湖北用户行为分析采集哪些数据

编辑整理：整理来源：油管，浏览量：48，时间：2022-07-28 10:27:01

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1、用户行为分析采集哪些数据

随着各种商业软件以及APP的丰富，单纯依靠运营数据，已经很难实现价值增值。描述用户，精确获悉用户用户画像，从而让数据分析结果驱动价值增长已经大势所趋。

那么，用户数据分析包括什么呢？在我看来，包括三个部分：基本数据分析，行为数据分析以及态度数据分析。

1.基本数据分析

这块内容是主要对用户的基本信息进行描述，譬如性别、年龄、地域、学历、工作、婚姻状况等。做这块分析目的很明确，就是为了获得用户基本的群体特征。

2.行为数据分析

这块数据是目前在互联网上最容易获取，也是价值变现最容易的一种数据。

行为数据包括很多，但根本上都来自于用户在某些网站或者某类APP等产品上进行的操作，包括访问时长，购买商品类型等具体的行为。

3.态度数据分析

态度数据相对行为数据获取难度会更高，这块数据主要展示的是用户的价值观，喜好，兴趣等态度观点。这块数据价值很高，因为如果获悉这样的数据，就能预测用户的行为。譬如，某人喜欢军事网，则会偏向于逛军事类网络，如果你想在网络上接触到这个用户，则需要去相关垂直类的网站投广告。

　　这就是数据分析前期数据搜集的作用。
　　互联网的数据越来越多，包括行为数据交易数据等。分析这些数据有以下几个大的作用
　　1.分析用户的行为数据，设计和完善互联网产品
2.分析用户的消费数据，拉广告主，并且设计出更好的付费产品；
3.分析用户的潜在行为数据，建立模型挖掘，找到市场未来的发展方向
等等
　　数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能帮助我们精确地分析：竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户喜恶程度，可以分析我们为何没成功？ 为何为我们带来收入？等等
　　不过数据分析，关键是要分析人员对业务非常自家熟悉，并且能建立一个有效的分析模型，并且不停用采集的数据去验证模型的算法，最后给出指导性建议和报告，帮助产品设计和运营人员改善产品，增强用户体验，针对性地营销，更多地为公司make money！数据分析是一个非常消耗公司人力和物理资源的事情，所以必须控制投入产出，若是投入产出比率对，必须重新评估分析负责人能力？ 或对数据分析报告的执行力？
　数据分析总是要从无数个偶然性数据，分析出可能的内在必然性关联事件！
数据相对论，数据对需要的人有用，对不需要的人无用。
分析要主动，被动的接受一些分析结果是无意义的。数据分析的结果是给出结论。

2、用户行为分析采集哪些数据是正确的

目前大部分采用代码埋点方案，在需要数据采集的地方抓取数据，然后上传。
首先要清楚埋点的实际需求是什么？对于一个产品来讲埋点无非就是想了解用户的使用习惯和产品的使用情况，从而从客户和产品的角度去了解客户群体，及其对产品的一些使用想法。
可以选用第三方的数据统计系统，但有时候我们也会遇到数据是有了，但是当要把原始数据做导出分析时又遇到问题。自己产品的数据却不能被我们自己拥有。

所以更建议你选择自行搭建私有化部署的，比如开源私有化部署的用户行为分析系统Cobub Razor，www.***.com ， Github地址：https://***.com/cobub/razor
希望可以帮到你～

3、用户行为数据收集

移动端要分网站和app
网站的行为分析，跟pc端类似，但是在设备、浏览器、地域方面的数据需要关注更多。
app，下载源、使用率、使用频次、时间、功能、卸载等。更细一些，可以分析app的人群特征、使用习惯，这都需要和具体软件功能结合统计。


手机系统（IOS、安卓等等），启动APP频次，启动事件，用户性别，停留事件等等

再看看别人怎么说的。

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