资料采集的三大要点 1 、全面性 资料量足够具有分析价值、资料面足够支撑分析需求。 比如对于「检视商品详情」这一行为，需要采集多用户触发时的环境资讯、会话、以及背后的多用户 id，后需要统计这一行为在某一时段触发的人数、次数、人均次数、活跃比等。 2 、多维性 资料更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义资料的多种属性和不同型别，从而满足不同的分析目标。 比如「检视商品详情」这一行为，通过埋点，我们才能知道多用户检视的商品是什么、价格、型别、商品 id 等多个属性。从而知道多用户看过哪些商品、什么型别的商品被检视的多、某一个商品被检视了多少次。而不仅仅是知道多用户进入了商品详情页。 3 、高效性 高效性包含技术执行的高效性、团队内部成员协同的高效性以及资料分析需求和目标实现的高效性。 基于以上三点，我们看如何让资料采集更准确、分析更有用以及团队内部更高效。 资料分析价值性和高效性 step1：明确资料驱动目标 资料采集切忌大而全，资料分析需求也是随着产品不断迭代的，明确长远和当前阶段的分析需求，让分析更有目的性，技术执行更高效。 场景举例： 小何是公司的产品经理，小张是技术，近两人都认识到了资料在产品运营和决策中的重要性，经过几个资料平台的调研，后，选择了 SEO 站群，并且已经明确了当前阶段的资料需求… 小何：「小张忙吗，文件中那个，登入流程、注册转化、购买转化、分享转化等是长远需要关注的资料指标，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，辛苦啦。」 小张：「小何，您真棒，一会儿我就给您埋好了呢！」 小何：「哦还有，注册那个页面我们有个推荐人选项，需要多用户输入推荐人账号，采集的时候别采账号啊，我只想看注册多用户是否有推荐人的分布，把那个属性处理成判断哦」 小张：「这简单。那今晚…」 看着小何转身要离开了，小张欲言又止，默默地继续敲代码了… step2：按需采集资料 带着需求和分析目标去采资料，不仅避免了资料冗余带来的无从下手，也避免了全量采集之后却不知道要分析什么的尴尬。 图示为埋点范例：
图示文件可由资料分析需求人员整理，表格梳理让需求人员和技术人员协同更高效，也大大提升了后续的分析价值和效率 step3：多维交叉定位问题 对资料的应用可分为一般分析和探索性分析。一般分析包括对日常资料如新增、活跃、留存、核心漏斗的监测分析，也包括对各部门日常业务的资料监测。监测每日增长，分析异常情况，比如对注册失败、支付失败事件的监控和及时优化。 探索性分析是对资料的高阶应用。对核心事件的相关性分析、挖掘产品改进关键点等，如促进多用户购买的相关性分析、找到促进留存的 Ahamoment 等。 step4：优化产品、优化运营策略 基于资料反映的问题，做到实时监控和及时解决，基于分析得到的增长启发，去做 A/B 测试、灰度测试、去 MVP 实践。 step5：衡量 衡量是资料分析到实践的后一步，当然，也可能是步。有时候我们看似找到了增长点，但实验发现，事实并不如预期，不要灰心，不要丧气，更不要不吃饭，分析过程中对多用户的理解、对业务的深度挖掘可能会让下一次优化产生累计价值。 资料分析思维 资料采集固然重要，资料分析的方法论也很重要，但不要迷信资料，因为更重要的，可能是人的创造力和想象力！资料分析也从来不是一劳永逸的，产品在不断迭代，业务在不断更新，从认知到决策，资料更多的是起到了辅助的作用，从梳理需求、到采集、到分析、到实践、再到衡量，它是始终回圈在企业增长的整个过程中的。 后，那些改变世界的程序猿，他们始终希望能用自己的技术创造更多的价值，很多时候，他们要的可能是明确的资料需求、明确的分析目标，以及一套高效协同的方法，毕竟，谁都认为：能准确解决问题、能驱动业务增长，更！重！要！ 资料分析思维的重要性其实是不言而喻的，有些公司有很多资料，但这些资料能干嘛，不知道。 有些公司没有资料，因为他们不知道资料能干嘛，也不知道怎么去采集。 韩重明拿电商举例子其实是很聪明的，我认为可能这也是一种本能，因为电商和游戏，这两个领域，对于资料的采集、分析、应用，都有很长时间的探索和积累。 但对于大多数其他领域的公司来说，有时候，碰到资料问题，是一脸懵的。 所以，在未来的互联网，对资料的了解越多、运用越熟练的人，就会越发的有价值。 从这个点上说，人人都需要掌握一些资料分析的思维，这样，您看到的世界会有很大的不同。
