建立一座高樓大廈時，除了需要堅實的地基之外，也需要有一個基本的模型框架，按照模型進行風險預測，做到萬無一失。

在數據分析領域，同樣也需要建立數據分析模型。根據模型進行分析，這樣在數據分析時，明確數據分析思路，運用適當的分析方法將最終的數據分析結果得出來。下面我將介紹幾種常見的數據分析模型。

常見的數據分析模型

1.用戶模型

數據分析時，我們首先要明確我們的用戶是誰，針對用戶需求，進行相關的服務。以達到用戶滿意的效果。同時要對已有用戶進行分析，時刻了解用戶的服務范圍，從最終全面的角度了解用戶問題。

2.事件模型

事件是組成數據分析的結構框架，在針對不同的事件時，要了解事件模型背后的數據結構、采集時機以及對事件的管理。只有對事件模型有著充分的了解，才可以對最終數據分析框架有全面的了解。

3.漏斗模型

所謂漏斗模型，就是將數據分析的步驟流程化，一步步的運營，達到最終的分析結果，同時漏斗模型便于對數據分析的每一個流程進行觀察，從而及時解決問題。

4.留存模型

留存模型是針對使用數據的用戶，將用戶對于數據分析的場景進行留存。自定義的進行留存，實現最終的目標客戶選取，相當于整個模型框架的引流功能。

5.粘性模型

粘性模型，顧名思義，就是了解產品或某個功能粘住用戶的能力，從用戶偏愛出發，了解用戶如何使用產品，用戶對于產品功能的滿意程度，幫助平臺科學的評估產品和功能，高效的制定相關的策略。

6.路徑模型

通過對不同用戶分群，將具有相同特征偏好的用戶聚集，而行為路徑分析是對用戶產生的行為進行數據的可視化分析，從而幫助平臺快速觀測出群體的行為特征。常用的行為路徑分析模型有漏斗分析模型和全行為路徑分析模型。

7.總結模型

在完成數據分析后，需要對數據分析過程，最終結果進行分析，得到最終的結論，將整個分析的大框架做一個全面的維護。

數據經過一層層的分析，挖掘，最終變成用戶所需的數據，對于企業而言，數據分析的利用對于企業決策的制定至關重要。在商業智能領域，數據分析的使用非常頻繁，對于軟件的數據分析能力的要求也是十分高，目前國內BI的提供商，比較有代表性的有帆軟，旗下的帆軟FineBI對于中國企業的數據應用十分的便捷，自主靈活的帆軟自助分析功能使得Finebi在國內市場獨樹一幟。

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