大数据系期货分析模型

A. 数学建模美赛中大数据方面所涉及的模型有哪些

由于道路的数量，美国许多地区的交通容量有限。
例如，在大西雅图地区，司机在交通高峰时段遇到长时间的延误
因为交通量超过了道路网络的设计容量。这是特别
在州际公路5号，90号和405号以及州道路520号，特别感兴趣的道路上发布
对于这个问题。
自动驾驶，合作车已被提出作为增加公路容量的解决方案
而不增加车道或道路的数量。这些汽车的行为与现有的交互
交通流和对方在这一点上还不太了解。
华盛顿州州长要求分析允许自驾的影响，
在Thurston，Pierce，King和Snohomish县上列的道路上合作汽车。 （看到
提供的地图和Excel电子表格）。特别是，效果如何改变
自驾车的百分比从10％增加到50％到90％？是否存在平衡？有没有
性能变化明显的倾翻点？在什么条件下，如果有的话，应该有车道
专用于这些车？您对模型的分析是否表明有任何其他政策变化？
您的答案应包括对车道数量，峰值和/或车道数量的影响的模型
平均交通量，以及使用自动驾驶，合作系统的车辆的百分比。你的
模型应该解决自驾车之间的合作以及自驱动车之间的相互作用
和非自驾车辆。您的模型应该应用于的道路的数据
利息，在附加的Excel电子表格中提供。
您的MCM提交应包含1页的摘要表，1 - 2页的信
总督办公室和您的解决方案（不超过20页），最多23页。注意：
附录和参考文献不计入23页的限制。
一些有用的背景信息：
平均而言，每日交通量的8％发生在高峰旅行时间。
所有这些道路的名义速度限制为每小时60英里。
里程数从南到北，从西到东。
车道宽度是标准的12英尺。
高速公路90被分类为状态路线，直到它与州际5相交。
如果此问题中提供的数据与任何其他来源之间存在冲突，请使用
这个问题提供的数据。

B. 大数据分析师进行数据挖掘常用模型有哪些

【导读】机器学习和数据发掘是紧密相关的，要进行数据发掘需求掌握一些机器学习所用的方法和模型常识，通过模型的练习能够得到处理数据的最优模型，那么大数据分析师进行数据挖掘常用模型有哪些?下面就来一起了解一下。

1、半监督学习

半监督学习算法要求输入数据部分被标识，部分没有被标识，这种学习模型可以用来进行预测，但是模型首先需要学习数据的内在结构以便合理的组织数据来进行预测。应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，这些算法首先试图对未标识数据进行建模，在此基础上再对标识的数据进行预测。

2、无监督学习模型

在非监督式学习中，数据并不被特别标识，学习模型是为了推断出数据的一些内在结构，应用场景包括关联规则的学习以及聚类等。

3、监督学习模型

监督学习模型，就是人们经常说的分类，通过已经有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)去训练得到一个最优模型，然后再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。

以上就是大数据分析师进行数据挖掘常用模型，希望想要从事数据分析行业的大家，能够赶快学习起来，如果还想了解更多，欢迎继续关注!

C. 怎样在期货里看大数据

不管云计算还是人工智能都是大数据，大数据在不同行业有不同名称，在期货来看最多提到的就是智能投顾。大数据用一种技术和手段来找到未来不确定性中的确定性，为期货发展带来很多新的机会。
大数据在期货行业的运用，陈新河举例利用大数据预测饲料价格，用于期货决策，就是用了大数据的外部性作用。此外，通过网络整体行业消费量景气指数等建立一个模型，就能用大数据预测经济形势。

D. 统计模型和大数据模型所使用的主要算法有什么异同

以每24小时作为一份时间（而非自然日），根据用户的配置有两种工作模式：带状模式中，用户仅定义开始日期时，从开始日期（含）开始，每份时间1个分片地无限增加下去；环状模式中，用户定义了开始日期和结束日期时，以结束日期（含）和开始日期（含）之间的时间份数作为分片总数（分片数量固定），以类似取模的方式路由到这些分片里。

