用户分析模型——属性分析的使用方法
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属性分析是实现用户行为精细化运营的必备分析方法之一。
仅知道一幢房子的面积无法全面衡量其价值大小，而房子的位置、风格、是否学区、交通环境更是相关的属性。同样，用户各维度属性都是进行全面衡量用户画像不可或缺的内容。
属性分析的定义
顾名思义，属性分析根据用户自身属性对用户进行分类与统计分析，比如查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况。用户属性涉及用户信息，如姓名、年龄、家庭、婚姻状况、性别、最高教育程度等自然信息，也有产品相关属性，如用户常驻省市、用户等级、用户首次访问渠道来源等。
属性分析模型的价值
属性分析主要价值体现在丰富用户画像维度，让用户行为洞察粒度更细致。科学的属性分析方法，对于所有类型的属性都可以将“去重数”作为分析指标，数值类型的属性可以将“总和”“均值”“最大值”“最小值”作为分析指标，添加多个维度。数字类型的维度可以自定义区间，方便进行更加精细化的分析。
属性分析模型的应用场景
场景 1：按省份查看用户数
如图 1 所示，运营人员可以很直观地查看用户在不同省份的具体分布情况。当然也可以按城市进行分析，这样有助于运营人员快速了解产品用户具体分布在哪些城市，是否为发达地区等，以判断用户的喜好程度等。
图 1 按省份查看用户数（图片来源：神策数据产品）
场景 2：查看一个月未发生购买的客户，预警客户流失 由于重点客户资源的稀缺性，其黏性备受企业关注。图 2 所示的中商惠民“用户属性”分析模型，筛选出距上次购买已经超过一个月的重点客户。
图 2 准流失客户群预警（图片来源：神策数据产品）
该图显示有超过 166 个商超客户一个月未订货。点击 166 数字，即呈现 166 家重点客户明细。30 天未发生购买的原因很多，也许重点客户未流失，只是不再用 APP 下单，也许重点客户真的流失了。此时就需要业务代表进行召回动作，无论属于哪种情况，运营人员都可以通过查看用户行为（重点客户）序列，分别了解重点客户路径，找到重点客户订单量骤降的原因。
我们逐一介绍了各大数据分析模型，实际上各分析模型应该是一个综合体，它们之间存在无法割裂的关系。各分析模型实现科学互动和配合，能够科学揭示出用户个人或群体行为的潜在规律，并据此做出理论推导，不断在工作实践中优化商业决策和产品智能。
关于数据分析模型，我们已为大家深度解读了行为事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、点击分析、用户路径分析、用户分群分析、属性分析等分析模型，可点击下方文字链查看：
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