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神策數(shù)據(jù)主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手是誰(shuí)

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小戴
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幾乎與神策同時(shí)期成立的第三方大數(shù)據(jù)分析服務(wù)平臺(tái)GrowingIO、諸葛IO看起來(lái)亦頗具實(shí)力,尤其是GrowingIO,團(tuán)隊(duì)成員不乏LinkedIn、eBay等互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)公司的背景。 神策數(shù)據(jù)的CEO兼創(chuàng)始人桑文鋒將諸葛IO視為神策的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,這家曾讓他焦慮過(guò)的公司,由一名華科大90后創(chuàng)業(yè)者孔淼創(chuàng)建,率先在國(guó)內(nèi)推出了精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。對(duì)于兩家公司的差異,孔淼曾表示,神策一直主打的是私有化部署,而諸葛IO一開(kāi)始就從SaaS(“軟件即服務(wù)”的簡(jiǎn)稱,Software-as-a-Service)切入,后來(lái)也加入了私有化部署。所謂“私有化部署”,指的是部署在客戶自己的服務(wù)器上,這樣一來(lái),數(shù)據(jù)不會(huì)從公司流出,也就避免了數(shù)據(jù)安全問(wèn)題。神策的產(chǎn)品的創(chuàng)新在于它既滿足客戶在用戶行為分析方面的通用分析需求,也可以按照行業(yè)特性進(jìn)行深度定制。 收起
2021-07-14
dreamer
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關(guān)于神策、Ptmind、GrowingIO、國(guó)雙、谷歌的對(duì)比分析: 神策數(shù)據(jù):神策是非常支持私有化部署的,而且確實(shí)是完完全全的私有化部署,而且未來(lái)一旦有了功能更新,是可以遠(yuǎn)程由神策來(lái)進(jìn)行遠(yuǎn)端更新的,所以兼具了SaaS模式的優(yōu)點(diǎn)。所以,如果你需要私有化部署,神策是很好的選擇。神策的數(shù)據(jù)輸入輸出支持的也非常不錯(cuò),所以對(duì)把自己的數(shù)據(jù)輸出給其他系統(tǒng)比較友好。但是,神策本身不是BI工具,所以盡管可以把其他數(shù)據(jù)也輸入給神策。 Ptmind Ptengine:產(chǎn)品的操作體驗(yàn)是不錯(cuò)的,殺手锏是熱圖。目前其他家的熱圖,包括GA的熱圖,都還不能跟Ptmind相比。Ptengine的熱圖的強(qiáng)大之處在于功能非常豐富實(shí)用,而且表現(xiàn)直觀,如果對(duì)于熱圖有強(qiáng)烈需求,而且希望獲得一個(gè)GA的包含主要流量功能的簡(jiǎn)化版本,它是一個(gè)很不錯(cuò)的選擇。 國(guó)雙WebDissector:國(guó)雙,WebDissector是他們的旗艦產(chǎn)品,這個(gè)產(chǎn)品功能相當(dāng)強(qiáng)大,因?yàn)樵O(shè)計(jì)的時(shí)候是跟GA和Omniture對(duì)標(biāo)的。這個(gè)產(chǎn)品的細(xì)分功能也非常好,熱圖功能在某些領(lǐng)域是領(lǐng)先的,WD也可以私有化部署。 GrowingIO:主要的賣點(diǎn)之前是“無(wú)埋點(diǎn)”,另外,GIO據(jù)說(shuō)有一些不錯(cuò)的AI功能,比如智能路徑什么的。 谷歌分析 Google Analytics:功能的實(shí)用性、可用性、嚴(yán)謹(jǐn)性、良心性,沒(méi)有任何一家比它強(qiáng)悍,對(duì)于電商網(wǎng)站尤其適用。 收起
2021-07-10
三清
