数据分析在当今社会的重要性不言而喻，它是从大量数据中提取有价值信息的过程，帮助企业或个人做出更明智的决策。以下将详细介绍数据分析实战中常用的8大模型，帮助读者更好地理解和应用这些模型。
1. 事件分析
事件分析关注的是特定事件对企业组织价值的影响及其程度。通过追踪或记录用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，分析事件发生关联的所有因素，挖掘用户行为事件背后的原因和交互影响。
应用场景
- 问题排查：如发现某渠道某天的PV数据异常高，需要排查原因。
- 多维度分析：将PV值按照日期、地理位置、机型、操作系统、IP等不同维度进行分析。
2. 留存分析
留存分析用于分析用户参与情况/活跃程度，考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要方法。
应用场景
- 用户留存率观察：根据新用户注册/下载的时间进行同期分组，观察用户发生投资的7日留存、14日留存或30日留存。
3. 漏斗分析
漏斗分析通过检测目标流程中起点（用户进入）到最后完成目标动作的过程，分析每个节点的用户量与留存量，考核每个节点的好坏，找到最需要优化的节点。
应用场景
- 电商购买流程分析：分析用户从进入网站到最终转化购买这个过程中，各个环节的转化率，找到用户流失最多的环节。
4. 路径分析
路径分析关注用户在产品中的行为轨迹，分析用户从进入产品到离开产品的整个过程。
应用场景
- 用户行为轨迹分析：分析用户在产品中的行为路径，了解用户行为模式和习惯。
5. Session分析
Session分析关注用户在产品中的单个会话，分析用户在会话中的行为和停留时间。
应用场景
- 用户会话分析：分析用户在会话中的行为和停留时间，了解用户行为模式和习惯。
6. 分布分析
分布分析用于分析数据在不同维度上的分布情况，如用户年龄、性别、地域等。
应用场景
- 用户画像分析：分析用户在不同维度上的分布情况，构建用户画像。
7. 归因分析
归因分析用于分析不同渠道对用户转化的影响，确定哪些渠道对用户转化贡献最大。
应用场景
- 渠道效果分析：分析不同渠道对用户转化的贡献，优化渠道策略。
8. OGSM模型
OGSM模型是一套企业管理方法论，包含四个部分：目的、目标、策略、度量。
应用场景
- 战略落地与执行：帮助企业制定和执行战略计划。
通过以上8大模型的详细介绍，相信读者对数据分析实战中常用的模型有了更深入的了解。在实际应用中，可以根据具体问题选择合适的模型进行分析，从而为企业或个人提供有价值的决策支持。