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的 sBeginDate 来确定起始时间
2. 读取用户在 rule.xml 配置的 sPartionDay 来确定每个 MySQL 分片承载多少天内的数据
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 dateFormat 来确定分片索引的日期格式
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 Java 内部的时间类型
5. 然后求分片索引值与起始时间的差，除以 MySQL 分片承载的天数，确定所属分片

1. DBLE 启动时，读取用户在 rule.xml 配置的起始时间 sBeginDate、终止时间 sEndDate 和每个 MySQL 分片承载多少天数据 sPartionDay
2. 根据用户设置，建立起以 sBeginDate 开始，每 sPartionDay 天一个分片，直到 sEndDate 为止的一个环，把分片串联串联起来
3. 读取用户在 rule.xml 配置的 defaultNode
4. 在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值（字符串），会被提取出来尝试转换成 Java 内部的日期类型
5. 然后求分片索引值与起始日期的差：如果分片索引值不早于 sBeginDate（哪怕晚于 sEndDate），就以 MySQL 分片承载的天数为模数，对分片索引值求模得到所属分片；如果分片索引值早于 sBeginDate，就会被放到 defaultNode 分片上

与MyCat的类似分片算法对比

中间件
DBLE
MyCat

分片算法种类 date 分区算法 按日期（天）分片
两种中间件的取模范围分片算法使用上无差别

开发注意点
【分片索引】1. 必须是字符串，而且 java.text.SimpleDateFormat 能基于用户指定的 dateFormat 来转换成 java.util.Date
【分片索引】2. 提供带状模式和环状模式两种模式
【分片索引】3. 带状模式以 sBeginDate（含）起，以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，理论上分片数量可以无限增长，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】4. 环状模式以 86400000 毫秒（24 小时整）为一份，每 sPartionDay 份为一个分片，以 sBeginDate（含）到 sEndDate（含）的时间长度除以单个分片长度得到恒定的分片数量，但是出现 sBeginDate 之前的数据而且没有设定 defaultNode 的话，会路由失败（如果有 defaultNode，则路由至 defaultNode）
【分片索引】5. 无论哪种模式，分片索引字段的格式化字符串 dateFormat 由用户指定
【分片索引】6. 无论哪种模式，划分不是以日历时间为准，无法对应自然月和自然年，且会受闰秒问题影响

运维注意点
【扩容】1. 带状模式中，随着 sBeginDate 之后的数据出现，分片数量的增加无需再平衡
【扩容】2. 带状模式没有自动增添分片的能力，需要运维手工提前增加分片；如果路由策略计算出的分片并不存在时，会导致失败
【扩容】3. 环状模式中，如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间有重叠，需要进行部分数据迁移；如果新旧 [sBeginDate,sEndDate] 之间没有重叠，需要数据再平衡

配置注意点
【配置项】1. 在 rule.xml 中，可配置项为 <propertyname="sBeginDate"> 、 <propertyname="sPartionDay"> 、 <propertyname="dateFormat"> 、 <propertyname="sEndDate"> 和 <propertyname="defaultNode">
【配置项】2.在 rule.xml 中配置 <propertyname="dateFormat">，符合 java.text.SimpleDateFormat 规范的字符串，用于告知 DBLE 如何解析sBeginDate和sEndDate

【配置项】3.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sBeginDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串

【配置项】4.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sEndDate">，必须是符合 dateFormat 的日期字符串；配置了该项使用的是环状模式，若没有配置该项则使用的是带状模式

【配置项】5.在 rule.xml 中配置 <propertyname="sPartionDay">，非负整数，该分片策略以 86400000 毫秒（24 小时整）作为一份，而 sPartionDay 告诉 DBLE 把每多少份放在同一个分片

【配置项】6.在 rule.xml 中配置 <propertyname="defaultNode"> 标签，非必须配置项，不配置该项的话，用户的分片索引值没落在 mapFile 定义

