神策埋点流程,神策埋点分析

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是你的文漪呀
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埋点七大步骤: 1、选择一家统计网站(使用接入第三方服务的方式); 2、新建应用; 3、获取KEY和SDK代码包; 4、将埋点需求和SDK包发送研发; 5、自定义埋点需求完善; 6、研发部门开发并完成APP上线; 7、后台查看数据。 操作流程: Step1:基于事件属性维度,新建3份Excel(点击事件表、曝光事件表、停留事件表); Step2:在每一个事件表中新建3份子表(sheet页),以点击事件表为例拆分为:首页事件集合、列表页事件集合、详情页事件集合; Step3:每当APP发布新版时,从上一个版本的埋点中做一份copy,新版本中新增了哪些埋点,删除了哪些埋点,需要用不同颜色或事件标记进行标注 说明。 收起
2021-07-14
风见红佑
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数据埋点设计师数据分析师是埋点的重中之重,埋点设计得好能够极大地方便后续的数据应用。对于数据埋点设计,以下总结了六个关键步骤: 1.确认事件与变量 这里的事件指产品中的功能或者用户的操作,而变量是指描述事件的属性或者关键指标。确认事件与变量可以通过AARRR模型或者UJM模型进行逐步拆解,理清用户生命周期和行为路径,抽象出每一个步骤的关键指标。 Tips:AARRR模型和UJM模型会在之前的文章中有讲过,点击阅读原文即可跳转。 2.明确事件的触发时机 不同的触发时机代表不同的计算口径,因此触发时机是影响数据准确的重要因素。以用户付款为例,是以用户点击付款界面作为触发条件,还是以付款成功作为触发条件进行埋点呢?二者口径不同,数据肯定会有一定差异,因此明确事件触发条件非常重要。 而在用户付款这个例子中,我们建议使用两个字段记录用户付款行为,一个字段记录点击付款界面这个行为,另一个字段记录是否付款成功。 3.明确事件的上报机制 不同的上报机制也是数据准确性的重要影响因素之一,客户端上报数据可能会由于网络原因出现丢包的情况,前面章节已经详细介绍过,这里就不在赘述上报机制之间的异同。而作为数据分析师,在完成埋点工作的时候也需要确定数据是实时上报还是异步上报,以确定埋点是否合理,并及时调整数据埋点方案。 4.设计数据表结构 统一的数据表结构,方便团队内部进行数据的管理和复用,建议团队内部形成一套统一的数据结构规范。例如,将表分为不同的层级,第一层记录用户的基础信息,包括id,地区,昵称等;第二层记录玩家行为信息。 5.统一字段命名规范 有了统一的数据表结构档案还是不够的,统一数据命名规范数据埋点工作的重要一环。确保同一变量在所有的数据表当中都用统一的字段,比如消费金额这个字段,我们希望所有的表只要出现消费金额都用Amount字段,不要出现money,pay等其他字段。 建立公司内部或者团队内部的命名规范是非常必要的,可以采用「动词+名词」或者「名词+动词」的规则来命名,比如「加入购物车」事件,就可以命名为:addToCart。 6.明确优先级 数据埋点都是为数据应用做铺排,埋点之后分析师可能面临着搭建指标体系和数据报表体系的工作,可以根据报表的优先级、埋点的技术实现成本以及资源有限性为数据埋点确定优先级。 收起
2021-07-13
李洋那多
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1.明确埋点的目的,根据需求进行埋点 埋点前要先想清楚需求是什么,目的是什么,要达到这个目的,需要统计哪些数据,要统计这些数据,需要在哪些页面埋点?埋在页面哪些位置,通过什么样的形式埋点,是统计按钮点击数,还是进入页面的数量? 2.与开发沟通讨论 梳理好要埋点的数据后,要多跟开发沟通,讨论埋点合理性与可行性,把埋点的目的跟开发描述清楚,一方面开发可以帮忙进行梳理,查缺补漏甚至提出更好的埋点思路;另一方面开发了解清楚后埋起点来更加胸有成竹,效率更快,防止出错。 3.开始进行埋点 使用第三方数据分析平台,在APP里埋点后,还需要在第三方平台上传相应的事件ID与事件名称,一定要代码中的ID与名称一致。ID与名称一般是产品这边整理命名,iOS 与Android统一。 4.漏斗模型 数据埋点完成后,如果要统计分析事件转化率,则需要提前添加漏斗模型,添加漏斗模型后第二天才会开始统计数据。 收起
2021-07-10
其它产品问答
神策数据很好用。神策数据隶属于神策网络科技(北京)有限公司,其团队中的四名核心成员均来自百度大数据部,具有多年的大数据处理经验。神策数据为互联网企业提供大数据分析产品和解决方案,以及为传统企业提供大数据相关咨询,是专业的大数据分析平台服务供应商。神策数据产品方案有:神策分析云、神策营销云、神策数据基平台。神策数据的研发团队主要从三个方面来打磨产品:技术架构的本质是提供稳定高效的服务,神策数据的客户主要是私有化部署,能适应不同的客户环境,是实现私有化部署的前提。分析性功能:设计多角色分析需求的分析功能。适用场景:满足不同行业场景需求。
2021-08-06
