如何入门数据分析师

1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。

2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。

3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。

4、数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。

5、分析数据。数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有FineBI、Python等。

6、得到可视化结果。借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。

数学知识

对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。

而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。

分析工具

对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。

编程语言

数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。

当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

业务理解

对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

逻辑思维

对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

数据可视化

数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。

对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

协调沟通

数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。

对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

您好，小程序是一种轻量级的应用程序，可以在微信、支付宝等平台上运行。小程序可以收集各公司数据的方法如下：

1 数据采集工具：小程序可以使用数据采集工具来收集用户数据。这些工具可以跟踪用户的行为、浏览历史和交互方式等信息。这些数据可以用于分析用户行为和优化用户体验。

2 用户调查：小程序可以通过用户调查来收集数据。用户调查可以询问用户对产品或服务的看法、意见和建议。这些数据可以用于改进产品或服务，提高用户满意度。

3 数据库：小程序可以使用数据库来存储和管理数据。数据库可以存储用户信息、交易记录、产品信息等数据。这些数据可以用于分析用户行为和改进产品或服务。

4 数据交换：小程序可以与其他应用程序和服务进行数据交换。例如，小程序可以与第三方支付服务进行数据交换，以便处理支付事务。这些数据可以用于分析用户行为和优化用户体验。

5 网络爬虫：小程序可以使用网络爬虫来收集数据。网络爬虫可以从互联网上抓取数据，例如，产品信息、价格信息等。这些数据可以用于分析市场趋势和竞争对手。

小程序收集各公司数据的方法多种多样，但需要注意的是，数据收集必须符合相关法规和规定，保护用户隐私。

1、从数据库导入

在大数据技术风靡起来前，关系型数据库(RDMS)是主要的数据分析与处理的途径。发展至今数据库技术已经相当完善，当大数据出现的时候，行业就在考虑能否把数据库数据处理的方法应用到大数据中，于是 Hive、Spark SQL 等大数据 SQL 产品就这样诞生。

2、日志导入

日志系统将我们系统运行的每一个状况信息都使用文字或者日志的方式记录下来，这些信息我们可以理解为业务或是设备在虚拟世界的行为的痕迹，通过日志对业务关键指标以及设备运行状态等信息进行分析。

3、前端埋点

为什么需要埋点现在的互联网公司越来越关注转化、新增、留存，而不是简单的统计 PV、UV。这些分析数据来源通过埋点获取，前端埋点分为三种：手工埋点、可视化埋点、自动化埋点。

4、爬虫

时至至今， 爬虫的数据成为公司重要战略资源，通过获取同行的数据跟自己的数据进行支撑对比，管理者可以更好的做出决策。而且越难爬虫获取竞争对手的数据，对于公司来说是越有价值。

Docker不适合部署数据库的7大原因

1、数据安全问题

不要将数据储存在容器中，这也是 Docker 官方容器使用技巧中的一条。容器随时可以停止、或者删除。当容器被rm掉，容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。

即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。

使用当前的存储驱动程序，Docker 仍然存在不可靠的风险。如果容器崩溃并数据库未正确关闭，则可能会损坏数据。

2、性能问题

大家都知道，MySQL 属于关系型数据库，对IO要求较高。当一台物理机跑多个时，IO就会累加，导致IO瓶颈，大大降低 MySQL 的读写性能。

在一次Docker应用的十大难点专场上，某国有银行的一位架构师也曾提出过：“数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面，如果按 Docker 的思路，那么多个docker最终IO请求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构，可能这也是不考虑迁移到 Docker 的一个因素吧”。

针对性能问题有些同学可能也有相对应的方案来解决：

(1)数据库程序与数据分离

如果使用Docker 跑 MySQL，数据库程序与数据需要进行分离，将数据存放到共享存储，程序放到容器里。如果容器有异常或 MySQL 服务异常，自动启动一个全新的容器。另外，建议不要把数据存放到宿主机里，宿主机和容器共享卷组，对宿主机损坏的影响比较大。

(2)跑轻量级或分布式数据库

Docker 里部署轻量级或分布式数据库，Docker 本身就推荐服务挂掉，自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。

