1、分液漏斗 的原理是什么?分液漏斗原理：
两种不能互溶的溶液在一起后分层，密度大的在下方，密度小的再上方，下方液体可以从小口流出，带流尽后，上方液体可以从上口倒出，达到分液的目的 。
分液漏斗用途：
固液或液体与液体反应发生装置 ：控制所加液体的量及反应速率的大小 。
物质分离提纯：对萃取后形成的互不相溶的两液体进行分液 。
第一次放气是萃取时，要漏斗倒置振荡，萃取剂挥发 ， 分液漏斗中的压强增大 。所以要放气 。由于萃取放气时，漏斗是倒置的 ， 只能打开活塞 。
静置分液时，由于萃取剂挥发程度减小，当下层液体流出后 ， 分液漏斗中液体减少，相当于增大了容积，所以气体的压强减小 。此时若不打开上口的玻璃塞，液体将不能正常流出 。
扩展资料：
装配要点
1、检查玻塞和活塞芯是否与分液漏斗配套，如不配套，往往漏液或根本无法操作 。欲用不配套的分液漏斗 ， 必须在装配后，首先试验其是否合用、漏液，待确认可以使用后方可使用 。
2、在活塞芯上薄薄地涂上一层润滑脂 ， 如凡士林（注意：不要涂进活塞孔里），将塞芯塞进活塞，旋转数圈使润滑脂均匀分布后将活塞关闭好 ， 再在塞芯的凹槽处套上一直径合适的橡皮圈（从直径合适的乳胶管上剪下一细圈即可），以防活塞芯在操作过程中因松动而漏液或因脱落使液体流失而造成实验的失败 。
3、需要干燥的分液漏斗时，要特别注意拔出活塞芯，检查活塞是否洁净、干燥，不合要求者，经洗净、干燥后方可使用 。
在萃取过程中要注意：
①将要萃取的溶液和萃取溶剂依次从上口倒入分液漏斗，其量不能超过漏斗容积的2/3，塞好塞子进行振荡 。
②振荡时右手捏住漏斗上口的颈部，并用食指根部压紧塞子，以左手握住旋塞 ， 同时用手指控制活塞，将漏斗倒转过来用力振荡 。
③然后将分液漏斗静置，待液体分层后进行分液，分液时下层液体从漏斗口放出，上层液体从上口倒出 。例如用四氯化碳萃取溴水里的溴 。
参考资料：百度百科——分液漏斗
两种不能互溶的溶液在一起后分层 ， ，密度大的在下方，密度小的再上方，下方液体可以从小口流出 ， 带流尽后，上方液体可以从上口到处，达到分液的目的 。分液漏斗有球形的，还有标有刻度用以测定液全体积的筒形和梨形分液漏斗 。
当分液漏斗中的液体向下流时，活塞可控制液体的流量，若要终止反应，就要将活塞紧紧关闭，因此，可立即停止滴加液体 。
两种或多种不相溶的液体且密度不同 ， 装在一起会分层（密度较大的在下面），用分液漏斗可以把它们一层层分离出来 。
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2、漏斗分析模型有哪些?漏斗分析模型有AARRR模型，零售漏斗模型 ， 电商漏斗模型，AIDMA模型 。结合产品本身的特点以及产品的生命周期位置 ， 来关注不同的数据指标，最终制定不同的运营策略 。分析电商的转化 ， 我们要做的就是监控每个层级上的用户转化，寻找每个层级的优化点 。
分析消费者如何从接触到信息到最后达成购买的一种逻辑 。可以借此模型去检验品牌的获客模型是否有效 。
漏斗模型的理论基本原理
漏斗分析模型现在主要应用于流量监控、产品目标与数据分析相关的工作中，因为漏斗分析能轻松展现出各个阶段的转化率，可以聚焦用户选购全流程中最有效转化路径，也可以能够非常清晰的发现问题所在，从而找到优化方向 。
让成单瓶颈无处遁 ， 还可以对比不同用户群体漏斗分析图，从差异角度窥视优化思路 。
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3、常见用户行为分析模型解析(转)之漏斗分析模型refer1: https://www.douban.com/group/topic/113056536/
refer2: http://www.woshipm.com/data-analysis/697156.html
现代营销观念认为：“营销管理重在过程，控制了过程就控制了结果 。”用户行为分析之漏斗分析模型是企业实现精细化运营、进行用户行为分析的重要数据分析模型，其精细化程度影响着营销管理的成败，以及用户行为分析的精准度 。粗陋的漏斗分析模型因为过程管理不透明、数据分析不精细、用户行为分析不科学而造成结果失控 。因此，我们经常能够听到一些产品经理的抱怨不绝于耳：从启动 APP 到“支付成功”，用户转化率为何仅仅 0.8 %？
究竟什么是漏斗分析？漏斗分析是一套流程式数据分析，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与数据分析的工作中 。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 。值得强调的是 ， 漏斗分析模型并非只是简单的转化率的呈现，科学的漏斗分析模型能够实现以下价值：
1.企业可以监控用户在各个层级的转化情况，聚焦用户选购全流程中最有效转化路径；同时找到可优化的短板，提升用户体验 。
降低流失是运营人员的重要目标 ， 通过不同层级的转情况，迅速定位流失环节，针对性持续分析找到可优化点 ， 如此提升用户留存率 。
2.多维度切分与呈现用户转化情况，成单瓶颈无处遁形 。
科学的漏斗分析能够展现转化率趋势的曲线，能帮助企业精细地捕捉用户行为变化 。提升了转化分析的精度和效率,对选购流程的异常定位和策略调整效果验证有科学指导意义 。
3.不同属性的用户群体漏斗比较 ， 从差异角度窥视优化思路 。
漏斗对比分析是科学漏斗分析的重要一环 。运营人员可以通过观察不同属性的用户群体（如新注册用户与老客户、不同渠道来源的客户）各环节转化率，各流程步骤转化率的差异对比 ， 了解转化率最高的用户群体，分析漏斗合理性，并针对转化率异常环节进行调整 。
先谈归因
【漏斗模型的基本原理,分液漏斗 的原理是什么?】 在科学的漏斗分析中，需要科学归因设置 。每一次转化节点应根据事件功劳差异（事件对转化的功劳大?。┒蒲柚?。企业一直致力定义最佳用户购买路径，并将资源高效集中于此 。而在企业真实的漏斗分析中 ， 业务流程转化并非理想中那么简单 。
以市场营销为例，市场活动、线上运营、邮件营销都可能触发用户购买 。A 欲选购一款化妆品，通过市场活动了解 M 产品 ， 后来在百度贴吧了解更多信息，但是始终没有下定决心购买 。后来收到 M 公司的营销邮件，A 被打折信息及详实的客户评价所吸引，直接邮件内跳转至网站购买了该商品 。
那么 ， 在漏斗设置时，转化归因应该“归”哪一个渠道呢？在这个案例中，运营人员愿意以实际转化的事件的属性为准 。邮件营销的渠道在用户购买决策的全流程中对用户影响的“功劳”最大、权重较大，直接促进用户转化 。在科学的漏斗分析模型中，用户群体筛选和分组时 ， 以实际转化事件——邮件营销来源的用户群体的属性为准，则大大增大了漏斗分析的科学性 。
再一起看属性关联
在进行漏斗分析时，尤其电商行业的数据分析场景中，运营人员在定义“转化”时 ， 会要求漏斗转化的前后步骤有相同的属性值 。比如同一 ID（包括品类 ID、商品 ID）才能作为转化条件——浏览 iphone6 ， 购买同一款 iphone6 才能被定义为一次转化 。因此，“属性关联”的设置功能是科学漏斗分析不可或缺的内容 。
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4、营销漏斗模型的模型简介营销漏斗模型指的是营销过程中，将非用户（也叫潜在客户）逐步变为用户（也叫客户）的转化量化模型 。营销漏斗的关键要素包括：营销的环节 ， 相邻环节的转化率 。
营销漏斗模型的价值在于其量化了营销过程各个环节的效率，帮助我们找到薄弱环节 。
营销漏斗模型不是固定的，但其最终结果一般是相同的，就是达到用户购买或消费的目的 。
营销漏斗模型重点在于量化，互联网营销的漏斗模型构建较为容易 ， 其他类型营销的漏斗模型构建往往要通过定量调研的方式实现 。
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5、什么是漏斗分析?有什么作用漏斗分析是通过将用户行为起始的各个行为节点作为分析模型节点 ， 来衡量每个节点的转化效果 。APP运营可使用漏斗分析模型梳理业务的关键流程环节，定位用户转化提升的关键环节，及时对低转化率环节进⾏优化，提升用户转化效率 。
例如，电商类APP用户付费流程通常为：用户登录–浏览商品页面–点击立即购买–完成付款 。针对用户付费转化进行分析，我们可以将该付费流程中的各个节点 ， 定义为用户付费行为漏斗分析的节点，建立用户付费转化的漏斗分析，助力运营快速评估、发现有待提升的环节，进行针对性的优化，高效提升用户转化率 。同时也能为后续产品运营优化提供数据支撑，打造APP运营数据闭环 。
个推·用户运营为APP提供事件分析、漏斗分析、自定义分析等十余种数据分析模型，帮助产品运营更好进行产品迭代效果分析、运营效果分析、路径转化分析等多场景分析 。目前，个推·用户运营产品限时免费中，欢迎您免费体验
漏斗分析
说起数据分析，很多人把精力放在了各种高大上的数据模型上 。事实上，比较常见的一些数据分析方法，往往都不是什么非常高深的学问，在实践中，涉及到的方法论或者复杂性，其实是远低于学校里学习的专业知识 。而我们非常看重数据分析，本质是看重“数据”，以及利用数据来做的“分析”，好的结论不一定有多么高大上的模型，但它一定有数据作为支持 。
现如今我们所做的各种决策 ， 都在强调数据的重要性，不论是市场调研的数据，还是产品上线后的用户数据，都贯穿了产品研发的整个生命周期 。
今天我们来讲一个原理非常简单，但却非常实用的分析方法：漏斗分析 。
说起漏斗分析，这是数据领域最常见的一种“程式化”数据分析方法，它能够科学的评估一种业务过程，从起点到终点，各个阶段的转化情况 。通过可以量化的数据分析，帮助业务找到有问题的业务环节 ， 并进行针对性的优化 。
在电商模式中，提到“转化率”，就往往配有一张“漏斗分析图”作为辅助的说明 。这是因为在电商模式下，我们所做的每一项活动，都与用户有着直接或者间接的联系，而我们活动的本质也都是一样的：为了让用户成为持久的消费者 。
因此，当我们分析用户从进入产品到完成消费的过程时，可以大体分为如下几个关键步骤：进入首页、查看商品页、加入购物车、进入支付页面、成功支付 。通过分析每个阶段的转化率和流失率，能够直观地发现很多问题，进而找到提升KPI的方法 。
|0x01 漏斗分析的作用
漏斗分析，是一个非常经典的模型，自问世以来，衍生出了诸如AARRR用户增长模型、SICAS用户行为消费模型等衍生版本，基本上是各类分析报表的标配 。大多数据互联网产品，其本身的商业逻辑就是一个虚拟的漏斗，而我们的目的就在于如何让用户顺利的到达我们所设定的“目标行为”，如支付、注册 。
例如，在用户运营领域，漏斗对于用户行为的分析而言，是非常有必要的 。在产品上线后，关键的业务路径，都要进行漏斗分析，判断每个环节的设计是否存在缺陷 。典型的如用户注册场景，从引导 – 注册 – 分享 – 进入首页，往往在分享这个环节，转化率非常低 ， 那么我们就要考虑是否放弃这个环节，或者有什么其他的优化动作 。
