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【視頻&PPT】神策數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO桑文鋒：大數(shù)據(jù)分析的四個(gè)重要環(huán)節(jié)

數(shù)據(jù)分析互聯(lián)網(wǎng) 神策數(shù)據(jù)

桑文峰 | 2017-03-29 20:27

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】在“硅谷之聲——大數(shù)據(jù)技術(shù)達(dá)人中國(guó)行專場(chǎng)”上，神策數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO桑文鋒表示，在百度工作這么多年，“要把數(shù)據(jù)的事情做好”是我非常重要的一個(gè)心得。數(shù)據(jù)源做好了，事情基本上就成功了一半。如果沒有數(shù)據(jù)，后面即使有再牛的算法，也一樣做不好

【視頻&PPT】神策數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO桑文鋒：大數(shù)據(jù)分析的四個(gè)重要環(huán)節(jié)

來源：數(shù)據(jù)猿作者：桑文鋒

硅谷作為當(dāng)今全球科技創(chuàng)新的前沿陣地，一直吸引著全世界人的目光，對(duì)于中國(guó)高科技人士來說也同樣具有這樣的魔力，是眾多夢(mèng)想家的理想去處。

為了讓大數(shù)據(jù)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)者、數(shù)據(jù)工程師等技術(shù)人才更好的了解最前沿的硅谷技術(shù)和文化，由數(shù)據(jù)猿聯(lián)合BitTiger、微軟加速器共同舉辦的“硅谷之聲——大數(shù)據(jù)技術(shù)達(dá)人中國(guó)行專場(chǎng)”在北京微軟亞太研發(fā)中心總部圓滿落幕。

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以下是由數(shù)據(jù)猿精編整理發(fā)布的神策數(shù)據(jù)創(chuàng)始人兼CEO桑文鋒的精彩分享：

這次我的分享主要是結(jié)合我在百度工作八年，以及創(chuàng)業(yè)兩年來的經(jīng)驗(yàn)。

百度的數(shù)據(jù)規(guī)模是非常龐大的，"用數(shù)據(jù)說話"就是百度的文化之一。很多時(shí)候的決策和改變，都要依賴于數(shù)據(jù)。很多人覺得，數(shù)據(jù)規(guī)模大才需要數(shù)據(jù)分析。小公司沒有那么多數(shù)據(jù)，就不需要大數(shù)據(jù)分析。我認(rèn)為這是不對(duì)的，所以這里就要解釋一個(gè)概念，什么是大數(shù)據(jù)？有一種說法是：大數(shù)據(jù)是思維。但是我認(rèn)為，要理解大數(shù)據(jù)，應(yīng)該從兩個(gè)層面來看。一是物理層面；二是抽象層面。

從物理層面來看，可以歸結(jié)為四個(gè)字：大、全、細(xì)、時(shí)。

第一，大。這里指的不一定是物理上的大。舉個(gè)例子，我們收集全國(guó)各個(gè)地級(jí)市今天的蘋果價(jià)格，可能收集到的數(shù)據(jù)只有2兆，但我們用這個(gè)來做一個(gè)調(diào)動(dòng)性，這就很顯然是一個(gè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用了。

第二，全。全指的是多種源，全量而并非抽樣。以前做調(diào)研分析，許多時(shí)候都是抽樣，這就很容易造成偏差。樣本有一點(diǎn)問題，跟全局表現(xiàn)出來的都會(huì)有所差異。

第三，細(xì)。舉例來說，如果我們提問全國(guó)各省份大家喜歡吃什么東西？大家并不會(huì)回答"我來自河南，喜歡吃燴面"這么細(xì)致。但是我們可以基于地理維度進(jìn)行獲取更細(xì)致的信息。

第四，時(shí)。即時(shí)效性。以前一個(gè)老板可能都不知道每個(gè)季度公司的收益到底是多少。而現(xiàn)在是實(shí)時(shí)的進(jìn)行計(jì)算、反饋結(jié)果。

所以，對(duì)于許多小的創(chuàng)業(yè)公司來說，我們可以把數(shù)據(jù)收集的更細(xì)、維度更多、時(shí)效性更強(qiáng)，同樣也可以進(jìn)行更多的數(shù)據(jù)分析。我認(rèn)為這些同樣也叫大數(shù)據(jù)。

