●全：就是说我们要拿多种数据源，不能说只拿一个客户端的数据源，服务端的数据源没有拿，数据库的数据源没有拿，做分析的时候没有这些数据你可能是搞歪了。另外，大数据里面讲的是全量，而不是抽样。不能说只抽了某些省的数据，然后就开始说全国是怎么样。可能有些省非常特殊，比如新疆、西藏这些地方它客户端跟内地可能有很大差异的。
有了数据之后，就要对数据进行加工，不能把原始的数据直接报告给上面的业务分析人员，它可能本身是杂乱的，没有经过很好的逻辑的。
这里就牵扯到数据建框，首先，提一个概念就是数据模型。许多人可能对数据模型这个词产生一种畏惧感，觉得模型这个东西是什么高深的东西，很复杂，但其实这个事情非常简单。
我春节期间在家干过一件事情，我自己家里面家谱在文革的时候被烧教了，后来家里的长辈说一定要把家谱这些东西给存档一下，因为我会电脑，就帮着用电脑去理了一下这些家族的数据这些关系，整个族谱这个信息。
我们现实是一个个的人，家谱里面的人，通过一个树型的结构，还有它们之间数据关系，就能把现实实体的东西用几个简单图给表示出来，这里就是一个数据模型。
数据模型就是对现实世界的一个抽象化的数据的表示。我们这些创业公司经常是这么一个情况，我们现在这种业务，一般前端做一个请求，然后对请求经过处理，再更新到数据库里面去，数据库里面建了一系列的数据表，数据表之间都是很多的依赖关系。
比如，就像我图片里面展示的这样，这些表一个业务项发展差不多一年以上它可能就牵扯到几十张甚至上百张数据表，然后把这个表直接提供给业务分析人员去使用，理解起来难度是非常大的。
这个数据模型是用于满足你正常的业务运转，为产品正常的运行而建的一个数据模型。但是，它并不是一个针对分析人员使用的模型。如果，非要把它用于数据分析那就带来了很多问题。比如：它理解起来非常麻烦。
这里，最好要针对分析的需求对数据重新进行解码，它内容可能是一致的，但是我们的组织方式改变了一下。就拿用户行为这块数据来说，就可以对它进行一个抽象，然后重新把它作为一个判断表。
在数据分析方，特别是针对用户行为分析方面，目前比较有效的一个模型就是多维数据模型，在线分析处理这个模型，它里面有这个关键的概念，一个是维度，一个是指标。
维度比如城市，然后北京、上海这些一个维度，维度西面一些属性，然后操作系统，还有IOS、安卓这些就是一些维度，然后维度里面的属性。
通过维度交叉，就可以看一些指标问题，比如用户量、销售额，这些就是指标。比如，通过这个模型就可以看来自北京，使用IOS的，他们的整体销售额是怎么样的。
这里只是举了两个维度，可能还有很多个维度。总之，通过维度组合就可以看一些指标的数，大家可以回忆一下，大家常用的这些业务的数据分析需求是不是许多都能通过这种简单的模式给抽样出来。
四、数据分析方法
接下来看一下互联网产品采用的数据分析方法。
对于互联网产品常用的用户消费分析来说，有四种：
（1）第一种是多维事件的分析，分析维度之间的组合、关系。
（3）第三种留存分析，用户来了之后我们希望他不断的来，不断的进行购买，这就是留存。
【方法1：多维事件分析法】
首先来看多维事件的分析，这块常见的运营、产品改进这种效果分析。其实，大部分情况都是能用多维事件分析，然后对它进行一个数据上的统计。
1.【三个关键概念】
这里面其实就是由三个关键的概念，一个就是事件，一个是维度，一个是指标组成。
l事件就是说任何一个互联网产品，都可以把它抽象成一系列事件，比如针对电商产品来说，可抽象到提交、订单、注册、收到商品一系列事件用户行为。
l基于这些维度看一些指标的情况。比如，对于提交订单来说，可能是他总提交订单的次数做成一个指标，提交订单的人数是一个指标，平均的人均次数这也是一个指标；订单的总和、总价这些也是一个指标，运费这也是一个指标，统计一个数后就能把它抽样成一个指标。
2.【多维分析的价值】
来看一个例子，看看多维分析它的价值。
怎么分析这个原因呢？常用的方式就是对维度进行一个拆解，可以按照某些维度进行拆分，比如我们按照地域，或者按照渠道，或者按照其他一些方式去拆开，按照年龄段、按照性别去拆开，看这些数据到底是不是整体在下跌，还是说某一类数据在下跌。
【方法2：漏斗分析】
漏斗分析会看，因为数据，一个用户从做第一步操作到后面每一步操作，可能是一个杂的过程。
【方法3：留存分析】
【方法4：回访分析】
上面说的四种分析结合起来去使用，对一个产品的数据支撑、数据驱动的这种深度就要比只是看一个宏观的访问量或者活跃用户数就要深入很多。
五、运营分析实践
【案例1：UGC产品】
首先，来看UGC产品的数据分析的例子。可能会分析它的访问量是多少，新增用户数是多少，获得用户数多少，发帖量、减少量。
【案例2：流失用户召回】
这种形式可能对其他产品就很有效，但是对我们这个产品来说，因为我们这是一个相对来说目标比较明确并且比较小众一点的差别，所以这个投放的效果可能就没那么明显。
在今年元旦的时候，因为之前申请试用我们那个产品已经有很多人，但是这里面有一万人我们给他发了帐号他也并没有回来，我们过年给大家拜拜年，然后去汇报一下进展看能不能把他们捞过来一部分。
我们就想把这部分人抽出来给他们进行一个招回活动，这里面流失用户我们就可以把列表导出来，这是我们自己的产品就有这样的功能。有人可能疑惑我们怎么拿到用户的这些信息呢？
先说总体，总体我们发了716个人，这里面比前面少了一点，我把一些不靠谱的这些信息人工给它干掉了。接下来，看看真正有35个人去体验了这个产品，然后35个人里面有4个人申请接入数据。
因为我们在产品上面做了一个小的改进，在测试环境上面，对于那些测试环境本身是一些数据他玩一玩，玩了可能感兴趣之后就会试一下自己的真实数据。这个时候，我们上来有一个链接引导他们去申请接入自己的数据，走到这一步之后就更可能转化成我们的正式客户。
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