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幾個(gè)比較有名氣的數(shù)據(jù)分析公司的對(duì)比分析: 友盟:主要是統(tǒng)計(jì)工具,外加矩陣保活(你提供矩陣,他保活),適合給老板看總和。 GrowingIO:這個(gè)非常適合項(xiàng)目早期,優(yōu)點(diǎn)就是簡(jiǎn)單,上手容易,功能豐富,界面好看。growingio也提供清單級(jí)數(shù)據(jù)的導(dǎo)出服務(wù),不過(guò)另外收費(fèi),開(kāi)通之后可以提供過(guò)去15天的清單級(jí)數(shù)據(jù)。 神策數(shù)據(jù)偏技術(shù),不僅可以私有化部署,還開(kāi)源了SDK。這個(gè)開(kāi)源就基本上解決了大部分小廠沒(méi)有能力維護(hù)SDK的問(wèn)題I。從實(shí)際使用體驗(yàn)來(lái)看,神策的服務(wù)端對(duì)數(shù)據(jù)分析師比較友好。還提供了大量的API做二次開(kāi)發(fā)。甚至私有化部署的版本還提供Kafka支持做流計(jì)算。屬于大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)設(shè)施了,可以做數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù),千人千面的優(yōu)化。 收起
2021-07-10
其它產(chǎn)品問(wèn)答
神策數(shù)據(jù)很好用。神策數(shù)據(jù)隸屬于神策網(wǎng)絡(luò)科技(北京)有限公司,其團(tuán)隊(duì)中的四名核心成員均來(lái)自百度大數(shù)據(jù)部,具有多年的大數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗(yàn)。神策數(shù)據(jù)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)提供大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品和解決方案,以及為傳統(tǒng)企業(yè)提供大數(shù)據(jù)相關(guān)咨詢,是專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)服務(wù)供應(yīng)商。神策數(shù)據(jù)產(chǎn)品方案有:神策分析云、神策營(yíng)銷云、神策數(shù)據(jù)基平臺(tái)。神策數(shù)據(jù)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)主要從三個(gè)方面來(lái)打磨產(chǎn)品:技術(shù)架構(gòu)的本質(zhì)是提供穩(wěn)定高效的服務(wù),神策數(shù)據(jù)的客戶主要是私有化部署,能適應(yīng)不同的客戶環(huán)境,是實(shí)現(xiàn)私有化部署的前提。分析性功能:設(shè)計(jì)多角色分析需求的分析功能。適用場(chǎng)景:滿足不同行業(yè)場(chǎng)景需求。
1、有效的測(cè)試用例:首先是提供有效的測(cè)試用例,而不是更多的測(cè)試用例。有效的測(cè)試用例是找到缺陷的最有可能的測(cè)試用例。在編寫測(cè)試用例或進(jìn)行自我檢查時(shí),測(cè)試者必須通過(guò)參考需求文檔來(lái)關(guān)注測(cè)試的有效性,并了解哪些功能可能出錯(cuò)。 2、了解完整的應(yīng)用程序:當(dāng)測(cè)試人員對(duì)應(yīng)用程序有完整的了解,實(shí)施了什么,預(yù)期的內(nèi)容以及如何高效地使用應(yīng)用程序時(shí),很容易找出應(yīng)用程序需要較弱和更強(qiáng)的測(cè)試地方。 3、熟悉應(yīng)用程序的功能:測(cè)試人員應(yīng)熟悉應(yīng)用程序的所有功能。還有什么功能應(yīng)該是最重要的?通過(guò)這樣做,測(cè)試人員將有一個(gè)想法,當(dāng)時(shí)間有限時(shí),測(cè)試的優(yōu)先級(jí)可能是什么。 4、回歸測(cè)試:當(dāng)應(yīng)用程序引入新的更改時(shí),強(qiáng)烈建議你進(jìn)行回歸測(cè)試,以檢查新的更改是否影響了任何其他功能。測(cè)試者應(yīng)該有一堆回歸測(cè)試用例來(lái)運(yùn)行每次引入新的更改或功能,以確保所有主要功能都正常工作。它也使基礎(chǔ)測(cè)試快速高效。
事件分析法是一種實(shí)證研究方法,最早運(yùn)用于金融領(lǐng)域,借助金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析某一特定事件對(duì)該公司價(jià)值的影響。由于事件分析法具有研究理論嚴(yán)謹(jǐn)、邏輯清晰、計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),已被學(xué)者運(yùn)用到越來(lái)越多的領(lǐng)域來(lái)研究特定事件對(duì)組織行為的影響。 事件分析法的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,不同學(xué)者從本領(lǐng)域視角對(duì)其進(jìn)行了闡述。段瑞強(qiáng)認(rèn)為“事件研究”是根據(jù)某一事件發(fā)生前后的資料統(tǒng)計(jì),采用特定技術(shù)測(cè)量該事件影響性的一種定量分析方法。金融市場(chǎng)會(huì)有各種消息、政策、產(chǎn)品等事件的發(fā)生,這些事件的影響效應(yīng)又會(huì)很快反映到資產(chǎn)價(jià)格上,因此“事件分析法”是金融市場(chǎng)研究中被廣泛應(yīng)用的實(shí)證分析方法 神策數(shù)據(jù)可通過(guò)對(duì)用戶行為分析來(lái)洞察用戶行為,全面記錄用戶行為路徑,精確刻畫典型用戶的人口屬性,瀏覽偏好,觸媒習(xí)慣等多個(gè)維度特征,進(jìn)而驅(qū)動(dòng)用戶增長(zhǎng)。