E. 数据分析方法与模型都有哪些

现在的大数据的流行程度不用说大家都知道，大数据离不开数据分析，而数据分析的方法和数据分析模型多种多样，按照数据分析将这些数据分析方法与模型分为对比分析、分类分析、相关分析和综合分析四种方式，这四种方式的不同点前三类以定性的数据分析方法与模型为主，综合类数据分析方法与模型是注重定性与定量相结合。

一、分类分析数据分析法
在数据分析中，如果将数据进行分类就能够更好的分析。分类分析是将一些未知类别的部分放进我们已经分好类别中的其中某一类；或者将对一些数据进行分析，把这些数据归纳到接近这一程度的类别，并按接近这一程度对观测对象给出合理的分类。这样才能够更好的进行分析数据。

二、对比分析数据分析方法
很多数据分析也是经常使用对比分析数据分析方法。对比分析法通常是把两个相互有联系的数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象在某一标准的数量进行比较，从中发现其他的差异，以及各种关系是否协调。

三、相关分析数据分析法相关分析数据分析法也是一种比较常见数据分析方法，相关分析是指研究变量之间相互关系的一类分析方法。按是否区别自变量和因变量为标准一般分为两类：一类是明确自变量和因变量的关系；另一类是不区分因果关系，只研究变量之间是否相关，相关方向和密切程度的分析方法。
而敏感性分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化时对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。
回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
时间序列是将一个指标在不相同的时间点上的取值，按照时间的先后顺序排列而成的一列数。时间序列实验研究对象的历史行为的客观记录，因而它包含了研究对象的结构特征以及规律。

四、综合分析数据分析法
层次分析法，是一种实用的多目标或多方案的决策方法。由于他在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性，而层次分析数据分析法在世界范围得到广泛的应用。它的应用已遍及经济计划和管理，能源政策和分配，行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、医疗和环境等多领域。
而综合分析与层次分析是不同的，综合分析是指运用各种统计、财务等综合指标来反馈和研究社会经济现象总体的一般特征和数量关系的研究方法。

上述提到的数据分析方法与数据分析模型在企业经营、管理、投资决策最为常用，在企业决策中起着至关重要的作用。一般来说，对比分析、分类分析、相关分析和综合分析这四种方法都是数据分析师比较常用的，希望这篇文章能够帮助大家更好的理解大数据。

