神策數據

神策數據很好用。神策數據隸屬于神策網絡科技(北京)有限公司，其團隊中的四名核心成員均來自百度大數據部，具有多年的大數據處理經驗。神策數據為互聯網企業提供大數據分析產品和解決方案，以及為傳統企業提供大數據相關咨詢，是專業的大數據分析平臺服務供應商。神策數據產品方案有：神策分析云、神策營銷云、神策數據基平臺。神策數據的研發團隊主要從三個方面來打磨產品：技術架構的本質是提供穩定高效的服務，神策數據的客戶主要是私有化部署，能適應不同的客戶環境，是實現私有化部署的前提。分析性功能：設計多角色分析需求的分析功能。適用場景：滿足不同行業場景需求。

1、有效的測試用例：首先是提供有效的測試用例，而不是更多的測試用例。有效的測試用例是找到缺陷的最有可能的測試用例。在編寫測試用例或進行自我檢查時，測試者必須通過參考需求文檔來關注測試的有效性，并了解哪些功能可能出錯。 2、了解完整的應用程序：當測試人員對應用程序有完整的了解，實施了什么，預期的內容以及如何高效地使用應用程序時，很容易找出應用程序需要較弱和更強的測試地方。 3、熟悉應用程序的功能：測試人員應熟悉應用程序的所有功能。還有什么功能應該是最重要的？通過這樣做，測試人員將有一個想法，當時間有限時，測試的優先級可能是什么。 4、回歸測試：當應用程序引入新的更改時，強烈建議你進行回歸測試，以檢查新的更改是否影響了任何其他功能。測試者應該有一堆回歸測試用例來運行每次引入新的更改或功能，以確保所有主要功能都正常工作。它也使基礎測試快速高效。

事件分析法是一種實證研究方法，最早運用于金融領域，借助金融市場數據分析某一特定事件對該公司價值的影響。由于事件分析法具有研究理論嚴謹、邏輯清晰、計算過程簡單等優點，已被學者運用到越來越多的領域來研究特定事件對組織行為的影響。 事件分析法的應用領域非常廣泛，不同學者從本領域視角對其進行了闡述。段瑞強認為“事件研究”是根據某一事件發生前后的資料統計，采用特定技術測量該事件影響性的一種定量分析方法。金融市場會有各種消息、政策、產品等事件的發生，這些事件的影響效應又會很快反映到資產價格上，因此“事件分析法”是金融市場研究中被廣泛應用的實證分析方法 神策數據可通過對用戶行為分析來洞察用戶行為，全面記錄用戶行為路徑，精確刻畫典型用戶的人口屬性，瀏覽偏好，觸媒習慣等多個維度特征，進而驅動用戶增長。

大數據分析BI工具：帆軟、Smartbi與神策數據的對比分析： 1.大數據BI公司——思邁特軟件 公司核心產品“思邁特商業智能與大數據分析軟件—Smartbi是企業級商業智能和大數據分析平臺，經過多年的持續發展，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。Smartbi滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助分析平臺、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。 優勢：思邁特軟件產品體系豐富，構建起銷售、產品整合、產品應用的生態系統，與上下游廠商、專業實施伙伴和銷售渠道伙伴共同為最終用戶服務，通過Smartbi應用商店（BI+行業應用）為客戶提供場景化、行業化數據分析應用。應用領域廣闊、合作客戶遍及全國各地。 2.大數據BI公司——帆軟 工具產品主要有終端展示和商業智能工具，比如FineMobile移動BI大屏數據可視化和FineReport FineBI等； 軟服務模塊包括技術支持和二次開發，項目管理，數據庫倉庫搭建，可視化開發，社區服務以及人才培養服務，數據運營部BI工程師培訓，報表工程師培訓。 優勢：產品和服務體系健全，報表產品開發的后端建設到產品使用培訓，搭建起產品的完整服務體系，可以讓客戶快速而深入的掌握公司產品，發揮出產品的真正優勢；另外作為大數據商業智能服務商，帆軟的二次開發和定制化服務為細分客戶服務，增強客戶體驗方面有著強大的支撐。 3.大數據BI公司——神策數據 神策用戶畫像是面向業務的用戶標簽及用戶畫像管理中臺，支持全端采集用戶行為數據，整合業務數據等多種數據源，幫助企業構建體系化用戶標簽圖書館，輸出用戶畫像，賦能業務實現用戶精細化運營和精準營銷；神策智能運營是基于分群標簽的全流程運營閉環分析系統，通過用戶精準分群、靈活創建并管理營銷活動計劃，一鍵執行計劃觸達用戶，并實時分析活動效果，真正形成自動化、精細化的運營閉環。 優勢：在客戶數據安全性方面神策給出“SaaS+大數據+私有化部署”的解決方案，在充分保障客戶數據安全性的前提下，給予客戶最為便捷和易用的數據分析服務；另外神策數據的實時在線、隨時分析的靈活應用特性，滿足了客戶對數據分析時效性的需求，為客戶最大化創造價值。

幾乎與神策同時期成立的第三方大數據分析服務平臺GrowingIO、諸葛IO看起來亦頗具實力，尤其是GrowingIO，團隊成員不乏LinkedIn、eBay等互聯網和數據公司的背景。 神策數據的CEO兼創始人桑文鋒將諸葛IO視為神策的競爭對手，這家曾讓他焦慮過的公司，由一名華科大90后創業者孔淼創建，率先在國內推出了精細化的運營數據分析產品。對于兩家公司的差異，孔淼曾表示，神策一直主打的是私有化部署，而諸葛IO一開始就從SaaS（“軟件即服務”的簡稱，Software-as-a-Service）切入，后來也加入了私有化部署。所謂“私有化部署”，指的是部署在客戶自己的服務器上，這樣一來，數據不會從公司流出，也就避免了數據安全問題。神策的產品的創新在于它既滿足客戶在用戶行為分析方面的通用分析需求，也可以按照行業特性進行深度定制。

