做数据分析的人经常能听到这句话。 在进行数据分析之前，首先需要明确的数据分析构想。 数据分析的想法来自哪里？ 其实包含在数据分析模型中。 熟练掌握数据分析模型是数据分析的基本功。 这几天，我要谈谈常见数据分析模型的概念、方法和应用。
今天，首先，数据分析中常见的http://www.Sina.com/http://www.Sina.com /本文主要谈漏斗型本质、漏斗型案例分析。
漏斗模型
关于漏斗的型号，我认为本质是，。 为了便于理解，这里以营销漏斗模型为例。
根据百科全书，营销漏斗模型是指在营销过程中，将非潜在顾客逐步转化为顾客的转化量化模型。 营销漏斗型的价值有助于量化营销过程中各个环节的效率，找出薄弱环节。
也就是说，营销的一个环节是整个过程中从用户获取到最终转换为购买的一个子环节，而相邻环节的转化率是指用数据指标量化每个步骤的表现。
因此，整个漏斗模型首先将完整的采购过程一步一步地划分，用转化率来衡量每个步骤的成绩，最后通过异常的数据指标找出问题环节，然后解决这个环节的问题，最终达到提高整体采购转化率的目的，所以330
除了在数据分析中的应用，分解量化的思想也广泛应用于很多方面，例如很多企业绩效管理的OKR，其核心思想也是如此。 所有OKR(Objectivesandkeyresults )都称为“目标和主要成果”，okr首先设置“目标”(objective )即大o，然后将目标划分为几个子目标即小o， 最后将小o设定为几个可量化的“重要结果”)实现量化的KRS实现小o，最终达到大o，由此可知整个过程的中心关键也在于分解和量化。
这就是我在开头提到的，我认为漏斗模型不仅仅是模型，它是方法论，也是思维方式。 通过这种分解和量化的形式，可以不断分解问题，最后通过量化的形式帮助实现目标，或者对异常的步骤进行调谐，最终实现总目标。 它可广泛应用于流量监测、产品目标转换等日常数据运营业务，称为转换漏斗； 也可用于产品、服务的销售，称为销售漏斗。
什么是漏斗模型
分解和量化
要分析电子商务转换，必须监控各级用户转换，并找到各级的可优化点。 对于不遵循流程的用户，可以创建转换模型，缩短路径以提高用户体验。
(照片来自网络)
漏斗模型的核心思想可以归为分解和量化
AARRR模型是指访问、激活、保留、恢复和重构。 这意味着检索用户、激活用户、保留用户、用户收入和传播用户。 这是产品运营的常见模式，结合产品自身特点和产品生命周期位置，关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略。
以下AARRR模型图表明，用户的整个生命周期呈逐渐减少的趋势。 通过分解和量化用户生命周期的各个阶段，可以进行数据的横向和纵向比较，从而发现相应的问题，最终不断进行优化迭代。
(照片来自网络)
漏斗模型案例
绘制漏斗模型其实很简单，可能会在创建数据报告时使用。 如果数据量不是很大，Excel可以在几分钟内完成。
例如，以上图电子商务公司的转换漏斗为例：
整体步骤大致分为：计算整体转化率计算占位符数据插入图表设置坐标轴格式调整数据顺序。
1 )计算总体转化率
计算单步转化率，快速填充即可。
2 ) .占位符数据的计算
计算单步与初始转化率的差，即100%，差除以2得到占位符数据。 因为最终的条形图是轴对称的，所以取差分的一半来占就可以了。
3 ) .插入图表
选择数据源，插入图表条形图并累计条形图。
4 )设置坐标轴格式
选择坐标轴后，设置坐标轴格式，选择逆序类别，调整顺序后得到以下图表。
如果调整占位符数据的填充而不填充，占位符数据的颜色将消失。
5 )调整数据顺序
将占位符数据的顺序调整为第一位时，看起来像漏斗。
最后，请根据本图表进行美化，贴在PPT上进行说明，或在PS上进行处理，根据个人要求进行适当处理。 在这里我的很丑……
如果数据量大，则需要长期监视运维，一般需要连接到数据库。 可以使用
专业的数据分析软件或者BI软件搭建一个dashboard，这里我用的是FineBI，把之前那张excel表导入了进去（这里就不做数据库连接演示了）。1) . 拖拽“漏斗图” -> 选定分类和指标 -> 美化样式
2) . 直接展示
这里的漏斗数据模型是软件本身自配好的，你要做的就是选择字段，操作很方便。漏斗每个层级的大小都反映了当前层级数据的大小，如果数据差距较大，比如像我这样的，会不那么美观。
像互联网电商行业，交易的数据量很大且是实时的，这个技术excel是做不来的，所以像BI类的工具就是有这样的优势。
最后，当然有很多工具可以画出漏斗图，这里就不一一介绍了。
上就是本文的主要内容，以漏斗模型为基础，稍微进行了一些展开，最终讲述了如何利用Excel制作漏斗模型，欢迎斧正、指点、拍砖…
作者：启方
来源：数据分析不是个事儿