(3)合理布局应用

对于IO要求比较高的应用或者服务，将数据库部署在物理机或者KVM中比较合适。目前TX云的TDSQL和阿里的Oceanbase都是直接部署在物理机器，而非Docker 。

3、网络问题

要理解 Docker 网络，您必须对网络虚拟化有深入的了解。也必须准备应付好意外情况。你可能需要在没有支持或没有额外工具的情况下，进行 bug 修复。

我们知道：数据库需要专用的和持久的吞吐量，以实现更高的负载。我们还知道容器是虚拟机管理程序和主机虚拟机背后的一个隔离层。然而网络对于数据库复制是至关重要的，其中需要主从数据库间 24/7 的稳定连接。未解决的 Docker 网络问题在19版本依然没有得到解决。

把这些问题放在一起，容器化使数据库容器很难管理。我知道你是一个顶级的工程师，什么问题都可以得到解决。但是，你需要花多少时间解决 Docker 网络问题？将数据库放在专用环境不会更好吗？节省时间来专注于真正重要的业务目标。

4、状态

在 Docker 中打包无状态服务是很酷的，可以实现编排容器并解决单点故障问题。但是数据库呢？将数据库放在同一个环境中，它将会是有状态的，并使系统故障的范围更大。下次您的应用程序实例或应用程序崩溃，可能会影响数据库。

知识点：在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，而不是数据库。

Docker 快速扩展的一个重要特征就是无状态，具有数据状态的都不适合直接放在 Docker 里面，如果 Docker 中安装数据库，存储服务需要单独提供。

目前，TX云的TDSQL(金融分布式数据库)和阿里云的Oceanbase(分布式数据库系统)都直接运行中在物理机器上，并非使用便于管理的 Docker 上。

5、资源隔离

资源隔离方面，Docker 确实不如虚拟机KVM，Docker是利用Cgroup实现资源限制的，只能限制资源消耗的最大值，而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源，将会影响容器里 MySQL 的读写效率。

需要的隔离级别越多，获得的资源开销就越多。相比专用环境而言，容易水平伸缩是Docker的一大优势。然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。

我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？

6、云平台的不适用性

大部分人通过共有云开始项目。云简化了虚拟机 *** 作和替换的复杂性，因此不需要在夜间或周末没有人工作时间来测试新的硬件环境。当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？

这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留d性扩展的能力。

7、运行数据库的环境需求

常看到 DBMS 容器和其他服务运行在同一主机上。然而这些服务对硬件要求是非常不同的。

数据库（特别是关系型数据库）对 IO 的要求较高。一般数据库引擎为了避免并发资源竞争而使用专用环境。如果将你的数据库放在容器中，那么将浪费你的项目的资源。因为你需要为该实例配置大量额外的资源。在公有云，当你需要 34G 内存时，你启动的实例却必须开 64G 内存。在实践中，这些资源并未完全使用。

怎么解决？您可以分层设计，并使用固定资源来启动不同层次的多个实例。水平伸缩总是比垂直伸缩更好。

总结

针对上面问题是不是说数据库一定不要部署在容器里吗？

答案是：并不是

我们可以把数据丢失不敏感的业务（搜索、埋点）就可以数据化，利用数据库分片来来增加实例数，从而增加吞吐量。

docker适合跑轻量级或分布式数据库，当docker服务挂掉，会自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。

数据库利用中间件和容器化系统能够自动伸缩、容灾、切换、自带多个节点，也是可以进行容器化的。

见仁见智，一般不推荐用容器做状态或持久化的东西，因为无法保证数据安全。当然，你如果是类似于一主多从，并对数据一致性没有变态的要求，那用容器跑几个只读从库也没啥不可以

关于大数据分析的四个关键环节

随着大数据时代的到来，AI 概念的火热，人们的认知有所提高。为什么说大数据有价值 这是不是只是一个虚的概念 大家怎么考虑数据驱动问题 为什么掌握更多的数据就会更有效 这些问题很难回答，但是，大数据绝不是大而空洞的。

