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導(dǎo)讀：數(shù)據(jù)采集的三大要點1、全面性數(shù)據(jù)量足夠具有分析價值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。比如對于「查看商品詳情」這一行為，需要采集用戶觸發(fā)時的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id，
發(fā)表日期：2019-11-11
文章編輯：興田科技
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數(shù)據(jù)采集的三大要點
1、全面性
數(shù)據(jù)量足夠具有分析價值、數(shù)據(jù)面足夠支撐分析需求。
比如對于「查看商品詳情」這一行為，需要采集用戶觸發(fā)時的環(huán)境信息、會話、以及背后的用戶id，后需要統(tǒng)計這一行為在某一時段觸發(fā)的人數(shù)、次數(shù)、人均次數(shù)、活躍比等。
2、多維性
數(shù)據(jù)更重要的是能滿足分析需求。靈活、快速自定義數(shù)據(jù)的多種屬性和不同類型，從而滿足不同的分析目標。
比如「查看商品詳情」這一行為，通過埋點，我們才能知道用戶查看的商品是什么、價格、類型、商品id等多個屬性。從而知道用戶看過哪些商品、什么類型的商品被查看的多、某一個商品被查看了多少次。而不僅僅是知道用戶進入了商品詳情頁。
3、高效性
高效性包含技術(shù)執(zhí)行的高效性、團隊內(nèi)部成員協(xié)同的高效性以及數(shù)據(jù)分析需求和目標實現(xiàn)的高效性。
基于以上三點，我們看如何讓數(shù)據(jù)采集更準確、分析更有用以及團隊內(nèi)部更高效。
數(shù)據(jù)分析價值性和高效性
step1：明確數(shù)據(jù)驅(qū)動目標
數(shù)據(jù)采集切忌大而全，數(shù)據(jù)分析需求也是隨著產(chǎn)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(shù)執(zhí)行更高效。
場景舉例：
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(shù)據(jù)在產(chǎn)品運營和決策中的重要性，經(jīng)過幾個數(shù)據(jù)平臺的調(diào)研，后，選擇了網(wǎng)建科技，并且已經(jīng)明確了當前階段的數(shù)據(jù)需求…
小何：「小張忙嗎，文檔中那個，登錄流程、注冊轉(zhuǎn)化、購買轉(zhuǎn)化、分享轉(zhuǎn)化等是長遠需要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標，務(wù)必埋上哦；對于發(fā)現(xiàn)功能呢，兩個禮拜后我們會提交一個新版本，先不埋了啦，辛苦啦?！?/p>
小張：「小何，你真棒，一會兒我就給你埋好了呢！」
小何：「哦還有，注冊那個頁面我們有個推薦人選項，需要用戶輸入推薦人賬號，采集的時候別采賬號啊，我只想看注冊用戶是否有推薦人的分布，把那個屬性處理成判斷哦」
小張：「這簡單。那今晚…」
看著小何轉(zhuǎn)身要離開了，小張欲言又止，默默地繼續(xù)敲代碼了…
step2：按需采集數(shù)據(jù)
帶著需求和分析目標去采數(shù)據(jù)，不僅避免了數(shù)據(jù)冗余帶來的無從下手，也避免了全量采集之后卻不知道要分析什么的尷尬。
圖示為埋點范例：
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