给力小青年|封面数据 | 智能化数据埋点及其数据分析呈现( 二 )
2、什么是好的数据指标怎么判别？
简单易懂：一个好的数据指标必须是简单易懂的 。 比如用户增长率 ， 就是一个简单易懂的好指标 。 如果不能让人轻易地记住或理解某指标 ， 那么公司就很难利用它来改变行为 。
可比较性：能从不同维度进行指标的比较 ， 可以更好地观察业务的发展趋势 ， 改善业务中需要改善的环节 。
好的数据指标是一个比率：数据归一化和标准化 ， 0-1之间 ， 结合漏斗分析 ， 得到目标步骤的转化率 ， 比率的可操作性强 ， 是行动的向导 。 比率是天生的比较性指标 。 比率还适用于比较各种因素的相关性 。
比如：
新增用户数 VS 每月新增用户率
使用用户数 VS 使用率
留存用户数 VS 留存率
视频播放次数 VS 播放率 ， 播放完成率
好的数据指标会改变人的行为 ， 这是最重要的标准 。 如果罗列的指标其观赏性远大于指示性 ， 所以对于实际的行动影响甚微 ， 一切指标的诞生 ， 都是为了改变决策者的行为 ， 而不是仅仅拿来观赏的 ， 测试的时候 ， 用比率可以决定产品的迭代 ， 比如 ， 一个网页的到达深度设计 ， 按钮的设计 ， 不同的设计带来的点击率和页面到达率？数据分析中 ， 通常会通过测试的方法来证明某种改变是否合理 ， 测试就需要指标来对比不同方案的效果 。
3、每个模型有什么好处？每个分析模型对应的指标 。
事件分析模型：所有基于事件的原子指标都可以通过事件分析来构建 ， 比如常见的活跃用户数、启动次数、注册用户数、新闻观看次数 ， 点赞次数等指标 。
SESSION分析模型：当我们对我们的会话有明确的开始和结束事件的定义时 ， 可以使用开始和结束来让我们切割出来的会话更加符合预期 。 比如在视频行业中有明确的开始播放和结束播放 ， 在移动端有明确的APP 启动和APP 退出 。 一次转化路径中 ， 会认为“首页”算做一个开始的点 ， “支付”的发生是一个结束的标志 。
漏斗分析：漏斗模型主要用于分析一个多步骤过程中每一步的转化与流失情况 。 对产品功能的评估和提升有重要作用 。
除此之外 ， 还有用户路径分析模型 ， 热力分析 ， 归因分析、间隔分析等数据分析模型 。
本文主要从埋点方式、数据流转 ， 到最终的数据呈选模型分析 ， 为大家分享了SDK埋点分析系统的基础框架 。 数据是一切分析的基础 ， 而采集埋点又是获取数据的基础 ， 通过对数据埋点、流转到最终数据呈现 ， 封面新闻正是通过这样精细化运营的方式 ， 用数据技术驱动业务流程优化 ， 使我们能够快速准确的迭代产品 ， 为用户创造更优质的产品和服务 。
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