上一篇《用户行为分析之数据采集》我们说了用户行为分析的数据采集部分，同时也对用户行为分析做了简单的介绍，本篇我们来说一下用户行为分析的数据处理部分。
数据驱动决策是数据的重要价值之一，数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中，数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效，用数据产品赋能数据决
这个系列的文章已经有无量的抄袭者和“盗版者”出现。所以，从这一篇开始，我把部分的文字变成图片，一种无奈之下的“版权保护”。若影响了阅读体验，请朋友们见谅。
关于用户行为分析，很多互联网公司都有相关的需求，虽然业务不同，但是关于用户行为分析的方法和技术实现都是基本相同的。在此分享一下自己的一些心得。
大家都知道，随着现在互联网的快速发展，电商行业也是与日俱增，而这又带来了大量数据需要分析，那么电商企业数据分类该怎么做呢？亿信华辰小编总结了这几点，希望对你有所帮助！
神策支持查看特定用户群的历史行为序列，找到提交订单行为，对此之后的行为进行人工标注，以推测后续未进行支付环节的原因
很多同学最怕做开放题。比如“你做个用户行为分析/经营分析/销售分析……”然后没有然后了。
我国的中国电信G网数据分析应用采用ClickHouse作为数据存储引擎，主要存储网络基站设备数据、监控设备和骨干网等数据，这些数据日的增量500亿条左右，约700GB。并进行相应的分析处理，最终提供BI应用、数据挖掘等系统使用。
这个系列介绍一系列在世界上特别优秀的互联网数据分析和优化工具。可以看出这些工具要么在国内还没有对应的解决方案，要么确实比国内的同样方案要厉害不少。客观看待，我们在互联网数据分析领域，与海外确实还是有差距的。 这是这个系列的第一篇，介绍在国内几乎不为人知却特点鲜明的Amplitude——app用户行为分析与用户增长分析工具。 你可能没有听说过Amplitude，但你可能听说过Mixpanel（没有听说过的朋友也没关系，不久的未来我们会有一个专门的文章介绍这家同样很牛的公司），没错，Amplitud
近日，工业和信息化部通报2020年第三批侵害用户权益的APP名单，督促存在问题的企业进行整改。
数据采集是大数据的基石，用户在使用App、微信小程序等各种线上应用产生的行为，只有通过埋点才能进行采集。没有埋点，数据分析决策、数据化运营都是无源之水，巧妇难为无米之炊。但很多时候，“埋点”两个字却成
神策数据创始人兼CEO，浙江大学计算机科学与技术专业硕士，在百度任职8年，从无到有构建了百度用户日志大数据平台，覆盖数据收集、传输、元数据管理、作业流调度、海量数据查询引擎及数据可视化等。历任软件工程师、高级软件工程师、项目经理、高级项目经理、技术经理，2015年4月离职创建神策数据，针对企业客户推出用户行为分析产品——神策分析，帮助企业实现数据驱动。2017年7月，桑文锋荣获第六届中国财经峰会“2017最佳青年榜样”荣誉。
在数据分析的大框架下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析的行为归结于用户行为分析。用户行为分析可以让产品更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等产品营销环境存在的问题，有助于产品
数字营销浪潮下，广告主漫天撒网式的广告投放已然失效，因此，我们听到了很多有关于精准营销、精准传播的概念。
在移动互联网快速发展，大量APP不断涌现，各行业、各领域竞争越来越激烈的的情况下，如何才能够自己的APP脱颖而出？如何获得更多的用户以及对现有的的用户进行更好的管理并创造更多价值？如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略和方向？ 这都对APP的数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢？ 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说，至关重
