數據采集的三大要點(diǎn)

　　1、全面性

　　數據量足夠具有分析價(jià)值、數據面足夠支撐分析需求。

　　比如對于「查看商品詳情」這一行為，需要采集用戶(hù)觸發(fā)時(shí)的環(huán)境信息、會(huì )話(huà)、以及背后的用戶(hù)id，后需要統計這一行為在某一時(shí)段觸發(fā)的人數、次數、人均次數、活躍比等。

　　2、多維性

　　數據更重要的是能滿(mǎn)足分析需求。靈活、快速自定義數據的多種屬性和不同類(lèi)型，從而滿(mǎn)足不同的分析目標。

　　比如「查看商品詳情」這一行為，通過(guò)埋點(diǎn)，我們才能知道用戶(hù)查看的商品是什么、價(jià)格、類(lèi)型、商品id等多個(gè)屬性。從而知道用戶(hù)看過(guò)哪些商品、什么類(lèi)型的商品被查看的多、某一個(gè)商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶(hù)進(jìn)入了商品詳情頁(yè)。

　　3、高效性

　　高效性包含技術(shù)執行的高效性、團隊內部成員協(xié)同的高效性以及數據分析需求和目標實(shí)現的高效性。

　　基于以上三點(diǎn)，我們看如何讓數據采集更準確、分析更有用以及團隊內部更高效。

　　數據分析價(jià)值性和高效性

　　step1：明確數據驅動(dòng)目標

　　數據采集切忌大而全，數據分析需求也是隨著(zhù)產(chǎn)品不斷迭代的，明確長(cháng)遠和當前階段的分析需求，讓分析更有目的性，技術(shù)執行更高效。

　　場(chǎng)景舉例：

　　小何是公司的產(chǎn)品經(jīng)理，小張是技術(shù)，近兩人都認識到了數據在產(chǎn)品運營(yíng)和決策中的重要性，經(jīng)過(guò)幾個(gè)數據平臺的調研，后，選擇了云梯，并且已經(jīng)明確了當前階段的數據需求…

　　小何：「小張忙嗎，文檔中那個(gè)，登錄流程、注冊轉化、購買(mǎi)轉化、分享轉化等是長(cháng)遠需要關(guān)注的數據指標，務(wù)必埋上哦；對于發(fā)現功能呢，兩個(gè)禮拜后我們會(huì )提交一個(gè)新版本，先不埋了啦，辛苦啦。」

　　小張：「小何，你真棒，一會(huì )兒我就給你埋好了呢！」

　　小何：「哦還有，注冊那個(gè)頁(yè)面我們有個(gè)推薦人選項，需要用戶(hù)輸入推薦人賬號，采集的時(shí)候別采賬號啊，我只想看注冊用戶(hù)是否有推薦人的分布，把那個(gè)屬性處理成判斷哦」

　　小張：「這簡(jiǎn)單。那今晚…」

　　看著(zhù)小何轉身要離開(kāi)了，小張欲言又止，默默地繼續敲代碼了…

　　step2：按需采集數據

　　帶著(zhù)需求和分析目標去采數據，不僅避免了數據冗余帶來(lái)的無(wú)從下手，也避免了全量采集之后卻不知道要分析什么的尷尬。

　　圖示為埋點(diǎn)范例：

http://ezekroy.com/youhuazixun/1778.html 讓數據說(shuō)話(huà) 如何采集分析數據