大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型？对于一些业务层面的人来说，数据分析这件事其实真的很简单，我们总结了下，常用的分析模型大概有8种，分别是用户模型、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型。如果能对这几个模型有深刻的认识，数据分析（包括近几年比较热的用户行为数据分析）这点事你就彻底通了。这就是常见的大数据分析的几种模型，以上是我们的总结
虽然很多人已有了这样一个认识：大数据将为我们呈现一个新的商业机会。但目前只要有少量公司可以真正的从大数据中获取到较多的商业价值。下边介绍了9个大数据用例，我们在进行大数据分析项目时可以参考一下这些用例，从而更好地从大数据中获取到我们想要的价值。1、探索大数据以发现新的商业机会。很多大数据都是来自一些新的来源，这表示客户或合作伙伴互动的新渠道。和任何新的数据来源一样，大数据值得探索。通过数据探索，你可以了解一些之前所不知道的商业模式和事实真相，比如新的客户群细分、客户行为、客户流失的形式，和比较低成本的根本原因等等。
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