Ⅰ 大數據處理在實際生活中有哪些應用
現在越來越多的行業和技術領域需要用到大數據分析處理系統。說到大數據處理，首先我們來好好了解一下大數據處理流程。
1.數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。
2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。
3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。
4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。
大數據處理在各行業的滲透越來越深入，例如金融行業需要使用大數據系統結合 VaR(value at risk) 或者機器學習方案進行信貸風控，零售、餐飲行業需要大數據系統實現輔助銷售決策，各種 IOT 場景需要大數據系統持續聚合和分析時序數據，各大科技公司需要建立大數據分析中台等等。
Ⅱ 神策數據是用python寫的嗎
先對我們團隊做個簡單的介紹：團隊核心成員均來自網路大數據部，從零構建了網路的日誌分析大數據處理平台，有多年的大數據處理經驗，以往的技術也基本構建於開源社區之上。目前，我們主要針對互聯網企業提供大數據分析產品和完整解決方案，以及針對傳統企業提供大數據相關咨詢和完整解決方案。目前，針對互聯網創業公司推出了深度數據分析產品Sensors Analytics（神策分析），支持私有部署、任意維度的交叉分析，並幫助客戶搭建數據倉庫基礎，客戶包括愛鮮蜂、多盟、AcFun、快快魚、PP租車、51offer等。
對於 Sensors Analytics （神策分析）這個產品，主要用到了一些主流的開源社區技術，例如Hadoop/Spark/Kafka/Mysql/Redis/jQuery/Impala等，並在其中部分組件上進行了源碼級的修改，當然，我們自己也開發了一些核心的業務組件。
整個 Sensors Analytics （神策分析）的技術體系，或者說技術點，可以從如下幾個層面進行介紹：
數據採集：我們一直認為，採集的數據的質量是整個數據平台構建以及後續一系列數據應用的大的前提，因此，與傳統的網路統計、友盟等統計工具不同，我們堅持私有化部署與全端採集，提供了PHP、python、JAVA、JavaScript、iOS和安卓等多種語言的數據採集SDK，以及 LogAgent 和批量工具等多樣化的導入工具供使用者使用。不僅能夠採集客戶端數據，也能採集後續的服務端日誌和業務數據。出於數據完整性、數據安全性、數據時效性等多個角度的考慮，更推薦使用者採集後端數據，如服務端的日誌、業務資料庫的數據等。同時，也按照我們對於用戶行為數據的理解，對於使用者應該採集哪些數據、應該關注哪些欄位，都提供了一套產品化的解決方案。
數據傳輸：Sensors Analytics 提供秒級的時效性保證，也即一條新傳入的數據，一般幾秒後就會體現在前端的查詢結果中，並且這條數據中新增加的欄位，也會幾秒後就在前端的篩選和分組選擇中體現出來，因此，如何在數據不重不漏的基礎上保證數據流的時效性，也是 Sensors Analytics的一個技術難點。
數據建模：正如 Sensors Analytics的文檔（數據模型 | Sensors Analytics 使用手冊）上提到的那樣，為了保證產品在不同行業的適應性，團隊根據以往在用戶行為數據方面的多年經驗，抽象出了 Profile 和 Event 兩個數據實體，分別描述「用戶」本身的長期不變的屬性，以及「用戶」在某時某刻以某種形式做了某件事情。從我們目前十幾個客戶的經驗來看，這個數據模型的抽象還是能夠滿足絕大部分產品對用戶數據分析的需求的。
數據存儲：在產品層面，我們 給使用者提供了最細力度數據上的完整的多維分析（OLAP）、漏斗、留存、回訪等較為高階的實時查詢能力，並且支持 Event 數據和 Profile 數據的 join 分析，因此，為了保證查詢的速度，在數據存儲上，如何最好地利用列存儲、分布式存儲、壓縮/編碼等方式，加快查詢速度，減少存儲空間等，也是一個很大的技術挑戰。
數據計算：一方面，為了保證查詢的速度，後台會有一些例行的數據的預處理計算以及後續會逐步推出的數據預測計算，另一方面， Sensors Analytics 也將所有的存儲和計算資源開放給了使用者，因此，計算的調度、管理等方面，也是我們一個必須要考慮的技術點。
