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基于大数据的数据分析系统架构引言概述:随着大数据时代的到来，数据分析系统架构扮演着至关重要的角色。
基于大数据的数据分析系统架构能够帮助企业从海量的数据中获取有价值的信息和洞察，从而支持决策制定和业务优化。
本文将详细介绍基于大数据的数据分析系统架构，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等五个大点。
正文内容:1. 数据采集1.1 数据源选择：根据业务需求和数据特点，选择合适的数据源，如传感器数据、日志数据、社交媒体数据等。
1.2 数据获取：通过API接口、爬虫等方式实时或定期获取数据，并确保数据的完整性和准确性。
1.3 数据清洗：对原始数据进行清洗和预处理，包括去除噪声、处理缺失值、处理异常值等，以提高后续分析的准确性和可信度。
2. 数据存储2.1 存储架构选择：根据数据量和访问需求选择合适的存储架构，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
2.2 数据分区：将数据按照一定的规则进行分区存储，以提高数据的查询效率和可扩展性。
2.3 数据备份和恢复：建立合理的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
3. 数据处理3.1 数据提取和转换：从存储系统中提取数据，并进行必要的转换和整合，以满足后续分析的需求。
3.2 数据建模：根据业务需求和分析目标，对数据进行建模和转换，如特征工程、维度建模等。
3.3 数据计算和聚合：利用分布式计算框架，对数据进行计算和聚合，以支持复杂的数据分析和挖掘算法。
4. 数据分析4.1 探索性数据分析：通过可视化和统计分析等手段，对数据进行探索，发现数据的分布、关联性和异常情况等。
4.2 预测建模：基于历史数据和机器学习算法，构建预测模型，用于预测未来的趋势和结果。
4.3 决策支持：根据数据分析的结果，提供决策支持和优化建议，帮助企业做出更明智的决策。
5. 数据可视化5.1 可视化工具选择：选择合适的可视化工具，如Tableau、Power BI等，以展示数据分析的结果和洞察。
数据分析必备的三大能力体系这篇文章从整体框架出发，介绍了数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。
数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升，但是问题也很突出：1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎，缺乏一个整体的、系统的思维框架；2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领域，对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。
这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。
包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。
一、数据分析价值观如何让数据分析真正发挥价值？我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。
做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。
一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。
放到一个企业里面，企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。
你想一下，如果老板都不认可数据分析的价值，那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗？然后，企业内部还需要有数据驱动的公司文化。
如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议，那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已，反之则是事半功倍。
做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位。
既不要神化数据分析，把它当做万能钥匙；也不要轻易否定数据分析的意义，弃之不用。
数据分析应该对业务有实际的指导意义，而不应该流于形式，沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。
