数据驱动经验分享：从方法到实践
数据驱动教学实践的案例(3篇)
第1篇一、背景介绍随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
教育领域也面临着前所未有的变革，如何利用大数据技术提高教学质量和效率成为教育工作者关注的焦点。
本文以某中学数学课堂为例，探讨数据驱动教学实践的应用。
二、案例背景某中学位于我国东部沿海地区，是一所具有较高知名度的中学。
近年来，学校积极开展教育信息化建设，将大数据技术应用于教学实践。
数学课堂作为学校教学的重要组成部分，其教学质量直接影响到学生的整体发展。
为了提高数学课堂教学效果，学校决定尝试基于数据驱动的教学实践。
三、数据驱动教学实践的实施过程1. 数据收集首先，学校建立了数学课堂数据收集体系，主要包括以下几个方面：（1）学生个体数据：包括学生的成绩、学习态度、学习习惯等。
（2）课堂行为数据：包括学生的课堂参与度、课堂表现、课堂提问等。
（3）教学资源数据：包括教师的教学设计、教学课件、教学视频等。
2. 数据分析学校利用大数据分析技术，对收集到的数据进行深度挖掘，分析学生在数学学习过程中的优势和不足。
主要分析方法包括：（1）成绩分析：分析学生在各个知识点上的掌握程度，找出学习难点。
（2）课堂行为分析：分析学生在课堂上的参与度、课堂表现等，找出课堂管理问题。
（3）教学资源分析：分析教师的教学设计、教学课件等，找出教学资源利用情况。
3. 教学改进根据数据分析结果，学校采取以下措施进行教学改进：（1）针对学生学习难点，教师进行针对性教学，提高教学效果。
（2）针对课堂管理问题，教师调整教学策略，提高课堂参与度。
（3）针对教学资源利用情况，教师优化教学设计，提高教学资源利用率。
4. 教学评估学校定期对数学课堂进行教学评估，评估内容包括：（1）学生学习成绩：分析学生在各个知识点上的掌握程度。
（2）课堂表现：分析学生在课堂上的参与度、课堂表现等。
（3）教师教学效果：分析教师的教学设计、教学课件等。
四、案例效果通过基于数据驱动的教学实践，某中学数学课堂取得了以下成果：1. 学生学习成绩明显提高，及格率、优秀率逐年上升。
人行ACS工作总结：数据驱动管理的最佳实践及应用探索
人行ACS工作总结：数据驱动管理的最佳实践及应用探索（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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219478076_“数据驱动”下精准教学的实践研究
大数据时代，精准分析学情，精准设计教学，精准实施教学，精准设计作业，精准评价教学等，都离不开数据驱动。
江苏省南京市板桥中学（以下简称“板桥中学”）已经建成了较为成熟的信息化平台，为精准教学的实施奠定了硬件基础。
学校围绕“数据驱动”这一核心，致力于数据驱动与教学融合的实践探索，全面展开精准教学研究，努力推动学科育人实践不断走向深入。
一、制定“数据驱动”精准教学的实施路径数据驱动是通过移动互联网或者相关软件采集海量数据，通过组织数据形成信息，并对相关信息整合和提炼，在此基础上经过训练和拟合形成自动化的决策模型。
作用于教学体系建设方面，即利用教育大数据挖掘和分析技术，将教学各个环节以及网络环境中实时生成的数据“翻译”成有价值的信息，进而为教师的教学决策和学生的学习决策提供更加准确、及时、全面的支持。
“数据驱动”下的精准教学，即教师在进行教学设计时，明确学生的主体地位，通过大数据分析，从学生的认知储备、认知过程、认知障碍入手，在目标精准、问题精准、干预精准上下功夫，锁定学生发展的增长点及着力点，为激发学生内生力提供动能。
抓住智慧校园建设契机，板桥中学搭建了智学网、东师理想、钉钉、课堂观察等数据平台。
