从日志统计到大数据分析-神策数据
神策数据公司解读报告2020年09月01日
公司解读报告
公司名称：神策数据
生成时间：2020.09.01
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据和信息服务等。
网络数据的背后——网络日志的分析指标
网络数据的背后——网络日志的分析指标常用的定量分析是问卷调查，这可以收集到用户对产品的主观反馈，它的结果受问卷题目的影响，不能完全客观地反映用户如何使用产品，他们在实际环境中遇到了哪些问题。
而针对网站的定量分析，网络服务器的日志文件能真实反映用户的当前体验，解释行为的深层特点，能够更有效地改进产品。
网络日志可以帮我们回答很多问题，比如用户在什么时间段浏览网站；对网站的什么板块比较感兴趣；是怎样了解到网站；多少用户会转成重复用户；在网站上找到兴趣点的路径是什么；应该怎样优化使用过程，提高用户体验，等等。
要系统地分析日志，得到有价值的用户反馈，主要考虑聚合度量、基于会话的统计、基于用户的统计和点击流分析四方面。
1. 聚合度量可以理解为将大量网站数据进行合并分析。
下面结合某旅游论坛的日志数据说明常用的聚合度量指标。
特别说明一下，本论坛纯属虚构，数据也是为了说明概念虚构的。
（1）网站的浏览量。
同时间段的浏览量比较，可以得出用户关注度的变化趋势。
图1显示了某旅游论坛2008年6月至2010年12月浏览量变化情况，其中09年6月左右浏览量骤然上升，09年12月逐渐趋于平缓，曲线的变化可能与论坛的营销手段、设计等有关，因此能见证采取措施带来的效果。
图1 某旅游论坛的浏览量（2）一天内各时间段浏览量的分布。
从图2可以判断用户主要在休息时间浏览该论坛，因此论坛应当突出休闲轻松的内容。
图2 某旅游论坛一天内各时间段的浏览量（3）网站各板块的浏览分布。
可以分析具体板块、单个页面、同类页面组的浏览分布情况，判断用户的兴趣点。
图3说明论坛用户主要对东南亚、日本比较感兴趣。
图3 该论坛国外旅游版的浏览比例（4）操作系统和浏览器比例。
方便网站更好的适应操作系统和浏览器。
图4显示用户使用的操作系统以windows为主；图5表明浏览器中IE占多半比例，Firefox和Chrome的用户量也比较大。
因此设计或改版时，需要重点满足windows模式，显示效果主要保证IE、Firefox和Chrome的兼容性。
GIO和神策的对比
GrowingIO和神策的对比分析企业基因•GrowingIO创始团队来自于硅谷，CEO张溪梦是Linkedin第一个商业分析师及Linkedin商业数据分析团队创办人，“全球十大数据科学家”，所以GIO重在数据分析，尤其在业务增长框架的搭建、数据分析体系的建立、分析方法论的价值输出等方面处于业内领先。
GrowingIO利用轻量化的部署方式，结合自身在业内领先的数据分析方法论，为客户提供实现业务增长的一整套解决方案。
•神策创始团队基本都是原百度的日志团队成员，CEO桑文锋是原百度日志团队的技术经理，所以神策的产品注重工程，更多售卖的是单纯的产品方案，在数据分析和价值输出层面较弱。
GrowingIO的数据运营方法论5-推荐4-变现3-留存2-激活1-拉新营销活动用户转化订单促进评论推荐•快速衡量各渠道拉新效果•精准跟踪广告投放的转化•用更有效的指标衡量渠道•“转化漏斗”衡量用户激活关键路径•漏斗维度细分快速定位流失节点•“用户细查”复现用户流失行为•“智能路径”从结果反推用户的转化路径•“转化漏斗”发现用户转化的流失节点•“用户分群”提供高/低价值用户运营策略洞察•“热图”发现产品Ux黑洞，完善用户体验•“自定义报表”灵活满足产品、运营分析需求，提高用户价值增长模型业务活动关键功能•“留存魔法师”寻找产品魔方数据•“自定义留存”分析影响用户留存的关键行为增长黑客（AARRR）理论体系留存分析Acquisition Activation Retetion Revenue Refer技术区别•GrowingIOGrowingIO利用无埋点+埋点的方式进行数据采集，无埋点目前可以全平台支持包括ios、安卓、web、H5、小程序。