在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面，我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位：利用（大）数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策，提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。
当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架，对不同业务的数据分析价值有明确的定位。
针对核心任务、战略任务和风险任务，我们认为数据分析应该分别起到助力（Empower）、优化（Optimize）、创新（Innovate）的三大作用。
各行业的数据分析指标体系行业的数据分析指标体系是根据不同行业的特点和需求来构建的，它可以帮助企业分析和评估各种指标，以便制定战略和做出决策。
在下面的文章中，将探讨几个常见行业的数据分析指标体系。
1.零售业在零售业中，数据分析非常重要，有助于确定销售趋势、顾客需求以及优化供应链管理。
以下是一些典型的数据分析指标体系：-顾客留存率：衡量顾客的忠诚度和满意度，可通过计算一定时期内再次购买的顾客比例来衡量。
-库存周转率：衡量企业的库存管理效率，计算公式为销售额除以平均库存值。
-订单满足率：衡量企业及时满足顾客订单的能力，通过计算成功交付的订单比例来衡量。
-客户转化率：衡量线上线下推广活动的效果，计算公式为成功转化为顾客的线索或潜在顾客数除以总线索或潜在顾客数。
-平均客单价：衡量每个顾客的平均消费金额，计算公式为销售额除以顾客数。
2.金融业金融业也是数据分析的重要应用领域，以下是一些常见的金融领域的数据分析指标体系：-信用贷款违约率：衡量金融机构的风险管理能力，计算公式为违约贷款金额除以总贷款金额。
-资产负债率：衡量企业的财务稳定性和偿债能力，计算公式为负债总额除以资产总额。
-活动存储率：衡量客户的储蓄和投资能力，计算公式为活期存款和定期存款总额除以总资产。
-券商的交易净收入：衡量券商的交易业务盈利能力，计算公式为交易净收入除以交易净额。
-风险价值：衡量投资组合的风险水平，计算公式为投资组合的预期收益与投资组合的标准偏差之比。
3.制造业制造业数据分析指标体系有助于提高生产效率、降低成本、优化供应链等。
以下是一些常见制造业的数据分析指标体系：-产能利用率：衡量企业生产设备的使用率，计算公式为实际产量除以最大产能。
-不良品率：衡量产品质量水平，计算公式为不良品数量除以总产量。
-生产效率：衡量企业的生产效率，计算公式为标准产量除以实际产量。
-供应链周转时间：衡量供应链的效率，计算公式为原材料到成品交付的平均时间。
数据基础指标体系数据基础指标体系是指用于描述、评估和比较不同数据集的基本指标的集合。
该体系通常由多个维度和指标组成，用于帮助分析人员理解和解释数据的特点和变化趋势。
数据基础指标体系可以应用于各种领域，包括市场研究、经济分析、运营管理等，以提供数据支持和决策依据。
以下是一个例子，展示了一个包含多个维度和指标的数据基础指标体系：1.数据质量维度：-完整性：反映数据集中信息的完整程度，如缺失值的比例、记录的完整性等。
-准确性：反映数据集中信息的准确性，如错误数据的比例、异常值的存在等。
-一致性：反映数据集中信息的一致性，如相同信息在不同数据源中是否一致等。
2.数据可用性维度：-可及性：反映数据的获取和使用的便捷程度，如数据存储的形式、接口的开放程度等。
-即时性：反映数据的更新和发布的及时程度，如数据的实时性和延迟程度等。
-清晰度：反映数据的表达和呈现的清晰程度，如数据文档的完善程度、图表和报告的可读性等。
3.数据分析维度：-描述性分析：反映数据集中信息的基本特征，如平均值、中位数、标准差等统计指标。
-比较分析：反映不同数据集之间信息的相似性和差异性，如相关系数、卡方检验等。
-预测分析：反映数据集中信息的趋势和变化规律，如时间序列分析、回归模型等。
4.数据管理维度：-存储管理：反映数据存储和管理的效率和可靠性，如数据压缩、备份和恢复等。
-安全管理：反映数据的保密性和完整性的保护程度，如访问权限控制、加密技术等。
-质量管理：反映数据管理过程的规范性和可持续性，如数据清洗、数据字典的建立等。
5.业务价值维度：-支撑决策：反映数据对决策的支持程度和关联性，如数据的相关性、决策模型的准确性等。
-优化效益：反映数据在业务过程中的效率和效益，如成本降低、生产效率提升等。
-创新发展：反映数据对新产品和服务的创新和发展的影响，如市场创新、技术创新等。
数据基础指标体系的建立与使用需要根据具体领域和业务需求进行定制化，以确保能够全面、准确地描述和评估数据的特征和价值。
数据分析师的必备技能和知识体系在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业和组织中无可替代的重要资产之一。
对于数据的分析和挖掘，许多企业纷纷聘请数据分析师来进行专业的处理。
想要成为一名优秀的数据分析师，必须具备一系列的技能和知识体系。
