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数据处理的流程-数据建模：
有了数据之后，就要对数据进行加工，不能把原始的数据直接暴露给上面的业务分析人员，它可能本身是杂乱的，没有经过很好的逻辑抽象的。这里就牵扯到数据建模。首先，提一个概念就是数据模型。在数据分析领域领域领域，特别是针对用户行为分析方面，目前比较有效的一个模型就是多维数据模型，“在线分析处理”这个模型。它里面有这个关键的概念，一个是维度，一个是指标。
维度比如城市，然后北京、上海这些一个维度，维度西面一些属性，然后操作系统，还有iOS、安卓这些就是一些维度，然后维度里面的属性。通过维度交叉，就可以看一些指标问题，比如用户量、销售额，这些就是指标。比如，通过这个模型就可以看来自北京，使用iOS的，他们的整体销售额是怎么样的。
这里只是举了两个维度，可能还有很多个维度。总之，通过维度组合就可以看一些指标的数，大家可以回忆一下，大家常用的这些业务的数据分析需求是不是许多都能通过这种简单的模式给抽样出来。
数据处理的流程-数据分析方法：
接下来我们简单讲讲互联网产品采用的数据分析方法。对于互联网产品常用的用户行为分析来说，有这么四种：
1、一种是多维事件的分析，分析维度之间的组合、关系。
2、第二种是漏斗分析，对于电商、订单相关的这种行为的产品来说非常重要，要看不同的渠道转化这些东西。
3、第三种留存分析，用户来了之后我们希望他不断的来，不断的进行购买，这就是留存。
4、第四种回访，回访是留存的一种特别的形式，可以看他一段时间内访问的频次，或者访问的时间段的情况。
分析完数据运营，想必大家对于数据运营的流程和分析方法，都有了一个大致的了解。要想进一步了解数据运营的相关内容，可以在新媒体运营课程中进行更加深入的挖掘。
