25k（具体看城市岗位），对于更高级别的CDA Level III，薪资年薪一般30w及以上（具体看城市岗位）。
此外，一位通过CDA考试的持证人分享了自己的经历，提到在考取CDA证书后，成功获得了大厂的offer，薪资直接翻了近一倍，从8K增长到13K。 这表明CDA认证不仅提升了专业技能，也成为薪资增长的一个重要因素。
在招聘市场上，数据分析师的薪资普遍在1w-3w左右，而持有CDA证书的数据分析师的薪资待遇可能会更高。因此，CDA认证对于数据分析师来说是一个提升自己专业技能和市场竞争力的有效途径，有助于在职场上获得更多的发展机会和更高的薪资待遇。扫码CDA认证小程序，这个小程序里提供了丰富的学习资料，包括考试大纲、学习资料和模拟题。
CDA数据分析师就业班脱产班和在职周末班，还有1个插班名额，欢迎大家扫码咨询。2024年，是数据时代的新起点，也是职业探索的新征程。如果渴望在这个充满机遇和挑战的领域中有所作为，那么不妨加入CDA数据分析脱产就业班，与志同道合的伙伴一起，开启一段全新的职业之旅。数据分析师行业的人才需求将大幅增加，行业也将迎来新的发展机遇。各行各业都需要的数据分析,那么是具体哪些行业需求最大呢？数据分析在当今社会已经渗透到了各行各业，成为了许多企业和组织不可或缺的一部分。无论是金融、医疗、教育、制造还是零售等行业，都需要数据分析来帮助企业更好地理解市场需求、优化运营流程、提高决策效率等。根据相关招聘数据，以下11个行业值得关注：
数据分析技能具有很强的通用性和可迁移性。无论是从事哪个行业或领域，掌握数据分析技能都可以帮助个人更好地理解和分析数据，发现问题和机会，提高工作效率和质量。
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