F. 如何用大数据分析金融数据

有大数据分析工具的，免费的，你找一下大数据魔镜。

G. 大数据分析领域有哪些分析模型

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。
1. 降维
在面对海量数据或大数据进行数据挖掘时，通常会面临“维度灾难”，原因是数据集的维度可以不断增加直至无穷多，但计算机的处理能力和速度却是有限的；另外，数据集的大量维度之间可能存在共线性的关系，这会直接导致学习模型的健壮性不够，甚至很多时候算法结果会失效。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。
数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。数据降维的思路有两类：一类是基于特征选择的降维，一类是是基于维度转换的降维。
2. 回归
回归是研究自变量x对因变量y影响的一种数据分析方法。最简单的回归模型是一元线性回归（只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示），可以表示为Y=β0+β1x+ε，其中Y为因变量，x为自变量，β1为影响系数，β0为截距，ε为随机误差。
回归分析按照自变量的个数分为一元回归模型和多元回归模型；按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。
3. 聚类
聚类是数据挖掘和计算中的基本任务，聚类是将大量数据集中具有“相似”特征的数据点划分为统一类别，并最终生成多个类的方法。聚类分析的基本思想是“物以类聚、人以群分”，因此大量的数据集中必然存在相似的数据点，基于这个假设就可以将数据区分出来，并发现每个数据集（分类）的特征。
4. 分类
分类算法通过对已知类别训练集的计算和分析，从中发现类别规则，以此预测新数据的类别的一类算法。分类算法是解决分类问题的方法，是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。
5. 关联
关联规则学习通过寻找最能够解释数据变量之间关系的规则，来找出大量多元数据集中有用的关联规则，它是从大量数据中发现多种数据之间关系的一种方法，另外，它还可以基于时间序列对多种数据间的关系进行挖掘。关联分析的典型案例是“啤酒和尿布”的捆绑销售，即买了尿布的用户还会一起买啤酒。
6. 时间序列
时间序列是用来研究数据随时间变化趋势而变化的一类算法，它是一种常用的回归预测方法。它的原理是事物的连续性，所谓连续性是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性，事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下，只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化，则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。
7. 异常检测
大多数数据挖掘或数据工作中，异常值都会在数据的预处理过程中被认为是“噪音”而剔除，以避免其对总体数据评估和分析挖掘的影响。但某些情况下，如果数据工作的目标就是围绕异常值，那么这些异常值会成为数据工作的焦点。
数据集中的异常数据通常被成为异常点、离群点或孤立点等，典型特征是这些数据的特征或规则与大多数数据不一致，呈现出“异常”的特点，而检测这些数据的方法被称为异常检测。
8. 协同过滤
协同过滤（Collaborative Filtering，CF)）是利用集体智慧的一个典型方法，常被用于分辨特定对象（通常是人）可能感兴趣的项目（项目可能是商品、资讯、书籍、音乐、帖子等），这些感兴趣的内容来源于其他类似人群的兴趣和爱好，然后被作为推荐内容推荐给特定对象。
9. 主题模型
主题模型（Topic Model），是提炼出文字中隐含主题的一种建模方法。在统计学中，主题就是词汇表或特定词语的词语概率分布模型。所谓主题，是文字（文章、话语、句子）所表达的中心思想或核心概念。
10. 路径、漏斗、归因模型
路径分析、漏斗分析、归因分析和热力图分析原本是网站数据分析的常用分析方法，但随着认知计算、机器学习、深度学习等方法的应用，原本很难衡量的线下用户行为正在被识别、分析、关联、打通，使得这些方法也可以应用到线下客户行为和转化分析。