信息论之父香农曾表示，信息是用来消除不信任的东西，比如预测明天会不会下雨，如果知道了今天的天气、风速、云层、气压等信息，有助于得出更准确的结论。所以大数据是用来消除不确定性的，掌握更多的有效数据，可以驱动企业进行科学客观的决策。桑文锋对大数据有着自己的理解，数据采集遵循“大”、“全”、“细”、“时”四字法则。“大”强调宏观的“大”，而非物理的“大”。大数据不是一味追求数据量的“大”。比如每天各地级市的苹果价格数据统计只有 2MB，但基于此研发出一款苹果智能调度系统，就是一个大数据应用，而有些数据虽然很大，却价值有限;“全”强调多种数据源。大数据采集讲求全量，而不是抽样。除了采集客户端数据，还需采集服务端日志、业务数据库，以及第三方服务等数据，全面覆盖，比如美国大选前的民意调查，希拉里有70%以上胜算，但是川普成为了美国总统，因为采样数据有偏差，支持川普的底层人民不会上网回复。“细”强调多维度数据采集，即把事件的维度、属性、字段等都进行采集。如电商行业“加入购物车”的事件，除了采集用户的 click 数据，还应采集用户点击的是哪个商品、对应的商户等数据，方便后续交叉分析。“时”强调数据的时效性。显然，具有时效性的数据才有参考价值。如国家指数，CPI 指数，月初收集到信息和月中拿到信息，价值显然不同，数据需要实时拿到，实时分析。从另一个视角看待数据的价值，可以分为两点，数据驱动决策，数据驱动产品智能。数据的最大价值是产品智能，有了数据基础，再搭建好策略算法，去回灌产品，提升产品本身的学习能力，可以不断迭代。如今日头条的新闻推荐，百度搜索的搜索引擎优化，都是数据驱动产品智能的体现。

数据分析四个关键环节 桑文锋把数据分析分为四个环节，数据采集、数据建模、数据分析、指标。他提出了一个观点，要想做好数据分析，一定要有自底向上的理念。很多公司的数据分析自顶向下推动，用业务分析指标来决定收集什么数据，这是需求驱动工程师的模式，不利于公司长久的数据采集。而一个健康的自底向上模式，可以帮助公司真正建立符合自己业务的数据流和数据分析体系。 一、数据采集 想要真正做好大数据分析，首先要把数据基础建好，核心就是“全”和“细”。 搜集数据时不能只通过 APP 或客户端收集数据，服务器的数据、数据库数据都要同时收集打通，收集全量数据，而非抽样数据，同时还要记录相关维度，否则分析业务时可能会发现历史数据不够，所以不要在意数据量过大，磁盘存储的成本相比数据积累的价值，非常廉价。 常见的数据采集方式归结为三类，可视化/全埋点、代码埋点、数据导入工具。

