认识达内从这里开始

对于许多运营专员来说，数据是支持各种活动和推广的基础，因为没有数据就不能得出活动的好坏与结果，但是访客的信息非常多，如何才能从众多信息中获取我们需要的数据就是一个非常复杂的操作了。

今天，我们就主要来了解一下，数据的来源问题。

数据来源

用户在前台进行各种行为留下痕迹，由于用户行为留下的数据较大，用户有行为就记录，对服务器压力较大，所以会把前台的行为数据单独存储到日志服务器中。

那么按照数据的存储位置，大致会分成行为数据和后台数据两个类型。

第三方数据分析工具获取的都是前台的行为数据，也就是第三方(比如友盟)代替了原本的“日志服务器”的角色。

我们在设计数据产品时，应该了解数据来源，并且将不同的数据来源进行对接。

数据

由于产品形态的差异，获取数据的类型也有一些差别。

网页产品的组织结构是页面，用户行为从刷新某一个页面开始到刷新下一个页面结束，PC产品可以获取到的基础数据主要有：

访问终端IP地址

用户访问网站时使用设备的IP地址。不同设备有对应的IP地址，主要用于分辨地域，但是统计结果有较大误差。

访问时间戳

用户访问页面的时间点，用于判断用户行为的时间顺序。如用户访问页面A时记录时间点，访问页面B时记录时间点，可以认为用户在第二个时间点离开了页面A。

访问地址路径

可以理解为用户访问页面URL，用于分辨用户访问网页的目的地，也就是访问了A页面还是B页面。

访问来源

来访的来源信息，比如来自搜索引擎的搜索结果页、直接访问、外链网站等。

来访者的其他信息

操作系统、浏览器、爬虫等信息。这类数据是由来访者表明身份获得的信息，因此取决于来访者的自觉性，有误差。有些浏览器不提供给非合作者信息，非正规爬虫也不会表明信息。

APP产品获取的基础数据主要有：

终端信息

获取终端(手机、平板等)信息用于识别用户

操作系统

OS/Android/Win等

客户端信息

APP上传的自身信息。

客户端时间

用于判断用户启动或操作应用的时间点

操作事件

APP按照自定义事件所需，上传用户的操作行为和伴随这个行为的客户端信息。这是APP区别与PC的一类重要数据，其对用户行为的跟踪比网页通过刷新获取的数据更加精准。

用户识别

如果我们想要分析的某个结果需要涉及不同的数据来源(比如我们的用户在某个时间段使用APP的场景更多还是PC场景更多?)，那么数据与数据之间的关联工作是最重要的。我们通过用户识别的方式关联不同来源和结构的数据(识别产品a的用户a和产品b的用户b是同一个用户U)，以下是三类用户的识别方式：

网站用户识别

如果我们有两个网站产品，我们如何知道有哪些来访者同时访问了AB两个网站呢?

Cookie是网站以一小段文本的形式存放在用户本地终端的信息，以便网站之后的读取。Cookie是目前网站识别访客的主要手段。由于用户禁止或对Cookie进行清理等问题，这个数据结果的误差也会比较大。

APP用户识别

APP的识别方式类似网站，把信息写入终端。由于手机发生信息丢失的情况(比如刷机)比较少，所以APP的用户识别相对比较准确。我们可以知道每次启动这个应用的访客是不是我们认识的那一个。

产品用户识别

如果同时有网站端和移动端产品，我们又想知道哪些用户同时使用了网站和APP，由于以上识别方式是基于设备，数据中就无法判断用户了。所以跨产品形态的用户识别通常使用注册用户ID，前提是推动用户的注册和登录行为。