H. 期货有几大分析系统

股指期货软件交易中，有几个名词：买开仓、卖开仓、卖平今、买平今、买平仓、卖平仓一些期货的基本知识 期货术语 买开仓：是指下单时买入多单，也就是对指数看多、看涨。 卖开仓：是指下单时买入空单，也就是对指数看空、看跌。 买平仓：是指下单时把买入的多单卖出。 卖平仓：是指下单时把买入的空单卖出。 买平今：是专指下单时把当天买入的多单卖出。 卖平今：是专指下单时把当天买入的空单卖出 商品合约：是由期货交易所统一制定的、规定在将来某一特定的时间和低点交割一定数量和质量商品的标准化合约。 期货交易：是指在期货交易所内集中买卖某种期货合约的交易活动。 保证金：是指期货交易者按照规定标准交纳的资金，用于结算和保证履约。 结算：是指根据期货交易所公布的结算价格对交易双方的交易盈亏状况进行的资金清算。 交割：是指期货合约到期时，根据期货交易所的规则和程序，交易双方通过该期货合约所载商品所有权的转移，了结到期未平仓合约的过程。 开仓：开始买入或卖出期货合约的交易行为称为”开仓”或”建立交易部位”。 平仓：是指期货交易者买入或者卖出与其所持期货合约的品种、数量及交割月份相同但交易方向相反的期货合约，了结期货交易的行为。 持仓量：是指期货交易者所持有的未平仓合约的数量。 持仓限额：是指期货交易所对期货交易者的持仓规定的最高数额。 仓单：是指交割仓库开出并经期货交易所认定的标准化提货凭证。 撮合成交：是指期货交易所的计算机交易系统对交易双方的交易指令进行配对的过。 涨跌停板：是指期货合约在一个交易日中的交易价格不得高于或者低于规定的涨跌幅度，超出该涨跌幅度的报价将被视为无效，不能成交。 强行平仓制度：是指当客户的交易保证金不足并未在规定时间内补足，客户持仓超出规定的持仓限额，因客户违规受到处罚的，根据交易所的紧急措施应予强行平仓的，其他应予强行平仓的情况发生时，期货经纪公司为了防止风险进一步扩大，实行强行平仓的制度。 头寸：一种市场约定。期货合约买方处于多头（买空）部位，期货合约卖方处于空头（卖空）部位。 基差：同一商品当时现货市场价格与期货市场价格间的差异，如不另行指出，一般是用近期期货合约月份来计算基差。 质押：指会员提出申请并经交易所批准，将持有的权利凭证移交交易所占有，作为其履行交易保证金债务的担保行为。权利凭证质押仅限于交易保证金，但亏损、费用、税金等款项均须以货币资金结清。 逼仓：期货交易所会员或客户利用资金优势，通过控制期货交易头寸或垄断可供交割的现货商品，故意抬高或压低期货市场价格，超量持仓、交割，迫使对方违约或以不利的价格平仓以牟取暴利的行为。根据操作手法不同，又可分为“多逼空“和“空逼多”两种方式。 升水：1）交易所条例所允许的，对高于期货合约交割标准的商品所支付的额外费用。2)指某一商品不同交割月份间的价格关系。当某月价格高于另一月份价格时，我们称较高价格月份对较低价格月份升水。3）当某一证券交易价格高于该证券面值时，亦称为升水或溢价。 套利：投机者或对冲者都可以使用的一种交易技术，即在某市场买进现货或期货商，同时在另一个市场卖出相同或类似的商品，并希望两个交易会产生价差而获利。 期权：又称选择权，期权交易实际上是一种权利的买卖。这种权利是指投资者可以在一定时期内的任何时候，以事先确定好的价格（称协定价格），向期权的卖方买入或卖出一定数量的某种“商品”，不论在此期间该“商品”的价格如何变化。期权合约对期限、协定价格、交易数量、种类等作出约定。在有效期内，买主可以自由选择行使转卖权利；如认为不利，则可以放弃这一权利；超过规定期限，合同则失效，买主的期权也自动失效。期权有看涨期权和看跌期权之分。 空逼多：操纵市场者利用资金或实物优势，在期货市场上大量卖出某种期货合约，使其拥有的空头持仓大大超过多方能够承接实物的能力。从而使期货市场的价格急剧下跌，迫使投机多头以低价位卖出持有的合约认赔出局，或出于资金实力接货而受到违约罚款，从而牟取暴利。 多逼空：在一些小品种的期货交易中，当操纵市场者预期可供交割的现货商品不足时，即凭借资金优势在期货市场建立足够的多头持仓以拉高期货价格，同时大量收购和囤积可用于交割的实物，于是现货市场的价格同时升高。这样当合约临近交割时，追使空头会员和客户要么以高价买回期货合约认赔平仓出局；要么以高价买入现货进行实物交割，甚至因无法交出实物而受到违约罚款，这样多头头寸持有者即可从中牟取暴利。 交易量：在某一时间内买进或卖出的商品期货合约数量。交易量通常指每一交易日成交的合约数量。 空盘量：尚未经相反的期货或期权合约相对冲，也未进行实货交割或履行期权合约的某种商品期货或期权合约总数量。 结算价：经加权后的成交价。 市价指令：交易指令形式之一。即按照市场当时的最好价格立即（尽快）买（卖）某一特定交割月份期货合约的指令。 限价指令：由客户确定价格限制或履约时间的指令。 停止指令：一种当市场价格达到某一特定水平时方可买进或卖出的指令。当商品或证券交易价格达到或高于停止价时，买进停止指令即变为市价指令，当交易价格降至或低于停止价时，卖出指令即变为市价指令。 近期月份：离交割期最近的期货合约月份，亦称现货月份。 远期月份：交割期限较长的合约月份，相对于近期（交割）月份。 套期图利：同时买进和卖出两种相关商品，并希望在日后对冲交易部位时有所获利。例如，买进和卖出同一商品、但不同交割月份的期货合约；买进和卖出相同交割月份，相同商品、但不同交易所的期货合约；买进和卖出相同交割月份，但不同商品的期货合约（但二商品间有相互关联的关系）。 现金交割：是指到期末平仓期货合约进行交割时，用结算价格来计算未平仓合约的盈亏，以现金支付的方式最终了结期货合约的交割方式。 实物交割：是指期货合约的买卖双方于合约到期时，根据交易所制订的规则和程序，通过期货合约标的物的所有权转移，将到期未平仓合约进行了结的行为。商品期货交易一般采用实物交割的方式。 基本分析：运用供应和需求信息予测未来市场价格变化的分析方法。 技术分析：利用历史价格、交易量、空盘量和其他交易数据预测未来价格趋势的价格分析方法。 空头套期保值：卖出期货合约，以防止将来卖出现货商品时因价格下跌而导致的损失。当卖出现货商品时，将先以前卖出的期货合约通过买进另一数量、类别和交割月份相等的期货合约相对冲，以结束保值。亦称卖期保值。 多头套期保值：多头套期保值是指交易者先在期货市场买进期货，以便在将来现货市场买进时不致于因价格上涨而给自己造成经济损失的一种期货交易方式。 股指期货：是一种以股票价格指数作为标的物的金融期货合约。 维持保证金：客户必须保持其保证金帐户内的最低保证金金额。 履约保证金：为确保履行合约而由期货合约买卖双方或期权卖方存放于交易帐户内的押金。商品期货保证金不是一种股票的支付，也不是为交易该商品而预付的定金，而是一种良好信誉押金。 结算保证金：确保结算会员（通常为公司或企业）将其顾客的期货和期权合约空盘履约的金融保证。结算保证金有别于客户履约保证金。客户履约保证金存放于经纪人处，而结算保证金则存放于票据交换所。云掌财经团队为您解答

