如何做产品流量数据分析？从哪些方面入手？（三）

上篇文章 给大家介绍了埋点要素和埋点示例，至此埋点设计的内容就结束了，接下来就是埋点开发。
3.1.3 埋点开发

埋点形式上支持代码埋点、可视化埋点和全埋点。代码埋点时，客户端或服务端可以埋点；统计SDK、APPSDK、webSDK、小程序SDK、H5SDK等。

视觉埋点，全埋点背后对应的是SDK对某些事件的自动上报统计，埋点开发相关知识点可查看历史文章。

统计SDK是埋点开发提高效率的工具，可以填写需要报告的参数。统计SDK的格式大多基于事件模型，一般的事件模型可以参考神策分析。

3.1.4埋点测试验收

埋点测试验收需要从逻辑和数据两个方面进行测试验收，以确保埋点的正确性、顺序性和完整性。

正确性:确认数据是否发送，检查上述数据的内容格式是否与需求文档一致；

顺序：正确的数据报告顺序，间接验证埋点代码的正确性；

完整性:每个场景都需要测试，以确保不同的来源和不同场景下的数据报告。

埋点平台通常有针对性的测试模块。比如umeng可以注册测试设备，查看埋点的测试数据。埋点上线后，需要进一步观察数据是否异常。

3.2 加工流量数据

3.2.1保证数据质量

数据处理后的埋点数据需要保证完整性、准确性、一致性和及时性。

完整性:完整性是指数据记录和信息是否完整，是否存在数据缺失，是数据质量最基本的保证；

准确性:指数据中记录的信息和数据是否准确，是否有异常或错误的信息；

一致性:指数据在多个数据记录中的一致性；

及时性:只有保证数据的及时输出，才能体现数据的价值。

3.2.2数据模型

有了埋点数据，这个过程就不详细说了。

数据标准化后，通常存在于三个表中:事件表；用户属性表；目标对象表(三个表只根据使用表的目的，为了提高查询效率，通常会根据事件流程拆分三个表)。

基于这三个表的查询模型将能够支持各种一般数据量级的分析模型，在超大数据量下查询速度会降低。如果需要提高查询速度，需要存储和更换查询，如缓存高频查询结果、设置数据加速等。

事件表:每个记录描述一个用户在某个时间点、某个地点以某种方式完成某个具体事件；

用户属性表:主体是用户，每个用户都有记录。属性包括用户属性(包括平台、网络、服务商、手机型号、地域等自然属性；还包括用户等级，是否是大V等非自然属性)，用户可以关联事件表分析。

目标对象表:主体是目标对象，通常是一个业务的主要载体，比如短视频APP，目标对象是视频(id)，可以通过目标对象分析相关事件表。

流量数据加工之后，接下来就要应用了，那么要如何应用流量数据呢？下篇文章跟大家详细聊聊。

以上就是“如何做产品流量数据分析？从哪些方面入手？（三）”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站。