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  • 如何做好产品上线前数据指标的统计埋点,以及产品上线后的版本分析报告?本文笔者将会给结合自身工作经验,给大家总结一些具体思路和方法。 文章来源:http://www.woshipm.com/pmd/2694440.html 明确定位与工作...

    作为数据产品经理,对统计埋点一定不陌生,每个版本多少都会涉及到部分统计需求。如何做好产品上线前数据指标的统计埋点,以及产品上线后的版本分析报告?本文笔者将会给结合自身工作经验,给大家总结一些具体思路和方法。

    文章来源:http://www.woshipm.com/pmd/2694440.html

    明确定位与工作重心

    数据产品经理是让数据产生价值(决策、增长、收入)的设计者、实现者和推行者。如何理解这样的定位呢?

    首先,最基础的是要熟悉数据工具平台与产品业务,其次,要学会逐步建立产品完整的数据指标体系,最后,是能够通过数据分析解读驱动业务发展。

    具体拆解来看,主要包含:

    (1)数据层面

    源数据层:数据源的采集、埋点(客户端访问日志、服务端业务数据库表、sdk等)

    数据加工层:结合业务,对收集到的数据进行加工、清洗(join)等操作

    数据仓库层:依赖结构化规范的数据表,建设和维护数据仓库

    数据应用层:规划与设计数据指标体系(构建核心指标框架;产品、运营等指标建设)

    数据访问层:结合平台及应用产品,支撑业务方数据需求(如:统计平台、数据可视化平台、资源调度平台、渠道后台、用户画像平台、abtest平台等)

    (2)产品层面

    明确产品形态及定位,熟知业务功能(数据异动跟踪分析、数据解读与答疑)

    数据驱动产品发展规划(版本迭代、数据反馈推进)。

    根据基础数据体系,数据产品的工作基本上需要涵盖从数据源到最终数据应用、访问层的各个环节。做好产品上线前数据指标的统计埋点工作,以及产品上线后的版本分析,侧重点主要在于:数据应用层面(规划和设计项目核心指标,满足各业务方的数据需求);数据访问层面(做好数据分析与解读,对上线数据进行监测以及效果分析)对数据源的处理、数据加工及数据仓库,本文暂不展开说明。

    熟悉业务逻辑与流程

    1. 工作流程

    数据统计埋点工作流程说明

    step1:梳理产品需求

    作为数据产品经理,在版本迭代阶段,主要是从数据的角度出发去思考业务需求和问题点

    在产品需求文档的梳理过程中,可以就之前版本发现的问题参与需求的收集与讨论。通过数据论证,提出相关的优化改进方案或建议,给出更加合理的产品规划和需求优先级。

    step2:产品需求评审

    产品需求文档一般包含:

    文档说明(功能优先级、修改历史)

    需求分析(需求背景、需求价值或、预期目标、数据参考)

    结构流程(业务流程和产品框架)

    原型交互(客户端逻辑、服务端逻辑)

    数据埋点

    业务产品经理主导当前版本的功能规划及需求输出。数据产品经理则主要是负责数据埋点部分,需要我们全程参与需求文档的评审,理解产品功能结构和开发实现逻辑

    ps:由于各公司逐步重视 “通过数据驱动业务决策”。数据相关工作,部分公司会将其单独拆解出来,作为数据产品经理或数据分析师的主要职责。

    step3:分析产品逻辑

    当产品需求文档完成最终评审,意味着当前版本需求不会再做大的改动。此时就需要开始分析产品逻辑,理解产品核心目标和当下主要的问题点。

    除了需要弄明白产品承载了哪些重要的信息和功能,以及这些信息和功能的想要达到的需求目标。还要通过深入的分析,挖掘各业务方重点关注的数据指标是什么,确立产品的第一关键指标。(即分析是在什么样的场景下要解决什么业务问题,为了解决这个业务问题,要通过什么样的数据指标衡量),项目中不同的角色关注的问题不同,我们可以更好地给出他们最想看的数据。

