让数据说话 如何采集分析数据
2016/11/16
数据采集的三大要点
1、周全性
数据量充足具有分析价值、数据面充足支持分析需求。
比如对于「查看商品详情」这一举动,必要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id,最后必要统计这一举动在某临时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。
2、多维性
数据更紧张的是能知足分析需求。天真、快速自定义数据的多种属性和不同类型,从而知足不同的分析目标。
比如「查看商品详情」这一举动,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
高效性包含技术实行的高效性、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正确、分析更有效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赓续迭代的,明确长远和当前阶段的分析需求,让分析更有目的性,技术实行更高效。
场景举例:
小何是公司的产品经理,小张是技术,最近两人都熟悉到了数据在产品运营和决策中的紧张性,经过几个数据平台的调研,最后,选择了唯赛,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、分享转化等是长远必要关注的数据指标,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,费力啦。」
小张:「小何,你真棒,一下子我就给你埋好了呢!」
小何:「哦还有,注册那个页面我们有个保举人选项,必要用户输入保举人账号,采集的时候别采账号啊,我只想看注册用户是否有保举人的分布,把那个属性处理成判断哦」
小张:「这简单。那今晚…」
看着小何转身要脱离了,小张欲言又止,默默地继承敲代码了…
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动手,也避免了全量采集之后却不知道要分析什么的难堪。
图示为埋点范例:
1、周全性
数据量充足具有分析价值、数据面充足支持分析需求。
比如对于「查看商品详情」这一举动,必要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id,最后必要统计这一举动在某临时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。
2、多维性
数据更紧张的是能知足分析需求。天真、快速自定义数据的多种属性和不同类型,从而知足不同的分析目标。
比如「查看商品详情」这一举动,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
高效性包含技术实行的高效性、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正确、分析更有效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赓续迭代的,明确长远和当前阶段的分析需求,让分析更有目的性,技术实行更高效。
场景举例:
小何是公司的产品经理,小张是技术,最近两人都熟悉到了数据在产品运营和决策中的紧张性,经过几个数据平台的调研,最后,选择了唯赛,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、分享转化等是长远必要关注的数据指标,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,费力啦。」
小张:「小何,你真棒,一下子我就给你埋好了呢!」
小何:「哦还有,注册那个页面我们有个保举人选项,必要用户输入保举人账号,采集的时候别采账号啊,我只想看注册用户是否有保举人的分布,把那个属性处理成判断哦」
小张:「这简单。那今晚…」
看着小何转身要脱离了,小张欲言又止,默默地继承敲代码了…
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动手,也避免了全量采集之后却不知道要分析什么的难堪。
图示为埋点范例:
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