通过几行代码就可以全量、实时采集用户行为数据，全面解放技术工程师，减少内部沟通成本。
部署实施只需要1小时左右。
•神策神策主要利用工程埋点进行数据采集，产品主打私有化部署。
需要配置专门的埋点工程师，私有化部署还需要运维人员的维护，部署实施周期短则10几天，长则2-3个月。
电商行业用户行为分析与精准营销方案
电商行业用户行为分析与精准营销方案第1章用户行为分析概述 (4)1.1 用户行为数据的重要性 (4)1.1.1 市场细分与目标客户定位 (4)1.1.2 产品与服务优化 (4)1.1.3 提高营销效果 (4)1.1.4 风险控制与预测 (4)1.2 用户行为分析的方法与工具 (4)1.2.1 数据收集 (4)1.2.2 数据分析方法 (4)1.2.3 分析工具 (4)1.3 用户行为分析的挑战与趋势 (5)1.3.1 数据质量与完整性 (5)1.3.2 数据隐私与合规性 (5)1.3.3 实时分析与动态优化 (5)1.3.4 个性化推荐与定制化服务 (5)1.3.5 跨渠道与全渠道分析 (5)第2章电商用户行为数据采集 (5)2.1 数据采集技术概述 (5)2.2 用户行为数据源及采集方法 (5)2.2.1 数据源 (5)2.2.2 采集方法 (6)2.3 数据预处理与清洗 (6)第3章用户画像构建 (6)3.1 用户画像的概念与作用 (6)3.2 用户画像构建方法 (7)3.3 用户画像动态更新与优化 (7)第4章用户行为特征分析 (8)4.1 用户行为类型及特征 (8)4.1.1 搜索行为 (8)4.1.2 浏览行为 (8)4.1.3 购买行为 (8)4.1.4 分享与评价行为 (8)4.2 用户行为时序分析 (8)4.2.1 节假日效应 (8)4.2.2 促销活动影响 (8)4.2.3 周期性变化 (8)4.3 用户行为关联分析 (8)4.3.1 商品关联 (9)4.3.2 用户群体关联 (9)4.3.3 行为路径关联 (9)4.3.4 消费心理关联 (9)第5章用户分群与标签化管理 (9)5.1 用户分群方法 (9)5.1.1 人口统计学分群 (9)5.1.2 地域分群 (9)5.1.3 消费行为分群 (9)5.1.4 购物渠道分群 (9)5.1.5 生命周期分群 (9)5.2 用户标签化管理 (10)5.2.1 标签体系构建 (10)5.2.2 标签动态更新 (10)5.2.3 标签应用策略 (10)5.3 用户分群与标签化应用案例 (10)5.3.1 案例一：针对新用户的运营策略 (10)5.3.2 案例二：针对活跃用户的个性化推荐 (10)5.3.3 案例三：针对沉睡用户的唤醒策略 (10)5.3.4 案例四：针对流失用户的挽回策略 (10)第6章用户价值评估与预测 (11)6.1 用户价值评估体系 (11)6.1.1 用户基本属性分析 (11)6.1.2 用户消费行为分析 (11)6.1.3 用户活跃度分析 (11)6.1.4 用户忠诚度分析 (11)6.2 用户生命周期管理 (11)6.2.1 用户引入期 (11)6.2.2 用户成长期 (11)6.2.3 用户成熟期 (11)6.2.4 用户衰退期 (12)6.2.5 用户退出期 (12)6.3 用户价值预测方法 (12)6.3.1 用户聚类分析 (12)6.3.2 决策树模型 (12)6.3.3 神经网络模型 (12)6.3.4 时间序列分析 (12)6.3.5 联合预测模型 (12)第7章精准营销策略制定 (12)7.1 精准营销概述 (12)7.2 营销策略制定方法 (13)7.2.1 用户画像构建 (13)7.2.2 用户需求分析 (13)7.2.3 营销策略制定 (13)7.3 营销活动实施与优化 (13)7.3.1 营销活动实施 (13)7.3.2 营销活动优化 (13)第8章个性化推荐系统 (14)8.1 推荐系统概述 (14)8.1.1 基本概念 (14)8.1.2 推荐系统类型 (14)8.1.3 推荐系统作用 (14)8.2 个性化推荐算法 (14)8.2.1 基于内容的推荐算法 (15)8.2.2 协同过滤推荐算法 (15)8.2.3 混合推荐算法 (15)8.3 推荐系统评估与优化 (15)8.3.1 评估指标 (15)8.3.2 优化策略 (16)第9章营销效果监测与评估 (16)9.1 营销效果监测方法 (16)9.1.1 用户行为追踪 (16)9.1.2 数据分析工具 (16)9.1.3 A/B测试 (16)9.1.4 营销渠道分析 (16)9.2 营销效果评估指标体系 (16)9.2.1 营销活动曝光度 (17)9.2.2 用户参与度 (17)9.2.3 转化率 (17)9.2.4 ROI（投资回报率） (17)9.3 基于数据的营销优化策略 (17)9.3.1 优化营销内容 (17)9.3.2 优化投放渠道 (17)9.3.3 个性化推荐 (17)9.3.4 用户分群 (17)9.3.5 数据驱动决策 (17)第10章案例分析与未来发展 (17)10.1 电商行业精准营销成功案例 (18)10.1.1 案例一：某知名电商平台个性化推荐系统 (18)10.1.2 案例二：某电商品牌基于用户画像的精准营销 (18)10.1.3 案例三：某跨境电商平台用户行为分析及营销策略 (18)10.2 电商行业用户行为分析与精准营销的发展趋势 (18)10.2.1 数据驱动的营销策略 (18)10.2.2 个性化推荐技术的升级 (18)10.2.3 跨界融合与生态构建 (18)10.3 面临的挑战与应对策略 (18)10.3.1 数据隐私与合规性挑战 (18)10.3.2 技术挑战 (18)10.3.3 用户需求多样化挑战 (19)10.3.4 竞争加剧挑战 (19)第1章用户行为分析概述1.1 用户行为数据的重要性在电商行业，用户行为数据是企业核心资产之一。
大数据企业经营数据分析
大数据企业经营数据分析大数据时代的到来为企业经营带来了巨大的变革和机遇。
利用大数据进行企业经营数据分析，能够帮助企业更好地了解市场、优化运营、进行决策，从而提升竞争力和经营效益。
本文将从数据收集、数据清洗、数据分析和数据应用等几个方面，详细讨论大数据企业经营数据分析的过程和技术要点。
一、数据收集数据收集是大数据企业经营数据分析的第一步，也是最为关键的一步。
大数据时代，数据来源多样，包括企业内部的各种业务系统、社交媒体、第三方数据等。
在收集数据时，需注意以下几点：1. 数据收集的全面性：应该尽可能收集多样化、全面化的数据，以便从不同的角度进行分析。
2. 数据收集的准确性：收集到的数据应尽可能准确无误，排除错误数据的干扰。
3. 数据收集的实时性：对于需要实时分析的情况，数据的收集要及时，以保证分析结果的有效性。
二、数据清洗数据清洗是指对收集到的原始数据进行处理和整理，以便于后续的数据分析工作。
在进行数据清洗时，需注意以下几点：1. 数据去重和去噪：对于重复的数据和噪音数据，需要进行去重和去噪处理，以确保数据的准确性。
2. 数据格式统一：对于不同来源的数据，应将其格式统一，方便后续的数据分析。
3. 数据采样和抽样：对于大规模数据集，可以采用采样和抽样的方式，减小数据规模，提高处理效率。
三、数据分析数据分析是大数据企业经营数据分析的核心环节，通过对数据的挖掘和分析，得出有价值的信息和结论。
数据分析主要包括以下几个方面：1. 描述性数据分析：对数据进行统计和概括，了解数据的分布、趋势和关联性。
2. 预测性数据分析：通过建立模型和算法，预测未来的趋势和结果。
3. 关联性数据分析：挖掘数据之间的关联性和相互影响关系，发现隐藏的规律和规律。
4. 领域专业数据分析：根据企业所处的领域和行业特点，进行特定的数据分析，帮助企业解决实际问题。
四、数据应用数据分析的最终目的是为企业经营决策和业务发展提供科学依据和指导。
数据应用是将分析结果转化为实际行动的阶段，包括以下几个方面：1. 战略决策支持：根据数据分析的结果，为企业战略决策提供支持和建议，帮助企业明确经营目标和方向。
网站流量监控的方法与工具
网站流量监控的方法与工具随着互联网的快速发展，越来越多的企业和个人开始将业务转移到了线上，这也就意味着，网站流量监控变得愈加重要。
因为只有准确了解网站的访问情况，才能更好地评估网站的运营状况并及时调整网站的运营策略。
那么，如何进行网站流量监控呢？本文将介绍几种经典的方法和工具。
