本文目录

1. 建模a卡和n卡的区别
2. mastercam2020刀单怎么做
3. 期货做单的模型该怎么做
4. 为实现精准营销，用户行为数据该怎样建模

建模a卡和n卡的区别

两者的运用场景不同。建模A卡的使用场景是一些大型的企业中端计算机和服务器，辅助计算机的运算能力和数据处理速度。N卡是用于游戏和商业。

mastercam2020刀单怎么做

使用Mastercam2020进行刀单编程需要先进行建模，可以选择2D或3D建模，然后使用编辑器进行实际的编程，可以指定加工的长度，宽度，深度和角度，以及其他参数。可以使用预编程工具来模拟加工过程，确保编程的准确性。

最后，可以使用生成器生成G代码，以及将G代码下载到CNC机器上。

期货做单的模型该怎么做

感谢邀请。

期货模型是对交易思维的量化描述，对我们认识市场有很大的益处。

个人建议：

1,选择模型编写和测试的平台。主流平台有文华财经、TB等。

2,利用软件自带模型体会程序化交易。

3,最大程度量化自己的思路，包括进出场等一系列信号。

4,通过自学或借助平台服务人员或收费编程人员，编写模型。

5,检验模型信号是否符合标准。

6,测试、评估模型。

另外有几点心得供大家参考：

1,趋势模型现在广泛被认可。

2,模型并非越复杂越好。

3,成功率高并且盈亏比大的模型很难找到。

4,借助模型，然后超脱模型之上。

5,很多模型其实有想通的潜台词。

从知道到彻底知道，还需要一个实践和感悟的过程。共勉。

为实现精准营销，用户行为数据该怎样建模

大数据对精准营销起到的作用十分重要。我觉得谈到精准营销，应该分两个步骤：

1.大数据究竟有哪些常用模型？

2.常用模型怎样应用于精准营销？

两个问题我来一步一步拆解：

1、行为事件分析模型。

行为事件分析法来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。

在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立Session数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。

行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。行为事件分析法一般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。

2、漏斗分析模型。

漏斗分析是一套流程分析，它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。

漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在，从而找到优化方向。对于业务流程相对规范、周期较长、环节较多的流程分析,能够直观地发现和说明问题所在。

3、留存分析模型。

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，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

留存分析可以帮助回答以下问题：

4、分布分析模型。

分布分析是用户在特定指标下的频次、总额等的归类展现。它可以展现出单用户对产品的依赖程度，分析客户在不同地区、不同时段所购买的不同类型的产品数量、购买频次等，帮助运营人员了解当前的客户状态，以及客户的运转情况。如订单金额（100以下区间、100元-200元区间、200元以上区间等）、购买次数（5次以下、5-10次、10以上）等用户的分布情况。

分布分析模型的功能与价值：科学的分布分析模型支持按时间、次数、事件指标进行用户条件筛选及数据统计。为不同角色的人员统计用户在一天/周/月中，有多少个自然时间段（小时/天）进行了某项操作、进行某项操作的次数、进行事件指标。

5、点击分析模型。

即应用一种特殊高亮的颜色形式，显示页面或页面组（结构相同的页面，如商品详情页、官网博客等）区域中不同元素点击密度的图示。包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。

点击图是点击分析方法的效果呈现。点击分析具有分析过程高效、灵活、易用，效果直观的特点。点击分析采用可视化的设计思想与架构，简洁直观的操作方式，直观呈现访客热衷的区域，帮助运营人员或管理者评估网页的设计的科学性。

6、用户行为路径分析模型。

用户路径分析，顾名思义，用户在APP或网站中的访问行为路径。为了衡量网站优化的效果或营销推广的效果，以及了解用户行为偏好，时常要对访问路径的转换数据进行分析。

以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等过程。而在用户真实的选购过程是一个交缠反复的过程，例如提交订单后，用户可能会返回首页继续搜索商品，也可能去取消订单，每一个路径背后都有不同的动机。与其他分析模型配合进行深入分析后，能为找到快速用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。

7、用户分群分析模型。

用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。我们通过漏斗分析可以看到，用户在不同阶段所表现出的行为是不同的，譬如新用户的关注点在哪里？已购用户什么情况下会再次付费？因为群体特征不同，行为会有很大差别，因此可以根据历史数据将用户进行划分，进而再次观察该群体的具体行为。这就是用户分群的原理。

8、属性分析模型。

顾名思义，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。用户属性会涉及到用户信息，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是什么？一座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的不可或缺的内容。

属性分析主要价值在：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，可以对于所有类型的属性都可以将“去重数”作为分析指标，对于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；可以添加多个维度，没有维度时无法展示图形，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。

因为每一个数据模型都会对营销有所帮助，所以这里可以简单的举个例子，抛砖引玉。

每一个营销人都曾经为三个问题苦恼过：

1.怎样抛出甜蜜的诱饵可以更顺利地吸引客户？（潜在客户从哪里来，来的多不多？）

市场就是流量的战场，流量的获取和转化是营销的重要组成部分。随着互联网人口红利的消退，获取优质的流量变成了一件技术工作。运用数据分析工具评估渠道入口，寻找流量洼地，降低流量成本，或通过用户画像寻找到最精准的流量渠道，提高流量质量，成为渠道衡量的必备技能。

2.如何吸引客户“上贼船”？（潜在客户访问网站后，流量如何转化？）

潜在客户访问官网时，对产品认知有限，让客户从游客到注册，实际上是一个二次转化为有效用户的过程。引导用户按照关键步骤进行交互，降低用户学习成本，减少时间和精力，根本目的都是为了降低用户流失。