漏斗分析模型已经广泛应用于用户行为分析类产品，且功能十分强大：它可以评估总体或各个环节的转化情况、促销活动效果；也可以与其他数据分析模型结合进行深度用户行为分析（如多维下钻分析、用户分群、对比分析等），从而找到用户流失的原因，以提升用户量、活跃度、留存率。
用户分析是企业经营中最受关注的领域之一，在日常生活中，大家或多或少都经历过如下场景:在街头被邀请参与某商品的问卷调查；在饭店被服务员询问对菜品的意见；在试驾后被邀请填写对车况、内饰的感受和评价。这些场景体现的就是各行各业的经营者惯用的用户分析手段。
“某某某某，某某某某”这个广告，我第一次是在小区的电梯里听到的，不得不说，确实朗朗上口振聋发聩，所以对这个APP一下就有了深刻的印象，随后一段时间，某某APP在地铁和公交站牌的广告位上频频出现，令人耳目一新叹为观止。
此文重点讲述埋点的数据模型、数据格式、数据实时采集、加工、存储及用户关联。关于用户行为分析的概念、意义以及埋点相关的东西此文不作赘述
“提示说明：数据猿最新发布产业全景图：2020中国数据智能产业图谱1.0版，欲获取超高清版大图，后台回复关键词“图谱”即可。
因为工作需要，我的收藏夹里收集了很多数据相关的产品，其实加入收藏，也一直没有时间好好去研究。这几天恰好有时间翻出来逐个体验了番，顺手贴出来，大家一起研究。 受篇幅所限，这里只贴了4个，更多的请期待后续
引言 小程序公布新功能： 1、个人开放注册小程序 2、公众号可以与小程序绑定，从公众号菜单、模板消息、通知均可触发小程序 3、可以设置通过微信扫普通的二维码，直接打开指定的小程序（类似摩拜单车） 4、App 分享到微信的链接，可以直接打开小程序 在小程序上线3个月之后，小程序公布了几大主要新能力，再一次吸引着大家的目光，新功能意味着更低的使用门槛——个人注册、更多的流量通道——可借助线下已有二维码与APP链接、更多的触达手段——公众号绑定。 这些是不是让很多人心中蠢蠢欲动，感觉又可以挥洒一番？ 现阶段来看
企业数据的管理工具被赋予了不同的名字——CDP、DMP、CRM、SCRM等等，而这些名字背后本来的含义与界限，则被混淆，甚至是故意混淆。
在大数据分析中，对用户行为进行分析挖掘又是一个重要的方向，通过对用户行为进行分析，企业可以了解用户从哪里来，进入平台后进行了哪些操作，什么情况下进行了下单付款，用户的留存、分布情况是怎样的等。
参考资料：http://www.cocoachina.com/ios/20171024/20890.html
工作这么几年来，见得最多的场景是 QA 小伙伴满办公室追着开发报 bug，有时候开发会不乐意，“当时可没说要 XXX，要做 XXX。”
腾讯企点 公众号ID：qidianonline 关注 本文主要讲述该系统从立项到开发的过程以及系统功能，也是作者自己工作项目的总结。 本文由 @兔先森 原创发布于人人都是产品经理 项目背景 公司是做汽车后市场，基础业务为洗车，模式为：高端小区地下车库的汽保站，主要形式为“夜养车”，即：晚上做洗车业务，白天休息。同时，在洗车的时候，会进行作业采集，如：车身受损，保险到期，保养到期等。 因此会有比较多的联动业务，为了提高其他业务的成交，因此开发系统给营销部门进行分析和外呼，同时给管理层进行
前言 美团是数据驱动的互联网服务，用户每天在美团上的点击、浏览、下单支付行为都会产生海量的日志，这些日志数据将被汇总处理、分析、挖掘与学习，为美团的各种推荐、搜索系统甚至公司战略目标制定提供数据支持。大数据处理渗透到了美团各业务线的各种应用场景，选择合适、高效的数据处理引擎能够大大提高数据生产的效率，进而间接或直接提升相关团队的工作效率。 美团最初的数据处理以Hive SQL为主，底层计算引擎为MapReduce，部分相对复杂的业务会由工程师编写MapReduce程序实现。随着业务的发展，单纯的Hive S
移动互联网时代，App裂变分享正在成为流量昂贵的时代高效的获客手段之一，裂变就是病毒式营销，是增长黑客，是事实上的“社交货币”。从微信红包到抖音挑战赛，互联网产品的成功路上总是不乏裂变分享策略的影子。
