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【干货】你在纳闷用户为啥流失?华为已经用关系分析模型解决问题了

CDA数据分析师 · 公众号 · 大数据 · 2025-02-21 11:08

主要观点总结

文章介绍了关系分析在解决用户流失问题中的应用，以及数据分析师行业的现状和未来发展。文章提到了数据分析的重要性，以及如何通过关系分析找出变量之间的联系，以解决业务问题。同时，文章还介绍了数据分析师行业的现状和人才需求，以及相关的培训课程和职业发展路径。

关键观点总结

关键观点1: 关系分析在解决用户流失问题中的应用

关系分析是数据分析中最基础也是最重要的环节之一，主要用于发现变量之间的相关性，挖掘隐藏的业务逻辑，为决策提供依据。在解决用户流失问题中，关系分析可以帮助企业找出影响用户流失的关键因素，如客服响应时间、购买次数等，从而制定有针对性的优化策略。

关键观点2: 数据分析师行业的现状和未来发展

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。数据分析技能已成为各个岗位的必备技能，具有很高的通用性和可迁移性。数据分析师需要掌握一系列技能和知识，如数据分析、数据挖掘、人工智能等，同时需要了解各个行业的业务特点。

关键观点3: 数据分析师培训课程和相关资源

市场上有很多数据分析师的培训课程和资料，如CDA数据分析师就业班、脱产班等。这些课程提供了完善系统的知识体系和实践经验，帮助学员掌握数据分析的技能和知识。同时，这些课程还有智能学习系统、一线行业大咖分享、优质学长实用求职方法传授等丰富的学习资源。

关键观点4: 数据分析师的职业发展路径

数据分析师的职业发展路径包括从初级到高级的数据分析师、数据科学家等。在这个职业领域，需要不断学习和掌握新的技能和知识，以适应行业的发展变化。同时，需要具备良好的沟通能力、团队协作能力和创新能力等，以应对工作中的挑战。

正文

“最近复购率一直在下降，我们的营销力度不小啊，为什么用户还是走了？”

“是不是广告投放的用户质量不高？还是我们的产品问题？”

在给华为的培训中提到了这个问题，一位资深的数据分析师立马抢答：“这里面肯定有很多变量的关系值得深挖。” 这时候， 关系分析（Relationship Analysis） 就派上了用场。

关系分析，简单来说，就是 找出变量之间的联系 。进行数据分析时会发现，事情很少是孤立发生的——用户流失可能和他们的购买行为、客服体验、甚至是天气都有关系。但 哪些因素是关键？哪些因素真的影响了用户决策？ 关系分析就是搞清楚这些问题的“侦探工具”。

一

什么是关系分析？为什么它重要？

关系分析是 数据分析 中最基础也是最重要的环节之一，主要用于：

· 发现变量之间的相关性 （例如广告投放金额和销售额之间的关系）。

· 挖掘隐藏的业务逻辑 （例如客服响应时间是否影响用户流失）。

· 为决策提供依据 （例如优化营销策略，提高ROI）。

二

用关系分析解决“用户流失”问题

1. 先搞清楚问题

回到我们的业务案例： 用户流失率上升，我们需要找出原因。

为了搞清楚问题，我们先来拆解它：

· 哪些用户流失了？

· 流失用户 和 留存用户的行为 有什么不同？

· 哪些因素 可能影响了流失？

2. 数据收集与整理

我们需要用到的数据包括：

· 用户行为数据： 访问频率、购买次数、订单金额

· 营销数据： 广告曝光、优惠券使用情况

· 客服数据： 咨询次数、问题解决时间

· 用户属性： 年龄、地区、会员等级

拿到数据后，我们先做个简单的统计：

- 过去一个月流失的用户：10,000

- 这些用户中，70% 在最近3个月内没有复购

- 40% 的用户曾在客服端提交过投诉

- 60% 的用户使用过优惠券

这里已经可以看出一些苗头了—— 客服问题 可能是影响流失的因素之一，而优惠券使用是否和流失有关，还需要进一步分析。

3. 进行关系分析

第一步：相关分析

我们先计算各变量与“用户是否流失”之间的相关性（皮尔逊相关系数）：

- 购买次数 （-0.72）：负相关，购买次数越多，流失率越低

- 订单金额（-0.65）：负相关，高客单价用户流失可能性低

- 客服响应时间（+0.53）：正相关，客服响应慢，用户流失可能性大

- 会员等级（卡方检验 p<0.05）：显著相关，高级会员更可能留存

看起来， 客服响应时间 和 购买次数 是最关键的因素。

第二步：回归分析

我们用 逻辑回归 模型来预测用户流失的概率：

· 结果显示，客服响应时间 每增加1小时 ，流失概率 增加12% 。

· 低购买次数的用户，流失概率显著高于高购买次数用户。

第三步：可视化分析

绘制散点图能够更直观的展示流失率和客服响应时间之间的关系：

图中Y轴是流失概率，x轴是客服相应时间/小时。

观察发现， 客服响应时间越长，用户的流失概率越高 。这个发现和我们的相关分析、回归分析结果是一致的。

三

结论与业务优化建议

通过关系分析可以得出如下结论：

1. 客服响应时间 是影响用户流失的关键因素之一，企业应优化客服系统，提高响应速度。

2. 高频购买 的用户流失率更低，可以针对低频用户设计挽留策略，例如个性化推荐、精准营销。

3. 高级会员 流失率更低，可以通过引导用户升级会员，提高用户粘性。

优化建议：

1. 缩短客服响应时间 ：改进客服机制，引入自动化客服，提高响应效率。
2. 提升用户购买频次 ：通过营销策略（如折扣、积分系统）刺激用户复购。
3. 加强会员制度 ：提供更多会员专属权益，引导普通用户升级。

综上，关系分析不仅是一个数据分析方法，更是一种业务洞察工具。通过找出变量之间的联系，能更精准地找到业务问题的根源，并制定有针对性的优化策略。

关系分析方法是CDA一级的第二章中的一个重要考点，如果想学习这部分内容，可以到 CDA认证小程序 中找到电子书学习，如果学得不错，也可以找模拟题测试一下自己的掌握程度。

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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。

| 行业介绍

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？

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| 岗位介绍

数据分析已不再“IT”，早已成各个岗位的必备技能

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