智学网平台主要对学生的学测信息进行采集及诊断，东师理想平台主要用于校本化资源及研修数据的采集和分析，钉钉平台主要用于学生自然信息的采集，课堂观察平台主要用于课堂教学数据的采集。
学校依托相关公司开发了基于教育大数据的数据采集与分析平台，打造了基于教育大数据支撑下的课堂互动教与学支持系统。
利用该系统，一方面，可按目标采集数据，经过比对分析，将教育管理、教学活动、专业发展等教育业务综合起来，优化学生的学习行为；另一方面，通过数据记录和分析，对相关监测对象的行为进行预测、预警和有效干预，以提升教师的教学成效和学生的学业表现。
“数据驱动”下精准教学的实践研究蒋玉中 毛海玲大数据时代，教育教学与技术的结合更加紧密。
江苏省南京市板桥中学制定“数据驱动”精准教学的实施路径，设计“数据驱动”精准教学的实践模式，建构“数据驱动”精准教学的多场景应用模式，即数据驱动下的实证精准教研模式、学科精准教学模式、学生个性化精准辅导模式，以及以学定教的同心育人课堂模式，推动学科育人实践走向深入。
数据驱动的在线教学实践案例心得
数据驱动的在线教学实践案例心得综观常态教学存在的问题，究其原因是传统教学缺少对教學数据的精准采集与分析。
基于现代教育技术的发展、课堂教学改革和对传统教学的反思，下面将我的一些经验和心得体会与大家分享，。
教学数据采集，线上线下相结合教学需要数据，数据无处不在。
传统教学中教师更多地关注结果数据（成绩），而忽视教学过程中产生的实时数据。
随着技术的发展，大数据的采集和分析成为现实，可以采集到学生的学习过程、学习行为、学习态度、学习结果等数据。
如课前预习，课堂、课后作业的完成时间，以及完成情况、正确率;考试后形成的试题分析报告;在线学习提问、答疑的情况;学生练习中的错题收集等，这些都是有价值的数据。
数据的采集可线上、线下相结合。
线上数据，利用专业技术平台，如平板电脑教学平台等学习终端，记录学生在线课堂中的作业、互动、成绩、完成时间等相关数据;在线答疑与辅导的频次等，采集“电子数据”。
线下数据，主要是通过学生的线下作业、测试、课堂学习行为、学习态度、学习品质等采集。
其采集模式有三种：一是采用“先阅后扫”软件（如“乐课网”平台软件），一般是章节（单元）的测试，在教师纸质阅卷（保留教师批改痕迹）完成后，进行扫描采集数据，形成班级、学生个体的数据分析报告。
二是采用网上电子阅卷，一般应用于学校的大型考试，采用“先扫后阅”的方式，采集数据，完成大数据分析报告。
三是观察谈话。
在日常教学中，通过观察、谈话等形式，了解学生在课堂内外的学习行为、学习情绪、学习态度、学习习惯等。
这种有目的、有意识、有方向的教学数据的采集与分析，为精准教学、高效教学、个性化教学提供数据的支撑。
构建数据链，重视数据分析1.构建数据链有效的教学数据必须是全过程、全方位、全时段的，这样才能全面地了解学生的学习状态。
教学过程中采集的数据，通过人工智能的多元分析，能够将数据反映的教学意义和价值发挥到最大化，才能更有效地辅助教师更精准的“教”，指导学生更精准的“学”。
数据驱动下精准教学的实践和思考
数据驱动下精准教学的实践和思考作者：陈建青沈建良来源：《中小学信息技术教育》2019年第06期综观常态教学存在的问题，究其原因是传统教学缺少对教學数据的精准采集与分析。
基于现代教育技术的发展、课堂教学改革和对传统教学的反思，余姚市子陵中学教育集团自2014年配置网上电子阅卷软件，走出大数据分析的第一步;2016年试点平板电脑进课堂，探索数据驱动教学，数据分析、精准评估;2018年尝试章节评估“先阅后扫”，构建三级数据链。
通过5年多的实践，2017年学校被评为宁波市智慧校园示范学校，列入浙江省精准教学实验项目学校，试点教学班学科成绩增量明显。
下面将我们的一些经验和做法与大家分享，仅供参考。
