為什麼要從道、法、術、器、勢的角度來解析使用者行為分析？
因為國內的資料應用階段與國外還是存在明顯的差距。資料意識、資料基礎、以及對資料分析工具的使用，都限制了對儲藏在公司伺服器裡的資料金礦的挖掘應用。
資料驅動並非大公司的專利，而恰巧是小公司的核動力。發展初期，各種資源緊缺，如果沒有應用資料的意識，所有的決策只能依賴於人員經驗，在團隊成員搭配不充裕的情況下，往往都是靠著非專業人才依靠直覺做專業的決策，勢必導致資源的浪費。
這裡就是國內團隊與國外團隊在起步時候最大的差異，國內團隊在發展初期往往不重視資料，認為最重要的就是推廣推廣再推廣，一時間公司所有人都成了推廣專員。可是獲取到的使用者，哪些渠道有效、哪些使用者活躍、為什麼活躍，流失的使用者都有什麼特點、是什麼阻礙了他們成為活躍使用者往往被歸結為不是潛在使用者。
資料之道解的是你是否重視資料分析、是否想從資料中了解使用者。簡單的測試你或者你所在的團隊是否有資料之道：
1、是否建立了公司核心運營資料的儀錶盤（財務、銷售、市場、庫存等）？
2、所在部門是否有核心資料的儀錶盤？
3、開會溝通中是以「我認為」、「我覺得」打頭還是以「經過對上週使用者資料的分析」、「經過對比測試」來說明問題？
4、公司定位是以產品為中心，認為只要做好產品，就一定能夠大賣；還是以使用者為中心，希望更懂使用者，為使用者提供最喜歡的產品？
資料分析源於使用者也回歸使用者，所有分析目的都是建立在了解使用者、為使用者提供更好服務的基礎上。
對於toc類產品的使用者行為分析，可以使用經典的aarrr海盜法則。
即使用者獲取（acquisition）、啟用（activation）、留存（retention）、營收（revenue）、推薦（referral）。
1、獲取環節：主要對渠道進行分析，判斷渠道使用者匹配度、單位獲客成本、獲客效率；
2、啟用環節：尋找到活躍使用者，仔細檢視其行為序列，有必要的時候對活躍使用者進行訪談，定義產品、公司的往往是初期的活躍使用者；
3、留存環節：健康的增長，不是拉新1000流失500，所以對使用者留存的關注也非常關鍵；
4、使用者增長：在此基礎之上，為使用者設計喜愛的病毒傳播因素，往往能讓使用者成指數級增長。
對於saas類tob企業的產品呢？
使用者會經歷認知、熟悉、試用、使用、忠誠的過程，如果你們公司的技術又領先於使用者的經驗，首先要做好的是為使用者賦能，即先讓其聯想到自己業務場景，然後熟悉新的方法，再通過試用產品解決問題，如果這三步能夠做好，由使用者轉化為客戶就會順暢很多。
所以我的企業應該怎麼做呢？
資料之法解的是，根據企業產品的型別、企業的發展階段，定義正確的分析方向。簡單測試你是否掌握了資料之法：
1、對你的產品而言，最重要的指標是什麼？
2、對於你的業務，資料分析可以做哪些事？
3、你的核心使用者與公司產品的互動流程是什麼樣，資料點有哪些？
術即方法，這裡指的就是使用者行為資料分析從資料採集、資料清洗、資料儲存到資料分析的方法。
首先，需要設計精細的資料採集方案，支撐後續靈活分析需求。常用的資料採集方式有：
1、推廣鏈結新增utm引數
2、視覺化埋點（也稱全埋點）
3、**埋點、sdk埋點：也分前端和後端兩種方式
4、日誌資料採集
5、伺服器資料通過工具傳輸
其次，建立統一的使用者資料倉儲，對企業長期發展至關重要。
使用者資料可分為屬性資料與事件資料，屬性資料描述的是使用者是什麼樣的，比如使用者id、裝置id、裝置型別、使用者區域、性別、年齡、喜好等，屬性資料可用於使用者分群、使用者畫像等。
而事件資料描述的是使用者做了什麼，那麼事件資料就必須包含事件的時間、地點、人物、時長、具體事件、事件方式等。