從抽象層面來看，最重要的一點(diǎn)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的思維。這是大數(shù)據(jù)里非常關(guān)鍵的一點(diǎn)。雖然以前也有數(shù)據(jù)分析，但那個(gè)時(shí)候是采集樣本，基于樣本去分析、去做決策。現(xiàn)如今，無論是互聯(lián)網(wǎng)還是傳感器的發(fā)展，都讓我們有機(jī)會(huì)采集到更多的數(shù)據(jù)，因此現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析和以前也是不一樣的。

大數(shù)據(jù)的第一個(gè)環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)采集。因?yàn)閿?shù)據(jù)規(guī)模大，當(dāng)達(dá)到一定的水平之后，采集本身就成了一個(gè)很大的問題。我們現(xiàn)在需要各種各樣的手段把這個(gè)數(shù)據(jù)記下來。每一個(gè)實(shí)際發(fā)生的信息，我們都要進(jìn)行采集。

第二個(gè)環(huán)節(jié)就是數(shù)據(jù)建模。我們要在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行模型的搭建。數(shù)據(jù)建模最重要的是整理數(shù)據(jù)。把數(shù)據(jù)表做出來以后，我們才能更好的去分析。

第三個(gè)環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)分析。我們?cè)趽碛袛?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上去做用戶分析、用戶分群。

最后就是指標(biāo)。圍繞一個(gè)產(chǎn)品，我們?nèi)绾稳カ@取新用戶？每天增加了多少用戶？通過哪個(gè)渠道？這些問題都是我們要關(guān)心的。

接下來就重點(diǎn)給大家講講每個(gè)環(huán)節(jié)的具體操作：

環(huán)節(jié)一：數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)體現(xiàn)的是大，但時(shí)效性也是一個(gè)基本要求?，F(xiàn)在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理的時(shí)候，都在強(qiáng)調(diào)盡量去生成這個(gè)數(shù)據(jù)。歸結(jié)起來，如何把這個(gè)數(shù)據(jù)做好？就兩個(gè)字，一個(gè)是全、一個(gè)是細(xì)。"全"是用各種各樣的數(shù)據(jù)源，無論是前端的、后端的數(shù)據(jù)，我們都要全量的采集到。"細(xì)"是強(qiáng)調(diào)多維度，無論什么樣的維度信息，我們都可以采集過來。

在百度工作這么多年，"要把數(shù)據(jù)的事情做好"是我非常重要的一個(gè)心得。數(shù)據(jù)源做好了，事情基本上就成功了一半。如果沒有數(shù)據(jù)，后面即使有再牛的算法，也一樣做不好。所以，數(shù)據(jù)源是非常重要的，在這一塊要花工作去把它做好。

數(shù)據(jù)采集有三類手段：

第一類是在產(chǎn)品里通過后臺(tái)配置，去采集我們要采集的數(shù)據(jù)，或者是把這個(gè)采集的數(shù)據(jù)命名成什么樣。這個(gè)方式的好處在于，不需要工程師干預(yù)太多，只需要業(yè)務(wù)人員、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)，自己就可以看到要分析的數(shù)據(jù)結(jié)果。這種方式有利也有弊。自動(dòng)采集手段目前還有很多局限性。許多時(shí)候，只能收集一些宏觀的數(shù)據(jù)，比如說機(jī)器的版本。在采集一些復(fù)雜信息時(shí)，自動(dòng)采集的方式就很難達(dá)到了。

第二類是通過代碼去收集任何想要的信息，把要采集的地方埋入代碼，記錄下來。絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)一般都會(huì)通過后端去采集。

第三類是通過工具去采集。

這三種是常見的數(shù)據(jù)采集的方式，無非是你從中去選擇適合你的方式。

許多的公司在數(shù)據(jù)采集方面都存在非常大的問題。公司人員的流動(dòng)很有可能造成數(shù)據(jù)采集的混亂。所以要對(duì)數(shù)據(jù)采集本身進(jìn)行監(jiān)控，在哪些點(diǎn)進(jìn)行了采集，都采集了什么樣的維度，通過的有多少，沒有通過的有多少，要將這些監(jiān)控起來。

另外，需要有分析師參與到數(shù)據(jù)管理。在我自己創(chuàng)業(yè)的過程中，我發(fā)現(xiàn)許多公司缺少一個(gè)真正的數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)人。一方面我們要用各種各樣的工具，去做好數(shù)據(jù)采集。另一方面，需要懂業(yè)務(wù)的人，真的把數(shù)據(jù)本身的采集管理起來。