第一种是可视化/全埋点，这种方式不需要工程师做太多配合，产品经理、运营经理想做分析直接在界面点选，系统把数据收集起来，比较灵活。但是也有不好的地方，有许多维度信息会丢失，数据不够精准。第二种是代码埋点，代码埋点不特指前端埋点，后端服务器数据模块、日志，这些深层次的都可以代码埋点，比如电商行业中交易相关的数据可以在后端采集。代码埋点的优势是，数据更加准确，通过前端去采集数据，常会发现数据对不上，跟自己的实际后台数据差异非常大。可能有三个原因：第一个原因是本身统计口径不一样，一定出现丢失;第二点是流量过大，导致数据丢失异常;第三点是SDK兼容，某些客户的某些设备数据发不出去，导致数据不对称。而代码埋点的后台是公司自己的服务器，自己核心的模拟可以做校准，基本进行更准确的数据采集。第三种是通过导入辅助工具，将后台生成的日志、数据表、线下数据用实时批量方式灌到里面，这是一个很强的耦合。数据采集需要采集数据和分析数据的人共同参与进来，分析数据的人明确业务指标，并且对于数据的准确性有敏感的判断力，采集数据的人再结合业务进行系统性的采集。二、数据建模很多公司都有业务数据库，里面存放着用户注册信息、交易信息等，然后产品经理、运营人员向技术人员寻求帮助，用业务数据库支持业务上的数据分析。但是这样维护成本很高，且几千万、几亿条数据不能很好地 *** 作。所以，数据分析和正常业务运转有两项分析，数据分析单独建模、单独解决问题。数据建模有两大标准：易理解和性能好。数据驱动不是数据分析师、数据库管理员的专利，让公司每一个业务人员都能在工作中运用数据进行数据分析，并能在获得秒级响应，验证自己的新点子新思维，尝试新方法，才是全员数据驱动的健康状态。多维数据分析模型(OLAP)是用户数据分析中最有效的模型，它把用户的访问数据都归类为维度和指标，城市是维度， *** 作系统也是维度，销售额、用户量是指标。建立好多维数据分析模型，解决的不是某个业务指标分析的问题，使用者可以灵活组合，满足各种需求。三、数据分析数据分析支持产品改进产品经理在改进产品功能时，往往是拍脑袋灵光一现，再对初级的点子进行再加工，这是不科学的。《精益创业》中讲过一个理念，把数据分析引入产品迭代，对已有的功能进行数据采集和数据分析，得出有用的结论引入下一轮迭代，从而改进产品。在这个过程中大数据分析很关键。Facebook 的创始人曾经介绍过他的公司如何确定产品改进方向。Facebook 采用了一种机制：每一个员工如果有一个点子，可以抽样几十万用户进行尝试，如果结果不行，就放弃这个点子，如果这个效果非常好，就推广到更大范围。这是把数据分析引入产品迭代的科学方法。桑文锋在 2007 年加入百度时，也发现了一个现象，他打开邮箱会收到几十封报表，将百度知道的访问量、提问量、回答量等一一介绍。当百度的产品经理提出一个需求时，工程师会从数据的角度提出疑问，这个功能为什么好 有什么数据支撑 这个功能上线时如何评估 有什么预期数据 这也是一种数据驱动产品的体现。数据驱动运营监控运营监控通常使用海盗模型，所谓的运营就是五件事：触达是怎么吸引用户过来;然后激活用户，让用户真正变成有效的用户;然后留存，提高用户粘性，让用户能停留在你的产品中不断使用;接下来是引荐，获取用户这么困难，能不能发动已有的用户，让已有用户带来新用户，实现自传播;最后是营收，做产品最终要赚钱。要用数据分析，让运营做的更好。数据分析方法互联网常见分析方法有几种，多维分析、漏斗分析、留存分析、用户路径、用户分群、点击分析等等，不同的数据分析方法适用于不同的业务场景，需要自主选择。举个多维分析的例子，神策数据有一个视频行业的客户叫做开眼，他们的软件有一个下载页面，运营人员曾经发现他们的安卓 APP 下载量远低于 iOS，这是不合理的。他们考虑过是不是 iOS 用户更愿意看视频，随后从多个维度进行了分析，否定了这个结论，当他们发现某些安卓版本的下载量为零，分析到屏幕宽高时，看出这个版本下载按钮显示不出来，所以下载比例非常低。就这样通过多维分析，找出了产品改进点。举个漏斗分析的例子，神策数据的官网访问量很高，但是注册-登录用户的转化率很低，需要进行改进。所以大家就思考如何把转化漏斗激活地更好，后来神策做了小的改变，在提交申请试用后加了一个查看登录页面，这样用户收到账户名密码后可以随手登录，优化了用户体验，转化率也有了可观的提升。四、指标如何定义指标 对于创业公司来说，有两种方法非常有效：第一关键指标法和海盗指标法。第一关键指标法是《精益数据分析》中提出的理论，任何一个产品在某个阶段，都有一个最需要关注的指标，其他指标都是这个指标的衍生，这个指标决定了公司当前的工作重点，对一个初创公司来说，可能开始关注日活，围绕日活又扩展了一些指标，当公司的产品成熟后，变现就会成为关键，净收入(GMV)会变成第一关键指标。