本文将介绍数据分析师的必备技能和知识体系，并为读者提供一些有用的建议。
一、统计学知识作为一名数据分析师，掌握统计学知识是基础中的基础。
统计学可以帮助分析师理解和应用概率、抽样、假设检验等概念和方法。
这些方法可以用来验证数据的可靠性、推断数据的特征和进行预测分析。
数据分析师需要了解统计学的基本原理和常用方法，如平均值、标准差、相关系数等。
统计学知识不仅可以帮助数据分析师更好地理解数据，还可以为数据分析过程提供科学的依据。
二、数据编程和处理能力数据分析师需要具备扎实的数据编程和处理能力，以便能够高效地处理大规模数据并建立分析模型。
常见的数据编程语言包括Python、R、SQL等。
Python是一种简洁高效的编程语言，具备强大的数据处理和分析能力，广泛应用于数据科学领域。
R语言是专门针对统计分析和图形化的编程语言，也是许多数据分析师常用的工具。
SQL是结构化查询语言，用于管理和处理关系型数据库中的数据。
掌握这些编程语言和工具，可以帮助数据分析师更好地处理和分析数据。
三、数据可视化能力数据可视化是将复杂的数据通过可视化图表展现出来，以便人们更直观地理解和分析数据。
数据分析师需要具备良好的数据可视化能力，以便能够有效地传达数据分析的结果和发现。
常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、matplotlib等。
这些工具可以帮助数据分析师创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、热力图等。
数据分析师需要学会如何选择和使用合适的数据可视化工具，以便能够更好地呈现数据分析结果。
四、领域知识作为一名数据分析师，除了具备数据分析的技能外，还需要对相关领域有一定的了解。
数据分析师经常需要与各个部门和团队合作，理解他们的需求，并根据特定的行业和领域进行数据分析。
构建数据统计分析体系随着信息技术的飞速发展，数据成为企业决策和业务发展的重要依据。
然而，单纯收集和存储大量的数据并不能发挥其最大的潜力。
只有通过数据统计分析，我们才能从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业的决策提供支持。
构建一个高效的数据统计分析体系，对于企业的发展至关重要。
一、确定数据统计分析的目标在构建数据统计分析体系之前，我们首先需要明确数据统计分析的目标。
这包括确定需要统计分析的数据类型、分析的范围和深度，以及期望得到的分析结果。
只有明确了数据统计分析的目标，我们才能在后续的工作中有针对性地进行数据收集、处理和分析。
二、收集和整理数据数据的收集是构建数据统计分析体系的基础工作。
在收集数据时，我们需要确定数据收集的来源和方式，并确保数据的准确性和完整性。
同时，为了方便后续的分析工作，我们还需要对收集到的数据进行整理和清洗，以确保数据的一致性和可用性。
三、选择适合的统计分析方法根据数据统计分析的目标和需求，我们需要选择适合的统计分析方法。
常用的统计分析方法包括描述统计、推断统计、回归分析、聚类分析等。
通过运用这些统计分析方法，我们可以对数据进行有针对性的分析，揭示数据背后的规律和趋势。
四、建立数据统计分析模型为了提高数据统计分析的效率和准确性，我们可以建立数据统计分析模型。
数据统计分析模型可以帮助我们对数据进行快速和准确的分析，并得出可靠的结论和预测。
常见的数据统计分析模型包括回归模型、时间序列模型、决策树模型等。
通过建立合适的数据统计分析模型，我们可以进一步优化数据统计分析的结果。
五、开发数据统计分析工具和软件为了方便数据统计分析的工作，我们可以开发数据统计分析工具和软件。
这些工具和软件可以提供数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化等功能，帮助分析人员更加高效地进行数据统计分析工作。
同时，这些工具和软件还能够提供数据安全和数据隐私的保护，确保数据的安全性和合规性。
六、建立数据统计分析团队构建数据统计分析体系需要有一支专业的数据统计分析团队。
数据分析的知识体系_光环大数据培训数据分析的知识体系, 学习一直是他所在行和热爱的，问及如何系统的去学习数据知识，他将其分为技术和业务。
1、基本的计算机和统计知识数据库+SQL语言一些常用的数据库如Oracle、SQL Sever、DB2、MySQL，这些数据库或者说日常接触的数据库都要有所了解，最重要的还是SQL数据库查询语言，这是解决取数的问题，平常多学一些SQL的技巧和一些新的函数，能有效提高效率。
数学/统计学知识一些基本的数学统计方法如描述性统计、多元统计分析、回归分析等，重要性不言而喻。
数据挖掘知识：方差分析、回归分析、因子分析、聚类分析等等。
这些东西作为入门多多少少都要会一些，虽然有可能不会全用到，但一旦用时方恨少。
相关的数据统计分析建模工具不多说了，SPSS，SAS。
数据分析可视工具数据分析可视化工具很宽泛，人人都在用的Excel，这是必备技能，会用多少、熟练程度这个看选择。
