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聚集全球最优秀的创业者，项目融资率接近97%，领跑行业作者：吴继业
我2002年入行，那个时候还没有“产品经理”这个词，我的主要工作是为业务部门跑数据并且制作报表， 就是传说中“跑数据”、“做报表”的那个苦逼数据仓库工程师。
2007年之前我一直在为制造型企业建数据仓库，直到去了美国的之后，才开始进入到互联网，服务过两家公司，Linkedin 4年和 eBay 3年多。天天和产品经理、数据分析师在一起，帮助他们准备需要的数据、分析产品和用户，最后把分析的结果做到产品里面去。走上了数据采集 – 处理 – 清洗 – 展现 – 分析 – 数据产品的道路。
一个互联网公司要做好 Growth，就要做好产品体验。想要做好产品体验，产品经理第一需要的就是数据分析支持，有了数据才能开始Growth Hacker…此处省去10000字关于 Growth Hacker。
1.产品经理关注的是用户体验
对于产品经理而言，他们关心的是什么呢?产品经理对网站或者是 APP 的 UI 、UX 是最熟悉的，因为他们参与了其中的设计：用户应该怎么交互，有哪些交互上面不方便的地方，每一级菜单 用户交互的流程，交互上的死角和边界;然后是设计，UI 是不是够简洁，美观，吸引人?哪些链接需要加强用户关注度，哪些链接需要减低用户的关注度。总而言之，都是为了用户体验，好的用户体验才能带来用户活跃，提高增长。
比如网页端( APP 端同理)：
2.分析师的报表为产品经理提供数据支持
一个合格的数据分析师要能够制作可视化的报表，能够用不同的图形表达分析的结果。比如下面的可视化报表：
分析师构建报表的数据从哪里来呢?在数据库。
数据库里面有成百上千种表，一个合格的数据分析师首要的是知道数据在哪里?存在哪些表里面：
“哪里有页面浏览的表，哪里有搜索的表，哪里有广告的展现，点击的表，哪里有手机用户事件的表，哪里有用户属性的表，这些表每个字段对应了哪些维度和指标，哪里有宏观的已经计算好的指标，哪里有微观的详细的用户事件，还有很多过滤条件等等。”
对于一个刚入职的分析师，即使是有专人带的情况下，也是需要一定的时间才能成长的，不然很可能提供了错误的数据， 导致了错误的决策。
如下图是数据分析师们熟悉的数据库结构，可以帮助他们迅速的找到表的定义和字段的定义：
数据工程师设计并构建了上面的数据库模型，同时他们也要负责源源不断的把数据插入到这些数据库的表中，这些数据可以存在数据库里面，也可以存在 Hadoop 的数据集群中。
3.依赖专职数据工程师的繁琐流程
可是数据库里面存了所有我们能够支持数据分析师的数据吗? 当分析师在数据库里面找不到数据的时候， 就需要数据工程师需要从各种地方重新调取(此处省略关于实时数据流，Hadoop 集群，ETL，数据聚合等等关于技术的10000字)。
总之如果要得到没有事先收集的用户行为事件数据，就要在前端的代码里面埋事件代码，也就是在用户事件产生的源头埋点，才能在服务端得到相应的日志数据。
在技术上 Linkedin 为互联网日志做出了贡献，开源了 Kafka。什么是 kafka?就是可以非常实时的接受客户端发过来的实时事件数据并生成日志数据，然后发送到后端服务器上。比如腾讯，今日头条，新浪等等互联网公司都用 Kafka 收集日志的。
日志是这个样子的：
以上的这些都是数据，不同的人看到的角度是不同的。如下图：
从工程的角度出发，数据处理的顺序是这样的：
第一步：先埋点
第二步：收集日志
第三步：建立数据库
第四步：分析数据
第五步：得出产品经理要的分析结果
4.产品经理借助数据分析工具可独立完成
看起来这个链条很长，但是GrowingIO可以把它缩短，如何缩短?在一开始就从产品经理的角度来看这个问题。
从产品经理的角度出发，数据处理的顺序是这样的：
第一步：产品经理直接圈选，看数据结果。
在保存了用户事件之后，还可以自由的创造看板。如下图
产品经理和数据分析师可以在很短的时间能创建出看板，从事件的定义到产生分析结果，只要短短几秒钟，而且还追溯了过去7天的历史数据。
不仅仅如此，GrowingIO 还提供用户分群、用户细查、事件留存和数据下载等高级功能。
我们现在通过云端软件服务形式，制作了一个简单容易上手的系统，可以让初创公司快速地，低成本地获得只有大公司才玩得起的实时大数据分析系统。
via：GrowingIO
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发表于 17:27|
作者翟方庆
摘要：移动应用和游戏的运营离不开大量用户数据的支持。除了国内的友盟、Talking Data、App Annie、百度等分析平台以外，还有哪些靠谱的移动应用分析工具呢？我们从中整理了10款，希望对开发者有所帮助。
移动应用和游戏的运营离不开大量用户数据的支持。目前国内市场的移动应用分析领域的公司则有友盟、Talking Data、App Annie、百度等，都是开发者比较熟悉的平台。除此之外，还有哪些靠谱的移动应用分析工具呢？我们从中整理了10款，希望对开发者有所帮助。
Apsalar ApScience是一个移动分析平台，它集成了定位和优化工具，旨在帮助移动开发者提高用户参与度和收入。ApScience支持开发者在应用中设定并跟踪特定事件。