測試方法為： 1、調起monitor之后，連接移動設備； 2、設置logcat的filter，填寫包名即可； 3、取已埋點的安裝包并且輸出app埋點的日志； 4、查看埋點字段表，執行對應有埋點的操作； 5、進入手機上的app，點擊 下一步； 6、查看ddms的logcat，即可看到操作的日志； 查埋點是否正確，出現錯誤的情況一般是： a)漏埋點； b)埋點和操作類型不對應，比如點擊的是“下一步”，卻上報了“返回”； c)埋點和操作頻率不對應，比如只操作了一次，卻上報了兩次。 埋點數據的注意事項： 埋點數據的一致性：埋點數據的值需要注意客戶端和服務端的一致性，包括編碼格式、大小寫、全角半角、發送時機等； 編碼格式：埋點數據的值為中文時，尤其要注意編碼格式。為了避免服務端解析數據出錯，一般情況下，客戶端需要對發出的數據進行編碼格式轉化； 大小寫：埋點數據的值在命名時要和服務端數據組同步命名規則，尤其是大小寫； 全角半角：埋點數據的值為英文時，常常容易忽略全角半角的輸入方式，有時候會因此產生無法接收的錯誤； 數據格式：埋點數據的數據格式在定義時要簡單明了，尤其是非實時數據的發送機制，發出的數據量大且同一條埋點發出好多，需要整合。

埋點七大步驟： 1、選擇一家統計網站（使用接入第三方服務的方式）； 2、新建應用； 3、獲取KEY和SDK代碼包； 4、將埋點需求和SDK包發送研發； 5、自定義埋點需求完善； 6、研發部門開發并完成APP上線； 7、后臺查看數據。 操作流程： Step1:基于事件屬性維度，新建3份Excel（點擊事件表、曝光事件表、停留事件表）； Step2:在每一個事件表中新建3份子表（sheet頁），以點擊事件表為例拆分為：首頁事件集合、列表頁事件集合、詳情頁事件集合； Step3:每當APP發布新版時，從上一個版本的埋點中做一份copy，新版本中新增了哪些埋點，刪除了哪些埋點，需要用不同顏色或事件標記進行標注 說明。

神策數據的三大優勢： 第一、可私有化部署。不僅滿足SaaS公有云部署，更支持私有化部署模式，打造屬于企業專屬的數據平臺，打消數據安全顧慮。 第二、基礎數據采集與建模。多種埋點方式支持客戶端、服務器日志(WebServer Log)、業務數據庫(Database)、第三方服務、歷史數據導入等全端數據采集，無死角的數據采集是一切分析的前提。 第三、PaaS平臺深度開發。完全開放的數據接入，實時訪問數據，無縫對接內部業務系統，滿足靈活多變的深度分析需求。 除此之外，通過神策分析，用戶可以實現用戶分群與多維度分析：通過用戶分群，進行目標市場的細分，實現精細化和差異化用戶運營。企業運營或產品人員輕松上手事件、漏斗、留存、訪問等分析模型，靈活組合、秒級響應，探索不同業務中的關鍵行為，洞察指標背后掩藏的問題。 growing IO的優點： 第一、部署代價低。無埋點采集將解放工程師的生產力，讓寫代碼的人專注于寫代碼，而不是干埋點這種“費力不討好又沒有技術含量“的事情； 第二、統計全面。無埋點采集意味著絕大多數行為都被track了，想分析什么，倉庫里都能調； 第三、分析效率比較高。常見的統計報表、行為漏斗模型都有，也可以自定義統計。

神策數據服務體系的五大關鍵要素： （1）產品：優秀的產品是神策數據最核心的競爭力。 （2）流程：流程是服務的核心，一套成熟的流程體系，可以解決客戶差異性問題，無論神策數據員工層次是否有高有低，都可以按照統一模式為客戶交付成功的項目。 （3）組織：成熟的組織架構可以最大效率地執行流程。一支分工明確各司其職的團隊，可以讓公司站著賺到錢，也讓客戶感受到神策數據的專業度。 （4）工具：工具用于企業提升服務效率。企業的本質是效率，作為一臺精密運轉的機器，神策數據的每一個服務環節都不會依賴某個特定的人，每一個環節通過工具提升效率，神策數據更像是一臺可以無限組合的“變形金剛”。 （5）咨詢：咨詢幫助我們的客戶用好產品。

對于SDK而言，數據采集是指在用戶行為觸發時（例如：小程序啟動、點擊了某個按鈕等），按照既定的數據格式，將用戶的行為進行數據化。根據采集方式的不同，可以分為代碼埋點、全埋點和自定義全埋點： 1.代碼埋點是指調用 SDK 提供的 track() 接口采集自定義事件； 2.全埋點是指 SDK 通過代理生命周期函數與各個事件處理函數來實現預置事件的采集； 3.自定義全埋點是指將 SDK 自動采集預置事件的功能關閉，由開發者手動調用 SDK 提供的特定接口 quick() 實現預置事件的采集。 神策數據微信小程序 SDK 還提供了全埋點版本和自定義埋點版本： 全埋點版本是 SDK 自動代理了微信小程序的 App、Page 和 Component 三個接口，自動采集預置事件依賴于全埋點版本的 SDK； 自定義埋點版本是指不采用 SDK 自動采集預置事件的功能，開發者手動調用 SDK 提供的接口完成預置事件的采集。