丰富的采集神器( 如何让数据采集更准确、分析更有用以及团队内部更高效)

　　丰富的采集神器(

如何让数据采集更准确、分析更有用以及团队内部更高效)

　　一、数据的三大要点采集

　　1、综合性

　　数据量足以具有分析价值，数据面足以支撑分析需求。

　　比如“查看商品详情”的行为，需要采集用户触发器背后的环境信息、会话、用户id。最后，你需要统计在一定时间段内触发该行为的人数、次数和人均。、有源比率等。

　　2、多维性

　　数据更重要的是满足分析需求。灵活快速的定制多个属性和不同类型的数据，以满足不同的分析目标。

　　比如“查看商品详情”的行为，通过埋点，我们可以知道用户查看的商品是什么，价格，类型，商品id等属性。这样就可以知道用户浏览了哪些产品，浏览了哪些类型的产品，以及某个产品浏览了多少次。不仅仅是知道用户进入了产品详细信息页面。

　　3、高效率

　　效率包括技术执行效率、团队成员协作效率、数据分析需求和目标实现效率。

　　基于以上三点，我们来看看如何让数据采集更准确，对分析更有用，团队内部更高效。

　　二、数据分析的价值与效率

　　step1：明确数据驱动的目标

　　数据采集一定不能大而全面。数据分析需求也随着产品的不断迭代而迭代。明确长期和当前的分析需求，使分析更有目的性，技术执行更有效率。

　　场景示例：

　　小哥是公司的产品经理，小猪是技术。最近，他们都意识到了数据在产品运营和决策中的重要性。经过对几个数据平台的研究，最终他们选择了诸葛io，他们已经弄清楚了目前的情况。阶段数据要求...

　　小哥：“你忙吗？文档中的登录流程、注册转换、购买转换、分享转换等都是需要长期关注的数据指标，一定要埋起来；对于发现功能，我们会在两周内提交。新版本，别埋了，辛苦了。”

　　小猪：“小哥，你好厉害，一会我就把你埋了！”

　　小哥：“哦，注册页面有个referrer选项，用户需要输入referrer的账号，采集的时候不要用这个账号，我只是想看看注册用户有没有referrer的分布. 将该属性视为判断”

　　小诸：“很简单。那么今晚……”

　　看到小歌转身准备离开，小猪犹豫了下，默默的继续输入密码……

　　step2：按需采集数据

　　采集有需求和分析目标的数据，既避免了无法从数据冗余入手，也避免了采集满量后不知道分析什么的尴尬。

　　下图显示了一个埋点示例：

　　图形化文档可以由数据分析需求人员进行排序，表格排序可以让需求人员和技术人员更高效地协作，大大提高后续分析的价值和效率。

　　step3：多维交叉定位问题

　　数据的应用可分为一般分析和探索性分析。一般分析包括对新增漏斗、活跃漏斗、留存漏斗、核心漏斗等日常数据的监控分析，以及各部门日常运营的数据监控。监控日常增长，分析异常情况，如注册失败和支付失败事件的监控和及时优化。

　　探索性分析是数据的高级应用。核心事件的相关性分析，挖掘产品改进的关键点等，如相关性分析促进用户购买，寻找促进留存的Ahamoment等。

　　step4：优化产品，优化运营策略

　　根据数据反映的问题，实现实时监控，及时解决。基于分析得到的成长灵感，我们会做A/B测试，灰度测试，MVP实践。

　　第五步：测量

　　测量是从数据分析到实践的最后一步。当然，这也可能是第一步。有时我们似乎找到了一个增长点，但实验发现事实并不如预期。不要气馁，不要气馁，不要不吃饭。分析过程中对用户的理解和对业务的深入探索，可能会导致下一步的优化。累积值。

　　三、数据分析思维

　　数据采集很重要，数据分析的方法论也很重要，但不要迷信数据，因为更重要的可能是人类的创造力和想象力！数据分析永远不会一劳永逸。产品不断迭代，业务不断更新。从认知到决策，数据更多的是辅助作用，从梳理需求，到采集，再到分析，到实践，再到衡量，始终贯穿于企业成长的*敏*感*词*。

　　最后，那些改变世界的程序员总是希望用自己的技术创造更多的价值。在很多情况下，他们想要的可能是明确的数据需求、明确的分析目标，以及一套高效协作的方法。毕竟，大家都认为：能准确解决问题，能带动业务增长，等等！重的！想！