数据分析中常见的数据模型有哪些？
数据分析方法的作用；
理顺分析思路，保证数据分析结构的系统化
将问题分解成相关的部分，并展示它们之间的关系。
为后续的数据分析指引方向。
确保分析结果的有效性和正确性。
五种数据分析模型
1.害虫分析模型
政治环境:
包括一个国家的社会制度、执政党的性质、政府的方针、政策、法令等等。不同的政治环境对行业的发展有不同的影响。
关键指标
政治制度、经济制度、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、专利数量、国防支出水平、政府补贴水平、民众参政情况。
经济环境:
宏观和微观方面。
宏观:国民收入、国民生产总值以及一个国家的变化，从而通过这些指标来反映国家经济发展的水平和速度。
微观:企业所在地区消费者的收入水平、消费偏好、储蓄、就业水平等因素决定了企业当前和未来的市场规模。
关键指标
GDP及增长率、进出口额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、居民消费价格指数、人均可支配收入、失业率、劳动生产率等。
社会环境:
包括一个国家或地区居民的教育水平和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观和价值观等。文化层面营销居民的需求层面、宗教信仰和习俗会禁止或抵制某些活动，价值观会影响居民对组织目标的认同和组织活动的存在，审美观会影响人们对组织活动的内容、方式和结果的态度。
关键指标
人口规模、性别比、年龄结构、出生率、死亡率、民族结构、女性生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特征、宗教信仰等因素。
技术环境:
与企业所在领域直接相关的技术手段的发展变化，国家队科技发展的投入和支持重点，该领域的技术发展趋势和研发总费用，技术转移和商业化的速度，专利及其保护。
关键指标
新技术的发明与进步、折旧与报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商业化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利数量、专利保护情况。
2.5W2H型号
5W2H分析法主要是对五个W和两个H提出的七个关键词选取数据指标，根据选取的数据进行分析。
3.逻辑树分析模型
分层列出问题的所有子问题，从最高层开始，逐步向下展开。
以一个已知问题为主干，考虑这个问题与哪些问题相关，将相关问题作为分支添加到主干上，以此类推一次，问题就展开成了问题树。
逻辑树可以保证解决问题过程的完整性，将工作细化为便于操作的具体任务，确定各部分的优先级，将责任明确到个人。
逻辑树分析的三个原则:
因式分解:把同样的问题归纳成元素。
取景:所有元素都是取景的，遵循无重不漏的原则。
相关性:框架中的元素保持必要的相互关系，这种关系简单但不孤立。
4.4P营销理论模型
产品:
任何可以提供给市场，被人们使用和消费，满足人们需求的东西，包括有形的产品、服务、人、组织、理念及其组合。
价格:
购买产品时的价格，包括基价、折扣价、付款条件等。影响价格的主要因素是需求、成本和竞争。
频道:
产品从生产企业到用户的整个转移过程中的每一个环节。
促销:
企业通过销售行为的改变鼓励用户消费，通过短期行为促进消费的增长，吸引其他品牌用户或导致金钱的消费促进销售增长。
5.用户行为模型
用户行为是指用户为获取和使用产品或服务而采取的各种行为。首先，他们应该熟悉它们，然后试用它们，然后决定是否继续消费和使用它们，最后成为产品或服务的忠实用户。
行为轨迹:认知->；熟悉-& gt；试用->；使用-& gt；忠诚的
最后
根据数据分析选取的指标不同，五种数据分析模型的应用场景也不同。
PEST分析模型主要分析宏观市场环境，从政治、经济、社会、技术四个维度分析产品或服务是否适合进入市场，最终得出结论，帮助判断产品或服务是否符合宏观环境。
5W2H分析模型的应用场景非常广泛，可以用来分析用户行为和产品业务。
逻辑树分析模型主要分析已知问题，通过对已知问题的详细分析，通过分析结论找到问题的最优解。
4P营销理论模型主要用于分析公司或其某一条产品线的整体经营情况，并通过分析结论对近期的经营计划和方案进行辅助决策。
用户行为分析模型的应用场景比较简单，对用户行为进行完整的研究和分析。
当然，模型只是前人总结的方式方法，对我们实际工作中解决问题有指导作用，但不可否认的是，具体问题需要具体分析，需要根据不同情况做出不同的改进。