基于用户行为数据的用户模型是实时动态变化的，随着用户在产品中的成长，从访客到陌生人最后成为高价值用户，用户的每一步成长都通过行为记录下来，基于用户所在生命周期的不同阶段，针对新用户、流失用户、活跃用户、沉默用户分别采取有针对性的拉新、转化、留存等运营策略。

原标题：八大数据分析模型（一）：用户模型

我们将这些信息映射成为用户的描述信息（属性）或用户的行为信息，并存储起来形成用户档案（如下图所示）。

首先，整理和收集已经获得的任何可认知用户的经验和数据，包括：您和所在团队对用户的理解；产品的业务数据库中记录的用户相关信息（比如用户的性别、年龄、等级等属性），用户（在产品内外）填写的任何表单或留下来的信息（比如用户填写的调查问卷、留下的微信账号等）。

这就很容易理解，为什么大家都觉得用户模型很好，却鲜有人在工作中真正运用它。为了解决时间紧迫与精力不足的矛盾，我们提出了一种基于用户行为数据的快速、迭代构建用户模型的轻量方法。

「临时用户模型」的构建过程与「用户模型」的构建过程很像，只是「用户模型」的数据基础来自对真实用户的访谈和观察，「临时用户模型」则来自对用户的理解。二者的准确度和精度都有差别。

用户模型：基于对用户的访谈和观察等研究结果建立，严谨可靠但费时；

模型是指对于某个实际问题或客观事物、规律进行抽象后的一种形式化表达方式。任何模型都有三个部分组成：目标、变量和关系。明确变量，改变变量，即可直接呈现结果，实现目标。在日常的数据分析中，我们常用的有8大模型（用户模型、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型），从今天起，我们为大家逐一解读这八大模型，本文先从用户模型说起。