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案，在数仓模型设计过程中遇见的痛点难点问题也相应的给出了解决思路及案例代码；在数据展示模块，提供了分析指标数据展示的逻辑流程及UI案例，旨在帮助有需要的同学全方位的了解用户行为数据全链路分析流程。
用户分析，是当前数据分析领域最热门的话题了。不管是互联网企业还是传统企业，都在问题：
很多网站都具备了内容推荐的功能，不仅是像B2C电子商务类的卓越的图书推荐，也包括兴趣类网站像豆瓣的豆瓣猜等。这类功能无疑在帮助用户发现需求，促进商品购买和服务应用方面起到了显著性的效果。那么这类的推荐是怎么得到的呢？其实跟网站数据分析不无相关，我们可以来简单看一下它的原理和实现。 关联推荐在营销上被分为两类： 向上营销(Up Marketing)：根据既有客户过去的消费喜好，提供更高价值或者其他用以加强其原有功能或者用途的产品或服务。 交叉营销(Cross Marketing)：从客户的购
在当今数字化时代，数据成为了企业、科研机构和政府决策者的重要资源，而IP行业API则成为了数据分析及挖掘的工具之一。IP行业API是一种能够查询IP地址所属的行业分类信息的应用程序接口，它能够提供在网络分析、用户行为分析及大数据挖掘等领域的优秀性能。
某诞生于日本京都的工业自动化企业，在中国家用医疗设备市场占据龙头地位，却在今天全球数字化趋势下，受困于如何提升使用者APP的绑定率和转化。抛开部分用户老龄化问题，该企业一直在解决如何让年轻用户迁移到线上，如何增加家庭用户粘性等问题。
用户行为分析主要关心的指标可以概括如下：哪个用户在什么时候做了什么操作在哪里做了什么操作，为什么要做这些操作，通过什么方式，用了多长时间等问题，总结出来就是WHO，WHEN，WHERE，WHAT，WHY以及HOW，HOW TIME。
Session，即会话，是指在指定的时间段内在您的网站/H5/小程序/APP上发生的一系列用户行为的集合。例如，一次会话可以包含多个页面浏览、交互事件等。Session 是具备时间属性的，根据不同的切割规则，可以生成不同长度的 Session。在数据分析领域，Session是一种专业的数据分析。对于有数据驱动意识的互联网人来说，这并不陌生。
哈喽，大家好，我是清音，来自政采云前端团队。从去年开始负责用户行为采集与分析体系的建设。很高兴有机会能在这里给大家分享我们从 0-1 建设用户采集与分析系统的经验。
首先我们看一下提升用户转化的运营价值。如图1所示，先引入两个概念——用户生命周期与用户价值（LTV）。如果将用户在一款产品中的行为轨迹当成一个生命周期，那么从最初用户了解、知晓产品开始，整个周期中将经历五个阶段，每个阶段用户为产品所能创造的价值是不同的。而用户价值（Life Time Value，LTV）指的是用户在一定周期内产生的价值。
==== Apple公司于2013年5月1日开始，拒绝采集UDID的App上架App Store ==== iOS 5.0 之后uniqueIdentifier方法就被废弃掉了； ==== iOS 7.0 中苹果又封杀mac地址。 ==== iOS 7.0 系统把粘贴板的访问权限限制在了同一个开发者的范围内OpenUDID失效.
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！ ” 其实，数据埋点比我们想象得有
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
数据猿导读 无论B2B还是B2C公司希望通过数据驱动业务增长，其中B2B领域中，在数据驱动下的B2B领先企业的收入增长能力是普通企业的5倍、盈利能力高8倍、股东整体回报率高2倍。因此，数据驱动能力正在
机器学习和深度学习技术在很多领域扮演着越来越重要的角色，以资金适配领域来说，它们在成本节约、推荐排序、收入机会和风险监控等方面可以带来明显的好处。但目前，机器学习和深度学习技术在资金适配方面的应用和探索仍缺乏一些经验。因此，消费分期产品“好分期”团队编写此文进行实践记录，同时也希望大家能提供一些宝贵意见。
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