環(huán)節(jié)二：數(shù)據(jù)建模

現(xiàn)在許多產(chǎn)品背后都有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)里很多都是跟交易相關(guān)的。在數(shù)據(jù)庫(kù)里會(huì)把我們生成的數(shù)據(jù)記下來，比如說用戶的注冊(cè)信息、交易訂單信息，這種信息都會(huì)寫到數(shù)據(jù)庫(kù)里。那么我們?cè)跀?shù)據(jù)庫(kù)里就可以解決問題，為什么要專門建一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)呢？這里面有三個(gè)問題：

1、要把數(shù)據(jù)表用于數(shù)據(jù)中心。如果把數(shù)據(jù)庫(kù)里的表交給業(yè)務(wù)員、產(chǎn)品經(jīng)理，他們很難理解，更不可能后續(xù)在機(jī)房進(jìn)行一些工作。

2、性能不行。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)表處理一般支持的是高頻化、小批量的，而我們的數(shù)據(jù)分析跟這個(gè)模式是完全不一樣的。數(shù)據(jù)分析的頻次并不是很高，但是它的規(guī)模、吞吐量很大。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)上去處理這個(gè)性能就會(huì)有很大的問題。

3、數(shù)據(jù)不全。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)用于做數(shù)據(jù)中心，這個(gè)數(shù)據(jù)模型本身是不行的，或者說是只能解決一部分的問題。

做好數(shù)據(jù)分析，首先在數(shù)據(jù)建模的時(shí)候要易于理解。數(shù)據(jù)模型建好以后，無論是誰都可以理解，這樣才能把數(shù)據(jù)更好的利用起來。另外還要性能好，我們?cè)诓樵兊臅r(shí)候，可以很快的得到響應(yīng)。在數(shù)據(jù)分析，特別是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的分析過程中，最常用的模型是多維數(shù)據(jù)處理模型（OLAP），把數(shù)據(jù)拆成一個(gè)維度或指標(biāo)。當(dāng)然最好的分析方式還是建立一個(gè)好的數(shù)據(jù)模型。

環(huán)節(jié)三：數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析可以干什么？產(chǎn)品改進(jìn)。數(shù)據(jù)分析可以幫助我們看到問題，然后改進(jìn)。在有數(shù)據(jù)的情況下，即使一個(gè)初級(jí)的產(chǎn)品經(jīng)理，也可以把這個(gè)產(chǎn)品迭代本身做得像模像樣，因?yàn)橛袛?shù)據(jù)支撐，我知道哪些是客戶喜歡的，這都是可以用數(shù)據(jù)表現(xiàn)出來的。

環(huán)節(jié)四:運(yùn)營(yíng)監(jiān)控

運(yùn)營(yíng)監(jiān)控是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中一個(gè)非常重要的事情?；ヂ?lián)網(wǎng)產(chǎn)品有三件最重要的的事情：

第一件事情是拉新，就是如何去獲取新用戶；

第二件事情是怎么讓這個(gè)用戶不斷的用你的產(chǎn)品；

第三件事情是變現(xiàn)，我用得挺好，來了就不走了，這三點(diǎn)是非常關(guān)鍵的。

一個(gè)科學(xué)的運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)，應(yīng)該分析哪些數(shù)據(jù)，可以從以下五個(gè)方面來看：

第一是觸達(dá)，怎么讓用戶知道你；

第二是激活，要讓用戶進(jìn)行購(gòu)買行為；

第三是留存；

第四是引薦，一個(gè)用戶能推薦給其他用戶；

最后就是營(yíng)收。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品常用的分析法：

多維分析：一個(gè)開元軟件分析之后發(fā)現(xiàn)安卓的下載率比ios低很多，結(jié)果是因?yàn)槠聊徊季謫栴}，導(dǎo)致下載按鈕沒有顯示，下載量低。這就是多維分析的方式。

漏斗分析：用戶來到我們網(wǎng)站，這期間有一個(gè)轉(zhuǎn)化的過程，這些環(huán)節(jié)我們都要跟進(jìn)下來，才能知道是什么原因?qū)е铝擞脩袅魇А＿@就是漏斗分析法。

用戶分群：對(duì)不同的人采取不同的策略。比如，一開始滴滴打車發(fā)13元紅包，有些人發(fā)不發(fā)紅包都會(huì)用這款軟件，而一些人則不同。這就需要區(qū)別開來，使用不同的策略。

環(huán)節(jié)五：指標(biāo)

我們到底應(yīng)該關(guān)心什么樣的指標(biāo)？這里有兩個(gè)方法：第一關(guān)鍵指標(biāo)法；第二海盜指標(biāo)法。

以上就是我分享的內(nèi)容，謝謝大家！

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來源：數(shù)據(jù)猿

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