3.如何通过丰富的经验套路新用户？（投资回报率（ROI）很重要，如何提升营销ROI？）

当用户已经进入销售与服务阶段，系统性的服务尤为重要，我们的目标是将注册用户转化为商机，并最终成交为付费客户。同时这也是营销漏斗的最后环节，量化营销效果的核心指标是ROI，用单位成本的成交额或利润衡量渠道流量的质量，优化营销策略，更有助于企业营收。

想要解决问题，先要了解问题背景，下图是B2B的市场营销过程漏斗模型。

图1B2B市场营销漏斗模型

其实，一个B2B公司的市场营销过程粗略分为四个阶段：

1.推广、集客、引流阶段，通过品牌布点、新闻媒体、DSP、新媒体、SEM、SEO等市场行为，目的是为了吸引客户注意到自身存在。

2.口碑影响阶段，通过问答平台、百科、DSP等行为创造品牌价值，目的是赢得客户好感，为客户转化做准备。

3.平台承载阶段，通过400客服电话、客户咨询等行为，帮助客户成功挖掘官网信息，了解产品，目的是实现客户转化为活跃客户。

4.销售与服务阶段，通过销售和售前服务人员的介绍，引导客户成单，目的当然就是为了付费。

所以用户从看到某公司的信息开始，就已经进入了一个环环相扣的营销漏斗中，这是用户与企业斗智斗勇的过程，全面优化公司营销流程才能赢得客户的青睐，正所谓自古深情留不住，唯有套路得人心。

图2营销漏斗四大步骤

营销漏斗分为四个大步骤：曝光、点击、注册、转化。针对这四个步骤，有选择性地构建指标体系，再通过数据分析评估营销渠道投放效果，对用户行为进行深度洞察，并对营销流程进行优化，有助于企业提升ROI。

前文提到的三个问题，是如何在四大环节中得以解决的呢？

问题一：流量从哪里来？

随着新媒体的崛起，获取流量的方式有很多，如PC端广告位、SEM、SEO、媒体软文等，渠道推广需要付出时间成本和金钱成本，带来的流量数量和质量如何比较？让精准的渠道分析帮助你。

工欲善其事，必先利其器，可以利用第三方数据分析工具对渠道进行监控和指标分析，优化渠道投放。

如图，通过营销数据概览中的一系列指标，如PC端渠道拉新数、APP端渠道拉新数可以衡量渠道引流效果，不同渠道来源的跳出率，不同渠道来源流量的PV、UV、交互深度等，则可以衡量渠道带来的流量质量。

图3营销数据概览

问题二：吸引来的用户为什么没有转化？

渠道做的好，用户触达多，曝光节节高，转化全流失，这大概是很多B2B公司都会苦恼的问题，明知道用户流失，却找不到优化方向，这其实是网站一次转化的关键步骤设计出现了问题，通过两种数据分析模型，可以为解决问题提供好思路。

1.漏斗分析

如下图，注册阶段的漏斗分析，将用户从浏览官网到注册的过程分为若干步骤，浏览官网、点击注册，获取验证码，输入验证码，点击创建新企业，完成注册等等。通过漏斗对注册流程的直观体现，用户流失情况一目了然，可以针对高流失率的环节进行优化，查看流失用户的具体用户行为，找出改进方向。

图4注册转化漏斗

2.用户路径

通过对不同渠道来到官网浏览的用户进行用户路径分析，是简单甄别渠道流量质量的有效方法。用户行为路径根据每位用户在网站/APP的行为，分析各模块之间的规律，挖掘用户的行为模式，从而优化引导用户注册的关键步骤，实现提高一级转化率。

图5用户进入网站浏览后的用户行为路径

问题三：ROI如何提升？

ROI是衡量营销效果的终极标准，也是营销人考核的核心指标。当用户已经成为注册用户，销售人员和售前服务人员就会介入到转化体系中。单纯第三方数据分析工具的监测，并不足以彻底覆盖整个业务流程，一套完整的销售与服务体系，需要CRM系统与数据分析工具整合，数据打通，从而帮助公司内部同学掌握客户一线需求，打造专属客户成功模式，实现高效赢单，提高潜在客户转化为正式客户的比例，提升ROI。

依靠数据分析工具与CRM系统结合的方式提高ROI，无法充分利用全部流量，在人工智能崛起，大数据广泛应用的黄金时代，更需要精准化营销，降低成本，直击人心。

广撒网的骚扰式营销已经落后，精准化营销的核心在于如何为不同用户打专属标签，针对其属性特点定制营销方案，提高购买意向。

给用户打标签当前主要有两种模式，一种是通过条件筛选，对用户进行分群，另一种是多元统计分析模型。神策分析提供灵活的用户分群，从用户属性、用户行为特征、用户行为路径等维度对用户进行分群，摸清用户偏好，将用户划分为群体，并对这个群体进行精准营销。

图6用户分群示例

面对广大用户，在这个企业级市场资本迸发，竞品层出不穷，观众审美疲劳的时代中，营销不能大力出奇迹，而需二两拨千斤。这就是精准营销的妙用啦。

如果您想了解更多的数据分析干货，欢迎关注“神策数据”（SensorsDataCrop），如果您想了解我们的用户行为分析产品，可以访问我们的官网：www.sensorsdata.cn，对这个内容有什么疑问也欢迎评论大家一起交流下。

END，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！