什么是用户行为分析
关于影响数据结果和判断的三个维度：
所以，价值在哪儿呢？罗列4点
以上4点，每一点都可以再展开来说，说价值、说方法、说案例，篇幅有限，日子还长，慢慢聊~
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评论列表（1条）
[…] 爱运营 数据分析 围观0jQuery(function($){$.get("http://www.iyunying.org/fo_ajax?ajax=getPostViews&postID=84519",function(data){if(data.length < 10)$('#number').text(data)});})次 留下评论 编辑日期：2016-11-15 字体：大 中 小 /*960*90 创建于 2015-01-07*/ var cpro_id = "u1895992"; /*自适应 创建于 2016/10/21*/ var cpro_psid = "u2794721"; 如何更有价值采集数据、高效分析数据？ 作者：韩重明，诸葛io高级数据驱动顾问 上回说到，用户行为数据的意义和价值《为什么要进行用户行为分析？》，以及互联网产品用户模型的构建，这其中就包含了对数据的采集和分析两大块儿，本文将从数据采集的三大要点、如何让分析更有价值更高效、以及数据分析思维三部分展开聊。 数据采集的三大要点 1、全面性 数据量足够具有分析价值、数据面足够支撑分析需求。 比如对于「查看商品详情」这一行为，需要采集用户触发时的环境信息、会话、以及背后的用户id，最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 数据更重要的是能满足分析需求。灵活、快速自定义数据的多种属性和不同类型，从而满足不同的分析目标。 比如「查看商品详情」这一行为，通过埋点，我们才能知道用户查看的商品是什么、价格、类型、商品id等多个属性。从而知道用户看过哪些商品、什么类型的商品被查看的多、某一个商品被查看了多少次。而不仅仅是知道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数据分析需求和目标实现的高效性。 基于以上三点，我们看如何让数据采集更准确、分析更有用以及团队内部更高效。 数据分析价值性和高效性 step1：明确数据驱动目标 数据采集切忌大而全，数据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： 小葛是公司的产品经理，小诸是技术，最近两人都认识到了数据在产品运营和决策中的重要性，经过几个数据平台的调研，最后，选择了诸葛io，并且已经明确了当前阶段的数据需求… 小葛：「小诸忙吗，文档中那个，登录流程、注册转化、购买转化、分享转化等是长远需要关注的数据指标，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。」 小诸：「小葛，你真棒，一会儿我就给你埋好了呢！」 小葛：「哦还有，注册那个页面我们有个推荐人选项，需要用户输入推荐人账号，采集的时候别采账号啊，我只想看注册用户是否有推荐人的分布，把那个属性处理成判断哦」 小诸：「这简单。那今晚…」 看着小葛转身要离开了，小诸欲言又止，默默地继续敲代码了… step2：按需采集数据 带着需求和分析目标去采数据，不仅避免了数据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。 […]