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1、有效的测试用例:首先是提供有效的测试用例,而不是更多的测试用例。有效的测试用例是找到缺陷的最有可能的测试用例。在编写测试用例或进行自我检查时,测试者必须通过参考需求文档来关注测试的有效性,并了解哪些功能可能出错。 2、了解完整的应用程序:当测试人员对应用程序有完整的了解,实施了什么,预期的内容以及如何高效地使用应用程序时,很容易找出应用程序需要较弱和更强的测试地方。 3、熟悉应用程序的功能:测试人员应熟悉应用程序的所有功能。还有什么功能应该是最重要的?通过这样做,测试人员将有一个想法,当时间有限时,测试的优先级可能是什么。 4、回归测试:当应用程序引入新的更改时,强烈建议你进行回归测试,以检查新的更改是否影响了任何其他功能。测试者应该有一堆回归测试用例来运行每次引入新的更改或功能,以确保所有主要功能都正常工作。它也使基础测试快速高效。
2021-07-14
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事件分析法是一种实证研究方法,最早运用于金融领域,借助金融市场数据分析某一特定事件对该公司价值的影响。由于事件分析法具有研究理论严谨、逻辑清晰、计算过程简单等优点,已被学者运用到越来越多的领域来研究特定事件对组织行为的影响。 事件分析法的应用领域非常广泛,不同学者从本领域视角对其进行了阐述。段瑞强认为“事件研究”是根据某一事件发生前后的资料统计,采用特定技术测量该事件影响性的一种定量分析方法。金融市场会有各种消息、政策、产品等事件的发生,这些事件的影响效应又会很快反映到资产价格上,因此“事件分析法”是金融市场研究中被广泛应用的实证分析方法 神策数据可通过对用户行为分析来洞察用户行为,全面记录用户行为路径,精确刻画典型用户的人口属性,浏览偏好,触媒习惯等多个维度特征,进而驱动用户增长。
2021-07-14
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大数据分析BI工具:帆软、Smartbi与神策数据的对比分析: 1.大数据BI公司——思迈特软件 公司核心产品“思迈特商业智能与大数据分析软件—Smartbi是企业级商业智能和大数据分析平台,经过多年的持续发展,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助分析平台、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。 优势:思迈特软件产品体系丰富,构建起销售、产品整合、产品应用的生态系统,与上下游厂商、专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服务,通过Smartbi应用商店(BI+行业应用)为客户提供场景化、行业化数据分析应用。应用领域广阔、合作客户遍及全国各地。 2.大数据BI公司——帆软 工具产品主要有终端展示和商业智能工具,比如FineMobile移动BI大屏数据可视化和FineReport FineBI等; 软服务模块包括技术支持和二次开发,项目管理,数据库仓库搭建,可视化开发,社区服务以及人才培养服务,数据运营部BI工程师培训,报表工程师培训。 优势:产品和服务体系健全,报表产品开发的后端建设到产品使用培训,搭建起产品的完整服务体系,可以让客户快速而深入的掌握公司产品,发挥出产品的真正优势;另外作为大数据商业智能服务商,帆软的二次开发和定制化服务为细分客户服务,增强客户体验方面有着强大的支撑。 3.大数据BI公司——神策数据 神策用户画像是面向业务的用户标签及用户画像管理中台,支持全端采集用户行为数据,整合业务数据等多种数据源,帮助企业构建体系化用户标签图书馆,输出用户画像,赋能业务实现用户精细化运营和精准营销;神策智能运营是基于分群标签的全流程运营闭环分析系统,通过用户精准分群、灵活创建并管理营销活动计划,一键执行计划触达用户,并实时分析活动效果,真正形成自动化、精细化的运营闭环。 优势:在客户数据安全性方面神策给出“SaaS+大数据+私有化部署”的解决方案,在充分保障客户数据安全性的前提下,给予客户最为便捷和易用的数据分析服务;另外神策数据的实时在线、随时分析的灵活应用特性,满足了客户对数据分析时效性的需求,为客户最大化创造价值。
2021-07-14
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几乎与神策同时期成立的第三方大数据分析服务平台GrowingIO、诸葛IO看起来亦颇具实力,尤其是GrowingIO,团队成员不乏LinkedIn、eBay等互联网和数据公司的背景。 神策数据的CEO兼创始人桑文锋将诸葛IO视为神策的竞争对手,这家曾让他焦虑过的公司,由一名华科大90后创业者孔淼创建,率先在国内推出了精细化的运营数据分析产品。对于两家公司的差异,孔淼曾表示,神策一直主打的是私有化部署,而诸葛IO一开始就从SaaS(“软件即服务”的简称,Software-as-a-Service)切入,后来也加入了私有化部署。所谓“私有化部署”,指的是部署在客户自己的服务器上,这样一来,数据不会从公司流出,也就避免了数据安全问题。神策的产品的创新在于它既满足客户在用户行为分析方面的通用分析需求,也可以按照行业特性进行深度定制。
2021-07-14
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