教学数据采集，线上线下相结合教学需要数据，数据无处不在。
传统教学中教师更多地关注结果数据（成绩），而忽视教学过程中产生的实时数据。
随着技术的发展，大数据的采集和分析成为现实，可以采集到学生的学习过程、学习行为、学习态度、学习结果等数据。
如课前预习，课堂、课后作业的完成时间，以及完成情况、正确率;考试后形成的试题分析报告;在线学习提问、答疑的情况;学生练习中的错题收集等，这些都是有价值的数据。
数据的采集可线上、线下相结合。
线上数据，利用专业技术平台，如平板电脑教学平台等学习终端，记录学生在线课堂中的作业、互动、成绩、完成时间等相关数据;在线答疑与辅导的频次等，采集“电子数据”。
线下数据，主要是通过学生的线下作业、测试、课堂学习行为、学习态度、学习品质等采集。
其采集模式有三种：一是采用“先阅后扫”软件（如“乐课网”平台软件），一般是章节（单元）的测试，在教师纸质阅卷（保留教师批改痕迹）完成后，进行扫描采集数据，形成班级、学生个体的数据分析报告。
二是采用网上电子阅卷，一般应用于学校的大型考试，采用“先扫后阅”的方式，采集数据，完成大数据分析报告。
三是观察谈话。
在日常教学中，通过观察、谈话等形式，了解学生在课堂内外的学习行为、学习情绪、学习态度、学习习惯等。
数据驱动教学的实践(3篇)
第1篇一、引言随着科技的飞速发展，教育领域也在不断变革。
近年来，数据驱动教学作为一种新兴的教学模式，逐渐受到广泛关注。
数据驱动教学强调利用数据分析和挖掘技术，对学生的学习过程、学习成果进行跟踪、分析和评估，从而实现个性化教学、精准教学。
本文将结合实际案例，探讨数据驱动教学的实践。
二、数据驱动教学的理论基础1. 知识建构理论知识建构理论认为，学习是一个主动建构的过程，学生通过与他人互动、与环境的互动，不断构建自己的知识体系。
数据驱动教学正是基于这一理论，通过收集和分析学生的学习数据，了解学生的知识建构过程，从而为学生提供个性化的学习支持。
2. 联通主义理论联通主义理论强调知识之间的联系，认为学习是一个网络化的过程。
数据驱动教学通过分析学生的学习数据，揭示知识之间的联系，帮助学生建立知识网络，提高学习效率。
3. 学习分析理论学习分析理论认为，通过收集、分析和应用学习数据，可以了解学生的学习状态、学习需求，为教师提供决策依据。
数据驱动教学正是基于这一理论，通过数据分析和挖掘，为教师提供教学改进的方向。
三、数据驱动教学的实践步骤1. 数据收集（1）学习行为数据：包括学生的学习时间、学习频率、学习时长、学习内容等。
（2）学习成果数据：包括学生的考试成绩、作业完成情况、项目成果等。
（3）学习态度数据：包括学生的出勤率、课堂参与度、学习兴趣等。
2. 数据处理与分析（1）数据清洗：对收集到的数据进行整理、筛选、去重等操作，确保数据质量。
（2）数据可视化：利用图表、图形等可视化手段，将数据呈现出来，便于教师和学生直观地了解学习情况。
（3）数据挖掘：运用数据挖掘技术，挖掘数据背后的规律和趋势，为教学改进提供依据。
3. 教学改进（1）个性化教学：根据学生的学习数据，为每个学生制定个性化的学习计划，满足学生的个性化需求。
（2）精准教学：根据学生的学习数据，调整教学内容、教学方法和教学进度，提高教学效果。
（3）协作学习：利用学习数据，分析学生的协作学习情况，促进师生、生生之间的交流与合作。
数据驱动教学的实践案例(3篇)
第1篇一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。
教育领域也面临着前所未有的变革。
数据驱动教学作为一种新型的教学模式，旨在通过收集、分析和利用学生数据，实现个性化、精准化的教学。
本文将以某中学为例，介绍数据驱动教学的实践案例。
