第5章大数据平台实践

企业实现大数据分析平台的方式

• 在开源产品上搭建大数据分析平台，过程较为繁琐
• 商业付费大数据分析平台，如神策数据
• 自建大数据分析平台。可以自己定制，但徐亚有一定的技术积累

大数据分析平台应用实战

• 可拓展的报表分析平台v1.0

• 自助式分析平台v2.0

• 智能化分析平台v3.0

• 业务场景分析平台v4.0

第6章行为分析平台实践

用户行为分析平台的前世今生

• 背景

  • 就是对用户在APP或者网页浏览点击等行为进行大数据统计分析，发现用户使用产品的行为规律、对产品功能的喜爱程度，把这些结果运用到产品的营销、运营和版本优化中去，实现数据驱动，数据精准营销。
  • 用户行为的记录需要使用埋点，通过埋点将用户行为时间记录并上报到用户行为日志中，然后数据仓库对这些行为日志进行清洗转化和处理，用户行为分析平台就会基于这些数据，展现用户的留存、转化及行为路径分析

用户行为分析平台的功能

• 1事件分析

  • 是指基于事件的指标统计、属性分组、条件筛选等功能的查询分析。例如：1查看最近30天产品的DAU变化，2查看几个特定渠道的客户端上push的人均点击次数，3查看最近30天用户每天用户对不同类型文章的人均阅读时长，4查看不同操作系统的用户文章点击率
  • 相比传统的数据分析，事件分析有着强大的及时性和灵活性

• 2留存分析

  • 这是一种用来分析用户参与情况、活跃程度的分析模型，通过对用户在产品中的留存现象来进行分析，判断用户参与情况与活跃用户的关系。
  • 通过留存分析我们可以知道为什么用户在使用后能够回归产品，或为什么流失，从而判断产品对用户的黏性，衡量产品功能价值
  • 通常来说，用户在早期流失验证，需要让用户快速的体验到商品的价值。当上线某个新功能时，留存率就是一个很好的验证指标
  • 设计留存之前，需要先了解两个概念，分别是起始时间和回访时间

• 3转化分析

  • 互联网与运营分析领域中，转化分析是最核心最关键的场景。
  • 在进行转化分析时，必须先明确两个概念，窗口期和统计范围。窗口期是指用户完成转化的时间，例如播放视频

• 4用户分群

  • 将全部用户划分为较小的、有共同需求的群组，以此来帮助我们更好的了解用户需求。也称精细化运营的第一步
  • 用户分群有两种常见方式，分别是用户的画像分群和用户行为属性分群

• 5用户行为细查

  • 就是观察用户的交互行为，例：某个电商平台的购买转化率低，结合用户分群和用户行为细查功能，首先根据分群将点击了购买却未成功提交订单的用户进行筛选，然后通过细查发现，他们行为类似，都是因为去除某个保险失败后，选择了放弃

• 6行为路径分析

  • 是一种检测用户流向，从而统计产品深度的分析方法
  • 应用场景1：产品设计的优化与改进，可以用于监测和优化期望用户路径中的各模块转化率
  • 应用场景2：产品运营过程监控，方便认识和了解运营活动效果