举个例子：用户买了个产品Why：他为什么买？What：买了什么产品？有什么用？Who：用户是哪一类群体？学生？白领？When：什么时候会买？Where：在哪里买的？线下还是线上?How：怎么买的?How much：买这个产品花了多少钱？六、用户分群模型用户分群模型是根据用户的行为特征、爱好等属性，把具备共同属性的用户划分成一个整体 。
当产品投放推广一段时间后，企业获得一定量的用户，就需要对用户进行分群，可以帮助企业了解用户，根据用户的不同特点制定针对性的优化方案 。用户分群又分为：普通用户分群：分析用户属性和行为特征预测用户分群：通过机器学习算法预测时间概率以上是数据分析比较常见的几种分析模型，对于新手来说，可以好好了解学习一下，根据工作中的实际问题具体分析，但是也不能一味的套用模型，面对不同情况需要进行不同的改进哦！ 。
想做数据分析工作，大学阶段应重点关注哪些知识学习和能力培养？
谢邀，最近也是校招季，就说一点实际的吧，列举一些需要掌握的内容第一阶段：Excel每一位数据分析师都脱离不开Excel 。这一阶段主要就是学习Excel的透视表、函数等等操作，能够使用excel进行简单的数据分析与可视化报告 。第二阶段：SQL数据库语言作为数据分析人员，我们首先要知道如何去获取数据，其中最常见的就是从关系型数据库中取数，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL 。
主要了解数据库查询语言，where，因此你可以不会R，不会python，但是你不能不会SQL 。主要了解数据库查询语言，where，limit，and和or的逻辑，时间转换函数等 。推荐书籍：《MYSQL必知必会》第三阶段：数据可视化数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图 。实际上除掉数据挖掘这类高级分析，不少数据分析就是监控数据和观察数据 。
除此此外，数据分析的大多时候都是要兜售自己的观点和结论的，而兜售的最好方式就是做出观点清晰数据详实的PPT和报表给老板看 。可视化的工具有很多，这里我推荐Tableau（国外）或者FineBI（国内），FineBI是国产的用起来方便点 。这两款都不要编程功底，实现起来简单，功能强大 。推荐书籍：《用图表说话》-麦肯锡第四阶段：数理统计学这里我们需要从基础的统计理论(描述性统计、区间估计、假设检验等)出发，到基本的统计分析（T检验、方差分析等），最后到商业常用的模型（回归分析、方差分析等），学习数据分析背后的逻辑，掌握实用统计学的概念和会利用统计的思维去思考问题 。
推荐书籍：《从零进阶 数据分析的统计基础》-曹正凤第五阶段：SPSSSPSS是统计分析入门软件，如果你想快速入门而又不想学习编程，我推荐使用SPSS 。学习SPSS的重点并不在于软件本身，而是相关的统计学知识，这也是在前面建议你铺垫的，也就是你要学会怎样去分析“输入数据后，软件给你呈现的结果” 。推荐书籍：《如虎添翼 数据处理的SPSS/SAS EG实现》-徐筱刚第六阶段：数据挖掘学习算法模型包括线性回归、逻辑回归、主成分分析、因子分析、聚类、关联规则、决策树、随机森林、支持向量机、贝叶斯、神经网络等，建议选择一门编程语言来学习 。
【8个常用数据分析方法,数据分析常见的】Python或者R语言，这一点是必备项也是加分项，在数据挖掘方向是必备项，语言相比较工具更加灵活也更加实用 。推荐书籍：《笨方法学Python》《像计算机科学家一样思考》《Python数据科学手册》《利用Python进行数据分析》《数据科学入门》第七阶段：数据分析行业应用和数据分析思维对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要 。
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