数据埋点后续怎么做分析

A. 移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析

要理解怎么做的问题，依然还是要从认清是什么开始：

一、什么是数据埋点

数据埋点让产品或运营等相关人员能按照具体的需求，定制性地统计较为复杂的用户数据。例如想要追踪用户的行为，观察页面相关点击数据，关键路径转化率，分析某个事件活动效果时，就需要事先进行数据埋点，APP上线后才能观察到相应的数据，进行分析研究。

数据埋点可以在自己的后台进行收集和统计，也可以借助第三方数据分析平台，这次主要讲解如何利用第三方数据分析平台进行数据埋点。

经过以上步骤，一定能够通过埋点收集到对分析有用的数据~

B. 如何做数据分析

做数据分析步骤如下：

1.明确目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2.数据收集

根据目的和需求，对数据分析的整体流程梳理，找到自己的数据源，进行数据分析，一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

对于数据的收集需要预先做埋点，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据，影响分析。

3.数据处理

数据收集就会有各种各样的数据，有些是有效的有些是无用的，这时候就要根据目的，对数据进行处理，处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

4.数据分析

数据处理好之后，就要进行数据分析，数据分析是用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。

常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。需要的话，可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

数据挖掘是一种高级的数据分析方法，你需要掌握数据挖掘基础理论，数据库操作Phython，R语言， Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式与规律。

5.数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

6.报告撰写

撰写报告一定要图文结合，清晰明了，框架一定要清楚，能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。关于如何做好数据分析的更多问题，可以到一家专业的机构看看，例如CDA数据认证中心就不错。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

C. 如何更好地对数据做分析

一、清楚数据分析目的

任何一件事在做之前都是有目的性的，数据分析也是如此，在进行数据分析之前首先要清楚为什么要做数据分析?

动摇说明型：某天的销售额忽然下降了，某天的新用户留存忽然下降了，这时候往往需求分析师去说明动摇的原因，分析较为聚焦，首要是找到动摇的原因。

数据复盘型：类似于月报、季报，在互联网范畴常见于app某某功用上线了一段时间后，数据分析师往往需求复盘一下这个功用的体现情况，看看有没有什么问题。

专题探求型：对某个主题建议的专项探求，比方新用户丢掉、营收分析等等。

二、数据获取

在清楚分析政策后，就可以依据政策去获取所需求的数据，数据获取首要可以分为三大类。

(1)通过一些依据前端页面的数据搜集东西获取;

(2)在产品规划过程中通过数据埋点的办法，在需求数据时可以进行简略提取，这种办法的条件是在产品规划阶段就现已对未来的数据获取提前做好了预备;

(3)假设前期没有进行功用埋点、可视化的搜集东西也无法获取数据时，找研制团队通过后台脚本或技能研制的办法获取数据。

三、数据处理

数据处理阶段首要做的作业是数据清洗、数据补全、数据整合。

四、数据分析

数据分析思路又名数据分析办法，数据分析必定是以目的为导向的，通过目的挑选数据分析的办法。

五、数据可视化

数据分析的目的是通过数据清楚的了解用户、产品和当前业务情况，然后得到有效的运营决策辅导下一步的开展。

怎么通过数据清楚了解用户、产品和业务情况?一行行单调的数字无法让业务部门或外部客户直观地了解数据背面的意义，所谓“一图胜千言”，咱们需求把数据进行可视化的展现。

六、总结与建议

数据分析陈述其实是对整个数据分析过程的一个总结与出现。通过对数据全方位的科学分析来点评企业运营质量，为决策者提供科学、谨慎的决策依据，以下降企业运营危险，前进企业中心竞争力。

关于如何更好地对数据做分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。