数据模型及大数据统计初识
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数据模型及大数据统计初识

文章导读:数据模型及大数据统计初识

大数据的应用实践中,数据的可视化展示,以及数据的互联互通更易于见成效,但缺乏大数据统计与模型支撑的项目应用并未能真正发挥大数据的魅力。

数据模型及大数据统计初识

资料整理:厦门大数匠教育发布时间:2019-10-22已帮助:32人

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数据模型及大数据统计初识


1留存分析模型

  主要是对用户参与度及活跃度进行分析。在流量越来越贵的背景下,留住老用户愈发重要。对于产品而言,留存率高,说明产品对用户核心需求把握的越好,用户依赖性也就越强。

2用户分群模型

  主要是对具有某一特征的用户进行分类,以便根据不同用户群体形成差异化的产品设计和运营广告投放,以便更好满足用户需求,提高用户粘性。

3行为路径模型

  即对用户行为进行研究。譬如通过用户输入何种搜索关键字词或点击哪类页面,停留时长等关键指标,来分析用户感兴趣的产品和内容。

4回归分析模型

  是确定因变量和自变量之间相互依赖的定量关系。我们可以通过回归分析发现不同事件之间的依存关系,从而实现对事件内容的预测分析。

5灰度预测模型

  则是对含有不确定因素的系统进行预测的方法。它通过对系统因素间的关联关系分析,从而寻找数据变动的规律,生成有较强规律性的数据序列,然后建立相应的微分方程模型,从而预测事物未来发展趋势的状况。
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