供应信息和文章都能优化的采集软件( 数据采集的三大要点、如何让分析更有价值更高效)

　　供应信息和文章都能优化的采集软件(

数据采集的三大要点、如何让分析更有价值更高效)

　　上次，我谈到了用户行为数据的意义和价值“你为什么要做用户行为分析？”以及互联网产品用户模型的构建，其中包括数据采集和分析两部分。本文将讨论数据k11的三个要点，如何使分析更有价值和效率，以及数据分析思维

　　一、data采集的三个关键点@

　　1、全面性

　　数据量足以具有分析价值，数据表面足以支持分析需求

　　例如，对于“查看商品详细信息”行为，您需要采集user的环境信息、会话和触发器后面的用户ID。最后，您需要计算在一定时间内触发此行为的次数、次数、人均次数、活动比率等

　　2、多维

　　数据对于满足分析需求更为重要。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

　　例如，在“查看商品详细信息”行为中，我们可以知道用户查看的商品的多个属性，例如什么、价格、类型和商品ID。因此，用户可以知道他们看到了哪些商品、查看了多少种商品以及某个商品被查看了多少次。不仅仅是知道用户已进入产品详细信息页面

　　3、高效

　　效率包括技术实施的效率、团队成员之间协作的效率以及数据分析需求和目标实现的效率

　　基于以上三点，我们来看看如何使数据采集更准确，分析更有用，团队更高效

　　二、数据分析值和效率

　　步骤1：定义数据驱动的目标

　　数据采集不应太大和全面。数据分析需求也与产品一起迭代。应明确长期和当前的分析要求，使分析更有目的性，技术实施更高效

　　场景示例：

　　小葛是公司的产品经理，小朱是技术经理。最近，他们都意识到了数据在产品操作和决策中的重要性。经过对多个数据平台的调研，他们最终选择了诸葛亮IO，并确定了现阶段的数据需求

　　小葛：“你忙吗？在文档中，登录流程、注册转换、购买转换、共享转换都是长期需要注意的数据指标，一定要把它们埋了。对于发现功能，我们会在两周内提交一个新版本。不要先埋了，这很难。”

　　小朱：“小葛，你太棒了，我马上给你埋了！”

　　Ge：“哦，还有，我们在注册页面上有一个推荐人选项。用户需要输入推荐人帐户，采集注册时不使用该帐户。我只想看看注册用户是否有推荐人的分布，并对该属性进行判断。”

　　小朱：“很简单。今晚……”

　　看着小葛转身离开，小朱停止了说话，继续默默地敲着密码

　　步骤2：按需采集数据

　　以需求和分析目标采集数据不仅避免了数据冗余的困难，而且还避免了在数据量达到采集后不知道要分析什么的尴尬

　　下图显示了埋置点的示例：

　　图形文档可由数据分析需求方进行排序，表格排序使需求方与技术人员之间的协作更加高效，大大提高了后续分析的价值和效率

　　第三步：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。一般分析包括对新的、活跃的、保留的和核心漏斗等日常数据的监控和分析，以及对各部门日常业务的数据监控。监控日常增长并分析异常情况，例如监控并及时优化注册失败和支付失败事件

　　探索性分析是数据的高级应用。对核心事件进行相关性分析，挖掘产品改进的关键点，如促进用户购买的相关性分析，寻找促进保留的建议等

　　第四步：优化产品和运营策略

　　根据数据反映的问题，实现实时监控和及时解决，并根据分析得到的成长启示进行a/B测试、灰度测试和MVP实践

　　步骤5：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，但实验发现事实并非如预期的那样。不要灰心，不要灰心，不要吃东西。在分析过程中对用户的理解和对业务的深入挖掘可能会为下一步的优化产生累积价值

　　三、数据分析思维

　　数据采集很重要，数据分析的方法也很重要，但不要迷信数据，因为更重要的可能是人们的创造力和想象力！数据分析从来不是一劳永逸的。产品不断迭代，业务不断更新。从认知到决策，数据起着更多的辅助作用。从梳理需求到采集，再到分析、实践、再到测量，它始终贯穿于企业成长的全过程

　　最后，那些改变世界的程序猿总是希望用自己的技术创造更多的价值。大多数时候，他们想要的可能是明确的数据要求、明确的分析目标和一套高效的协作方法。毕竟，每个人都相信他们能够准确地解决问题，推动业务增长并取得更好的结果！沉重！对