數據可視化：作為一個數據分析產品，我們希望能夠提供「自驅式」的數據分析體驗，讓使用者能夠快速地驗證、嘗試自己對數據的各種猜測和假設。因此，除了計算和查詢的速度必須盡可能得塊以外，如何保證使用上的流暢，以及展現查詢結果和數據概覽時最大程度地讓使用者「一眼」就能夠從圖表中「看到」數據的含義和價值，是一個非常大的挑戰，因此，數據可視化也是我們技術攻關的重點。
許可權管理：作為一個企業產品，必須能夠適應企業中不同角色的使用者的使用需求，例如：有些角色，如管理員，具有完整的數據察看能力，並且可以分配其它角色的許可權；有些角色，如數據分析師，有完整的數據察看和分析能力，但是並不能修改其他人的許可權；有些角色，如地推經理，則只能察看分配給自己的數據概覽的數據。為了滿足這方面的需求，許可權管理，也是我們一個重要的技術點。
數據API：從 產品 的定位可以看出，我們是將使用者的一切數據開放給使用者的，這些數據，包括使用者接入的數據，也包括經過 平台分析後的結果，因此，如何設計一套友好的數據API，與使用者的業務系統對接，讓使用者方便地能夠基於這些數據進行後續的數據挖掘和機器學習計算，也是對我們的一個技術挑戰。
以上是我對這個問題的答復，再次感謝對我們產品和團隊的關注，如果想有進一步的了解，歡迎和我們進一步聯系。
Ⅲ 網站分析工具GrowingIO免費試用期後，會限制功能嗎
隨著移動互聯網時代的興起和數據量的大規模爆發，越來越多的互聯網企業開始重視數據的質量。在我創業的這一年裡，接觸了 200 多家創業型公司，發現如今的企業對數據的需求已經不僅僅局限於簡單的 PV、UV，而是更加重視用戶使用行為數據的相關分析。
做數據的同學都知道，在數據分析的道路上，數據採集是重中之重。數據採集的質量直接決定了你的分析是否准確。而隨著企業對數據的要求越來越高，埋點技術也被推到了「風口浪尖」。所謂，埋的好是高手，埋不好反倒傷了自己。而在數據採集的道路上大家經常會遇到各種各樣的問題，今天我們就來分析一下埋點是否需要。
首先我把數據採集的問題歸結為三類：
1、不知道怎麼采，包括採集什麼數據以及用什麼技術手段採集；
2、埋點混亂，出現埋錯、漏埋這樣的問題；
3、數據團隊和業務工程團隊配合困難，往往產品升級的優先順序大於數據採集的優先順序。
上面這三類問題讓數據團隊相當痛苦，進而幻想棄用數據採集，而嘗試新方案後，進而迎來的是更大的失望。這里我對這三類問題的現狀及應對之策做一下分析。
► 不知道怎麼采
一般創業公司的數據採集，分為三種方式：
第一種直接使用友盟、網路統計這樣的第三方統計工具，通過嵌入 App SDK 或 JS SDK，來直接查看統計數據。這種方式的好處是簡單、免費，因此使用非常普及。對於看一些網站訪問量、活躍用戶量這樣的宏觀數據需求，基本能夠滿足。
但是，對於現在一些涉及訂單交易類型的產品，僅僅宏觀的簡單統計數據已經不能滿足用戶的需求了，他們更加關注一些深度的關鍵指標分析，例如：用戶渠道轉化、新增、留存、多維度交叉分析等。這個時候才發現第三方統計工具很難滿足對數據的需求，而出現這樣的問題並不是因為工具的分析能力薄弱，而是因為這類工具對於數據採集的不完整。 通過這種方式 SDK 只能夠採集到一些基本的用戶行為數據，比如設備的基本信息，用戶執行的基本操作等。但是服務端和資料庫中的數據並沒有採集，一些提交操作，比如提交訂單對應的成本價格、折扣情況等信息也沒有採集，這就導致後續的分析成了「巧婦難為無米之炊」。
通過客戶端 SDK 採集數據還有一個問題就是經常覺得統計不準，和自己的業務資料庫數據對不上，出現丟數據的情況。這是前端數據採集的先天缺陷，因為網路異常，或者統計口徑不一致，都會導致數據對不上。
第二種是直接使用業務資料庫做統計分析。一般的互聯網產品，後端都有自己的業務資料庫，裡面存儲了訂單、用戶注冊信息等數據，基於這些數據，一些常用的統計分析都能夠搞定。這種方式天然的就能分析業務數據，並且是實時、准確的。
但不足之處有兩點：一是業務資料庫在設計之初就是為了滿足正常的業務運轉，給機器讀寫訪問的。為了提升性能，會進行一些分表等操作。一個正常的業務都要有幾十張甚至上百張數據表，這些表之間有復雜的依賴關系。這就導致業務分析人員很難理解表含義。即使硬著頭皮花了兩三個月時間搞懂了，隔天工程師又告訴你因為性能問題拆表了，你就崩潰了。另一個不足之處是業務數據表的設計是針對高並發低延遲的小操作，而數據分析常常是針對大數據進行批量操作的，這樣就導致性能很差。
