Java|跟数据打交道的人都得会的这8种数据模型，满足工作中95%的需求

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“小王，你把这些用户数据分析下，分别打个价值标签给我，我们制定一下618的营销活动。 ”
这时候你拿着用户数据一脸懵？打标签？从哪几个维度？脑海里仿佛有很多想法，但又不知道从何做起。
你向你的领导请教，领导告诉你借用下RFM模型。你更懵了：什么是RFM模型？干啥用的？然后你赶紧百度，按照网上的教程学习，花了很久终于做出了领导想要的分析。结果下一次领导又拿着一份数据让你分析下数据，找出用户究竟流失在哪个环节？你感觉才学会的RFM模型顿时不匹配了。
其实有很多人苦恼听着其他人口中的购物篮模型、KANO模型、杜邦分析模型这些高大词汇，看着同事各种模型信手拈来的分析数据，问出来又怕别人觉得自己不够专业，不问又听不懂跟不上节奏，每次自己都在偷偷的百度。当时是懂了，知道有这么个模型，需要的时候用忘了不会用，只能在此百度。
但为了能够让小伙伴们能少百度几次，我熬夜汇总了这篇干货文，将会从作用、应用场景、举例这三个维度将工作中常见的，使用频率最高的模型汇集起来，只用收藏这一篇，就足够满足你95%的工作场景需求了。
1、RFM模型:

作用：衡量客户价值和创收能力。

其中R(Recently)最近一次消费:客户距离最近的一次采购时间的间隔。
F(Frequency)消费频率：指客户在限定的期间内所购买的次数。
M(Monetary)消费金额：客户的消费能力，通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。

应用场景：

找到优质、忠实客户，集中精力开展营销活动
找出推送优惠券的用户，唤醒其购买欲望等

举例：
通过RFM模型，我们可以知道重要唤回客户虽然最近没来消费，但其之前的消费频率很高、而且消费金额很大，是个一段时间没来的忠诚客户，我们需要主动和他保持联系。

2、AARRR模型

作用：进行用户运营分析，探索用户增长的5个指标：获客、激活、留存、收益、传播

应用场景：

探索培养用户行为习惯的方式
统计分渠道的用户激活量

举例：
某款兴趣社区类APP通过AARRR模型总结出通过微博渠道的会员转化率最高，可见该渠道可以带来较高黏性的用户，因此可继续将微博渠道作为资源投放重点。

3、KANO模型

作用：对用户需求分类并进行排序

应用场景：

在资源有限情况下，衡量提高产品还是企业服务对用户满意度的影响
设计产品时，明确客户对产品功能的需求进行取舍，提升工作效率