神策数据-大数据分析

【实例简介】
大数据解决方案，用于网站、非BI的大数据分析解决方案。
前言:大数据时代来临 大数据时代已经到来,不同于以往的概念和趋势层面,行业领导者们(尤其是互联网、金融、零售、企业级服务等行业) 在这一领域不断锐意进取,积极应用海量数据的采集和分析,实现端到端的深度洞察,调整战略和业务决策,改善核 心业务运营,构建差异化竞争优势,向着以数据驱动为核心的方向前进 Gartner预测,到2020年,大数据将成为主流的嵌入式技术,并被视为常规产品的一部分。麦肯锡在对200多家 不同类型公司的实际调研中发现,无论B2B还是B2C公司都在通过数据驱动业务增长,其中B2B领域中,在数据 驱动下的B2B领先企业的收入增长能力是普通企业的5倍、盈利能力高8倍、股东整体回报率高2倍。数据驱动能 力正在成为企业重要变革和核心竞争力。 2017年,随着机器学习、人工智能、物联网等技术的应用深化,必将推动大数据领域新一轮爆发式发展。走在前沿 的领导企业和行业新锐,将进一步聚焦如何高效利用企业内外部产生的海量数据,拒绝“拍脑袋”,一切用数据说话! 前25%的B2B领先企业 其他的B2B企业 5X ~8X 2X 4.3% 13.5% 18.1% 10.3% 0.8% 1.8% 业绩增长 利润增长 股东回报率 数据来源: McKinsey Digital Quotient, Capital IG 目录 公司简介 01 什么是数据驱动 -02 什么是用户行为分析 03 企业数据分析面临的挑战 04 神策分析(SA)是什么 05 神策分析(SA)的产品特点 06 产品架构图 07 案例精选 互联网金融 08 消费电子 16 移动出行 20 企业服务 24 电子商务 32 传媒娱乐 36 医疗健康 52 公司简介 Helo,Doer!你好,先行者! “数据源乃大数据之根基。管理数据源如扎根土壤,根基稳固方能避免“空中楼阁”。这是我在大数据行业工作近十 年的最大心得,也是神策数据服务企业的核心理念 驱动决策并未充分发挥大数据的全部价值,让产品智能化更代表行业发展方向。目前大部分数据分析产品可满足企业 在决策层面的分析需求。在未来,随着大数据在行业应用的深化,必将更加依赖强健的数据仓库和灵活的平台开发能 力,通过基础数据叠加算法模型,从而驱动产品智能化。” 一神策数据创始人&CEO桑文锋谈数据驱动两点心得 我们是谁 神策数据( Sensors Data),隶属于神策网络科技(北京)有限公司,是一家专业的大数据分析服务公司,致力于帮 助客户实现数据驱动 ●我们做什么 神策分析( Sensors Analytics,以下简称SA),是针对企业级客户推出的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、 基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。 我们的团队 团队核心成员—一桑文锋(创始人&CE),曹犟(联合创始人&CTo),刘耀洲(联合创始人&C○O),付力力(联 合创始人&首席架构师)均来自百度大数据部,从零构建了百度的日志分析大数据处理平台,在大数据分析领域有 10年积累,实战经验丰富,数据分析技术领先。 ●资本的支持 公司成立以来,获得线性资本、明势资本、薛蛮子的天使轮投资,红杉资本、DCM分别领衔的A、B两轮持续投资。 ●我们的服务 神策数据积累了聚美优品、广发证券、融360、秒拍、ofo共享单车、百联集团等300余家付费企业用户的服务和 客户成功经验,为客户提供全面的指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。 01 什么是数据驱动 定义:通过数据采集、数据建模、数据分析,帮助企业高效获取数据并进行多维度、海量、实时的数据分析,从而 驱动决策和产品智能化。 