數據埋點後續怎麼做分析

A. 移動應用如何埋點收集什麼數據以便於統計分析

要理解怎麼做的問題，依然還是要從認清是什麼開始：

一、什麼是數據埋點

數據埋點讓產品或運營等相關人員能按照具體的需求，定製性地統計較為復雜的用戶數據。例如想要追蹤用戶的行為，觀察頁面相關點擊數據，關鍵路徑轉化率，分析某個事件活動效果時，就需要事先進行數據埋點，APP上線後才能觀察到相應的數據，進行分析研究。

數據埋點可以在自己的後台進行收集和統計，也可以藉助第三方數據分析平台，這次主要講解如何利用第三方數據分析平台進行數據埋點。

經過以上步驟，一定能夠通過埋點收集到對分析有用的數據~

B. 如何做數據分析

做數據分析步驟如下：

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告、市場調查。

對於數據的收集需要預先做埋點，在發布前一定要經過謹慎的校驗和測試，因為一旦版本發布出去而數據採集出了問題，就獲取不到所需要的數據，影響分析。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。需要的話，可以再有針對性的學習SPSS、SAS等。

數據挖掘是一種高級的數據分析方法，你需要掌握數據挖掘基礎理論，資料庫操作Phython，R語言， Java 等編程語言的使用以及高級的數據可視化技術。要側重解決四類數據分析問題：分類、聚類、關聯和預測，重點在尋找模式與規律。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

好的數據分析報告需要有明確的結論、建議或解決方案。關於如何做好數據分析的更多問題，可以到一家專業的機構看看，例如CDA數據認證中心就不錯。CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。

C. 如何更好地對數據做分析

一、清楚數據分析目的

任何一件事在做之前都是有目的性的，數據分析也是如此，在進行數據分析之前首先要清楚為什麼要做數據分析?

動搖說明型：某天的銷售額忽然下降了，某天的新用戶留存忽然下降了，這時候往往需求分析師去說明動搖的原因，分析較為聚焦，首要是找到動搖的原因。

數據復盤型：類似於月報、季報，在互聯網范疇常見於app某某功用上線了一段時間後，數據分析師往往需求復盤一下這個功用的體現情況，看看有沒有什麼問題。

專題探求型：對某個主題建議的專項探求，比方新用戶丟掉、營收分析等等。

二、數據獲取

在清楚分析政策後，就可以依據政策去獲取所需求的數據，數據獲取首要可以分為三大類。

(1)通過一些依據前端頁面的數據搜集東西獲取;

(2)在產品規劃過程中通過數據埋點的辦法，在需求數據時可以進行簡略提取，這種辦法的條件是在產品規劃階段就現已對未來的數據獲取提前做好了預備;

(3)假設前期沒有進行功用埋點、可視化的搜集東西也無法獲取數據時，找研製團隊通過後台腳本或技能研製的辦法獲取數據。

三、數據處理

數據處理階段首要做的作業是數據清洗、數據補全、數據整合。

四、數據分析

數據分析思路又名數據分析辦法，數據分析必定是以目的為導向的，通過目的挑選數據分析的辦法。

五、數據可視化

數據分析的目的是通過數據清楚的了解用戶、產品和當前業務情況，然後得到有效的運營決策輔導下一步的開展。

怎麼通過數據清楚了解用戶、產品和業務情況?一行行單調的數字無法讓業務部門或外部客戶直觀地了解數據背面的意義，所謂“一圖勝千言”，咱們需求把數據進行可視化的展現。

六、總結與建議

數據分析陳述其實是對整個數據分析過程的一個總結與出現。通過對數據全方位的科學分析來點評企業運營質量，為決策者提供科學、謹慎的決策依據，以下降企業運營危險，前進企業中心競爭力。

關於如何更好地對數據做分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。