神策数据

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。

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。

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。

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。

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。

测试方法为： 1、调起monitor之后，连接移动设备； 2、设置logcat的filter，填写包名即可； 3、取已埋点的安装包并且输出app埋点的日志； 4、查看埋点字段表，执行对应有埋点的操作； 5、进入手机上的app，点击 下一步； 6、查看ddms的logcat，即可看到操作的日志； 查埋点是否正确，出现错误的情况一般是： a)漏埋点； b)埋点和操作类型不对应，比如点击的是“下一步”，却上报了“返回”； c)埋点和操作频率不对应，比如只操作了一次，却上报了两次。 埋点数据的注意事项： 埋点数据的一致性：埋点数据的值需要注意客户端和服务端的一致性，包括编码格式、大小写、全角半角、发送时机等； 编码格式：埋点数据的值为中文时，尤其要注意编码格式。为了避免服务端解析数据出错，一般情况下，客户端需要对发出的数据进行编码格式转化； 大小写：埋点数据的值在命名时要和服务端数据组同步命名规则，尤其是大小写； 全角半角：埋点数据的值为英文时，常常容易忽略全角半角的输入方式，有时候会因此产生无法接收的错误； 数据格式：埋点数据的数据格式在定义时要简单明了，尤其是非实时数据的发送机制，发出的数据量大且同一条埋点发出好多，需要整合。

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。

神策数据的三大优势： 第一、可私有化部署。不仅满足SaaS公有云部署，更支持私有化部署模式，打造属于企业专属的数据平台，打消数据安全顾虑。 第二、基础数据采集与建模。多种埋点方式支持客户端、服务器日志(WebServer Log)、业务数据库(Database)、第三方服务、历史数据导入等全端数据采集，无死角的数据采集是一切分析的前提。 第三、PaaS平台深度开发。完全开放的数据接入，实时访问数据，无缝对接内部业务系统，满足灵活多变的深度分析需求。 除此之外，通过神策分析，用户可以实现用户分群与多维度分析：通过用户分群，进行目标市场的细分，实现精细化和差异化用户运营。企业运营或产品人员轻松上手事件、漏斗、留存、访问等分析模型，灵活组合、秒级响应，探索不同业务中的关键行为，洞察指标背后掩藏的问题。 growing IO的优点： 第一、部署代价低。无埋点采集将解放工程师的生产力，让写代码的人专注于写代码，而不是干埋点这种“费力不讨好又没有技术含量“的事情； 第二、统计全面。无埋点采集意味着绝大多数行为都被track了，想分析什么，仓库里都能调； 第三、分析效率比较高。常见的统计报表、行为漏斗模型都有，也可以自定义统计。

神策数据服务体系的五大关键要素： （1）产品：优秀的产品是神策数据最核心的竞争力。 （2）流程：流程是服务的核心，一套成熟的流程体系，可以解决客户差异性问题，无论神策数据员工层次是否有高有低，都可以按照统一模式为客户交付成功的项目。 （3）组织：成熟的组织架构可以最大效率地执行流程。一支分工明确各司其职的团队，可以让公司站着赚到钱，也让客户感受到神策数据的专业度。 （4）工具：工具用于企业提升服务效率。企业的本质是效率，作为一台精密运转的机器，神策数据的每一个服务环节都不会依赖某个特定的人，每一个环节通过工具提升效率，神策数据更像是一台可以无限组合的“变形金刚”。 （5）咨询：咨询帮助我们的客户用好产品。

对于SDK而言，数据采集是指在用户行为触发时（例如：小程序启动、点击了某个按钮等），按照既定的数据格式，将用户的行为进行数据化。根据采集方式的不同，可以分为代码埋点、全埋点和自定义全埋点： 1.代码埋点是指调用 SDK 提供的 track() 接口采集自定义事件； 2.全埋点是指 SDK 通过代理生命周期函数与各个事件处理函数来实现预置事件的采集； 3.自定义全埋点是指将 SDK 自动采集预置事件的功能关闭，由开发者手动调用 SDK 提供的特定接口 quick() 实现预置事件的采集。 神策数据微信小程序 SDK 还提供了全埋点版本和自定义埋点版本： 全埋点版本是 SDK 自动代理了微信小程序的 App、Page 和 Component 三个接口，自动采集预置事件依赖于全埋点版本的 SDK； 自定义埋点版本是指不采用 SDK 自动采集预置事件的功能，开发者手动调用 SDK 提供的接口完成预置事件的采集。