大数据分析四个重要环节汇总

很多人在做大数据的时候不知其要害切入点在哪儿，没有清晰的目标和思路，一头扎进去开始做，认为就能取得很好的效果。光环大数据接下来为大家分析关于大数据的几个关键环节。

一、数据采集

搜集数据时不能只经过 APP 或客户端搜集数据，效劳器的数据、数据库数据都要同时搜集打通，搜集全量数据，而非抽样数据，同时还要记载相关维度，否则剖析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的本钱相比数据积聚的价值，十分低价。

常见的数据采集方式归结为三类，可视化/全埋点、代码埋点、数据导入工具。

第一种是代码埋点，代码埋点不特指前端埋点，后端效劳器数据模块、日志，这些深层次的都能够代码埋点，比方电商行业中买卖相关的数据能够在后端采集。代码埋点的优势是，数据愈加精确，经过前端去采集数据，常会发现数据对不上，跟本人的实践后台数据差别十分大。

第二种是经过导入辅助工具，将后台生成的日志、数据表、线下数据用实时批量方式灌到里面，这是一个很强的耦合。

第三种是可视化/全埋点，这种方式不需求工程师做太多配合，产品经理、运营经理想做剖析直接在界面点选，系统把数据搜集起来，比拟灵敏。但是也有不好的中央，有许多维度信息会丧失，数据不够精准。

数据采集需求采集数据和剖析数据的人共同参与进来，剖析数据的人明白业务指标，并且关于数据的精确性有敏感的判别力，采集数据的人再分离业务停止系统性的采集。

二、指标

如何定义指标?关于创业公司来说，有两种办法十分有效：第一关键指标法和海盗指标法。

第一关键指标法是《精益数据剖析》中提出的理论，任何一个产品在某个阶段，都有一个最需求关注的指标，其他指标都是这个指标的衍生，这个指标决议了公司当前的工作重点，对一个初创公司来说，可能开端关注日活，盘绕日活又扩展了一些指标，当公司的产品成熟后，变现就会成为关键，净收入(GMV)会变成第一关键指标。

三、数据建模

很多公司都有业务数据库，里面寄存着用户注册信息、买卖信息等，然后产品经理、运营人员向技术人员寻求协助，用业务数据库支持业务上的数据剖析。但是这样维护本钱很高，且几千万、几亿条数据不能很好地操作。所以，数据剖析和正常业务运转有两项剖析，数据剖析单独建模、单独处理问题。

数据建模有两大规范：易了解和性能好。

多维数据剖析模型(OLAP)是用户数据剖析中最有效的模型，它把用户的访问数据都归类为维度和指标，城市是维度，操作系统也是维度，销售额、用户量是指标。树立好多维数据剖析模型，处理的不是某个业务指标剖析的问题，运用者能够灵敏组合，满足各种需求。

四、数据剖析

数据剖析支持产品改良

产品经理在改良产品功用时，常常是拍脑袋灵光一现，再对初级的点子停止再加工，这是不科学的。《精益创业》中讲过一个理念，把数据剖析引入产品迭代，对已有的功用停止数据采集和数据剖析，得出有用的结论引入下一轮迭代，从而改良产品。在这个过程中大数据剖析很关键。

数据剖析办法

互联网常见剖析办法有几种，多维剖析、漏斗剖析、留存剖析、用户途径、用户分群、点击剖析等等，不同的数据剖析办法适用于不同的业务场景，需求自主选择。