数据产品经理：6大数据分析平台的“世界观”

本文从一个不太常见有十分重要的角度切入——数据模型，也就是讲解一些知名的数据分析平台究竟收集了哪些数据，以及为什么要收集它们。将这类内容成为：数据分析平台的世界观。

GrowingIO、神策、诸葛IO、TalkingData、友盟、Google Analytics for Firebase是数据分析领域广为人知的几家综合性平台，他们在用户行为研究与驱动业务增长等多个方面，都提供了丰富的分析工具和技术支持，成为许多知名企业的数据平台首选。

另一个特点是，我们都将移动场景下的用户行为分析作为重点之一，而非Web时代的行为分析（这也是Google Analytics for Firebase入选了，而没有选择Google Analytics 360的原因）。

在数据分析领域，“巧妇难为无米之炊”这句古话常被提起，用来比喻没有高质量的数据，就无法进行高质量的分析、得出高质量的结论。而这6家平台与单纯的数据可视化平台相比，其服务都覆盖了数据采集的部分，也就是从源头开始支撑整个数据分析。

因此，这个系列就从一个不太常见有十分重要的角度切入——数据模型，也就是讲解一些知名的数据分析平台究竟收集了哪些数据，以及为什么要收集它们。我将这类内容成为：数据分析平台的世界观。

至于数据分析“出彩”部分，各家也都有自己的侧重点——有偏重用户行为与画像的、有偏重广告与商业变现的、也有偏重营销工具的，各不相同。那么废话不多说，加下来我们就来探讨这几个数据平台的“世界观”。

本文中介绍的所有内容，都来自于这几家平台的帮助文档整理，链接如下：

GrowingIO：https://docs.growingio.com/docs/

神策：https://www.sensorsdata.cn/manual/

诸葛IO：https://docs.zhugeio.com/

TalkingData：

友盟：https://developer.umeng.com/docs

Google Firebase Analytics：https://firebase.google.com/docs/analytics/

如果你对其他平台感兴趣，也欢迎在评论里告诉我，它会加入我的to-do list。

一、这个世界是怎样的 for 数据分析平台

这是一个根本性的问题，直接决定了后续的所有内容。就像咱们中国古人，认为世界的基本就是阴和阳而已。阴阳的组合与生化，产生了世界万物。对于数据分析平台来说，也会有一些构成世界的基本元素。这些元素之间相互影响、相互作用，演化出了千变万化的数据分析。

首先，要对GrowingIO、神策和诸葛IO这三位同学加粗标红地提出表扬！！！

是因为他们仨都很贴心地在文档中提供了一个叫做“数据模型”的部分，极大的减少了爬API文档了解逻辑的时间。文档地址如下：

GrowingIO：https://docs.growingio.com/docs/data-model/

神策：https://www.sensorsdata.cn/manual/data_model.html

诸葛IO：https://docs.zhugeio.com/datamanager/data_model.html

另外三家就提供的比较隐晦了，不过多多少少还是能找到相关信息的——这6家平台都采用了“事件模型”来收集数据。（部分数据是自动收集的，没有特别明确的数据模型，后边会详细列举。）

在这几家平台看来，这个世界就是一大堆错综复杂“事件”（Event）而已。用户是事件的施动者，而每个事件有自己的一些独有的信息。用一句话概括：有人搞了一些事情，我们来分析一下吧。

这三层之间的关系，是这样定义的：

统计模型基于事件模型

事件模型基于用户模型

其中事件和用户，我们可以称之为两个“实体”（Entity）。他们之间的关系可以用E-R表示为：

二、事件（Event）

对于事件模型，理解事件（Event）这个概念当然是最重要的。那么什么叫一个事件呢？

那些在数据分析中耳熟能详的用户行为，都可以叫做一个事件。比如，启动App、注册、登陆、浏览、转化（创建订单、完成支付、发布内容等）、留存、分享、订阅、收藏等等。

当然，这就存在一个问题了——不同的业务形态，会产生不同的用户行为。有的关注交易，有的关注UGC内容，有的则只是看用户的点点划划。那么对于这几家第三方平台来说，如何给出一套模型能覆盖所有事件呢？

其实每家平台会把这些事件分为两类：那些已经确定的、不管什么业务类型都会需要的事件，当做了“预留事件”（每家的叫法略有差别，比如：在TalkingData指的就是“灵动分析”部分的数据）。比如：打开App、注册、登陆、浏览（PV/UV）等。也就是说，只要接入了这个平台（并将SDK进行了正确的初始化），就可以收集到这些事件的数据，进行监控和分析。