一个成功的数据分析团队：角色与职责

多年以来我和数百家企业打过交道，在这个过程中，我领悟了让数据分析项目成功的一些因素，也亲眼看着很多项目失败。

最常见的失败原因说出来可能会让你惊讶。并非是缺乏数据专业知识或者整合失误，而仅仅是因为企业没有让“利用数据”成为任何人员的职责。太多公司花费好几个月收集有趣的数据，然后让它们静静地躺在角落里积攒灰尘。这个现象驱使我来撰写本文，希望它能给你灵感，让你为下一个分析项目增加一些结构性。 对分析的应用，本应该成为你不断汲取的商业泉源。

如果能为下列每个角色，找到至少一个乐于担当的人选，我保证你项目成功率会增加一千倍！对每个角色的具体描述和建议见下文。

并未经过科学证实

角色及其输出角色交付项目领导者项目规划，包含工作范围与时间数据建构者数据模型，查询语句产品开发者实现跟踪（埋点）分析者提供新的业务问题报告制作者为业务提供报告项目领导者

有一个团队成员要负责分析工作的实施交付。你可能已经知道，一个高效的项目管理者要：

识别项目的利益相关者，并搞清他们需要什么。这些人会问“我们要回答的商业问题是什么？”设定并传达工作目标、范围和时间，落实到每个相关人员。管理项目所依赖的资源，发现交付过程中的障碍。确保项目如实交付、达成目标（例如，数据确实回答了对业务至关重要的问题）。确保每个相关人员，从工程师到产品经理，同步工作并理解要交付什么。这个部分比较重要，因为人们通常低估或高度数据的作用。

对项目领导者的建议：

如果你专注于那些可以直接为产品或业务带来改变的问题，你的分析项目会得到最及时的反馈。例如：新的宣传活动带来的顾客是否转化为付费用户了（是否该继续在这个宣传渠道上继续投资）？或者，我们准备取消这个功能，你能否查看一下是否有付费用户在使用这个服务？保证项目的规模尽可能小。一开始，只跟踪对于业务重要的少数几个关键行为，这样就能够快速回答最紧迫的商业问题（如，使用这个此功能的用户留存度如何？）及时的，有用的分析结果会让你所在的机构着迷，他们很快会提出更多你在下一轮要回答的问题。换句话说，分析工作应该是敏捷的，随着每次迭代更加深入。如果分析项目的规模太大（如，需要花费工程师两周时间），那你可能冒着拖延其他紧急项目的风险。数据建构者

这个头衔听起来很炫，但它只是意味着你的团队需要有个懂技术的人创建数据模型，并理解查询语句如何工作。数据模型可以很简单，甚至像一封电子邮件，列出你要跟踪的行为和优先级。这个模型有助于确定和传达你的项目范围。数据建构者帮助整个团队评估哪些业务问题可以被回答，哪些不能。通常这个人不必是数据科学博士，一般由一个app开发人员，或者懂得用电子表格建立模型的人担任。

对数据分析者的建议：

花点时间让曾经使用过相同工具的人看看你的数据模型。例如，如果你在使用Keen，就跟使用过Keen的开发者聊聊。也可以让分析服务提供者和你一起审阅你的数据模型。不管你在使用什么工具，都会有些事情需要取舍，解决方案总有些部分不会按照预期工作。节省些时间，跟有过相同经历的人谈谈你的计划吧。建立数据模型时，使用客户和业务领域的习惯用语，而不是应用开发者的习惯用语。例如，不要去追踪“阶段变化”，客户和你公司里的其他人无法理解它。如果能保证使用的语言是业务导向的，它会帮助你的机构/企业理解如何去查询和使用数据。保证让至少一个人审阅你的数据模型，保证模型可被他人理解。你可能会发现有些对自己来说很直白的标签，对其他人来说并不清晰。比如，对于机构里的不同人员，“uuid”意味着不同的东西。不要重复发明轮子（不要做无用功）。产品开发者

项目一开始，就要有至少一个开发人员承担埋点的工作。他们在各处加一些代码，这样每次登录、购买、上传和其他行为的数据都能被保存。如果事件的来源有很多，比如移动应用+网页，这个工作可能由多个开发者完成（如，一个网站开发者和一个移动开发者）。在小一些的机构，埋点的开发者通常也扮演数据建构者。在大一些的团体中，开发者和数据建构者紧密合作，确保模型数据足够理想，以及事物被跟踪并以一致的格式标记（如“userid” = “23cv42343jk88” 不是 “userid” = “fran@cooldomaincom”）。埋点是个相对直接的过程，许多分析服务有直接可用的客户库使得此过程简化，不过，你的团队依然需要决定要跟踪什么行为，如何命名。

