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让数据说话 如何采集分析数据

发表日期:2019-11-11文章编辑:大连网建科技浏览次数: 标签:

数据采集的三大要点

1、全面性

数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。

比如对于「查看商品详情」这一行为,需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id,后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。

2、多维性

数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型,从而满足不同的分析目标。

比如「查看商品详情」这一行为,通过埋点,我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道用户进入了商品详情页。

3、高效性

高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及数据分析需求和目标实现的高效性。

基于以上三点,我们看如何让数据采集更准确、分析更有用以及团队内部更高效。

数据分析价值性和高效性

step1:明确数据驱动目标

数据采集切忌大而全,数据分析需求也是随着产品不断迭代的,明确长远和当前阶段的分析需求,让分析更有目的性,技术执行更高效。

场景举例:

小何是公司的产品经理,小张是技术,近两人都认识到了数据在产品运营和决策中的重要性,经过几个数据平台的调研,后,选择了网建科技,并且已经明确了当前阶段的数据需求…

小何:「小张忙吗,文档中那个,登录流程、注册转化、购买转化、分享转化等是长远需要关注的数据指标,务必埋上哦;对于发现功能呢,两个礼拜后我们会提交一个新版本,先不埋了啦,辛苦啦。」

小张:「小何,你真棒,一会儿我就给你埋好了呢!」

小何:「哦还有,注册那个页面我们有个推荐人选项,需要用户输入推荐人账号,采集的时候别采账号啊,我只想看注册用户是否有推荐人的分布,把那个属性处理成判断哦」

小张:「这简单。那今晚…」

看着小何转身要离开了,小张欲言又止,默默地继续敲代码了…

step2:按需采集数据

带着需求和分析目标去采数据,不仅避免了数据冗余带来的无从下手,也避免了全量采集之后却不知道要分析什么的尴尬。

图示为埋点范例:

让数据说话 如何采集分析数据 怎么做查询网站

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