    产品(功能点击量、使用率、功能留存、核心路径转化、改版效果、用户行为等)

    运营(用户新增、活跃、流失、付费转化、分享等)

    渠道(渠道新增、落地页pv/uv、渠道转化、渠道留存率、ROI等)

    step4:统计需求评审

    统计需评阶段,主要是进行统计事件的设计和给出数据采集埋点方案。一般情况下,在做统计需求评审时,可以优先梳理产品功能结构图,将产品的功能模块及跳转流程梳理出来,想清楚上游入口和下游出口是什么。这样做的目的也是在进行更加合理的数据指标体系的设计,以及避免埋点的重复。

    ps:由于项目迭代节奏较快,推行敏捷开发(“小步快跑模式”),有时统计需求评审会和产品需求评审同时进行,就需要和业务产品保持紧密的信息对接。

    step5:跟进需求开发

    当产品和统计需求评审完成后,接下来会进入需求研发阶段。在开发实现产品功能需求时需要我们高频沟通,这样做的目的是为了保证数据采集的质量及数据分析的准确性。

    step6:功能验收核对

    除了产品功能的核对,数据层面主要核对内容是:

    数据上报节点或时机是否准确

    数据采集的结果是否真实有效/重复上报

    新增/修改的统计项是否会影响到其他功能的上报规则

    step7:上线数据监测

    发版后,随着版本覆盖率的提升数据会逐渐起势。一般情况下,需要密切监测上线前3d的数据情况,并在3d后给出一份初步的数据波动趋势分析文档,主要目的是:发现是否存在统计上报异常的数据指标,产品功能若出现较大问题,也要及时关注可能会影响到的统计点。根据问题紧急程度,采取发紧急修复包或其他方式解决。

    step8:数据分析总结

    上线后若不存在什么问题。即可输出当前新版本的数据分析报告,主要用于向项目组成员同步该版本的数据分析结论和迭代优化建议,建议在发版2周后再拉取数据指标进行分析总结。因为时间越短,覆盖率越低,数据量级小,就不太能够说明问题。

    2. 细节规范

    # 上线前:数据统计埋点

    (1)理解产品需求文档与业务目标

    在上线前做好数据统计埋点工作,最重要的就是需要理解项目产品和业务体系。梳理产品需求、参与产品需求评审、分析产品逻辑的工作必不可少。

    如何更好地理解呢?

    除了深入沟通理解产品需求文档(prd),我们自己可以去整理当前产品功能结构图、核心业务流程图或用户使用路径图。

    如图为美图秀秀v6.9.6版本-美化功能用户使用路径图(参考)。通过梳理,主要目的是对产品的功能结构、核心业务流程及信息框架有清晰的认知,帮助我们更好的进行数据相关工作。

    (2)设计统计事件及数据埋点规范

    做好了准备工作,接下来最主要的就是进行统计事件的设计和给出数据采集埋点方案。本文暂不讨论接入第三方统计sdk的方式进行埋点的相关内容。统计事件的设计,就是做到针对某个具体页面,定义当前页面中用户的点击或其他触发行为并准确上报,从而提取数据进行分析,主要从用户行为角度出发。

    比如页面中出现的某个按钮,想知道用户是否点击该按钮或点击的频次,统计事件就要记录用户点击该按钮的行为数据(消息数/设备数)。

    如何通过用户行为找到统计事件的对应关系?

    用户行为:分析用户行为,找到该行为相关的信息;

    事件定义:根据相关信息,定义该行为对应的事件及参数。

    说明一下,在版本迭代的过程中,新版本的事件无需全部重新埋点。

    历史已有的统计事件只要有涉及到的,可列入测试check事件,版本新增的统计事件列入本期统计项。最终可汇总一份整体的数据统计事件库,每次只需在历史已有的内容里新增或修改补充当前新版本的统计项,也方便我们进行长期迭代与维护。通过用户行为找到统计事件的对应关系后,即可整理出我们最重要的统计埋点文档。

    统计埋点文档主要包含:

    更新说明(文档更新时间、更新内容记录)

