数据采集的三大要点，让分析更有价值更高效！

2020-12-31 11:07:21 阅读（1235） 评论（0）

1.数据采集的三个关键点1、足够的综合数据量具有分析价值，足够的数据面支持分析需求。例如，对于“查看商品细节”的行为，需要收集用户触发的环境信息、对话和背后的用户身份证。最后，需要统计该行为在一定时间内触发的人数、次数、人均次数、活动比等。2、更重要的是，多维数据能够满足分析的需要。多种属性和不同类型的灵活、快速的自定义数据，以满足不同的分析目标。例如，“查看商品细节”的行为，通过埋点，我们可以知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品ID等属性。从而知道用户看过哪些商品，什么类型的商品被查过多少次，某个商品被查过多少次。而不仅仅是知道用户已经进入了商品详情页面。3、高效率包括技术执行、团队成员协作、数据分析需求和目标实现的效率。基于以上三点，我们可以看到如何使数据采集更准确，分析更有用，团队内部更高效。二、数据分析价值和高效性step1：明确数据驱动的目标数据采集不应大而完整。随着产品的不断迭代，数据分析需求也明确了长期和当前阶段的分析需求，使分析更有目的性，技术实施更有效率。例如：小葛是公司的产品经理，小诸是技术。最近，他们都意识到数据在产品运营和决策中的重要性。经过几个数据平台的研究，他们最终选择了诸葛io，并明确了当前阶段的数据需求。。。小葛：“小诸忙吗？登录流程、注册转换、购买转换、共享转换等是需要长期关注的数据指标，必须埋葬；发现功能，两周后，我们将提交一个新版本，不埋葬，努力工作。“小诸：“小葛，你真棒，我一会儿就给你埋好了！小诸:“小葛，你真棒。我会在一段时间内埋葬你的！”小葛:“哦，还有，我们在注册页面上有一个推荐选项，用户需要输入推荐账号。收集的时候不要收账号。我只想看看注册用户是否有推荐人的分布，把属性处理成判断。”小诸:“这很简单。那天晚上……”看着小葛转身离开，小诸欲言又止，默默地继续敲代码…step2：根据需求和分析目标采集数据，不仅避免了数据冗余造成的无法启动，而且避免了全面收集后不知道分析什么的尴尬。图为埋点示例：图文档可由数据分析需求人员组织，使需求人员和技术人员更有效地合作，大大提高了后续的分析价值和效率step3：对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、保留、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。对注册失败、支付失败等异常情况进行监控和及时优化。探索性分析是数据的先进应用。分析核心事件的相关性，挖掘产品改进的关键点，如促进用户购买的相关性分析，找到促进保留的Ahamoment等。step4：基于数据反映的问题，优化产品和运营策略，实现实时监控和及时解决，基于分析获得的增长灵感，进行A/B测试、灰度测试和MVP实践。step5：衡量是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增长点，但实验发现事实并不像预期的那么好。不要气馁，不要沮丧，更不用说不吃东西了。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次优化产生累积价值。第三，数据分析思维数据收集很重要，数据分析的方法论也很重要，但不要迷信数据，因为更重要的是，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、收集、分析、实践到衡量，它始终在企业成长的整个过程中循环。最后，程序猿改变了世界，他们总是希望用自己的技术创造更多的价值，大多数时候，他们可能想要明确的数据需求，明确的分析目标，和一套有效的协作方法，毕竟，每个人都认为：可以准确地解决问题，可以推动业务增长，更多！重！要！

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