产品经理必会的五大数据分析模型
产品经理产品分析九大方法论
产品经理产品分析九大方法论
一、战略地图：
财务角度，客户角度，内部角度，学习成本角度
二、差距分析：
产品线差距，分销差距，变化差距，竞争差距
三、SWOT分析：
S-O（优势-机会）增长型战略，W-O（弱点-机会）扭转型战略，S-T （优势-威胁）多种经营战略，W-T（弱点-威胁）防御战略
四、PEST分析：
P是政治（Political System），E是经济（Economic），S是社会（Social），T是技术（Technological）
五、发展驱动力分析：
驱动力=动力+阻力。
动力一般包括产品或服务创新、技术创新、流程创新、商业模式创新、知识产权或专利、替代品缺乏、掌控渠道资源、
掌握关系资源。
阻力一般包括用户缺乏支付意识或支付能力不足、竞争对手实力比较强大、市场不成熟还需要培养、缺乏核心资源。
六、波特五力分析：
竞争者结构分析，与上游谈判能力的分析，与下游谈判能力的分析，进入者分析，替代品分析。
七、BCG矩阵分析和麦肯锡三层面法：
护展并确保核心事业之运作，发展新业务，开创未来的事业机会
八、价值链分析：
供应商供给——制造商转变——经销商流通——最终用户消费
九、基本竞争战略：
成本领先，差异化，细分市场。
产品经理必会的五大数据分析模型
产品经理必会的五大数据分析模型Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998▌推荐理由：在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分析是必修课之一。
提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。
一、数据分析模型要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。
是分析框架，给出分析工作的宏观框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。
数据分析方法论的作用：•理顺分析思路，确保数据分析结构体系化•把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系•为后续数据分析的开展指引方向•确保分析结果的有效性和正确性二、五大数据分析模型分析模型政治环境：包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。
不同的政治环境对行业发展有不同的影响。
关键指标政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。
经济环境：宏观和微观两个方面。
宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。
微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、储蓄情况、就业程度等因素，这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。
关键指标GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。
社会环境：包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰、风俗习惯、审美观点、价值观等。
文化水平营销居民的需求层次，宗教信仰和风俗习惯会禁止或抵制某些活动的进行，价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。
产品经理常用的数据分析指标
产品经理常用的数据分析指标一、增长指标互联网时代已从增量的指数级增长，过度到了存量的精细化运营。
增长也不仅仅是用户的增长，更关键的是业务的增长。
所以产品经理在为用户持续提供价值的同时，也要为企业创造更多的商业价值。
借助RARRA增长模型，能够很好的帮助产品团队去追踪增长情况。
1.用户留存（Retention）：为用户提供价值，让用户持续使用产品或服务。
常用的分析指标有：流失用户数、流失周期、周留存率、月留存率等。
2.用户激活（Activation）：确保用户在使用产品和服务时，可以体验或感受到价值所在。
常用的分析指标有：DAU、MAU、使用时长、使用频次等。
3.用户推荐（Referral）：让用户与他人分享和讨论产品或服务。
常用的分析指标有：分享页曝光、分享用户数、分享率、分享转化率。
4.用户变现（Revenue）：基于为用户提供价值的同时，创造商业利润。
常用的分析指标有：付费用户数、付费转化率、人均付费笔数、人均付费金额等。
5.用户获取（Acquisition）：鼓励老用户转介绍，带来新用户。
常用的分析指标有：曝光用户数、点击用户数、注册用户数等。
二、产品指标产品体验好坏，一是可以找用户调研得知，但需要消耗比极大的人力和时间成本，另外就是通过产品相关的数据指标来判断。
用户对一个产品最直接的定义就是：产品好不好用、流程复不复杂、内容好不好、能不能解决某一需求，以上都可以划分为功能和内容2大类。
产品指标直接体现了产品是否满足用户在特定场景下的需求和痛点。