第三種是通過 Web 日誌進行統計分析。這種方式相較於第二種，完成了數據的解耦，使業務數據和統計分析數據相互分離。然而，這種方式的問題是「目的不純」。Web 日誌往往是工程師為了方便 Debug 順便搞搞，這樣的日誌對於業務層面的分析，常常「缺斤少兩」。並且從列印日誌到處理日誌再到輸出結果，整個過程很容易出錯，我在網路就花了幾年的時間解決這一問題。
所以，以上三種方式雖然都多多少少解決了一部分數據採集的問題，但又都解決的不徹底。
► 埋點混亂
聊完採集方法，再來說說關於埋點的管理。我曾經接觸了一家做了七八年的老牌互聯網公司，他們的數據採集有 400 多個點。每次數據產品經理提出數據採集的需求後，工程師就會按照要求增加埋點，然後交給數據產品經理去驗證。數據產品經理在試用的時候也感覺不到異常，可等產品上線之後，才發現埋的不對，再進行升級發版操作，整個過程效率極低。我們發現，一個公司發展到了一定程度，沒有專人去負責埋點管理工作，數據採集就完全沒有準確性可據採集就完全沒有準確性可言。甚至有時產品上線之後，才發現數據採集的工作沒有做，也就是漏埋了。
於是數據團隊又開始幻想，既然埋點這么容易出問題，有沒有可能不埋點？這就像尋找可以祈求風調雨順的神靈。
在 2010 年，網路 MP3 團隊曾經做了一個叫 ClickMonkey 的產品，只要頁面上嵌入 SDK，就可以採集頁面上所有的點擊行為，然後就可以繪制出用戶點擊的熱力圖，這種方式對於一些探索式的調研還是比較有用的。到了2013 年，國外有家數據分析公司 Heap Analytics，把這種方式更近一步，將 App 的操作盡量多的採集下來，然後通過界面配置的方式對關鍵行為進行定義，這樣便完成了所謂的「無埋點」數據採集。使用這種方案，必須在產品中嵌入 SDK，等於做了一個統一的埋點，所以「無埋點」的叫法實際上是「全埋點」的代名詞。
另外，這種方式同樣也只能採集前端數據，後端伺服器和資料庫中的數據，依舊是無可奈何的。並且，即便進行前端數據採集，也無法深入到更細粒度。比如提交訂單操作，訂單運費、成本價格之類的維度信息，都丟失掉了，只剩下「提交」這一個行為類型。
對於非技術人員，容易被這種方式的名稱和直接優勢所吸引，但很快又會發現許多深度數據分析需求無法直接滿足，進而有種被忽悠的感覺，會感到失望。其實不止是非技術人員，即使是技術人員，也都會讓我解釋一下「可視化埋點」的原理，說明「無埋點」真是個有迷惑性又不甚清晰的概念，難以細究。
這里說一下關鍵點：一是事先在產品上埋一個 SDK，二是通過可視化的方式，生成配置信息，也就是事件名稱之類的定義，三是將採集的數據按照配置重命名，進而就能做分析了。
► 數據團隊和業務工程團隊的配合問題
最後，我們再聊一聊數據採集中遇到的非技術性問題。一般來說，公司到了 A 輪以後，都會有專門的數據團隊或者兼職數據人員，對公司的一些業務指標負責。即使為了拿到這些基本的業務指標，一般也要工程團隊去配合做一些數據採集工作。這個時候雷軍的「快」理念就起到作用了，天下武功唯快不破。於是所有事情都要給產品迭代升級讓路，快的都沒有時間做數據採集了。殊不知沒有數據指標的支撐，又怎麼衡量這個功能升級是不是合理的呢？互聯網產品並不是功能越多就越好，產品是否經得起用戶考驗，還是要基於數據說話的，然後學習新知識，用於下一輪的迭代。
數據團隊和業務工程團隊是平級的團隊，而數據團隊看起來總是給業務工程團隊增加麻煩事兒，似乎也不能直接提升工程團隊的 KPI，所以就導致需求不被重視，總是被更高優先順序的事情擠掉，數據的事情難有進展。
解決之道
前面給大家拋出了數據採集中常見的三類問題，下面我們來看一下應對之道。
對於不知道數據怎麼採的問題，首先從意識上要重視數據採集工作。數據的事情歸結起來就兩點：數據採集和數據分析。可不能只看到數據分析而忽略了數據採集。事實上我個人在網路做數據的幾年裡，最大的心得就是數據這個事情要做好，最重要的是數據源，數據源收集得好，就成功了一大半。數據採集的基本原則是全和細。全就是把多種數據源都進行採集，而不只是客戶端的用戶數據。細就是強調多維度，把事件發生的一系列維度信息，比如訂單運費、成本價格等，盡量多的記錄下來，方便後續交叉分析。
