分析技术如何支撑产品的设计与开发
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发布时间：2022-05-01 23:52
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时间：2022-06-25 06:55
第二步，基于采集回来的*度数据，采用ETL对其各类数据进行结构化处理及加载。
然后第三步，对于ETL处理后的标准化结构数据，建立数据存储管理子系统，归集到底层数据仓库，这一步很关键，基于数据仓库，对其内部数据分解成基础的同类数据集市。
然后基于归集分解的不同数据集市，利用各类R函数包对其数据集进行数据建模和各类算法设计，里面算法是需要自己设计，个别算法可以用R函数，这个过程产品和运营参与最多;这一步做好了，也是很多公司用户画像系统的底层。
最后根据建立的各类数据模型及算法，结合前端不同渠道不同业务特征，根据渠道触点自动匹配后端模型自动展现用户个性化产品和服务。
建立系统性数据采集指标体系
建立数据采集分析指标体系是形成营销数据集市的基础，也是营销数据集市覆盖用户行为数据广度和深度的前提，数据采集分析体系要包含用户全活动行为触点数据，用户结构化相关数据及非结构化相关数据，根据数据分析指标体系才能归类汇总形成筛选用户条件的属性和属性值，也是发现新的营销事件的基础。
构建营销数据指标分析模型，完善升级数据指标采集，依托用户全流程行为触点，建立用户行为消费特征和个体属性，从用户行为分析、商业经营数据分析、营销数据分析三个维度，形成用户行为特征分析模型。用户维度数据指标是不同维度分析要素与用户全生命周期轨迹各触点的二维交叉得出。
目前做大数据平台的公司，大多数采集的数据指标和输出的可视化报表，都存在几个关键问题：
采集的数据都是以渠道、日期、地区统计，无法定位到具体每个用户；
计算统计出的数据都是规模数据，针对规模数据进行挖掘分析，无法支持；
数据无法支撑系统做用户获客、留存、营销推送使用。
所以，要使系统采集的数据指标能够支持平台前端的个性化行为分析，必须围绕用户为主线来进行画像设计，在初期可视化报表成果基础上，将统计出来的不同规模数据，细分定位到每个用户，使每个数据都有一个用户归属。
将分散无序的统计数据，在依据用户来衔接起来，在现有产品界面上，每个统计数据都增加一个标签，点击标签，可以展示对应每个用户的行为数据，同时可以链接到其他统计数据页面。
由此可以推导出，以用户为主线来建立数据采集指标维度：用户身份信息、用户社会生活信息、用户资产信息、用户行为偏好信息、用户购物偏好、用户价值、用户反馈、用户忠诚度等多个维度，依据建立的采集数据维度，可以细分到数据指标或数据属性项。