1.功能：路径漏斗、使用人数、使用次数、用户评价2.内容：【UV-深度、PV-广度】消费、点赞、评价、收藏、分享三、业务指标不管是To C、还是To B产品，对业务的价值一般体现为：降本增效 & 业务增长。
流程优化和人员技能的提升都能带来效率的提升和成本的下降，最典型的例子是：机器人代替人工作业。
业务的增长可以是内部人均产能的提升，也可以是外部市场规模的扩张。
产品经理之数据分析(笔记5)
产品经理之数据分析（笔记5）
留存分析模型
一、模型定义
留存分析模型：用来了解不同类型用户的参与量以及活跃程度的分析模型，涉及核心业务流程以及运营活动。
1、参与量：观察不同时间点或不同时间段中，用户的参与数量；
2、活跃程度：关注单位群体在平台中的“依赖”程度；
3、核心业务流程：产品“主线”；
4、运营活动：以平台为基础，发起的伴有不同目的的组织形式。
二、模型的价值
通过留存分析模型分析产品对用户的粘性，是评价产品对用户是否有价值的重要依据。
1、基础效用：评估产品挽留用户能力（粘性）；
2、诊断能力：检验业务逻辑中的症结所在；
3、效果评估：评估产品迭代调优的实际业务效果。
三、计算近日留存量步骤
1、确定起始日期的新增或活跃用户量；
2、观察近期变化；
3、计算留存率；
4、利用已知留存率计算出其他时间的留存情况；
5、求和。
十大数据分析模型详解
十大数据分析模型详解数据分析模型是指用于处理和分析数据的一种工具或方法。
下面将详细介绍十大数据分析模型：1.线性回归模型：线性回归模型是一种用于预测数值型数据的常见模型。
它基于变量之间的线性关系建立模型，然后通过拟合这个模型来进行预测。
2.逻辑回归模型：逻辑回归模型与线性回归模型类似，但应用于分类问题。
它通过将线性模型映射到一个S形曲线来进行分类预测。
3.决策树模型：决策树模型是一种基于树结构的分类与回归方法。
它将数据集划分为一系列的决策节点，每个节点代表一个特征变量，根据特征变量的取值选择下一个节点。
4.随机森林模型：随机森林模型是一种集成学习的方法，通过建立多个决策树模型来进行分类与回归分析。
它通过特征的随机选择和取样来增加模型的多样性和准确性。
5.支持向量机模型：支持向量机模型是一种用于分类和回归分析的模型。
其核心思想是通过找到一个最优的分割超平面，使不同类别的数据点之间的间隔最大化。
6.主成分分析：主成分分析是一种常用的数据降维方法，用于减少特征维度和提取最重要的信息。
它通过找到一组新的变量，称为主成分，这些主成分是原始数据中变量的线性组合。
7.聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，用于对数据进行分类和分组。
它通过度量样本之间的相似性，将相似的样本归到同一类别或簇中。
8.关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种挖掘数据集中的频繁项集和关联规则的方法。
它用于发现数据集中的频繁项集，并根据频繁项集生成关联规则。
9.神经网络模型：神经网络模型是一种模拟人脑神经网络结构和功能的机器学习模型。
它通过建立多层的神经元网络来进行预测和分类。
10.贝叶斯网络模型：贝叶斯网络模型是一种基于概率模型的图论模型，用于表示变量之间的条件依赖关系。
它通过计算变量之间的概率关系来进行推理和预测。
以上是十大数据分析模型的详细介绍。
这些模型在实际应用中具有不同的优势和适用范围，可以根据具体的问题和数据情况选择合适的模型进行分析和预测。
产品经理必学的数据分析技巧
产品经理必学的数据分析技巧在当今这个数据爆炸的时代，数据分析已经成为了产品经理必须掌握的一项技能。
因为只有通过数据分析，我们才能够更好地了解用户的需求和行为，从而优化产品的设计和推广策略。
但是，要想成为一名优秀的产品经理，仅仅掌握一些基础的数据分析方法还远远不够，我们需要学习更加高级和实用的数据分析技巧。
下面就来介绍一些产品经理必学的数据分析技巧。
1.模型分析法模型分析法是一种广泛使用的数据分析技术，它通过建立和优化数学模型来解决现实问题。
产品经理在进行市场调研和用户研究时，可以通过模型分析法来分析用户的行为和需求，从而更好地理解他们的心理和行为特征。
常见的模型分析方法包括回归分析、聚类分析、因子分析和决策树等。
2.数据挖掘和机器学习数据挖掘和机器学习是一种用计算机和统计学方法来识别模式和规律的技术。
在产品推广和用户营销方面，数据挖掘和机器学习可以帮助我们更好地优化广告投放和精准营销，从而达到更好的市场效果。
此外，在产品测试和认证方面，也可以使用数据挖掘和机器学习技术来分析用户的测试数据和维修信息，以便更快地解决问题和提高产品质量。
3.社会网络分析社会网络分析是一种用数学和计算机技术来研究个体和组织之间相互作用的技术。
在产品设计和推广方面，社会网络分析可以帮助我们更好地了解用户的社交圈和消费者行为，找出产品推广的最佳渠道和策略。
4.大数据分析大数据分析是一种基于大规模数据集的分析技术，在产品设计和市场策略方面应用越来越广泛。
通过大数据分析，产品经理可以更好地了解市场动态和用户需求，并及时调整产品策略以适应市场变化。
例如，可以通过大数据分析来分析用户的浏览记录和行为特征，从而更好地设计曝光排名策略和搜索推荐算法。
5.情感和语义分析情感和语义分析是一种用来分析用户评论、社交媒体和在线消息的技术。
在产品推广和用户调研方面，情感和语义分析可以帮助我们更好地了解用户对产品的态度和反馈，从而及时调整产品策略和提高客户满意度。