其次，要有一個數據架構師，對數據採集工作負責，每次數據採集點的增加或變更，都要經過系統化的審核管理，不能順便搞搞。最後，我這里要推薦 Event 數據模型（有興趣的可閱讀：數據模型 | Sensors Analytics 使用手冊），針對用戶行為數據，簡化成一張寬表，將用戶的操作歸結為一系列的事件。
對於埋點混亂的問題，前面提到的數據架構師的角色，要對這塊的管理負責。如果前面完成對 Event 的梳理，這里的埋點就會清晰很多。另外還要推薦盡量從後端進行埋點，這樣便無需多客戶端埋點了。當然，如果有行為只在客戶端發生，還是要在客戶端進行埋點的。對於業務復雜的情況，只有負責人還不夠。目前我們神策分析針對這個問題，推出了埋點管理功能，對於每個採集點的數據收集情況，都能夠做到全盤監控，並且可以針對一些無效採集點進行禁用。總之是希望把這個問題盡量好的解決掉。
對於數據團隊和工程團隊的配合問題，我這里是想說給創業公司的創始人聽的。兩個平行部門間的推動，是很難的。數據的事情一定要自上而下的推動，也就是創始人一定要重視數據，把數據需求的優先順序提升，這樣在項目排期時，能夠把數據的需求同時做了。我們知道兩軍對戰，情報收集工作的重要性。做產品也是一樣，數據收集工作的重要性不言而喻。
Ⅳ 數據處理方式
什麼是大數據：大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），網路隨便找找都有。
大數據處理流程：
1.是數據採集,搭建數據倉庫，數據採集就是把數據通過前端埋點，介面日誌調用流數據，資料庫抓取，客戶自己上傳數據，把這些信息基礎數據把各種維度保存起來，感覺有些數據沒用（剛開始做只想著功能，有些數據沒採集， 後來被老大訓了一頓）。
2.數據清洗/預處理：就是把收到數據簡單處理，比如把ip轉換成地址，過濾掉臟數據等。
3.有了數據之後就可以對數據進行加工處理，數據處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapRece,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數據處理框架，可以吧數據計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數據維度建起來，基本數據做全，還要可復用，後期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。
4.數據展現，數據做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調整，這點有點類似於Scrum敏捷開發，數據展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。
數據採集：
1.批數據採集，就是每天定時去資料庫抓取數據快照，我們用的maxComputer，可以根據需求，設置每天去資料庫備份一次快照，如何備份，如何設置數據源，如何設置出錯，在maxComputer都有文檔介紹，使用maxComputer需要注冊阿里雲服務
2.實時介面調用數據採集，可以用logHub,dataHub,流數據處理技術,DataHub具有高可用，低延遲，高可擴展，高吞吐的特點。
高吞吐：最高支持單主題（Topic）每日T級別的數據量寫入，每個分片（Shard）支持最高每日8000萬Record級別的寫入量。
實時性：通過DataHub ，您可以實時的收集各種方式生成的數據並進行實時的處理，
設計思路：首先寫一個sdk把公司所有後台服務調用介面調用情況記錄下來，開辟線程池，把記錄下來的數據不停的往dataHub,logHub存儲，前提是設置好接收數據的dataHub表結構
3.前台數據埋點，這些就要根據業務需求來設置了，也是通過流數據傳輸到數據倉庫，如上述第二步。
數據處理：
數據採集完成就可以對數據進行加工處理，可分為離線批處理，實時處理。
1.離線批處理maxComputer，這是阿里提供的一項大數據處理服務，是一種快速，完全託管的TB/PB級數據倉庫解決方案，編寫數據處理腳本，設置任務執行時間，任務執行條件，就可以按照你的要求，每天產生你需要數據