因此對於這些不同渠道使用者資料進行統一的定義與儲存非常有必要。除了統一儲存，還應考慮到分布式架構的應用以支撐億級資料的實時分析。
最後，就是對收集、儲存好的資料進行靈活的分析應用。一些常用的分析模型有：
1、事件分析
2、留存分析
3、漏斗分析
4、行為序列分析
5、行為路徑分析等
可以根據分析的目的，靈活選擇常用的分析模型，比較重要的是使用者的分群，同期群、同屬性群、活躍群、流失群等，在不同商業模式下有不同的含義。
saas企業：關注渠道商機，可進行事件分析、渠道漏斗轉化分析；
遊戲廠商：關注使用者活躍度與使用者消費，可進行事件分析、留存分析、行為序列分析；
對不同崗位，也有不同的意義：
產品：關注使用者對不同功能的響應，可進行事件、行為序列、行為路徑分析；
市場：關注渠道效果，可進行漏斗轉化、事件分析；
運營：關注使用者增長、使用者活躍，可進行轉化漏斗、留存、事件分析。
在打好資料意識、資料思維的基礎上，分析之術就是針對業務需求的靈活應用，掌握一些常用的分析模型，就可以上手實踐，模型不用複雜，有效即可。
工欲善其事，必先利其器。其實有不少團隊已經建立起了資料意識、並學會了資料驅動的方法，但是在落地的時候，往往發現公司發展階段的資源無法支撐。
你是否也碰到過下面的情況？
1、前期資料採集規劃不夠精細，無法進行深度下鑽分析
2、資料工程師跑sql、拉資料工作量繁瑣，要資料成了頭疼事
3、使用者增長迅速、資料量龐大，一次分析需要等待數小時
4、從提出資料分析需求、到給出結果需要等待2-3天甚至更長的時間
5、針對分析結果需要做進一步分析的時候，還要再走這樣乙個迴圈，導致資料分析速度落後於實際業務需求
這個時候，活用外部工具，就可以讓內部團隊從繁瑣的資料採集、資料清洗、資料表管理、分析等待中解放出來，投入精力到更能創造價值的使用者資料洞察中去。
前面所有的內容，其實最終目的都是以資料驅動增長，但是資料本身並沒法帶來使用者。資料驅動的意義，是從資料中能夠找到最好的獲客渠道、最讓使用者驚喜的功能、能夠刺激使用者分享實現自增長的病毒因素、活躍使用者的特點等。
在找到這些特殊要素後，不斷的放大這些要素，以形成快速增長的勢能。
市場方面：如果發現資訊流投放最優效果，就在此渠道適當增加投入；
產品方面：如果發現活躍使用者最喜歡使用的功能不在首頁顯著位置，就應該對產品層次結構進行優化；
資料有時候無法告訴我們為什麼，但是通過測試、分析，可以找到哪種方式最有效，從產品、到市場、到運營、到銷售，集中公司力量放大已經發現的有效因素，讓勢能帶動業務和使用者增長。
資料分析 使用者行為分析
電商 使用者購物路徑如下 使用者行為 分析定義 對使用者購物路徑日誌資訊進行統計 分析，從中發現使用者訪問 的規律，並將這些規律與網路營銷策略等相結合，從而發現目前網路營銷活動中可能存在的問題，並為進一步修正或重新制定網路營銷策略提供依據。使用者行為分析目的 通過對使用者行為監測 獲得的資料進行分析...
使用者行為資料分析筆記
使用者行為資料分析 第一部分 量化成效 沒有 分析，運營很可能變得無頭蒼蠅一樣。基本指標 index是乙個單頁面指標，index衡量了乙個頁面的價值 在為提高使用者體驗 提高轉化率 優化 內容的時候，最先關注的總是 index最高的頁面。因為這些都是舉足輕重的頁面。為了理解網頁的重要性，考慮下列4個...
《使用者購物行為資料分析專案》 Hadoop環境搭建
掌握hadoop偽分布式環境搭建 熟練掌握linux命令 vi tar 環境變數修改等等 的使用 掌握xshell xftp等客戶端的使用 1 檢視是否處於登入使用者目錄下 安裝啟動pyspark進行實驗 2 輸入 執行結果 結果分析 可能錯誤 1 jps檢視程序是否正常 2 通過web介面檢視是否...