各种数据分析模型
各种数据分析模型1、RFM分析RFM分析模型用来对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。
通过这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
2、帕累托/ABC分析ABC分析法可用于分清业务的重点和非重点，以此实现差异化的营销管理。
3、波士顿矩阵分析波士顿矩阵通过销售增长率和市场占有率，来将产品类型分为四类。
4、转化分析转化漏斗模型，是工作中最常用的分析模型，可以分析整条业务流程中的转化和流失情况，通过转化数据，精确定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。
5、购物篮分析-关联规则通过分析用户消费数据，把不同商品进行关联，挖掘二者之间的联系，就叫做商品关联分析法。
6、复购率分析指最近一段时间购买次数，用于说明用户的忠诚度，反向则说明商品或服务的用户黏性。
7、留存分析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，用来查看进行初始行为后的用户中，经过一段时间后仍然存在客户行为。
8、月复购分析月复购率分析可以帮我们观察用户的忠诚度。
提升复购率，可以提高用户购买的频次。
9、AARRR用户运营分析AARRR模型又叫海盗模型，包含用户增长的5个指标：获客、激活、留存、收益、传播。
10、用户流入流出分析对流入客户和流出客户的行为进行分析，分析后各个品牌的竞争力情况一目了然。
11、用户画像分析用户画像分析用一句话来总结就是：用户信息标签化。
12、需求分析方法一KANO模型KANO模型：是对用户需求进行分类和优先排序的有用工具，将需求分为四类。
这个模型能帮助我们从海量需求中找出最值得去做的事。
13、库存周转分析通过分析企业从取得存货开始，到消耗、销售为止所经历的天数。
周转天数越少，说明存货变现速度越快，销售状况越良好。
14、杜邦分析杜邦分析法用来评价公司盈利能力和股东权益回报水平，从财务角度评价企业绩效。
15、盈亏平衡分析盈亏平衡分析又称本量利分析法，是根据产品的业务量、成本、利润之间的相互制约关系的综合分析，用来预测利润，控制成本，判断经营状况。
产品经理必学的6大分析模型
产品经理必学的6大分析模型一、用户价值模型1、RFM模型RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法，他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标，衡量客户价值和客户创利能力。
RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
R——最后交易距离当前天数（Recency）F——累计交易次数（Frequency）M——累计交易金额（Monetary）在这三个制约条件下，我们把M值大，也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”，其余则为“一般客户”和”流失客户“，基于此，我们产生了8种不同的客户类型：重要价值客户：复购率高、购买频次高、花费金额大的客户，是价值最大的用户。
重要保持客户：买的多、买的贵但是不常买的客户，我们要重点保持；重要发展客户：经常买、花费大但是购买频次不多的客户，我们要发展其多购买；重要挽留客户：愿意花钱但是不常买、购买频次不多的客户，我们要重点挽留；一般价值客户：复购率高、购买频次高，但是花费金额小的客户，属于一般价值；一般保持客户：买的多但是不常买、花钱不多，属于一般保持客户；一般发展客户：经常买，但是买不多、花钱也不多，属于一般发展客户；一般挽留客户：不愿花钱、不常买、购买频次不高，最没有价值的客户；下面是我用FineBI做的RFM模型可视化仪表板，可以通过RFM模型对客户的终生价值做一个合理的预估，基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低，通过此类分析，定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体，让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。
2、波士顿模型波士顿模型最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以此便于对时间进行有效的管理。
运用在客户分析中，也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限，对我们的客户进行分组。
我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限，将产品或者服务分为下面四种类型：明星类：增长率高、占有率高，代表着十分成功的产品，是主打的明星产品；金牛类：增长率低、占有率高，已经占据了市场但是没有发展空间的产品，属于现金牛产品；问题类：增长率高、占有率低，说明用户需求高，但是本身产品有问题，需要改进优化；瘦狗类：增长率低、占有率低，市场不认可的失败产品，需要尽快去除；我们如此分类的目的正是要根据波士顿矩阵，将一些没有发展前景和市场潜力的产品尽快淘汰掉，保证明星产品和现金牛产品的份额，从而搭配好产品或者业务的整个市场布局。