2.實時處理：採用storm/spark,目前接觸的只有storm,strom基本概念網上一大把，在這里講一下大概處理過程，首先設置要讀取得數據源，只要啟動storm就會不停息的讀取數據源。Spout，用來讀取數據。Tuple：一次消息傳遞的基本單元，理解為一組消息就是一個Tuple。stream,用來傳輸流，Tuple的集合。Bolt：接受數據然後執行處理的組件,用戶可以在其中執行自己想要的操作。可以在里邊寫業務邏輯，storm不會保存結果，需要自己寫代碼保存，把這些合並起來就是一個拓撲，總體來說就是把拓撲提交到伺服器啟動後，他會不停讀取數據源，然後通過stream把數據流動，通過自己寫的Bolt代碼進行數據處理，然後保存到任意地方，關於如何安裝部署storm，如何設置數據源，網上都有教程，這里不多說。
數據展現：做了上述那麼多，終於可以直觀的展示了，由於前端技術不行，借用了第三方展示平台datav,datav支持兩種數據讀取模式，第一種，直接讀取資料庫，把你計算好的數據，通過sql查出，需要配置數據源，讀取數據之後按照給定的格式，進行格式化就可以展現出來
@jiaoready @jiaoready 第二種採用介面的形式，可以直接採用api，在數據區域配置為api，填寫介面地址，需要的參數即可，這里就不多說了。
Ⅳ 對網站的pv進行數據統計數據的來源是網站伺服器的log日誌嗎
網站的統計數據來源於伺服器的log日誌？
這個問題，牽扯太多，我整理下思路說下吧。（關於技術的發展史，是需要很長的一個篇幅了，由於我現在沒有整理好...所以呢先發下面的）
0.簡要回答
首先，網站的統計數據一部分是來源於 靜態伺服器的log做日誌分析的，但它是原始方法，為什麼說是原始方法呢，因為日誌分析局限性很多，而且由於互聯網信息化的高速發展，多樣化的需求統計的出現，導致日誌做分析很難去實現特定的統計，再加上大數據的推波助瀾，讓我們可以相對容易的處理海量數據；
網站統計架構的發展簡單史;
從而發展到現在，一般前端(PC、手機、小程序等)統計使用埋點去統計數據，後端使用 主流的大數據集群架構 來實現 數據的統計、處理、篩選、歸類等，再加上web框架的展示層做大數據可視化屏幕、前端展現， 中間加上 各種中間件做潤滑；(介紹大數據架構也是需要單獨的篇幅來說明的，結構如下，這個架構稱之為lambda+架構 經典架構)
2、網站統計的經典架構
目前也有一些新型架構的出現了Kappa之類；本片不做延展了.
5、數據收集腳本執行
數據收集腳本（ga.js）被請求後會被執行，這個腳本一般要做如下幾件事：
1、通過瀏覽器內置javascript對象收集信息，如頁面title（通過document.title）、referrer（上一跳url，通過document.referrer）、用戶顯示器解析度（通過windows.screen）、cookie信息（通過document.cookie）等等一些信息。
2、解析_gaq收集配置信息。這裡面可能會包括用戶自定義的事件跟蹤、業務數據（如電子商務網站的商品編號等）等。
3、將上面兩步收集的數據按預定義格式解析並拼接。
4、請求一個後端腳本，將信息放在http request參數中攜帶給後端腳本。
6、後端執行數據收集、清洗、篩選、處理等 生成需求數據(也就是我們要看的數據);
下面有個表 就是 一般收集時候的基本數據;
名稱 途徑 備注
訪問時間 web server Nginx $msec
IP web server Nginx $remote_addr
域名 javascript document.domain
URL javascript document.URL
頁面標題 javascript document.title
解析度 javascript window.screen.height & width
顏色深度 javascript window.screen.colorDepth
Referrer javascript document.referrer
瀏覽客戶端 web server Nginx $http_user_agent
客戶端語言 javascript navigator.language
訪客標識 cookie
網站標識 javascript 自定義對象
業務特徵值我們自有業務的特殊需求.