Apsalar还可帮助开发者了解用户行为和特征，分析用户生命周期。例如，帮开发者识别出忠诚的付费用户，适时地向他们推送打折信息，促进购买行为。
除了分析功能以外，该平台还可检测应用推广、运营效果。它还在今年6月份，推出移动广告DSP平台服务。
这款分析工具，可以协助开发者监测移动应用、Web App、移动网站的实时数据。要玩转Google Analytics，最重要的是利用好它的自定义变量以及事件追踪。以自定义变量为例，把应用的版本号作为自定义变量传回，可以有效地帮助你分析出不同版本在转化漏斗上的改进程度。
另外，如果将应用中的每个按钮的点击操作作为事件回传，也可以帮助开发者分析不同按钮、功能的使用情况，有助于产品改进。
Flurry Analytics是个免费的移动应用数据分析平台，可应用于iOS、 Android、Windows Phone、HTML5、Hybrid应用、移动Web、
BlackBerry和JavaME。经过数年的技术积累和产品迭代，Flurry 的统计SDK非常稳定，并且提供了功能强大的统计后台，和配套的应用推广工具。
在国内也有不少移动开发者使用Localytics的分析服务。它有三个主要特点：1. 实时分析功能，可让开发者通过设备型号、位置，或其他自定义变量分析应用的使用情况，提供实时分析功能。2.
与营销自动化结合，可以实时测量分析应用的付费情况，以及用户在应用中的交互和应用内信息交互情况。3. 提供轻量级的SDK，支持iOS、Android、Blackberry、Windows和HTML5。
Segment.io允许开发者将数据一键分送给多家数据分析服务提供商，目前集成了Countly、Mixpanel、Localytics、Flurry、Google
Analytics等数据分析平台。开发者只需部署一次，即可随意开关各个平台的数据通道。
Mixpanel是一个Web服务，让开发者跟踪用户的使用习惯，并提供实时分析。Mixpanel提供的“人物”功能，可以让你根据用户在应用程序内采取的行为对其发出推送通知。Mixpanel
API是一个RESTful API，以JSON格式返回响应。
Capptain API可以让开发者实时跟踪用户数据，并与用户进行交流。支持跟踪安装数据、安装设备，以及监测应用性能，并有针对性地推送活动信息。
Appsee提供用户体验分析平台，帮助开发者了解他们的用户如何与iOS应用进行交互。Appsee的市场总监
表示，它提供会话反馈（Session Playback），会记录用户在使用应用过程中所有执行操作，并能反应出用户遇到的问题。Appsee会通过可视化图表显示出用户每次的点击行为。
Countly是一个开源的实时移动应用分析平台。它支持事件跟踪，几乎每个用户操作行为都可被跟踪，包括应用付费、广告点击等。它基于PHP/MySQL开发，同时还支持越狱渠道统计功能。Countly不仅支持iOS、Android、Blackberry，还支持Appcelerator
Titanium和Uniy3D SDK。
Cobub Razor也是一款开源的移动分析工具。提供应用用户行为分析、设备性能报告、应用事件和会话分析、应用错误分析报告。开发者可以部署自己的私有数据库，而且对分析工具有特殊要求的开发者可以自行定制。
（文/翟方庆 责编/张宁）
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经过铁路菜市的火车速度很慢，很远就要鸣笛示意。
声明：本文由入驻搜狐公众平台的作者撰写，除搜狐官方账号外，观点仅代表作者本人，不代表搜狐立场。
从前，有一个产品经理，他说：
「我爱埋点，埋点使我快乐！」
「我不画用户画像，不做调研，不做数据分析，
但我知道我是个好产品经理」
直到有一天，他遇到了这些数据分析工具……
（好了 我编不下去了 T T）
一款好的工具确实可以帮我们事半功倍
那么，有哪些常用的分析工具呢？
其实我是来送奖品 ?? 的
文末有惊喜 :
数据文化衫、互联网增长手册、笔记本等你拿
必杀技：一下子就能看出用户在网站上的访问趋势
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必杀技：实时看到访问用户访问页面及情况
PS：这页面我能看一天
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必杀技：自定义排列图标，效率UP！
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必杀技：找到转化率低的环节，及时优化产品
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必杀技：帮你留住用户流失的步伐
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如果你还有其他的想法，
评论告诉我们吧！
　　?? 说出你常用的数据分析工具的功能 ??
并在评论里说明原因（8月23日截止）
点赞数前 3名 可以获得数据分析大礼包
[ 数据文化衫+互联网增长手册+笔记本 ]
点赞数4-5 名 可以获得数据分析小礼包
[ 互联网增长手册+笔记本 ]
????评论见????
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