I. 主流的大数据分析框架有哪些

1、Hadoop
Hadoop 采用 Map Rece 分布式计算框架，根据 GFS开发了 HDFS 分布式文件系统，根据 Big Table 开发了 HBase数据存储系统。Hadoop 的开源特性使其成为分布式计算系统的事实上的国际标准。Yahoo，Facebook，Amazon 以及国内的网络，阿里巴巴等众多互联网公司都以 Hadoop 为基础搭建自己的分布。

2、Spark

Spark 是在 Hadoop 的基础上进行了一些架构上的改良。Spark 与Hadoop 最大的不同点在于，Hadoop 使用硬盘来存储数据，而Spark 使用内存来存储数据，因此 Spark 可以提供超过 Ha?doop 100 倍的运算速度。由于内存断电后会丢失数据，Spark不能用于处理需要长期保存的数据。

3、 Storm

Storm 是 Twitter 主推的分布式计算系统。它在Hadoop的基础上提供了实时运算的特性，可以实时的处理大数据流。不同于Hadoop和Spark，Storm不进行数据的收集和存储工作，它直接通过网络实时的接受数据并且实时的处理数据，然后直接通过网络实时的传回结果。

4、Samza

Samza 是由 Linked In 开源的一项技术，是一个分布式流处理框架，专用于实时数据的处理，非常像Twitter的流处理系统Storm。不同的是Sam?za 基于 Hadoop，而且使用了 Linked In 自家的 Kafka 分布式消息系统。

Samza 非常适用于实时流数据处理的业务，如数据跟踪、日志服务、实时服务等应用，它能够帮助开发者进行高速消息处理,同时还具有良好的容错能力。

J. 大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型

数据分析模型主要是用来指导数据分析师进行一个完整的数据分析，更多是指导数据分析的思路。数据分析常用的模型有：
留存分析模型：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；
全行为路径分析：根据每位用户在APP或网站中的行为事件，分析用户在APP或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途；
漏斗分析模型：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；
热图分析模型：其实就是指页面点击分析；
事件分析模型：是针对用户行为的分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础；
用户分群模型：对用户进行精细化运营，用户分群能帮助企业更加了解用户，分析用户的属性特征、以及用户的行为特征；
用户分析模型：通过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等等，丰富用户画像维度；
黏性分析模型：在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化；