後端的處理流程，由最開始的 大數據統計架構 已經展示了。
好了 整體 介紹了個大概， 具體的話 就是需要詳細闡述 大數據統計架構的介紹了...
我整理完會發布關於 大數據統計架構.
但是現在 應該很少人需要自己去處理 這么龐大而復雜的架構了，一般選擇都使用 現有的
網路統計、友盟統計、諸葛io、神策、極光、Growingio 等。
Ⅵ 數據埋點是什麼設置埋點的意義是什麼
所謂埋點就是在應用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應用使用的狀況，後續用來進一步優化產品或是提供運營的數據支撐，包括訪問數（Visits），訪客數（Visitor），停留時長（Time On Site），頁面瀏覽數（Page Views）和跳出率（Bounce Rate）。
這樣的信息收集可以大致分為兩種：頁面統計（track this virtual page view），統計操作行為（track this button by an event）。
埋點的主流有兩種方式：
第一種：自己公司研發在產品中注入代碼統計，並搭建起相應的後台查詢。
第二種：第三方統計工具，如友盟、神策、Talkingdata、GrowingIO等。
如果是產品早期，通常會使用第二種方式來採集數據，並直接使用第三方分析工具進行基本的分析。而對於那些對數據安全比較重視，業務又相對復雜的公司則通常是使用第一種方式採集數據，並搭建相應的數據產品實現其數據應用或是分析的訴求。
埋點的內容
看完關鍵的這些指標後，其實埋點大致分為兩部分，一部分是統計應用頁面訪問情況，即頁面統計，隨頁面訪問動作發生時進行上報；另外一部分是統計應用內的操作行為，在頁面中操作時進行上報（例如：組件曝光時，組件點擊時，上滑，下滑時）。
為了統計到所需要的指標，應用中的所有頁面，事件都被唯一標記，用戶的信息，設備的信息，時間參數以及符合業務需要的參數具體內容被附加上報，就是埋點。
關於埋點的數據的注意事項不要過分追求完美
關於埋點數據有一點至關重要，埋點是為了更好地使用數據，不要試圖得到精準的數據要得到的是高質量的埋點數據，前面討論跳出率就是這個例子，得到能得到的數據，用不完美的數據來達成下一步的行動，追求的是高質量而不是精確。這是很多數據產品容易入坑的地，要經常提醒自己。
Ⅶ 互聯網採集數據有哪幾種常見的方法
通過日誌獲取數據的，一般是伺服器，工程類的，這類型數據一般是人為制定數據協議的，對接非常簡單，然後通過日誌數據結構化，來分析或監測一些工程類的項目通過JS跟蹤代碼的，就像GA，網路統計，就屬於這一類，網頁頁尾放一段JS，用戶打開瀏覽網頁的時候，就會觸發，他會把瀏覽器的一些信息送到伺服器，基於此類數據做分析，幫助網站運營，APP優化。通過API，就像一些天氣介面，國內這方面的平台有很多，聚合就是其中一個，上面有非常多的介面。此類的，一般是實時，更新型的數據，按需付費通過爬蟲的，就像網路蜘蛛，或類似我們八爪魚採集器，只要是互聯網公開數據均可採集，這類型的產品有好幾款，面向不同的人群，各有特色吧。而說能做到智能的，一般來說，也就只有我們這塊的智能演算法做得還可以一點。（利益相關）比如自動幫你識別網頁上的元素，自動幫你加速等。埋點的，其實跟JS那個很像，一般是指APP上的，像神策，GROWINGIO之類的，這種的原理是嵌套一個SDK在APP裡面。如果對某項採集需要了解更深再說吧，說白就是通過前端，或自動化的技術，收集數據。
Ⅷ 關於大數據分析的四個關鍵環節
關於大數據分析的四個關鍵環節
隨著大數據時代的到來，AI 概念的火熱，人們的認知有所提高。為什麼說大數據有價值 這是不是只是一個虛的概念 大家怎麼考慮數據驅動問題 為什麼掌握更多的數據就會更有效 這些問題很難回答，但是，大數據絕不是大而空洞的。
