本课程介绍了数据模型的概念、类型,针对用户行为分析的业务需求进行渠道分析、用户留存、转化分析等数据模型的建立,从事件、维度、指标、用户等全方位考虑建立多维数据模型进行分析。同时,建立事件分析模型、漏斗分析模型、渠道流量贡献、新用户留存率、数据分析全景图等实际业务应用。

本课程由神策数据分析总监陈新祥讲解,是神策 2017 数据驱动大会系列课程的第八讲。

核心观点:

  • 事件模型设计,需要把所有数据打通,电商行业包括渠道分析、用户留存、购买转化;互金行业包括流量行为、业务数据、三方数据、客服数据。
  • 数据分析方法:漏斗模型、行为序列、用户路径、漏斗分析、用户分群、属性分析、点击分析。
  • 数据模型依赖于业务需求,数据模型设计涉及维度、指标、分析方法,指标之间关系等,放在用户行为考虑、对于事件模型设计,要覆盖所有用户行为统计分析的需求。