    本期统计项(新增/修改的统计事件list)

    本期check事件(新增/修改的统计事件check+可能影响到的统计事件check)

    后台全部展示事件(整体的数据统计事件库)

    #举个例子#

    产品功能:美化图片主功能中,新增马赛克

    用户行为:用户在美图秀秀首页点击“美化图片”按钮-点击“马赛克”功能-选择素材使用-保存

    用户行为与统计事件的对应关系(参考):

    统计文档,本期统计项sheet表(参考):

    (3)需求研发测试跟进及校验数据统计项

    根据我们输出的统计文档,统计文档中“统计规则”的描述,就要求清晰定义该统计事件采集的节点和上报逻辑,需要及时和开发跟进沟通;而统计文档中“本期统计check事件”则需要详细和测试进行核对。通常,公司优秀的开发和测试也可以更好的协助我们,对事件统计的规则做优化调整,提高数据存储及读取的效率。

    # 上线后:版本分析思路

    (4)数据指标上报监测及数据提取、可视化操作

    学会使用公司提供的数据平台产品及工具,帮助业务或数据负责人更快速高效的获取数据。在我们进行版本迭代的过程中,数据指标体系的日益完善会帮助我们更好的开展数据分析。

    数据后台支持产品新增活跃留存、自定义事件等数据指标的快速提取,也可以自主配置。同时,平台上直观、友好的项目数据可视化设计也能提升我们的分析效率,更快驱动业务发展。

    (5)数据跟踪与分析解读、抽象业务痛点

    数据分析的最终价值体现在能够通过数据发现问题,抽象出业务痛点和需求。并不是项目中的每个人都能给出专业全面的分析及结论。数据产品则需要长期跟踪产品核心数据指标以及产品迭代功能数据指标,产出版本迭代数据报告、以及其他阶段性的数据报告。

    版本分析报告的主要思路是:

    基础指标上线前后变化趋势(大盘新增活跃留存波动)

    功能指标上线前后变化趋势

    版本主要更新点数据

    主要数据结论及优化建议

    写在最后

    数据统计埋点工作的基础还是在于对业务的深度理解。我们要做的不仅是完成一个数据指标的上报,更重要的是通过不同纬度的数据指标,更加全面具体的去分析业务情况。

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    随着竞争的加剧,想稳定企业的长远发展,都开始重视数据分析和挖掘。越来越多的企业开始了解和使用CRM系统来搭建企业信息化管理平台, 借助CRM系统做数据分析,实时处理数据、预测分析、指导下一步行动,进行数据化管理。

    数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性,以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程,是现代企业管理方法之一。

    在这里插入图片描述

    数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据,宣导与时俱进,充分利用信息技术资源,促进企业管理可持续发展。

    下面我们就来看看CRM系统是如何帮助企业做好数据化管理的?

    1.收集数据

    CRM系统可以积累大量的客户数据,包括客户档案,客户订购积累,客户对资讯的偏好等等。系统能够准确全面的获取客户信息和潜在客户信息,对客户信息进行集中管理,详细记录客户的基本信息以及业务员跟进的全过程,业务员还可以根据实际变化情况进行实时的更新。

    2.整理数据

    整理数据,是指将收集完毕的数据进行归类,对有效的数据进行统计,剔除无效数据。CRM系统可以在数据录入时,就可以有效避免无效数据,重复数据等情况的出现,且数据按字段进行录入,可以根据地区、时间等进行筛选查询。

    3.分析数据

    CRM的数据分析系统包含了员工线索数据分析、员工客户分析、员工商机分析、销售漏斗分析、商机趋势分析、员工的工作日志/沟通日志/电话记录分析等,企业还可以根据自己的主要自定义需要分析的数据。筛选需要统计分析的关键字,系统自动从多个维度、多个方面对数据进行分析,管理人员可以从数据分析的结果得出企业的经营状况以及主要客户的特征,进而对企业下一步的规划作出调整。

    在这里插入图片描述

    借助CRM系统做数据化管理,可以帮助实时处理数据、预测分析、指导下一步行动,让企业了解客户需求、识别和利用商业机会、提高产品和服务质量,提高决策质量和速度,更快、更准地赢得客户“芳心”。

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  • 对于面对自身累积的庞大财务数据,业务数据和运营数据,流量数据及其他数据资产的公司,公司如何利用大数据并进行大数据分析?我们从以下几个方面来了解一下。 一.什么是大数据分析? 我们知道,数据分析是指通过...