資訊理論之父香農曾表示，信息是用來消除不信任的東西，比如預測明天會不會下雨，如果知道了今天的天氣、風速、雲層、氣壓等信息，有助於得出更准確的結論。所以大數據是用來消除不確定性的，掌握更多的有效數據，可以驅動企業進行科學客觀的決策。桑文鋒對大數據有著自己的理解，數據採集遵循「大」、「全」、「細」、「時」四字法則。「大」強調宏觀的「大」，而非物理的「大」。大數據不是一味追求數據量的「大」。比如每天各地級市的蘋果價格數據統計只有 2MB，但基於此研發出一款蘋果智能調度系統，就是一個大數據應用，而有些數據雖然很大，卻價值有限;「全」強調多種數據源。大數據採集講求全量，而不是抽樣。除了採集客戶端數據，還需採集服務端日誌、業務資料庫，以及第三方服務等數據，全面覆蓋，比如美國大選前的民意調查，希拉里有70%以上勝算，但是川普成為了美國總統，因為采樣數據有偏差，支持川普的底層人民不會上網回復。「細」強調多維度數據採集，即把事件的維度、屬性、欄位等都進行採集。如電商行業「加入購物車」的事件，除了採集用戶的 click 數據，還應採集用戶點擊的是哪個商品、對應的商戶等數據，方便後續交叉分析。「時」強調數據的時效性。顯然，具有時效性的數據才有參考價值。如國家指數，CPI 指數，月初收集到信息和月中拿到信息，價值顯然不同，數據需要實時拿到，實時分析。從另一個視角看待數據的價值，可以分為兩點，數據驅動決策，數據驅動產品智能。數據的最大價值是產品智能，有了數據基礎，再搭建好策略演算法，去回灌產品，提升產品本身的學習能力，可以不斷迭代。如今日頭條的新聞推薦，網路搜索的搜索引擎優化，都是數據驅動產品智能的體現。
數據分析四個關鍵環節 桑文鋒把數據分析分為四個環節，數據採集、數據建模、數據分析、指標。他提出了一個觀點，要想做好數據分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的數據分析自頂向下推動，用業務分析指標來決定收集什麼數據，這是需求驅動工程師的模式，不利於公司長久的數據採集。而一個健康的自底向上模式，可以幫助公司真正建立符合自己業務的數據流和數據分析體系。 一、數據採集 想要真正做好大數據分析，首先要把數據基礎建好，核心就是「全」和「細」。 搜集數據時不能只通過 APP 或客戶端收集數據，伺服器的數據、資料庫數據都要同時收集打通，收集全量數據，而非抽樣數據，同時還要記錄相關維度，否則分析業務時可能會發現歷史數據不夠，所以不要在意數據量過大，磁碟存儲的成本相比數據積累的價值，非常廉價。 常見的數據採集方式歸結為三類，可視化/全埋點、代碼埋點、數據導入工具。
第一種是可視化/全埋點，這種方式不需要工程師做太多配合，產品經理、運營經理想做分析直接在界面點選，系統把數據收集起來，比較靈活。但是也有不好的地方，有許多維度信息會丟失，數據不夠精準。第二種是代碼埋點，代碼埋點不特指前端埋點，後端伺服器數據模塊、日誌，這些深層次的都可以代碼埋點，比如電商行業中交易相關的數據可以在後端採集。代碼埋點的優勢是，數據更加准確，通過前端去採集數據，常會發現數據對不上，跟自己的實際後台數據差異非常大。可能有三個原因：第一個原因是本身統計口徑不一樣，一定出現丟失;第二點是流量過大，導致數據丟失異常;第三點是SDK兼容，某些客戶的某些設備數據發不出去，導致數據不對稱。而代碼埋點的後台是公司自己的伺服器，自己核心的模擬可以做校準，基本進行更准確的數據採集。第三種是通過導入輔助工具，將後台生成的日誌、數據表、線下數據用實時批量方式灌到裡面，這是一個很強的耦合。數據採集需要採集數據和分析數據的人共同參與進來，分析數據的人明確業務指標，並且對於數據的准確性有敏感的判斷力，採集數據的人再結合業務進行系統性的採集。