有些公司都是Excel处理数据，那我认为Excel懂得越多越好，会连接数据库，会制作动态报表、dashboard，这些都是有力优势。
但大多数公司有自己的业务系统，如OA，ERP或者报表系统FineReport。
但作为数据分析师，任何一个公司主用的系统都要比任何一个人熟悉，看到数据要知道来自哪个系统哪个表，很少有工具能帮你理清这个，但这是基本的素养。
2、业务知识数据分析师要与公司的各业务打交道，所以对于各部门的业务知识要有深入的了解。
如何某业务领导需要知道如何设定某个指标，你需要知道这个指标由哪些数据构成?数据统计的口径是什么？数据怎么取出来？这个指标对于行业的意义是什么，处于什么范围分别对应什么样的情况，是好还是坏。
然后慢慢摸索这个指标层面多维度的规律，如何设定最合理。
如何推动自己的职业发展？数据分析师按能力区分本身就有分层，初级、中级、高级。
推动自身的职业发展有两个方面1、自身技能的发展上面所提到的只是一些入门，随着实际应用的扩展，系统的增设，需要你懂很多的技术知识。
构建数据基础制度体系一、引言数据在现代社会中扮演着至关重要的角色，它们被广泛应用于决策、分析、创新和解决问题等方面。
然而，随着数据的不断增长和应用的不断扩大，如何构建一个完善的数据基础制度体系成为了亟待解决的问题。
本文将深入探讨构建数据基础制度体系的必要性及关键要素，并提出具体建议。
二、数据基础制度体系的必要性2.1 提升数据的质量和安全性数据的质量和安全性是构建数据基础制度体系的重要目标，而制度体系的建立可以有效地规范数据的采集、存储、传输和处理等环节，确保数据的准确性、完整性和保密性。
通过制度的约束，可以避免数据被恶意篡改、泄露或滥用的风险，提高数据的价值和可信度。
2.2 推动数据的开放与共享现代社会中，数据的开放与共享已成为推动科学研究、创新和社会进步的重要推动力。
构建数据基础制度体系可以为数据的开放与共享提供法律和管理的保障，明确数据的权益、责任和使用方式，促进数据资源的共享和利用，推动数据的创新应用和产业发展。
2.3 支撑智能决策和智慧发展数据基础制度体系的建立对于智能决策和智慧发展具有重要意义。
制度体系可以规范数据的采集和分析过程，提供标准的数据模型和分析方法，为决策者提供准确、及时、全面的数据支持，帮助其做出具有科学性和可靠性的决策。
三、构建数据基础制度体系的关键要素3.1 法律法规和标准建设构建数据基础制度体系需要依托健全的法律法规和标准体系。
通过制定相关的法律法规，明确数据的产权、使用权和保护权，规范数据的采集、存储、传输和处理等环节。
同时，制定统一的数据标准和规范，确保数据的互操作性和共享性。
3.2 数据治理和管理机制数据治理和管理机制是构建数据基础制度体系的核心。
这需要建立完善的组织体系和管理流程，明确数据的所有者和责任人。
建立数据安全和隐私保护的制度和机制，确保数据的安全和合规性。
同时，需要制定数据管理的政策和措施，推动数据的价值最大化和可持续发展。
3.3 技术支撑和人才培养构建数据基础制度体系需要依托先进的技术支撑和专业人才。
互联网产品数据分析基础体系互联网产品的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。
用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；参与度分析主要分析用户的活跃度；渠道分析主要分析渠道推广效果；功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；用户属性分析主要分析用户特征。
一、用户规模和质量用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。
用户规模和质量是数据分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多。
１、活跃用户指标活跃用户指在某统计周期内使用过产品的用户。
手机端产品活跃用户数一般按照设备维度统计，即统计一段周期内使用过的设备（如手机、平板电脑）数量。
活跃用户是衡量产品用户规模的指标。
通常，一个产品是否成功，如果只看一个指标，那么这个指标一定是活跃用户数。
活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数（DAU）、周活跃数（WAU）、月活跃数（MAU）。
２、新增用户指标新增用户是指注册后，首次登录产品的用户。
按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。
新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，新增用户占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。
如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。