二、案例概述某中学是一所具有悠久历史和优良传统的学校，近年来，学校积极探索数据驱动教学模式，以提升教育教学质量。
以下是该校数据驱动教学的实践案例。
三、案例实施过程1. 数据收集该校首先建立了学生信息数据库，包括学生的基本信息、学习成绩、学习进度、兴趣爱好、家庭背景等。
此外，学校还引入了智能教学平台，通过平台收集学生在课堂上的表现数据，如出勤率、作业完成情况、课堂互动等。
2. 数据分析学校成立了数据分析小组，负责对收集到的学生数据进行整理、分析和挖掘。
分析内容包括：（1）学生学习情况分析：分析学生在各个学科、各个知识点上的掌握程度，找出学生学习中的薄弱环节。
（2）学生行为分析：分析学生在课堂上的表现，如出勤率、作业完成情况、课堂互动等，找出影响学生学习效果的因素。
（3）学生兴趣分析：分析学生的兴趣爱好，为个性化教学提供依据。
3. 教学改进根据数据分析结果，教师有针对性地调整教学策略，实施以下措施：（1）个性化教学：针对学生在各个学科、各个知识点上的掌握程度，制定个性化的教学计划，满足学生的个性化需求。
（2）分层教学：根据学生的学习能力，将学生分为不同层次，实施分层教学，提高教学效果。
（3）精准辅导：针对学生在学习中的薄弱环节，进行有针对性的辅导，帮助学生克服困难。
（4）家校合作：与家长保持密切沟通，共同关注学生的学习情况，形成家校合力。
4. 效果评估学校定期对数据驱动教学的效果进行评估，主要从以下几个方面：（1）学生学习成绩：分析学生在各个学科、各个知识点上的掌握程度，与之前的数据进行比较。
（2）学生学习态度：通过问卷调查、访谈等方式，了解学生对数据驱动教学的满意度。
数据驱动决策的实践心得与挑战
数据驱动决策的实践心得与挑战数据在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
在各行各业中，数据驱动决策已成为企业成功的关键因素。
通过收集、分析和利用数据，企业可以更好地了解市场需求、优化运营效率以及提供个性化的产品和服务。
然而，在数据驱动决策的实践过程中，我们也面临着一些挑战。
本文将分享一些我在实践中积累的心得，并探讨其中的挑战。
数据驱动决策的心得1.数据质量至关重要在进行数据驱动决策之前，我们首先需要确保数据的质量。
数据质量包括数据的准确性、完整性以及时效性。
只有确保数据的质量可靠，我们才能够准确地分析数据，并做出可靠的决策。
因此，建立有效的数据质量管理机制是非常重要的。
2.数据分析工具的选择选择合适的数据分析工具对于数据驱动决策至关重要。
在市场上有各种各样的数据分析工具可供选择，如Excel、Python、Tableau等。
根据具体的需求和技术水平，选择适合自己的工具可以提高工作效率和分析准确度。
3.跨部门合作与沟通数据驱动决策需要跨部门合作和沟通。
不同部门之间的数据和信息共享可以帮助实现更全面的决策分析。
因此，建立良好的沟通机制和合作关系非常重要。
4.持续学习和更新技能数据分析技能是决策的关键。
随着数据分析领域的不断发展和变化，持续学习和更新技能是必不可少的。
参加培训、读书、参与行业研讨会等可以帮助我们保持竞争力，并应对快速变化的数据分析技术。
数据驱动决策的挑战1.数据安全与隐私问题在收集和使用数据的过程中，我们必须考虑到数据安全与隐私问题。
保护用户的隐私和数据安全是企业的一项重要责任。
因此，我们需要建立相关的规范和制度，确保数据的安全性和隐私保护。
2.大数据的分析和应用随着大数据时代的到来，处理和分析大数据成为了挑战。
大数据的体量庞大，需要使用更复杂的算法和技术来进行处理和分析。
如何将大数据应用到实际的决策过程中，也是一个需要解决的问题。
3.数据分析人才的短缺数据分析人才的需求不断增加，但相对来说，高质量的数据分析人才却相对短缺。