二、數據建模很多公司都有業務資料庫，裡面存放著用戶注冊信息、交易信息等，然後產品經理、運營人員向技術人員尋求幫助，用業務資料庫支持業務上的數據分析。但是這樣維護成本很高，且幾千萬、幾億條數據不能很好地操作。所以，數據分析和正常業務運轉有兩項分析，數據分析單獨建模、單獨解決問題。數據建模有兩大標准：易理解和性能好。數據驅動不是數據分析師、資料庫管理員的專利，讓公司每一個業務人員都能在工作中運用數據進行數據分析，並能在獲得秒級響應，驗證自己的新點子新思維，嘗試新方法，才是全員數據驅動的健康狀態。多維數據分析模型(OLAP)是用戶數據分析中最有效的模型，它把用戶的訪問數據都歸類為維度和指標，城市是維度，操作系統也是維度，銷售額、用戶量是指標。建立好多維數據分析模型，解決的不是某個業務指標分析的問題，使用者可以靈活組合，滿足各種需求。三、數據分析數據分析支持產品改進產品經理在改進產品功能時，往往是拍腦袋靈光一現，再對初級的點子進行再加工，這是不科學的。《精益創業》中講過一個理念，把數據分析引入產品迭代，對已有的功能進行數據採集和數據分析，得出有用的結論引入下一輪迭代，從而改進產品。在這個過程中大數據分析很關鍵。Facebook 的創始人曾經介紹過他的公司如何確定產品改進方向。Facebook 採用了一種機制：每一個員工如果有一個點子，可以抽樣幾十萬用戶進行嘗試，如果結果不行，就放棄這個點子，如果這個效果非常好，就推廣到更大范圍。這是把數據分析引入產品迭代的科學方法。桑文鋒在 2007 年加入網路時，也發現了一個現象，他打開郵箱會收到幾十封報表，將網路知道的訪問量、提問量、回答量等一一介紹。當網路的產品經理提出一個需求時，工程師會從數據的角度提出疑問，這個功能為什麼好 有什麼數據支撐 這個功能上線時如何評估 有什麼預期數據 這也是一種數據驅動產品的體現。數據驅動運營監控運營監控通常使用海盜模型，所謂的運營就是五件事：觸達是怎麼吸引用戶過來;然後激活用戶，讓用戶真正變成有效的用戶;然後留存，提高用戶粘性，讓用戶能停留在你的產品中不斷使用;接下來是引薦，獲取用戶這么困難，能不能發動已有的用戶，讓已有用戶帶來新用戶，實現自傳播;最後是營收，做產品最終要賺錢。要用數據分析，讓運營做的更好。數據分析方法互聯網常見分析方法有幾種，多維分析、漏斗分析、留存分析、用戶路徑、用戶分群、點擊分析等等，不同的數據分析方法適用於不同的業務場景，需要自主選擇。舉個多維分析的例子，神策數據有一個視頻行業的客戶叫做開眼，他們的軟體有一個下載頁面，運營人員曾經發現他們的安卓 APP 下載量遠低於 iOS，這是不合理的。他們考慮過是不是 iOS 用戶更願意看視頻，隨後從多個維度進行了分析，否定了這個結論，當他們發現某些安卓版本的下載量為零，分析到屏幕寬高時，看出這個版本下載按鈕顯示不出來，所以下載比例非常低。就這樣通過多維分析，找出了產品改進點。舉個漏斗分析的例子，神策數據的官網訪問量很高，但是注冊-登錄用戶的轉化率很低，需要進行改進。所以大家就思考如何把轉化漏斗激活地更好，後來神策做了小的改變，在提交申請試用後加了一個查看登錄頁面，這樣用戶收到賬戶名密碼後可以隨手登錄，優化了用戶體驗，轉化率也有了可觀的提升。四、指標如何定義指標 對於創業公司來說，有兩種方法非常有效：第一關鍵指標法和海盜指標法。第一關鍵指標法是《精益數據分析》中提出的理論，任何一個產品在某個階段，都有一個最需要關注的指標，其他指標都是這個指標的衍生，這個指標決定了公司當前的工作重點，對一個初創公司來說，可能開始關注日活，圍繞日活又擴展了一些指標，當公司的產品成熟後，變現就會成為關鍵，凈收入(GMV)會變成第一關鍵指標。