最近有些忙，但是看到了很好的分析模型也要跟大家分享的，这篇博客有些粗糙，主要是po上一些链接供大家学习，有时间的话，我也会写出自己关于用户行为分析的理解的。
下面是关于用户行为分析常见的分析维度，有助于为新手入门找到方向。
1.行为事件分析模型
行为事件分析法来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的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，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。
在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立 Session 数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。
对这部分感兴趣的可以查看原文：/data-analysis/686576.html
2.用户留存分析模型
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
留存分析可以帮助回答以下问题：
一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？
对这部分感兴趣的可以查看原文：/data-analysis/691457.html
3.漏斗分析模型
漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。
漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营与数据分析的工作中。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。
对这部分感兴趣的可以查看原文：/data-analysis/697156.html
4.用户行为路径分析模型
用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。
以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
对这部分感兴趣的可以查看原文：/data-analysis/704261.html
5.用户分群模型
用户分群数据分析方法是进行用户画像的关键数据分析模型，这是企业进行数据分析、精细化运营的第一步。用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。
由于群体特征不同，行为会有很大差别，因此运营人员或者产品人员希望可以根据历史数据将用户进行划分，将具有一定规律特性的用户群体进行归类，进而再次观察该群体的具体行为。这就是用户分群的原理。
对这部分感兴趣的可以查看原文：/operate/726412.html
6.点击分析模型
点击分析具有分析过程高效、灵活、易用，效果直观的特点。点击分析采用可视化的设计思想与架构，简洁直观的操作方式，直观呈现访客热衷的区域，帮助运营人员或管理者评估网页的设计的科学性。
对这部分感兴趣的可以查看原文：/data-analysis/745306.html
用户行为分析模型-（行为事件分析 用户留存分析 漏斗分析 行为路径分析 用户分群 点击分析）
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