如何高效率採集並分析數據

1、數據採集的三大要點

一、全面性

數據量足夠具備分析價值、數據面足夠支撐分析需求。

好比對於「查看商品詳情」這一行爲，須要採集用戶觸發時的環境信息、會話、以及背後的用戶id，最後須要統計這一行爲在某一時段觸發的人數、次數、人均次數、活躍比等。

二、多維性

數據更重要的是能知足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不一樣類型，從而知足不一樣的分析目標。

好比「查看商品詳情」這一行爲，經過埋點，咱們才能知道用戶查看的商品是什麼、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什麼類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不只僅是知道用戶進入了商品詳情頁。

三、高效性

高效性包含技術執行的高效性、團隊內部成員協同的高效性以及數據分析需求和目標實現的高效性。

基於以上三點，咱們看如何讓數據採集更準確、分析更有用以及團隊內部更高效。

2、數據分析價值性和高效性

一、明確數據驅動目標

數據採集切忌大而全，數據分析需求也是隨着產品不斷迭代的，明確長遠和當前階段的分析需求，讓分析更有目的性，技術執行更高效。

二、按需採集數據

帶着需求和分析目標去採數據，不只避免了數據冗餘帶來的無從下手，也避免了全量採集以後殊不知道要分析什麼的尷尬。

圖示爲埋點範例：

圖示文檔可由數據分析需求人員整理，表格梳理讓需求人員和技術人員協同更高效，也大大提高了後續的分析價值和效率。

三、多維交叉定位問題

對數據的應用可分爲通常分析和探索性分析。通常分析包括對平常數據如新增、活躍、留存、核心漏斗的監測分析，也包括對各部門平常業務的數據監測。監測每日增加，分析異常狀況，好比對註冊失敗、支付失敗事件的監控和及時優化。

探索性分析是對數據的高級應用。對核心事件的相關性分析、挖掘產品改進關鍵點等，如促進用戶購買的相關性分析、找到促進留存的Ahamoment等。

四、優化產品、優化運營策略

基於數據反映的問題，作到實時監控和及時解決，基於分析獲得的增加啓發，去作A/B測試、灰度測試、去MVP實踐。

五、衡量

衡量是數據分析到實踐的最後一步，固然，也多是第一步。有時候咱們看似找到了增加點，但實驗發現，事實並不如預期，不要灰心，不要喪氣，更不要不吃飯，分析過程當中對用戶的理解、對業務的深度挖掘可能會讓下一次優化產生累計價值。

3、數據分析思惟

數據採集當然重要，數據分析的方法論也很重要，但不要迷信數據，由於更重要的，多是人的創造力和想象力！數據分析也歷來不是一勞永逸的，產品在不斷迭代，業務在不斷更新，從認知到決策，數據更多的是起到了輔助的做用，從梳理需求、到採集、到分析、到實踐、再到衡量，它是始終循環在企業增加的整個過程當中的。

最後，那些改變世界的程序猿，他們始終但願能用本身的技術創造更多的價值，不少時候，他們要的多是明確的數據需求、明確的分析目標，以及一套高效協同的方法，畢竟，誰都認爲：能準確解決問題、能驅動業務增加更重要！

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