产品经理五力素质模型_概述说明
产品经理五力素质模型概述说明1. 引言1.1 概述：引言部分将对本篇长文的主题进行概述。
本文将讨论产品经理五力素质模型，这是一个涵盖了产品经理所需具备的重要能力和素质的模型。
通过了解和应用这一模型，产品经理可以提高自身的职业素养和专业能力，更好地完成工作任务并取得成功。
1.2 文章结构：本篇文章分为以下几个部分：引言、产品经理五力素质模型概述、强大领导能力、卓越沟通技巧、数据驱动的决策能力以及结论。
首先，在引言中概述了本文的目标和主要内容；接下来，我们将详细介绍产品经理五力素质模型及其重要性；然后，我们将深入探讨产品经理需要具备的强大领导能力，并从战略规划与执行、团队管理与协作以及决策与风险处理等方面进行阐述；之后，我们将着重讲解卓越沟通技巧在产品经理角色中的关键性，并从内部沟通与协调、外部合作伙伴关系管理以及用户需求理解与表达等方面进行说明；进而，我们将探讨产品经理需要具备的数据驱动的决策能力，并详细讲解数据分析与解读、市场研究与竞争分析以及用户行为分析与反馈处理等关键技能；最后，在结论部分，我们将对整篇文章进行总结，并展望未来的发展趋势，并提出一些提升建议。
1.3 目的：本文的目的在于全面介绍产品经理五力素质模型。
通过深入探究每个领域中所需的核心能力，帮助产品经理提升自己在战略规划、团队管理、决策执行、沟通技巧和数据驱动决策等方面的专业素养。
同时，本文也旨在帮助那些对产品经理职位感兴趣或正在从事该职业角色的人们了解和把握所需的重要素质和技能。
通过阅读本文，读者将更好地认识到作为一名成功产品经理所应该具备的各种综合能力，并针对这些能力提出相应的提升建议。
2. 产品经理五力素质模型概述：2.1 理解产品经理角色在现代企业中，产品经理扮演着一个至关重要的角色。
产品经理负责管理和开发公司的产品线，并确保这些产品满足市场需求并与公司战略目标相一致。
他们需要在技术、设计、运营等多个领域进行协调和沟通，以实现产品的成功推出和持续改进。
产品经理的五大能力素质模型
产品经理的五大能力素质模型要成为一名卓越的产品经理，应当具备哪些能力与素质呢？现对产品经理所需的能力素质模型进行如下官方、严谨且理性的阐述，包括核心技能、产品设计能力、产品管理能力、运营能力以及管理能力五大方面。
1.核心技能产品经理的核心技能是其在职业生涯中得以入门的关键要素，这些核心技能主要包括文档撰写、流程设计、原型设计以及产品测试四项。
（1）文档撰写不仅是产品经理的基本能力，更是每一位职场人士应当具备的重要技能。
在进行文档撰写时，一款高效便捷的工具是不可或缺的，例如市面上广泛使用的Office软件以及Axure RP等，这些工具在过去的产品经理工作中得到了广泛应用。
（2）流程设计作为产品经理的第二项核心技能，其主要目的在于进行业务流程的规划和设计。
在实践中，产品经理通常会借助Visio和Axure等软件，通过精心设计和规划，最终产出一份清晰明了的流程图，以指导后续的产品开发工作。
（3）原型设计是产品经理必须掌握的第三项核心技能，它主要用于UI框架的设计。
在原型设计过程中，产品经理可能会借助手绘板等工具软件，以更加直观和形象地呈现产品设计思路。
为了提高原型设计的能力，产品经理还需要不断提升自己的绘画和设计水平。
（4）最后一项核心技能是产品测试，它对于确保产品质量具有重要意义。
产品经理通常会使用IEtest和firebug等测试工具，对产品进行全面的功能测试和性能测试，以确保产品符合预期要求。
最终，产品经理需要撰写一份详尽的产品验收报告，以供相关部门进行审查和评估。
2. 产品设计能力产品设计作为产品经理的核心技能之一，涵盖了产品规划、竞品分析、用户细分、需求提炼以及数据分析等多个关键领域。
（1）在产品规划前，竞品分析是产品经理不可或缺的工作环节。
竞品分析旨在深入剖析同一行业内的各类产品，包括但不限于竞品价格策略、市场定位、目标用户群体等方面的细致考察。
通过对竞争对手的全面分析，产品经理能够洞察市场趋势，识别潜在机遇，并据此制定差异化的产品策略，从而确保自身产品在激烈的市场竞争中脱颖而出。
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▌推荐理由：在这个数据为王的时代，作为一个产品经理或者增长黑客，数据分在进行数据分析之析是必修课之一。
提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，具体细分到不同的数据指标进行前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。
一、数据分析模型如从那几个方面开展数要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，给出分析工作的宏观框架，据分析，各方面都包含什么内容或指标。
是分析框架，根据框架中包含的内容，再运用具体的分析方法进行分析。
数据分析方法论的作用：理顺分析思路，确保数据分析结构体系化?把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系?为后续数据分析的开展指引方向?确保分析结果的有效性和正确性?