３、用户构成指标用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。
以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。
本周回流用户是指上周“未使用”过产品，本周使用产品的用户；连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少使用过一次产品的活跃用户；忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户；连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户；近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有使用过产品的用户。
４、用户留存率指标用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍使用该产品的用户比例。
用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。
次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次使用产品的比例；7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第7 天再次使用该产品的比例；14日和30日留存率以此类推。
用户留存率是验证产品用户对吸引力很重要的指标。
通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别产品中不同产品对用户的吸引力。
如果对于某一个产品，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。
５、每个用户总活跃天数指标每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在产品的活跃天数。
如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在产品上耗费的天数，这是反映用户质量尤其是用户活跃度很重要的指标。
二、参与度分析参与度分析的常见分析包括使用次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。
参与度分析主要是分析用户的活跃度。
１、使用次数指标使用次数是指在某一统计周期内用户使用产品的次数。
在进行数据分析时，一方面要关注使用次数的总量走势，另一方面，则需要关注人均使用次数，即同一统计周期的使用次数与活跃用户数的比值；如人均日使用次数，则为日使用次数与日活跃用户数的比值，反映的是每天每用户平均使用次数。
通常，人均使用次数和人均使用时长可以结合一起分析。
２、使用时长使用总时长是指在某一统计周期内所有从产品开始使用到结束使用的总计时长。
使用时长还可以从人均使用时长、单次使用时长等角度进行分析。
人均使用时长是同一统计周期内的使用总时长和活跃用户数的比值；单次使用时长是同一统计周期内使用总时长和使用次数的比值。
使用时长相关的指标也是衡量产品活跃度、产品质量的重要指标，道理很简单，用户每天的时间是有限的且宝贵的，如果用户愿意在你的产品投入更多的时间，证明你的产品对用户很重要。
使用次数和使用时长可以结合一起分析，如果用户使用次数高，使用时长高，该产品则为用户质量非常高，用户粘性好的应用，比如现在很流行的社交应用。
３、访问页面访问页面数指用户一次使用访问的页面数。
我们通常要分析访问页面数分布，即统计一定周期内（如1天、7天或30天）产品的访问页面数的活跃用户数分布，如访问1-2页的活跃用户数、3-5页的活跃用户数、6-9页的活跃用户数、10-29页的活跃用户数、30-50页的活跃用户数，以及50页以上的活跃用户数。
同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为7天）的访问页面分布的差异，以便于发现用户体验的问题。
４、使用时间间隔使用时间间隔是指同一用户相邻两次使用的时间间隔。
我们通常要分析使用时间间隔分布，一般统计一个月内使用的用户使用时间间隔的活跃用户数分布，如使用时间间隔在1天内、1天、2天……7天、8-14天、15-30天的活跃用户数分布。
同时，我们可以通过不同统计周期（但统计跨度相同，如都为30天）的使用时间间隔分布的差异，以便于发现用户体验的问题。
三、渠道分析渠道分析主要是分析各渠道在相关的渠道内的质量的变化和趋势，用以科学评估渠道质量，优化渠道推广策略。
渠道分析需要渠道推广负责人重点关注，尤其是目前移动应用市场渠道作弊较为盛行的情况下，渠道推广的分析尤其是要重点关注渠道作弊的分析。
渠道分析包括新增用户、活跃用户、使用次数、单次使用时长和留存率等指标。
这些指标均在上文阐述过，在此就不在赘述。