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目录1.数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能2.数据驱动闭环：数据采集—数据建模—数据分析—数据反馈3.数据驱动各环节方法与实践一、数据驱动价值：驱动决策、驱动产品智能数据驱动能做什么？我们认为主要包含驱动决策、驱动产品智能两方面的价值。
图1 数据驱动价值驱动决策包括运营监控、产品迭代、营销分析、商业决策。
其中涉及的每一个场景在今年数据驱动大会都会有专门的讲师来介绍。
驱动产品智能，现在基本上已成为所有的电商类、资讯类产品的标配，如“产品推荐”、“猜你喜欢”等。
企业要么组建团队实现智能化的应用场景，要么应用外部工具来解决问题，因为在流量红利逐渐消失的今天，千篇一律的内容会让你的“留存”数字非常难看。
我们曾为某一家很知名资讯类企业做Feed 流的改版，神策来提供具体的推荐策略。
通常，个性化推荐的评价指标是CTR——展现了一千种内容，有多少人点击？在2018 年，我们认为再评价一个算法的好坏，用CTR 非常不合适。
神策从关注指标CTR 转为衡量“命中了策略的人”跟“命中热门随机内容”的两大用户群体，观察他们在平均访问深度、7 日留存、停留时长等更深层指标上的差异。
二、数据驱动闭环数据采集——数据建模——数据分析——数据反馈，这是一个完整的数据驱动闭环。
我们在很多场合提到此，这里不再赘述。
PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图2 数据驱动闭环有很多企业来找我做关于数据采集方面的分享，我用这张图描述了典型的数据分析平台，一个为数据驱动而构建的数据分析平台，各位可以参考。
PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图3 一图全面展示数据分析平台架构三、数据采集：一切数据应用的根基1. 采集内容：数据类型、数据所有者、数据来源数据采集是一切应用的根基，“大、全、细、时”由桑文锋提出（详情可戳此查看桑文锋谈大数据分析的四个重要环节），是神策一贯坚持数据采集理念，具体到采集内容上，包括数据类型、数据所有者、数据来源。
数据类型包括用户行为数据、用户数据、业务运行数据、内容数据：用户行为数据，可以描述用户在什么时候、什么地点、以什么方式、用什么样的手机、通过哪种浏览器做了一件什么事情；用户数据，描述用户本身的属性，比如某顺风车给乘客打上各种各样的标签，这些标签肯定会用于后续产品迭代；业务运行数据，在线下业务比较重的场景同样很多；内容数据，包含用户浏览的具体内容，也包括与用户发生交互的对象。
从数据所有者上来讲，我们采集第一方数据——也就是“我们自己的产品，我们自己的用户，自己用户在自己产品上发生了什么。
”这是第一方数据。
第一方数据采集在完全可控环节下发生，不仅比较便捷。
在隐私策略方面，我们完全符合最严格的GDPR 标准。
目前我们采集第一方数据为主；而第三方数据，市面上一些免费的SaaS 工具可以做采集和统计，并做一些处理、脱敏；用这些数据作为第三方数据，提供给客户。
这是有悖我们价值观的，我们绝不涉及。
从数据来源上来讲：新零售的火热，线下数据采集还是非常火的，不管是摄像头、蓝牙探针等，是线下场景很好的补充。
不过从目前实践经验来看：摄像头、ID 识别的准确度非常低，基本不太可用。
对这一部分，我们保持持续关注，一些客户会将通过二维码、店员主动拿Pad 做展现等方式，将用户从线下行为引到线上，从而保证用户数据的可采集、可衡量。
2. 根据需求采取合适的采集方案我们一贯的观点，是数据采集没有万能灵药，要根据需求选择合适的采集方案，这一点我在不同场合讲很多次，这里不再展开。
PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图4 根据需求采取合适的采集方案3. 数据采集的接入这是宏观上对于不同内容，不同来源数据的采集统一架构。
PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图5 一个典型的用户行为相关数据采集这是一种典型的用户行为采集方案。
客户端采集轻交互的内容；服务器日志采集Nginx、UI、Server 浏览、检索、理财产品等内容。
而对于一些业务操作，例如客户跟客服之间的交互，或者内部的客户运营，主要是在业务采集上搞定的。
4. 客户端采集我来介绍下目前被提及最多的客户端采集。
客户端是直接跟用户发生交互关系的一端，可以是APP、小程序、网页、H5、公众号等，客户端采集数据操作，包括点击按钮、浏览页面、下拉框选择、提交表单、上传照片、切换导航条等。
这些操作是轻交互的，它的采集在通常意义上被称为埋点，我个人觉得埋点更多指客户端采集。
（1）客户端采集的基本原理客户端采集的基本原理有三点：第一：提供SDK 与使用者的应用“编译”到一起客户端采集有各种各样的模式，但本质上都是提供SDK 和使用者的应用编译在一起。
抛开埋点方式，完成这样的事情，很多容易被忽视的，基础属性要覆盖我们能想到的所有内容，包括简单的用户行为相关、操作系统版本、物理分辨率等，还有很多客户通过SDK 提供部分风控数据的采集。
比如说iphone 手机有没有越狱，浏览的时候是横屏还是竖屏，以及电量等等。
（之所以要用SDK 采集当前的电量，是因为如果用户用模拟器访问，那么它的电量变化跟真正的手机有非常大的不同。
）所以基础属性虽然看起来比较简单，但是很多时候可以发挥很大的作用。
第二：SDK 完成匿名ID 生成、基础属性采集、数据打包压缩加密、本地缓存、网络传输等工作数据打包和加密，不仅可以在本地打包，还可以在必要的时候删掉，神策现在服务很多银行证券客户，对加密要求的非常高，比如给某一个字段要用什么加密等，这些都是SDK 要完成的。
本地缓存在IOS 与安卓中特别重要，因为为避免影响用户体验，当发生一次点击，对应的数据不会立刻传到后端，所以都是缓存到本地等待最佳网络时机。
本地缓存、网络缓存这些都是SDK 来做的。
第三：一般使用HTTP(S) 协议通过公网传输数据有人问，所谓的代码埋点、全埋点、可视化埋点有什么不一样？我们可以这样理解：SDK 完成基础数据的采集、数据储存打包、传输等，同时向上埋点应用层提供API，所谓的代码埋点就是直接利用API，告诉采集了什么数据。
全埋点则是在用户完成某个操作的时候，自动的调用SDK。
所以说SDK 完成一些基础工作，代码埋点开发者直接调用API；而全埋点开发者不用直接调用，可以比较自动的完成。
说到这里会打一个广告，我们会马上出版一本书，专门讲安卓8 种全埋点，到时候有兴趣的话可以看看。
（白皮书|《Android 全埋点技术白皮书》重磅推出！开源所有项目源码！）（2）ID-Mapping 构建多设备用户管理体系多设备下的用户关联是今年新的进展，新的趋势。
ID-Mapping 解决的是不同用户多设备的使用情况。
PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图6 构建多设备用户管理体系大家可以看下如图的例子。
我们做了一些工作，后台架构有很大改进，可以实现将第二个设备，跟同一个用户绑定，只要用户登录，神策就可以把不同情况下登录的数据完全打通，这是非常典型的ID-Mapping 的场景。
同样非常典型的场景是用户行为多端关联机制。
用户产品本身可以多端使用，可以在网页上使用，例如说发了营销H5，用户在微信内置浏览器H5 完成注册，跳到Appstore 完成激活。