一、日志分析法日志分析法是一种最基础的网站流量监控方法。
当有用户在访问网站时，服务端把用户访问的路径、时间、来源、操作系统、浏览器等信息记录到服务器的日志里。
通过对这些日志进行分析，就能够得到用户的访问记录以及流量情况。
具体而言，可以使用一些日志分析工具，如AWStats、Webalizer、Analog等来对服务器日志进行分析，收集统计相关数据。
这些工具可以生成数据图表，帮助网站管理员进行流量监控，并根据统计信息调整网站的运营策略，提高网站的访问量和用户体验。
二、JavaScript代码嵌入法除了日志分析法，JavaScript代码嵌入法也是一种流行的网站流量监控方法。
这种方法通过在网站页面中嵌入JavaScript代码来对网站访问情况进行记录和分析。
常用的JavaScript代码嵌入方法是Google Analytics。
Google Analytics可以提供多种报表和分析工具，展示网站的访问和流量状况，并根据数据给出初步的预测和建议。
同时，Google Analytics还可以实现自定义事件跟踪、电子商务跟踪和分段分析等功能。
三、第三方监测工具另外一种流行的方法是使用第三方网站流量监测工具。
这些工具可以自动进行流量统计和分析，提供更多的数据和报表，帮助网站管理员及时发现和解决访问问题。
目前比较知名的第三方网站流量监测工具有Semrush、SimilarWeb、Alexa等。
这些工具不仅可以提供网站访问量、用户访问路径等基础数据，还可以提供网站竞争对手情况、用户兴趣关注等更细节的统计信息。
不过，这些工具开销较大，所以仅适合在一些大型网站或商业网站上使用。
三大数据分析工具对比-友盟GrowingIO神策数据3篇
三大数据分析工具对比-友盟GrowingIO神策数据GrowingIO、神策数据、友盟是三款常见的市场营销数据分析工具，都有着广泛的用户基础。
这三款工具各有特点，本文将从数据采集、数据处理、数据分析三个方面对它们进行简要对比。
一、数据采集1. GrowingIOGrowingIO提供了完整的数据采集方案，支持数据自动采集和手动埋点两种方式。
自动采集可捕获所有用户行为数据，手动埋点可以根据具体需求完成特定行为的数据采集。
2.神策数据神策数据提供了适用于多种平台（Web、iOS、Android、小程序等）的自动采集工具，并同时支持自定义数据采集接口。
为了提高数据采集效率，神策数据还提供了数据预处理功能。
3.友盟友盟是国内比较早的一款数据分析工具，也提供了丰富的数据采集方案。
友盟数据采集支持多种平台、自动化采集以及手动埋点等方式。
此外，友盟还提供了数据的实时上传与实时分析功能，确保数据的及时性。
二、数据处理1. GrowingIOGrowingIO提供了良好的数据处理机制，包括数据清洗、数据分析和数据可视化等功能。
GrowingIO的数据分析模块使用图表等方式展现数据结果，用户可以根据不同需求自由切换不同的数据维度和视图。
2.神策数据神策数据也提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、数据分析和可视化图表等。
神策数据的数据分析模块具有强大的查询和分析功能，用户可以通过多维度的分析和可视化图表体现数据结果。
3.友盟友盟的数据处理功能与前两者相比略显简单，但也提供了基本的数据分析和展示功能。
友盟平台的数据处理模块可以自动对数据进行清洗和筛选，同时支持多维度的数据分析和可视化展示方式。
三、数据分析1. GrowingIOGrowingIO的数据分析功能较为全面，支持事件分析、漏斗分析、用户分群、路径分析等多种分析手段。
GrowingIO平台还提供了用户画像、异动检测、个性化推荐等高级分析功能，用户可以通过这些分析手段深入了解用户需求和行为。
商务数据分析与应用 第1章 商务数据分析与应用概述
跳出率
0.364 0.327 0.389 0.308 0.528 0.642 0.893
平均访问深度
5.233 6.004 4.781 4.273 2.577 2.403 1.994
平均访问时长（分 钟）