驱动决策 ●运营监控 拉新:吸引更多的新用户,不只是关心用户触达,还要关心用户激活。 留存:让已有用户重复地使用产品,留存是节流,好的留存才让拉新有意义。 变现:一个不能变现的产品不是好产品 ●产品改进 构建:开发新功能。 测量:对新功能的表现进行数据测量。 学习:通过分析得出结论,对新功能进行调整,或转化为新功能。 ●商业决策 客户分布,画像描述,指导商业扩张战,收购并购等战略决策。 驱动产品智能 机器学习、人工智能、物联网等新技术的最佳实践,必须建立在企业对大数 据的应用能力之上,唯有打好数据基础并充分利用,才能实现产品智能化。 什么是用户行为分析 定义:通过获取用户行为数据,进行多维度、精细化的统计分析,从而还原用户使用场景。 价值:用户行为分析是企业实现数据驱动的前提,丰富的用户行为数据为企业的运营改进、产品优化和商业决策提供 基础。 做好用户行为分析的两大关键因素 数据采集要大、全、细、时 大:宏观的大,而非数据量的大。 全:多种数据源(客户端、服务器、数据库、历史数据导入)。 细:多种数据维度、指标、属性。 时:时效性——秒级处理,实时更新。 有效的用户行为事件模型—事件( Event)+用户(User) 规范并结构化用户行为。 Who:参与此事件的用户 事件 Event When:事件发生的实际时间 Where:事件发生的地点 事件模型 How:用户进行事件的方式 What:描述用户所做的事件的具体内容 记录和收集用户的长期属性( User Profile) 用户User 通过ID与相关的 Event关联 02 03 企业数据分析面临的挑战 我国大多数企业的数据化建设道路仍刚刚起步,呈现以下特点 企业内外部数据爆发式增长,企业对大数据价值认知程度不断提升 数据采集缺失或埋点无序混乱,数据分析的工具运用能力、行业经验有限。 Q数据安全问题成为企业数字化进程的最大顾虑。 在实际的业务应用中,数据分析方面的常见问题 ¤目 拍脑袋:无数据分析支撑,依靠“拍脑袋”决策。 分析浅:有数据仪表盘,但统计内容泛泛,难以深挖真实原因。 效率低:多业务线的数据分析需求旺盛,工程师团队手工“跑”表,效率低下,错过业务最佳决策时机 不匹配:工程师从系统导出的报表与业务的需求不匹配,造成“鸡同鸭讲” 数据孤岛:CRM、ERP等业务系统数据无法打通,且跨部门、多业务线数据完全独立,无法全局分析。 神策分析(SA是什么 神策分析是针对企业级客户推岀的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度 开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。 无论是新兴互联网公司,还是正在进行数字化转型的企业,神策分析(SA)帮助您勾勒精准用户画像、有效评估营销 效果、分析运营活动、优化产品体验,真正实现数据驱动。 勾勒精准用户画像 有效评估营销效果 分析运营活动 优化产品体验 04 05 神策分析(SA)的产品特点 可私有化部署 基础数据采集与建模 不仅提供Sas公有云部署, 多种埋点方式支持客户端、服 更支持私有化部署模式,打造 务器日志、业务数据库、第三 企业专属的数据平台,消除数 方服务、历史数据导入等全端 据安全顾虑。 数据采集,无死角的数据采集 是一切分析的前提。 用户分群,精益分析 多维度分析 通过用户分群,进行目标市场 轻松上手事件、漏斗、留存 的细分,实现精细化和差异化 访问等分析模型,灵活组合、 用户运营。 秒级响应,探索不同业务中的 关键行为,洞察指标背后掩藏 的问题。 PaaS平台深度开发 行业方案 完全开放的数据接入,实时访 为电商、互联网金融、企业服 问数据,无缝对接内部业务系 务、视频直播、游戏、在线教 666统,满足灵活多变的深度分析 育等行业打造了专业的用户行 需求。 为解决方案,快速开启您的数 据驱动之旅。 【实例截图】
【核心代码】