编者按：数据分析已经成为企业必不可少的运营手段，但是有很多企业的数据运营人员不知道如何采集数据，如何对网站/App进行埋点，才能为数据分析提供可靠的数据源，企业服务汇将通过这篇文章来分享一下。

许多企业有数据运营、数据分析团队来对企业的网站、App的数据进行分析。数据采集是数据分析的第一步，想保证数据分析的结果质量，首先就要保证数据采集的质量。

 

➤  数据采集是什么

数据采集是指收集网站、App的数据。采集数据的方式主要有两种：可视化埋点和代码埋点。可视化埋点不需要技术成本，依赖工具加载产品的界面通过鼠标选中即可，但数据准确度不高，数据维度浅。代码埋点需要技术支持，通过向产品程序中的关键节点安插代码来完成数据的收集工作，这种方式数据精准度高，可收集多维度数据，灵活度高。

不论通过哪种方式，选定做好埋点才能获取到有用的数据。

 

➤  如何做好数据埋点

如何做好数据埋点？不妨将这个问题换个方式来问，如何采集到符合产品的高质量数据？

（一）明确目标

要采集高质量数据，就先要明确数据分析的目标，即这次数据分析要分析什么问题？找解决方案、验证猜想还是评估效果。这个目标是要明确的，具体的，不能是模糊的。因为数据是发散的多维的，如果不能明确目标，不论是采集还是分析都很难得到有效的结果。

（二）拆解问题

由于目标往往是一个抽象的问题，所以在明确了目标后，要将目标进行拆解，找到所有影响目标的因素，将目标落实到可监测的数据指标上。举个例子来说：上线的新功能用户是否喜欢？没有明确的数据指标可以表达“喜欢”，将问题拆解后，可以落实到：用户的使用频率、无效操作的次数、用户操作的关键路径、某些交互的触发次数。这些都是数据可以衡量的指标。

（三）关键指标和维度

将问题拆解落实到具体的数据后，对所有数据都进行埋点并不是一个好方法。拆解出需要的数据后，要对已明确的目标进行重新思考，结合数据指标，确定哪些数据是唯一的，哪些数据是其他指标可以替代的，即采集数据要精简高效。例如某两个数据指标对于该问题的作用是相同的，那么此时就选择一个可用性最高的数据指标。

另外需要注意的是，数据指标是多维度的，比如：用户、时间、渠道、地点等信息。维度的不同数据表现也是不同的。在数据分析时尽量确定相对单一的维度，这样可以保证数据的有效性，更明确的表达问题。比如通过对时间维度的分析可能会发现用户留存的关键指标，对渠道信息的分析可以知道该用户的设备使用情况等等。

总之，在做数据分析时，要参考最小可行性（MVP）的思想，如果起初就使用全面庞大的方案，在数据采集时可能造成数据量过大，数据维度过宽的问题，会对后续的数据分析造成很大的困难。

 

➤  市场上的可靠工具有哪些

市面上有很多可靠的数据分析工具可以帮助企业解决数据采集、数据分析的问题。这些工具提供了低成本的埋点解决方案，多样化的数据分析模型以及可视化的数据图表。基本涵盖了所有互联网产品渠道：网页、Android端、iOS端、微信内嵌页、微信小程序等等。使用这些数据工具，是企业做产品数据分析的高效方法。