1.093 1.569 1.437 1.336 0.296 0.324 0.240
三、商务数据分析方法 2 商务数据分析方法
对于精细化运营以及业务增长的问题，AARRR这个方法论是非常契合的。那么，如何使用AARRR 模型来分析数据呢？
框架流程 关键指标
业务活动
Acquisitio n（获取）
营销活动
新访问用户 量
人均访问次 数
访问时长 访问深度 跳出率
……
Activation （激活）
用户转化
注册转化率 商品购买转化
采集技术手段 平台名称 采集的数据类型
操作的复杂程度
采集的数据质己写代码）
神策数据
前后端数据均可
简单且免费 操作较复杂
数据较粗糙 数据更细致
有埋点+无埋点
数极客
前后端数据均可 既有引导又有自由度
数据更细致
二、商务数据的来源与采集 3 商务数据采集方法
勾勒用户画像
通过勾勒用户画像，打通用户行为和业务数据之间的关系，还原用户全貌。
提升营销转化
通过分析拉新流量和付费转化，甄别优质投放渠道。
精细化运营
分群筛选特定用户群，精准运营，提升留存。
优化产品
通过数据指引核心流程优化，版本迭代验证最佳效果。
一、商务数据的涵义 2 商务数据的应用领域
2 商务数据的应用领域分析
1
0
1
0
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运行时间： 小时级 到 分钟级
经过1年半的时间， 整个公司的统计任 务都统一到了平台
• 计算资源需求急剧膨胀 • 数据质量没有保证 • 数据价值没有充分利用
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凤巢
网盟
知道
凤巢
网盟
知道
百科
结构化数据
百科
文本日志
全公司所有业务线的用户行为数据统一到一析
桑文锋 @ 神策数据
• 2008：日志统计平台 • 2011：用户数据仓库 • 2013：数据源管理
• 需求响应周期⻓ • 运维成本高 • 运行速度慢 • 员工个人成⻓受限
基于 Hadoop 的日志统计平台
n days
n mins
n hours
n mins
开发周期： 天级 到 分钟级
PaaS 平台
BI 查询层 数据存储层 数据传输层 数据接入入层
BI 查询层 数据存储层 数据传输层 数据接入入层
利用神策的查询开放接口，可以非常容易的:
‣ 与客户已有的系统进行无缝对接 ‣ 利用 SQL 引擎扩展已有的分析功能 ‣ 为合作方提供强大的在线分析能力
在线分析
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日志源的结构化、 元数据数据源统一管理，覆盖数万台服务器 • 数据源头产生，既可实时 SQL 分析
• 数据源很重要 • Event 模型很有效
• 数据采集手段在增强 • 大数据计算能力的软硬件环境在成熟 • 整个行业的数据意识在提升
• 人力成本 • 时间成本
• 数据采集能力不足 • 分析能力比较基础 • 数据资产顾虑
神策分析
可以私有化部署的用户行为分析产品
私有化部署
全端数据接入
PaaS 平台
全端数据接入
Web iOS Android Server
添加埋点 编辑埋点
禁用埋点 删除埋点
+
代码埋点
可视化埋点
导入入辅助工工具
精准广广告
100%
反作弊
用用户画像 文文本挖掘
金金金融
电商
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新媒体
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其他
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用户ID ID01 ID02 ID03
事件类型 注册 登陆 搜索
时间 … … …
国家 … … …
省份 … … …
URL … … …
Month
Day
数据源混乱
入库周期长
数据时效性低
非结构日志源:
‣ 格式变更影响下游 ‣ 数据解析效率低 ‣ 数据内容不可理解
结构化日志源（Google Protocol Buffer）: