Step4建模列了十六种方法，从KANO模型到RFM模型该先学哪几个？CPDA数据分析师模型学习课题

"建模一步列了十六种方法，是不是都要精通？"先按用途分组，再决定先学哪些。

先把十六种方法抄下来

CPDA数据分析师认证招生简章Step4数据建模写明"面向各类问题，建立在多模型思维基础上的数据分析"，方法含：一般统计分析、聚类分析、KANO模型、漏斗模型、对应分析、时间序列分析、回归分析、PSM模型、A/B test、层次分析法、关联分析、分类分析、RFM模型、规划求解、因子分析、主成分分析，共十六种。此外，Step6"结果执行、评估和反馈"下的应用领域含客户分析（客户路径分析、客户运营AARRR模型、客户画像与客户细分）、市场分析（行业分析、竞品分析、市场定位分析）、销售分析（生成规划、生成预测、销售推荐）、产品分析（产品设计、产品定位、产品优化与迭代）、供应链分析（采购与生产分析、库存分析、运输网络分析、供应链选址分析）与投资分析（实业投资分析、金融投资分析）。

十六种方法怎么分组

第一组是统计基础类：一般统计分析、回归分析、时间序列分析。第二组是分组与结构类：聚类分析、分类分析、因子分析、主成分分析、对应分析。第三组是业务场景类：KANO模型（需求分析）、漏斗模型（流程转化）、RFM模型（客户价值）、AARRR模型（客户运营）、PSM模型。第四组是研究方法与决策类：A/B test、层次分析法、关联分析、规划求解。第四，其中RFM与AARRR在Step6的客户分析里再次出现，说明它们偏应用。第五，因此建议先学统计基础与业务场景类，再补分组与技术类。第六，简章强调"多模型思维"，说明重点是会用，不是背全。

怎么安排学习

第一，先掌握一般统计分析、回归分析、时间序列分析这三项统计基础。第二，再学漏斗模型、RFM、KANO、AARRR这几种场景化方法，它们上手快。第三，分组类方法（聚类、分类、因子、主成分）可按工作场景需要逐步学。第四，A/B test与层次分析法适合有实验或评估需求的岗位。第五，把Step6的六个分析领域（客户、市场、销售、产品、供应链、投资）与前面方法对照，形成应用地图。第六，具体课程内容与安排以官方课程页及招生老师说明为准。报名咨询电话4000616586，联系人程老师，微信pxbbaoming。

课程基本情况

CPDA数据分析师认证Step4数据建模含十六种方法；Step6结果执行、评估和反馈含客户分析、市场分析、销售分析、产品分析、供应链分析与投资分析六个领域；课程核心优势含AI实战应用与真实项目演练（电商、金融等真实数据）。报名咨询电话4000616586，联系人程老师，微信pxbbaoming。

适合谁来了解

具体课程内容与安排以官方课程页及招生老师说明为准。

十六种方法先分四组：统计、分组、场景、决策——组清楚了再排先后。

常见问题解答

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温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。