二、五大数据分析模型1.PEST分析模型.
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政治环境：包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。
不同的政治环境对行业发展有不同的影响。
关键指标
政治体制，经济体制，财政政策，税收政策，产业政策，投资政策，专利数量，国防开支水平，政府补贴水平，民众对政治的参与度。
经济环境：
宏观和微观两个方面。
宏观：一个国家国民收入，国民生产总值以及变化情况，以通过这些指标反应国民经济发展水平和发展速度。
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就业程度等因素，储蓄情况、微观：企业所在地区的消费者收入水平、消费偏好、这些因素决定着企业目前以及未来的市场大小。
关键指标及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指GDP 数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。
社会环境：审美宗教信仰、风俗习惯、包括一个国家或地区的居民受教育程度和文化水平、宗教信仰和风俗习惯会禁止或价值观等。
文化水平营销居民的需求层次，观点、价值观会影响居民对组织目标和组织活动存在本身的认可，抵制某些活动的进行，审美观点则会影响人们对组织活动内容、活动方式以及活动成果的态度。
关键指标人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。
技术环境：国家队科技开发的投资和支持重点，企业所处领域直接相关的技术手段发展变化，专利及技术转移和技术商品化速度，该领域技术发展动态和研究开发费用总额，其保护情况。
关键指标.
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新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商专利保护情况。
品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、
分析模型2.5W2H
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个关键词进行数据指标的7提出的个W以及2个H分析法主要针对5W2H5 选取，根据选取的数据进行分析。
逻辑树分析模型3. 将问题的所有子问题分层罗列，从最高层开始，并逐步向下扩展。
将相关的问题作为树把一个已知问题当作树干，考虑这个问题和哪些问题有关，枝加入到树干，一次类推，就会将问题扩展成一个问题树。
确定将工作细化成便于操作的具体任务，逻辑树能保证解决问题的过程完整性，各部分优先顺序，明确责任到个人。
逻辑树分析法三原则：要素化：把相同问题总结归纳成要素?框架化：将各个要素组成框架，遵守不重不漏原则?关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立? .
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营销理论模型4.4P
产品：
能提供给市场，被人们使用和消费并满足人们某种需求的任何东西，包括有形产品、服务、人员、组织、观念和它们的组合。
价格：
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购买产品时的价格，包括基本价格、折扣价格、支付期限等。
影响价格的主要因素有需求、成本和竞争。
渠道：产品从生产企业流转到用户手上全过程所经历的各个环节。
促销：吸引企业通过销售行为的改变来激励用户消费，以短期的行为促进消费的增长，其他品牌用户或导致提钱消费来促进销售增长。
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5.用户行为模型然使用产品或服务才去的各种行动，首先要认知熟悉，用户行为指用户为获取、后试用，再决定是否继续消费使用，最后成为产品或服务的忠实用户。
忠诚使用->试用行为轨迹：认知->熟悉->->
三、总结五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。
分析模型主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术PEST辅四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，助判断产品或服务是否满足大环境。
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分析模型的应用场景较广，可用于对用户行为进行分析以及产品业务分5W2H 析。
通过逻辑树分析模型主要针对已知问题进行分析，通过对已知问题的细化分析，分析结论找到问题的最优解决方案。
营销理论模型主要用于公司或其中某一个产品线的整体运营情况分析，通过4P 分析结论，辅助决策近期运营计划与方案。
用户行为分析模型应用场景比较单一，完全针对用户的行为进行研究分析。
对于我们实际工作中解最后还是要说，当然，模型只是前人总结出的方式方法，针对不同的情况需具体问题还要具体分析，但是不可否认，决问题有引导作用，实践才希望成为一个数据专家，要进行不同的改进，最重要的一点还是多实践！是真理！
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