如果不能将营销H5 的用户行为，与登录激活之前的行为贯通，那么也没有办法详细分析H5 的营销效果。
再如，小程序突然火起来了，客户有需求，为此我们专门做了小程序采集，包括预置采集的事件，以及小程序相关的属性，同时一样带动了代码与自动化采集两种方式，小程序可以充分得到微信里面的社交信息，对小程序分享传播的属性采集是非常重要的。
PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图7 小程序的采集小程序最复杂的事情，它有不同的匿名ID 或者设备ID。
一个人在设备上，又使用小程序，又使用一个APP，又换了一个小程序，但是两个小程序之间登录帐号打通，最终我们实现可以把两个LoginID 与OpenID 设备贯通起来。
5. 服务器日志采集PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图8 服务器日志采集我现在画了很简单服务器日志采集架构图，看似技术上没什么问题。
从实际经验上来说：想高质量搭建日志采集非常难，设置日志用哪些内容，一次性工作很难。
更难的还体现在产品迭代上，比如产品两周发一个版本，程序员会说产品功能都测不完，没法搞日志。
要搭建一个高质量的日志采集，要贯穿在整个开发流程，从最早期一直到运维上线，到复盘整个迭代项的时候，每一步都要有意识。
这也是为什么很多SaaS 产品都没有采集日志的能力。
PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图9 用户行为数据应用案例这是我们在中国银联典型的案例，包括设备指纹采集、加密传输等，当然这个图画出来体现对用户行为数据不同的应用，除了做日常行为之外，还有一些其他的应用。
最后是业务数据的采集，包括CRM 系统等。
四、数据建模数据建模最重要的是数据模型的选择，以及对应的储存。
数据模型选择为什么重要？因为数据模型抽象好了，后面的分析模型可以做的更好。
如果数据模型抽象的太复杂，整体过程非常复杂。
我们现在的数据模型是Item 实体、Event 事件、User 用户，我们不会把模型搞得太复杂，现在模型下面，数据采集到建模所要做的工作是比较少的，基本可以通用化、产品化。
我们已经有了标准的数据模型，同时通过不同的采集方案采到了很多数据，所要做的工作主要是把采集到的数据映射，这里面非常多的工作不再具体展开。
不同的数据模型选不同的储存方案，储存方案的选择主要根据数据本身的特点，例如是否可追加、可修改、访问是以什么样的访问为主，是否会需要删除等。
五、数据分析有了标准模型，有非常合适的储存结构，后面是对数据怎么分析。
1. 数据统计与分析的两种方法论数据统计与分析有两种方法论，通常情况下是图片左边方法论，PM 给RD 提，老板要看这些报表，给RD 提要求，RD 写一些东西并发邮件出来，改程序后又有新的需求。
老板可能问你PV 为什么是这么多？你可能要把整个计算过程完整讲一遍……在这种情况下，RD为了不想太频繁操作和改变，总是会给PM 设置各种限制。
PPT 下载| 神策数据曹犟：数据驱动从方法到实践图10 数据统计与分析的两种方法论右边的方法论，抽象的模型覆盖指标体系以及大部分分析需求，通过友好的交互让需要数据的人自主获取数据。
这种方法论是神策产品提供的，我们不需要问你看什么指标，因为你看的指标可能在整个行业都有通用性，我们会把需求抽象下来，接下来就是模型抽象。
如此，你的工作就变成你自己用分析模型，通过拖拖拽拽，把你要的条件选出来，就能完成一次分析。
这两种方法论区别是，是否让需要数据的人直接使用数据，造成的工作效率相差非常大，这就是为什么现在神策产品能够卖出去，并不是我们造了一个这样的需求，而是真正有这样的需求。