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讓數據說話 如何采集分析數據
作者：網站建設公司 來源：佛山網站建設日期：2020-11-11 瀏覽： 次
數據采集的三大要點
1、全面性
數據量足夠具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。
比如對于「查看商品詳情」這一行為，需要采集用戶觸發時的環境信息、會話、以及背后的用戶id，后需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。
2、多維性
數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。
比如「查看商品詳情」這一行為，通過埋點，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進入了商品詳情頁。
3、高效性
高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。
基于以上三點，我們看如何讓數據采集更準確、分析更有用以及團隊內部更高效。
數據分析價值性和高效性
step1：明確數據驅動目標
數據采集切忌大而全，數據分析需求也是隨著產品不斷迭代的，明確長遠和當前階段的分析需求，讓分析更有目的性，技術執行更高效。
場景舉例：
小何是公司的產品經理，小張是技術，近兩人都認識到了數據在產品運營和決策中的重要性，經過幾個數據平臺的調研，后，選擇了零度網絡，并且已經明確了當前階段的數據需求…
小何：「小張忙嗎，文檔中那個，登錄流程、注冊轉化、購買轉化、分享轉化等是長遠需要關注的數據指標，務必埋上哦；對于發現功能呢，兩個禮拜后我們會提交一個新版本，先不埋了啦，辛苦啦。」
小張：「小何，你真棒，一會兒我就給你埋好了呢！」
小何：「哦還有，注冊那個頁面我們有個推薦人選項，需要用戶輸入推薦人賬號，采集的時候別采賬號啊，我只想看注冊用戶是否有推薦人的分布，把那個屬性處理成判斷哦」
小張：「這簡單。那今晚…」
看著小何轉身要離開了，小張欲言又止，默默地繼續敲代碼了…
step2：按需采集數據
帶著需求和分析目標去采數據，不僅避免了數據冗余帶來的無從下手，也避免了全量采集之后卻不知道要分析什么的尷尬。
圖示為埋點范例：
圖示文檔可由數據分析需求人員整理，表格梳理讓需求人員和技術人員協同更高效，也大大提升了后續的分析價值和效率
step3：多維交叉定位問題
對數據的應用可分為一般分析和探索性分析。一般分析包括對日常數據如新增、活躍、留存、核心漏斗的監測分析，也包括對各部門日常業務的數據監測。監測每日增長，分析異常情況，比如對注冊失敗、支付失敗事件的監控和及時優化。
探索性分析是對數據的高級應用。對核心事件的相關性分析、挖掘產品改進關鍵點等，如促進用戶購買的相關性分析、找到促進留存的Ahamoment等。
step4：優化產品、優化運營策略
基于數據反映的問題，做到實時監控和及時解決，基于分析得到的增長啟發，去做A/B測試、灰度測試、去MVP實踐。
step5：衡量
衡量是數據分析到實踐的后一步，當然，也可能是步。有時候我們看似找到了增長點，但實驗發現，事實并不如預期，不要灰心，不要喪氣，更不要不吃飯，分析過程中對用戶的理解、對業務的深度挖掘可能會讓下一次優化產生累計價值。
數據分析思維
數據采集固然重要，數據分析的方法論也很重要，但不要迷信數據，因為更重要的，可能是人的創造力和想象力！數據分析也從來不是一勞永逸的，產品在不斷迭代，業務在不斷更新，從認知到決策，數據更多的是起到了輔助的作用，從梳理需求、到采集、到分析、到實踐、再到衡量，它是始終循環在企業增長的整個過程中的。
后，那些改變世界的程序猿，他們始終希望能用自己的技術創造更多的價值，很多時候，他們要的可能是明確的數據需求、明確的分析目標，以及一套高效協同的方法，畢竟，誰都認為：能準確解決問題、能驅動業務增長，更！重！要！
數據分析思維的重要性其實是不言而喻的，有些公司有很多數據，但這些數據能干嘛，不知道。
有些公司沒有數據，因為他們不知道數據能干嘛，也不知道怎么去采集。
韓重明拿電商舉例子其實是很聰明的，我認為可能這也是一種本能，因為電商和游戲，這兩個領域，對于數據的采集、分析、應用，都有很長時間的探索和積累。
但對于大多數其他領域的公司來說，有時候，碰到數據問題，是一臉懵的。
所以，在未來的互聯網，對數據的了解越多、運用越熟練的人，就會越發的有價值。
從這個點上說，人人都需要掌握一些數據分析的思維，這樣，你看到的世界會有很大的不同。
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1、全面性
數據量足夠具有分析價值、數據面足夠支撐分析需求。
比如對于「查看商品詳情」這一行為，需要采集用戶觸發時的環境信息、會話、以及背后的用戶id，后需要統計這一行為在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。
2、多維性
數據更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。
比如「查看商品詳情」這一行為，通過埋點，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進入了商品詳情頁。
3、高效性
高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。
基于以上三點，我們看如何讓數據采集更準確、分析更有用以及團隊內部更高效。
數據分析價值性和高效性
step1：明確數據驅動目標
數據采集切忌大而全，數據分析需求也是隨著產品不斷迭代的，明確長遠和當前階段的分析需求，讓分析更有目的性，技術執行更高效。
場景舉例：
小何是公司的產品經理，小張是技術，近兩人都認識到了數據在產品運營和決策中的重要性，經過幾個數據平臺的調研，后，選擇了零度網絡，并且已經明確了當前階段的數據需求…
小何：「小張忙嗎，文檔中那個，登錄流程、注冊轉化、購買轉化、分享轉化等是長遠需要關注的數據指標，務必埋上哦；對于發現功能呢，兩個禮拜后我們會提交一個新版本，先不埋了啦，辛苦啦。」
小張：「小何，你真棒，一會兒我就給你埋好了呢！」
小何：「哦還有，注冊那個頁面我們有個推薦人選項，需要用戶輸入推薦人賬號，采集的時候別采賬號啊，我只想看注冊用戶是否有推薦人的分布，把那個屬性處理成判斷哦」
小張：「這簡單。那今晚…」
看著小何轉身要離開了，小張欲言又止，默默地繼續敲代碼了…
step2：按需采集數據
帶著需求和分析目標去采數據，不僅避免了數據冗余帶來的無從下手，也避免了全量采集之后卻不知道要分析什么的尷尬。
圖示為埋點范例：
圖示文檔可由數據分析需求人員整理，表格梳理讓需求人員和技術人員協同更高效，也大大提升了后續的分析價值和效率step3：多維交叉定位問題
對數據的應用可分為一般分析和探索性分析。一般分析包括對日常數據如新增、活躍、留存、核心漏斗的監測分析，也包括對各部門日常業務的數據監測。監測每日增長，分析異常情況，比如對注冊失敗、支付失敗事件的監控和及時優化。
探索性分析是對數據的高級應用。對核心事件的相關性分析、挖掘產品改進關鍵點等，如促進用戶購買的相關性分析、找到促進留存的Ahamoment等。
step4：優化產品、優化運營策略
基于數據反映的問題，做到實時監控和及時解決，基于分析得到的增長啟發，去做A/B測試、灰度測試、去MVP實踐。
step5：衡量
衡量是數據分析到實踐的后一步，當然，也可能是步。有時候我們看似找到了增長點，但實驗發現，事實并不如預期，不要灰心，不要喪氣，更不要不吃飯，分析過程中對用戶的理解、對業務的深度挖掘可能會讓下一次優化產生累計價值。
數據分析思維
數據采集固然重要，數據分析的方法論也很重要，但不要迷信數據，因為更重要的，可能是人的創造力和想象力！數據分析也從來不是一勞永逸的，產品在不斷迭代，業務在不斷更新，從認知到決策，數據更多的是起到了輔助的作用，從梳理需求、到采集、到分析、到實踐、再到衡量，它是始終循環在企業增長的整個過程中的。
后，那些改變世界的程序猿，他們始終希望能用自己的技術創造更多的價值，很多時候，他們要的可能是明確的數據需求、明確的分析目標，以及一套高效協同的方法，畢竟，誰都認為：能準確解決問題、能驅動業務增長，更！重！要！
數據分析思維的重要性其實是不言而喻的，有些公司有很多數據，但這些數據能干嘛，不知道。
有些公司沒有數據，因為他們不知道數據能干嘛，也不知道怎么去采集。
韓重明拿電商舉例子其實是很聰明的，我認為可能這也是一種本能，因為電商和游戲，這兩個領域，對于數據的采集、分析、應用，都有很長時間的探索和積累。
但對于大多數其他領域的公司來說，有時候，碰到數據問題，是一臉懵的。
所以，在未來的互聯網，對數據的了解越多、運用越熟練的人，就會越發的有價值。
從這個點上說，人人都需要掌握一些數據分析的思維，這樣，你看到的世界會有很大的不同。
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