对产品开发者的建议：

确保根据对你的机构有意义的数据模型进行埋点。如果你的团队没有数据建构者，那么就扮演这个角色，在开始埋点之前规划一个模型。这会帮你理清思路，也更利于与他人沟通。使用分开的repository，带有各自的key，针对dev, test和prod，这样就不会让生成数据和测试数据混淆。埋点成功后，在正式使用前找个人审阅一下存进来的数据。和产品的其他功能一样，分析的实施也需要有个QA过程。埋点过程中错误很常见，如，把数字发送为字符串、命名不清、不正确地使用JSON的格式，或者标签里有错别字。分析者

你会收集很多有意思的数据，但如果没人利用，这些数据就不会有价值。团队里需要至少有一个人对数据背后隐藏的东西非常好奇。我把这些人称为分析者。分析者通常是个开发者、产品经理或产品团队/营销团队的某个人。这些人不仅疯狂地想了解业务问题的答案，还能时时提出新问题。分析者喜欢钻研项目第一阶段收集的数据，而且有很多点子，引出下一阶段应该收集的新东西。换句话说，团队中需要有个人享受实践分析的过程。不要着急，这样的人有很多:)。技术背景对这个角色有很大帮助，这使得他们能快速理解什么样的查询语句可以得到想要的答案。这个角色对于项目成功至关重要，如果没人从数据中理解、学习，就无法从中得到任何价值。

对分析者的建议：

分析的结果可能对你自己而言显而易见或很有意义，但别人看来可能不是这样。这是因为03你从一开始就知道要回答什么问题。你知道数据包含哪些不包含哪些。此外你写的查询语句最终生成了可视化结果或报告。要让他人理解最终得到的数字都意味者什么，那么你要分享很多上下文内容给他们。分享分析的结果时，需要写明你从数据中得到的结论，以及根据分析结果应该采取什么业务行动（如，上个版本发布后我们的转化率下降了，所以应该改回去）。其他人可能不仅没有正确解读数据所需的上下文，他们也很可能不像你那样感觉数据很迷人，且没时间去试图理解其意义。不要用力过猛，不过，对于这个岗位来说沟通技巧很重要。分析者大约半数的时间都用在了沟通上。解释与总结从数据中获得的结论、结果需要花点时间。如果你的分析结果不能只是静静躺在别人的收件箱里。有些你是机构里唯一意识到某个机会或问题的人，应该确保机构对机会或问题有所反应。有时你得做那个难搞的人。不要低估自己工作的价值。如果分析工作是你常常要做又来不及做的，试着把它加入你官方的职位描述中，每周或每月贡献固定时间在上面。不要让它干预你的其他时间。报告制作者

这个角色不是必需的，但你可能会想要制作一些报告，便于整个团队和其他利益相关者获取。要想让数据的实用性会大大提升，数据应该更紧密地与业务流程相连，而不是被遗弃在数据库里等着有人翻阅。一个前端开发者要能够把query变成产品经理和其他业务人员阅读的报告。下面是一些可能有用的例子：

Email寄送周报内部网站的一个页面在面向用户的app中用Google表格公开发布推送到slack频道在某个面板上展示推送到salesforce

对报告制作者的建议：确保报告的使用者能理解数据才能让你的工作产生最大价值。一个办法是，不断问他们“当你看到转化率52%时，这对你来说意味着什么？你会认为它是怎么计算出来的？”另一种提高报告可读性的方式是写一份指南（如注释），以解释数据从何而来、如何被计算。例如，数据是否包含从网站和app获取的用户，或只是来自其中一种的用户？它是否包括测试用户和公司的内部用户，或者他们已经被过滤掉了？玩得开心点！整个分析项目中最棒的部分，就是看着有人因为从结果学到了新东西而双眼放光，而你，通常就是让这一切发生的人。

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