    数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯,数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据,业务数据和运营数据,流量数据及其他数据资产的公司,公司如何利用大数据并进行大数据分析?我们从以下几个方面来了解一下。

    一.什么是大数据分析?

    我们知道,数据分析是指通过某种统计分析方法对一定规模的数据进行分析,提取有用的数据并研究这些数据得出结论。与数据分析相比,大数据分析的最基本方面是处理数据量的差异。此数据级别超出了我们使用常规软件来处理,分析和管理数据的数据收集范围。因此,我们需要一种新型的处理方法来完成大数据分析。然后,公司还应该清楚其自身积累的数据量的情况?使用常规工具进行处理还是需要使用一些大数据分析工具进行处理。

    二.企业进行大数据分析需要哪些人员?

    企业知道需要做的大数据分析任务后,还需要一定的大数据分析人才配置,以达到最终目的。公司需要部署什么样的大数据分析人才?通常有数据开发工程师,数据架构师,数据分析师,数据挖掘工程师和数据可视化工程师。

    三.公司需要使用哪些工具来进行大数据分析?

    我们之前提到过,用于大数据分析的数据量已经超过了常规工具的处理能力。然后,公司需要使用一些专业的工具和软件进行大数据分析,以进行大数据分析。让我们看一下可以使用哪些专业工具。

    1、数据存储和管理:

    MySQL数据库:部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据,优点是它是免费的,并且性能,稳定性和体系结构也都比较好。

    SQLServer:SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能,可为中小型企业提供数据管理,存储,数据报告和数据分析。

    DB2和Oracle数据库是大型数据库,适用于拥有大量数据资源的企业。

    2、数据清理类:

    EsDataClean是一种在线数据清理工具,不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码,通过图形化界面进行简单配置即可,使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

    3、数据分析挖掘:

    豌豆DM更适合初学者。它易于操作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程,从训练数据集选择,分析索引字段设置,挖掘算法,参数配置,模型训练,模型评估,比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置操作,可以轻松简便地完成。

    4.数据可视化类:

    亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然,它不仅是可视化工具,而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

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    统计和计算机的区别

    作为一个统计专业的人,实在无法之言片语说出统计和计算机的区别。但是学习统计的人计算机编程和计算机通信等原理较为薄弱,在工作中这些又不可缺少。因此学习计算机原理,了解计算机的运行机制对统计专业的人来说是非常有必要的且重要的。

    刚安装软件时感触最大,我在电脑安装Oracle数据库程序软件和计算机专业的朋友比较就发现了自己的缺点,对比的效果是:我是统计专业初次安装花费时间是2小时,但是计算机专业初次安装只需要0.5小时。这是我的亲身经历感触,而且还是在windows上配置一个Oracle数据库,虽然我和他都是第一次安装,但是我还是感到了巨大的压力和自卑感,因为效率低和慢,这就是统计的缺陷。统计不能只是认为你在统计中牛逼了,但是和其它行业人士比较,做某些相同的事情,统计行业的人远远没有其它行业的人更高效,如计算机行业的人。

    统计不只是统计,而是要考虑高效

    说到统计,最开始是用纸质进行记录和计算,然后涉及到各类的统计检验,如T检验等。提到T检验,就引出了样本的概念,统计中多数的检验,都需要对数据进行抽样,抽样在这里不进行多说了。假定存在这样的场景:

    有1000万的数据,需要对数据进行检验,那抽样比例就不能过少,我后面想进行回归分析,那么抽样的数据量就不能过多,而回归中样本少了就又产生过拟合和欠拟合的问题。岂不互相矛盾?