以上提到的只是渠道质量评估的初步维度，如果还需要进一步研究渠道，尤其是研究到渠道防作弊层面，指标还需要更多，包括：判断用户使用行为是否正常的指标，如关键操作活跃量占总活跃的占比，用户激活APP的时间是否正常；判断用户设备是否真实，如机型、操作系统等集中度的分析。
总之，如果要深入研究渠道作弊，算法的核心思想是研究推广渠道所带来的用户是否是真的“人”在用，从这个方向去设计相关的评估指标和算法，如某渠道带来的用户大部分集中在凌晨2点使用，我们就认为这种渠道所带来的用户很可能不是正常人在使用，甚至是机器在作弊。
四、功能分析功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率。
１、功能活跃指标功能活跃指标主要关注某功能的活跃人数、某功能新增用户数、某功能用户构成、某功能用户留存。
这些指标的定义与本文第一部分的“用户规模与质量”的指标类似。
只是，本部分只关注某一功能模块，而不是产品整体。
２、页面访问路径分析产品页面访问路径统计用户从打开应用到离开应用整个过程钟每一步的页面访问和跳转情况。
页面访问路径分析的目的是在达到产品商业目标之下帮助产品用户在使用产品的不同阶段完成任务，并且提高任务完成的效率。
产品页面访问路径分析需要考虑以下三方面问题：（a）产品用户身份的多样性，用户可能是你的会员或者潜在会员，有可能是你的同事或者竞争对手等；（b）产品用户目的多样性，不同用户使用产品的目的有所不同；（c）产品用户访问路径的多样性，即时是身份类似、使用目的类似，但访问路径也很可能不同。
因此，我们在做产品页面访问路径分析的时候，需要对产品用户做细分，然后再进行产品页面访问路径分析。
最常用的细分方法是按照产品的使用目的来进行用户分类，如汽车产品的用户便可以细分为关注型、意向型、购买型用户，并对每类用户进行基于不同访问任务的进行路径分析，比如意向型的用户，他们进行不同车型的比较都有哪些路径，存在什么问题。
还有一种方法是利用算法，基于用户所有访问路径进行聚类分析，基于访问路径的相似性对用户进行分类，再对每类用户进行分析。
３、漏斗模型漏斗模型是用于分析产品中关键路径的转化率，以确定产品流程的设计是否合理，分析用户体验问题。
转化率是指进入下一页面的人数（或页面浏览量）与当前页面的人数（或页面浏览量）的比值。
用户从刚进入到完成产品使用的某关键任务时（如购物），不同步骤之间的转换会发生损耗。
如用户进入某电商网站，到浏览商品，到把商品放入购物车，最后到支付，每一个环节都有很多的用户流失损耗。
通过分析转化率，我们可以比较快定位用户使用产品的不同路径中，那一路径是否存在问题。
当然，对于产品经理，其实不用每天都看转化率报表，我们可以对每天的转化率进行连续性的监控，一旦转化率出现较大的波动，应及时发现产品问题。
五、用户属性分析用户属性分析主要从用户使用的设备终端、网络及运营商分析和用户画像角度进行分析。
１、设备终端分析设备终端的分析维度包括机型分析、分辨率分析、浏览器分析和操作系统系统分析等，在分析的时候，主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、使用次数的分析。
即分析不同机型的活跃用户数、新增用户数和使用次数，分析不同分辨率设备的活跃用户数、新增用户数和使用次数，分析不同操作系统设备的活跃用户数、新增用户数和使用次数。
２、网络及运营商分析网络及运营商主要分析用户联网方式和使用的电信运营商，主要针对这些对象进行活跃用户、新增用户数、使用次数的分析。
即分析联网方式（包括wifi、2G、3G、4G）的活跃用户数、新增用户数和使用次数，分析不同运营商（中国移动、中国电信、中国联通等）的活跃用户数、新增用户数和使用次数。
３、地域分析主要分析不同区域，包括不同省市和国家的活跃用户数、新增用户数和使用次数。
４、用户画像分析用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。
人口统计学特征包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业等；用户个人兴趣指个人生活兴趣爱好的分析，如听音乐、看电影、健身、养宠物等；用户商业兴趣指房产、汽车、金融等消费领域的兴趣分析。
用户画像这部分的数据需要进行相相关的画像数据采集，才可以支撑比较详细的画像分析。
本文主要介绍了互联网产品基础的数据分析体系，还有更多的指标体系需要根据产品的特性进行特殊设计。
比如，搜索产品需要关注与其特性相关的指标如搜索关键词数、人均搜索关键词数等。
另外，还有一个非常值得关注的是，很多产品经理或者运营人员认为本文提到的很多指标，产品上线后便自然可以看到，这是一个非常常见的误区。
因为，本文提到的大多数指标，如果不进行数据打点上报，并进行相关的数据开发统计，就不能看不到相关的数据报表。
所以，产品经理在产品上线前一定要规划好自己所负责的产品的数据体系，驱动开发进行相关的数据采集上报，并在运营过程中，动态优化和丰富数据体系。
