饅頭商學院——1、利用好資料做好精細化運營

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1、整體的儀錶盤對於粗略的運營以足夠用。

2、使用者數量跌落，有幾個維度可以考慮：支付方式出現問題，使用者渠道可能被堵塞，地區原因，市場原因。

資料孤島：

打通各個業務部門的資料：1、客戶運營部門：CRM資料，客服部門：客服系統資料，使用者運營部門：使用者行為資料，銷售部門：訂單系統資料。

資料金字塔分為三層：

1、資料擷取 ：各個資料埋點 2、資料建模 ：  建立方便易用的表格 每天變換 3、資料分析：根據業務和情境分析資料。

一、資料擷取：（全：多種資料來源，全量資料而非抽樣，細：who,when,where,how,what,發生的很多條件。）

存在問題可能有：

1、不準確：比如網路異常，或者裝置異常，統計口徑  2、不完備：比如只採集用戶端的，後端沒採集。  3、不細緻：比如一些維度資訊沒有記錄，不同瀏覽器版本的使用者來源。

資料來源：

1、可視化埋點  

在andriod，ios安裝sdk可視化埋點，@1、分析pv,uv以及點擊量等基本指標。@2、活動/新功能快速上線迭代時的效果評估。缺點：

2、代碼埋點

用戶端，服務端的SDK進行資料擷取，記錄相應的流程資料：@1、精細化分析核心轉化流程。@2、分析不同渠道和不同推廣方式的投放效果。

3、匯入協助工具輔助

後端打日誌進行記錄，有一些線下的資料，不能通過用戶端採集到的，用資料工具進行：

二、資料建模：（把資料進行組織，方便將資料進行使用：比如，資料庫裡有很多表）

需要建資料倉儲：儲存使用者行為的資料。

資料維度：user_id ，time，事情event 裝置 裝置型號，使用者所在地區。

OLAP：多維度分析指標（維度、指標）聯機處理簡單說就是吧多個資料庫的資料幫浦，清洗後。形成資料立方儲存。
                                                  然後用OLAP來處理出結果來。。。
                                                  立方可不就是多維。。。

三、資料分析—多維時間分析

@1、事件：下單、取消訂單、註冊。

@2、維度：使用者的姓名啊 年齡啥的

@3、指標：就是數。

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