    所以,大量数据下的大样本,统计用Excel和某些统计工具是没法实现的,于是就出现了R语言等编程工具,后面又出现了Hadoop和R结合,又出现了流式计算,并行计算的概念。那这里计算机的内存和负载,是否了解呢?系统的兼容性和程序的执行不兼容,函数包的编译加载,又是否只是统计呢?

    那统计的高效率,这里不能仅仅用数据来进行说明。在以上的概念中,提到了excel和R语言,设想很多的数据无数次的用excel进行操作,那岂不是太浪费时间了,于是后面用到了程序化的R语言。脚本化,自动化节约了时间,于是高效开始盛行,统计需要编程。

    统计需要编程

    统计需要编程,但也可以不编程。我推崇编程。那统计在编程中有优势吗?

    我说有,统计多数是理论和公式,且选择统计的多数源自数学功底较好,而编程需要的数学功底和逻辑思维,尤为重要。那统计是否真的适合进行编程呢?

    Python和R,如统计和计算机

    统计行业发展,我这边姑且称之为数据分析师,工具使用R语言
    计算机行业发展,大众认知为IT程序员,工具使用Python.
    R语言和Python都是两款编程工具,于是,我想提到以下几个概念:

    程序员具备的编程素养,统计较为欠缺:如程序代码的规范性,程序员讲解合作,代码的规范注定了逻辑,审美,规则的统一,尤为重要,是程序员的脸面,而统计是否重视呢?对代码规范是否了解,我想多数不了解。那统计写代码注重以下这些吗?

    (1)想清楚,再动手写代码

    刚入行的新手,为了展示自己的能力,拿到需求迫不及待地就开始上手写代码,大忌!

    (2)不交流,就会头破血流

    不爱说话和沟通,需求都理解错误了,最后做出来才发现,只能加班返工!

    (3)一定要写注释

    时间久了,你会连自己的代码都看不懂!

    (4)文档没人看,但还是要写

    文档的作用大部分时候不是用来沟通的,是用来做记录的,大部分需求还是通过口头沟通,但是不写文档做记录,后续就容易扯皮!

    (5)业务高于技术

    如果技术不为公司商业做服务,那将毫无价值,公司赚钱才是硬道理!

    (6)别指望需求会稳定

    产品需求是根据商业需求不断调整的,改需求是再正常不过的事,别抱怨!

    (7)慎用新技术

    新技术是好东西,但没有百分百把握,自作主张用了,多半是作死!

    (8)不要心存侥幸

    你隐约感觉会出bug的地方,就一定会出bug!

    (9)自己先测几遍

    不要写完就扔给测试人员去测,经自己手的东西,要保证质量!

    (10)尽可能自己解决问题

    遇到不懂的问题,要先尽力解决,别动不动就截个图扔给别人求帮忙,上司和同事不是来给你擦屁股的,但是真的搞砸了就要尽快求助!

    统计不能吹牛,得行动

    统计更多的是在理论上进行,使用较多的还是傻瓜式软件,一旦遇到模型设计等系列概念时,统计的动手能力就弱了,如何实现程序,如何和数据库ODBC连接,如何调用API,如何运用集群运行书数据,如何查找程序的 错误,统计做的少,说的多。行动了实践了才是技术的实现,统计只是一个理论,而最终实现却要借助各种工具,工具都能较好运用了吗?还是更多空泛的谈谈,过一过嘴瘾?

    告诫自己以下几点:
    1.多做少说
    2.多沟通需求,避免南辕北辙
    3.多去看序逻辑和数学公式推导
    4.了解计算机通信进程原理
    5.数据分析多去外面走走看看,多交流,方法不是一蹴而就,慢慢积累。
    6.了解数据产生的工具和产品
    区块链,人工智能,云计算,大数据
    算法,流式计算,并行化计算,Docker,Hadoop,Spark,关系和非关系型数据库,Python,ETL,常用模型和数据处理,可视化,产品设计,分析报告,PPT,最重要的是如何高效率沟通和聊天。

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空空如也

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如何做好数据统计工作