指标

以下是我们在产品数据分析中常用的指标。

网站常用的指标

IP地址

PV浏览量：页面浏览量。每刷新一次页面，被记录为一次PV。

Visit访问次数：今日早上访客A进入网站后离开，下午访客A又一次进入网站，并记录为2次Visit(开发者使用会话数session定义一次访问行为，与visit的意义相同)。

visitor访问者/UV访客数：本周访客A进入网站10次，记录为1个UV，10个visit

访问时长：即访客的停留时间，访客先进入页面A然后进度页面B，页面B的访问时间减去页面A的访问时间即访客停留页面A的时长，另外我们定义访客停留时间超过某个时长(通常是半小时)即离开网站，一次visit结束。

访问深度：访客在一次访问行为中，访问了几个页面。

跳出率/退出率：访客访问landing page(一次访问行为的第一个页面，任何一个页面都可能成为这个网站对于用户的登录页)时离开网站即“跳出”。退出页是指用户这次访问行为的最后一个页面(因每次访问都必然退出，所以退出率只能用于判断某个页面，网站的退出率理论上是百分之一百)。

留存率：留存率通常指整个产品的留存，周日(起始日)进入网站的新用户为100人，周一这100人里有50人继续访问了，到下周日，这100人中访问网站的还有2人。可得出，周日网站的次日留存50%，7日留存2%。

留存是产品运营健康程度的重要指标，不同的留存率走势关系不同的功能和运营周期。比如某产品用户完成核心任务的周期是6日左右，那么我们关注7日留存指标，常见的周期是次日、3日、7日、15日等。

转化率：转化率是指在开始任务的过程中，通过某个步骤的人数比例：如果一个任务有abc三个步骤，a步骤100人，这100人中50人开始了b步骤，则b步骤的转化率是50%。

转化率经常使用漏斗图进行解读分析，是一个评测产品交互设计的关键指标。我们用它来监测流程中的哪个步骤出现问题，进而寻求解决方案。

APP与网站的差别是APP并非以页面为单位获取数据，并且与网站可以从任意一个页面进入不同，APP启动后停留的位置是基本固定的(首页，或者开发者指定的页面)。因此，与页面相关的指标不在APP的常用指标中，比如PV(页面浏览量)，访问深度(浏览的页面数)，跳出与退出(进入页与退出页的指标)等。移动端最有价值的数据集中在对行为事件的统计上。

UV用户数：与网站相似，APP中定义为启动应用的人数。

启动次数

使用时长

留存率

自定义事件数

自定义事件可以对行为、控件、位置等信息进行定义，比如“用户在xx位置，切换xx控件的状态的事件”或者“用户在xx位置，点击xx按钮的事件”等。基本原理是APP在用户进行某个行为时上传(分析所需的)信息。

自定义事件帮助我们获得大量的用户行为数据，对各类分析场景都有巨大帮助，比如“我想知道使用功能A的用户有多大概率使用功能B”，对于转化率的监测也更加精确。

转化率

网站中的转化通常是监测从“页面A–页面B”的用户数，APP中由于自定义事件的存在，可以监测“位置A的按钮A—位置B的图片B”的用户数。

除了以上常用的基础指标，还有一些在分析的过程中被一步一步推理和分解出来。

常用的可视化图表

饼图

表达整体的一部分，表达同一个指标的不同部分，饼图适用于规模类数据，直观可理解，但是信息的扩展不足，一张图表通常只能表达一种指标。

柱形图/条形图

这类图表重于不同系列之间数据的对比。

折线图

折线图更重于时间线上的前后关系，与柱形图不同，相近的数据对比性不强，更加重视整体趋势。由于其可扩展性更强，是最常使用的图表。

异型图表，以及复合型图表。

达内时代科技集团致力于培养面向电信和金融领域的Java、C++、C#/.Net、3G/Android、3G/IOS、PHP、嵌入式、软件测试、UID、网络营销、网络工程、会计、UED、web、Unity3D、大数据、童程童美等17大方向中高端软件人才课程与少儿教育课程。选择运城计算机培训，不再孤军奋战，轻轻松松做IT高薪白领。运城达内培训带领有明确目标的学子迈向成功之路!想找工作的求职者可以加QQ：3373924515（太原达内就业服务部）咨询了解。