文章采集平台( 本文将从数据采集的三大要点、如何让分析更有价值和更高效、以及数据分析思维三部分展开聊)

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本文将从数据采集的三大要点、如何让分析更有价值和更高效、以及数据分析思维三部分展开聊)

　　本文将讨论数据采集的三大要点，如何让分析更有价值、更高效，以及数据分析思维。

　　一. 数据采集三键1. 全面性

　　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，需要采集用户触发后的环境信息、会话、用户id。最后，需要统计一定时间段内触发该行为的人数、次数、人均次数。、活跃度等。

　　2. 多维性

　　更重要的是，数据可以满足分析的需要。灵活、快速地定制多个属性和不同类型的数据，以满足不同的分析目标。

　　比如在“查看商品详情”的行为中，我们只能通过embedding知道用户查看的商品的商品、价格、类型、商品id等属性。通过这种方式，可以知道用户看过哪些产品，哪些类型的产品被浏览的次数更多，某个产品被浏览了多少次。而不仅仅是知道用户登陆了产品详细信息页面。

　　3. 效率

　　效率包括技术执行的效率、团队成员之间协作的效率以及数据分析需求和目标的效率。

　　基于以上三点，我们看看如何让数据采集在团队内部更准确、分析更有用、更高效。

　　二. 数据分析价值和效率第一步：明确数据驱动的目标

　　数据采集 不应大而完整。数据分析需求也随着产品不断迭代，明确长期和当前的分析需求，让分析更有针对性，技术执行更高效。

　　场景示例：

　　小哥是公司的产品经理，小猪是技术。最近，他们都意识到数据在产品运营和决策中的重要性。研究了几个数据平台后，最终选择了诸葛io，并且已经弄清楚了现在的情况。舞台数据需求...

　　小哥：“小猪忙，文档中的那个，登录过程，注册转化，购买转化，分享转化等都是需要长期关注的数据指标，一定要埋好；对于发现功能，我们会在两周内提交。一个新版本，暂时别埋了，辛苦了。”

　　小竹：“小哥，你真棒，一会儿我给你埋了！”

　　小哥：“哦，还有，我们在注册页面有一个referrer选项，需要用户输入referrer账号。采集的时候不要用账号，我就是想看看有没有注册用户有referrer的分布，把那个属性当作判断。”

　　小竹：“很简单。那今晚……”

　　见小歌转身就要离开，小竹犹豫了一下，继续默默地敲代码……

　　step2：按需采集数据

　　采集有需求和分析目标的数据，既避免了由于数据冗余而无法启动，也避免了完整采集后不知道分析什么的尴尬。

　　图为埋点示例：

　　数据分析需求者可以对图形文档进行排序，表格排序让需求者和技术人员更高效地协作，极大地提高了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、活跃、留存、核心漏斗等日常数据的监控分析，以及各部门日常业务的数据监控。监控日增长，分析注册失败、支付失败事件监控等异常情况，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Ahmoment等。

　　Step4：优化产品，优化运营策略

　　根据数据反映的问题，做到实时监控，及时解决，并根据分析得到的成长灵感，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像预期的那样。不要气馁，不要气馁，不要停止进食。在分析过程中，对用户的了解和对业务的深入挖掘，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，但是不要迷信数据，因为更重要的可能是人的创造力和想象力！数据分析从来都不是一劳永逸的，产品也在不断迭代。业务不断更新。从认知到决策，数据更多是辅助作用。从梳理需求，到采集，再到分析、实践、测量，始终在企业的整个过程中循环成长。

　　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，大家都认为它可以准确解决问题，带动业务增长等等！重的！想！