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智能数据处理:如何创建简单易用的深度分析模板?

王香文
原创 740       2018-11-01  


前言


用户行为分析,是指在获得产品访问量基本数据的情况下,对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问产品的规律,是高速增长的互联网行业对数据驱动运营的精细化需求。

通过对海量数据的智能化处理,即可创建出业务人员可以简单上手的深度分析模板。



结构化处理


互联网行业与传统行业最大的一点不同就是互联网行业除了有业务数据外,还有相关的日志数据,该日志体系里记录了用户在产品每一步的浏览及访问行为,这些浏览及访问行为数据整合起来形成了海量的日志数据。由于日志数据存储的都是非结构化数据,为了方便日志数据被分析师应用,需要先对日志数据进行解析,将非结构化数据转化为结构化数据


每当一个新业务上线时,业务方会和数据埋点的同事一起沟通,将所有业务流程上的数据都一一记录下来,或者采用无埋点的方式,将所有的用户行为做记录,再根据相应的url、埋点参数等字段从解析过的日志中获取用户的相关数据。



埋点日志几乎记录了用户的所有行为,总结一下,共包括7种类型数据,分别是:用户基本属性,客户端属性、业务操作行为、其他操作行为、业务属性、其他操作行为属性、其他类等,总个数一般>150个。具体见下表。

 

*以上仅供参考


以上说的是行为分析埋点采集到的维度字段,那么度量字段又是怎么样呢,笔者总结后发现量度字段可分为三类数据,分别是:粘性指标、参与度指标、转化类指标,总个数一般>15个,具体如下:

*以上仅供参考



多维分析


显然,行为分析采集到的数据相当庞大,涵盖了除业务数据外的所有访问数据。从多维度交叉的角度可以看做是数据立方体,它是基于不同维度的交叉,时间维、地域维和产品维交叉在一起分析每个小立方的数据表现,可以通过切片(Slice)和切块(Dice)操作查看例如上海市在3月份的电子产品的销售情况,这会帮助我们发现很多在单个维度中无法发现的问题。


所以,多维交叉分析是基于不同维度横向地组合交叉,而不是细分在同一维度的纵向展开。


 


行为分析的直接服务对象是业务方,业务方最大的需求就是可以根据需求灵活搭配维度和度量,从而出各种可视化报表,至此,多维分析就显示出举足轻重的作用。


首先可以根据需要自行添加度量字段,目前恒生行为分析平台预设度量字段11个,提供了分析值极大的灵活性,如下图可以对度量或维度字段自行创建表达式:


 


创建完成后,用户可以通过拖拉的方式进行条件的筛选,维度、度量的选择,最终生成图表和表格数据。使不懂技术的业务人员也能很方便的根据实际需要,进行深度的分析。

 


如何使用


业务分析类,比如:不同年化收益率不同名称的产品用户访问次数分析,如下图左;不同转账失败原因的用户停留时长分析,如下图右。当然前面所述的所有业务属性类、业务操作类字段都可根据需要自行分析,只需进行拖拉字段到对应的区域即可完成,非常灵活。



用户属性、用户行为类同理。当然一般的业务场景是不同类型维度交叉搭配,比如不同渠道用户交易笔数分布、关键性交易页面用户停留时长对比不同理财产品交易量趋势不同支付类型不同失败原因分布等等,根据需求即可。

到这里,可能只是一个可视化图形呈现,如我们已经知道了浙江省用户有38个,到底这些用户群体画像如何呢,用户是否可以再次细查呢,笔者觉得这个场景在运营中比较常见。可以通过分析后的数据,还可以进一步点击图表中的内容,跳转到用户分群的功能中,将自己拖拉选择的条件以及点击的图表的条件在用户分群中进行保存查询,用户可以将对应的符合条件的用户作为一个有价值的群体,进行后续的观察和跟踪。


流程图如下:


用户画像可以从客户端画像、用户属性画像、业务画像、行为画像等全方位展示。用户细查展示了单个用户的所有基本属性及访问所有路径,可以根据访问事件自行选择路径。

 

多维分析创建的图形可以保存在模板管理中,也可反向操作。数据模板为仪表盘的来源图形库,可添加图形标题及图形描述。模板支持增删改查等操作。模板预览可以列表和缩略图两种,方便查阅。也可预览或修改原图。对于管理员创建的模板一般用户只可预览不可修改或删除。



可根据分发的使用对象或使用目的分别创建不同的仪表盘。根据使用对象分为产品、运营、市场等。根据产品类别分为股票类、资讯类、理财类等。图表标题可根据图表描述自动生产,可添加数据模板数量不做限制。系统管理员我的仪表盘即为通用仪表盘。一般用户可自行创建我的仪表盘,创建好后可分享给他人使用,图表标题可根据图表描述自动生产,可添加数据模板数量不做限制。

 

 

 

至此,多维分析在行为中的应用给大家介绍完了,实际应用场景如何深度结合?且听下回分解。

 

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