大數(shù)據(jù)分析BI工具:帆軟、Smartbi與神策數(shù)據(jù)的對(duì)比分析: 1.大數(shù)據(jù)BI公司——思邁特軟件 公司核心產(chǎn)品“思邁特商業(yè)智能與大數(shù)據(jù)分析軟件—Smartbi是企業(yè)級(jí)商業(yè)智能和大數(shù)據(jù)分析平臺(tái),經(jīng)過(guò)多年的持續(xù)發(fā)展,整合了各行業(yè)的數(shù)據(jù)分析和決策支持的功能需求。Smartbi滿足最終用戶在企業(yè)級(jí)報(bào)表、數(shù)據(jù)可視化分析、自助分析平臺(tái)、數(shù)據(jù)挖掘建模、AI智能分析等大數(shù)據(jù)分析需求。 優(yōu)勢(shì):思邁特軟件產(chǎn)品體系豐富,構(gòu)建起銷售、產(chǎn)品整合、產(chǎn)品應(yīng)用的生態(tài)系統(tǒng),與上下游廠商、專業(yè)實(shí)施伙伴和銷售渠道伙伴共同為最終用戶服務(wù),通過(guò)Smartbi應(yīng)用商店(BI+行業(yè)應(yīng)用)為客戶提供場(chǎng)景化、行業(yè)化數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。應(yīng)用領(lǐng)域廣闊、合作客戶遍及全國(guó)各地。 2.大數(shù)據(jù)BI公司——帆軟 工具產(chǎn)品主要有終端展示和商業(yè)智能工具,比如FineMobile移動(dòng)BI大屏數(shù)據(jù)可視化和FineReport FineBI等; 軟服務(wù)模塊包括技術(shù)支持和二次開(kāi)發(fā),項(xiàng)目管理,數(shù)據(jù)庫(kù)倉(cāng)庫(kù)搭建,可視化開(kāi)發(fā),社區(qū)服務(wù)以及人才培養(yǎng)服務(wù),數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)部BI工程師培訓(xùn),報(bào)表工程師培訓(xùn)。 優(yōu)勢(shì):產(chǎn)品和服務(wù)體系健全,報(bào)表產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的后端建設(shè)到產(chǎn)品使用培訓(xùn),搭建起產(chǎn)品的完整服務(wù)體系,可以讓客戶快速而深入的掌握公司產(chǎn)品,發(fā)揮出產(chǎn)品的真正優(yōu)勢(shì);另外作為大數(shù)據(jù)商業(yè)智能服務(wù)商,帆軟的二次開(kāi)發(fā)和定制化服務(wù)為細(xì)分客戶服務(wù),增強(qiáng)客戶體驗(yàn)方面有著強(qiáng)大的支撐。 3.大數(shù)據(jù)BI公司——神策數(shù)據(jù) 神策用戶畫像是面向業(yè)務(wù)的用戶標(biāo)簽及用戶畫像管理中臺(tái),支持全端采集用戶行為數(shù)據(jù),整合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)源,幫助企業(yè)構(gòu)建體系化用戶標(biāo)簽圖書館,輸出用戶畫像,賦能業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和精準(zhǔn)營(yíng)銷;神策智能運(yùn)營(yíng)是基于分群標(biāo)簽的全流程運(yùn)營(yíng)閉環(huán)分析系統(tǒng),通過(guò)用戶精準(zhǔn)分群、靈活創(chuàng)建并管理營(yíng)銷活動(dòng)計(jì)劃,一鍵執(zhí)行計(jì)劃觸達(dá)用戶,并實(shí)時(shí)分析活動(dòng)效果,真正形成自動(dòng)化、精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)閉環(huán)。 優(yōu)勢(shì):在客戶數(shù)據(jù)安全性方面神策給出“SaaS+大數(shù)據(jù)+私有化部署”的解決方案,在充分保障客戶數(shù)據(jù)安全性的前提下,給予客戶最為便捷和易用的數(shù)據(jù)分析服務(wù);另外神策數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)在線、隨時(shí)分析的靈活應(yīng)用特性,滿足了客戶對(duì)數(shù)據(jù)分析時(shí)效性的需求,為客戶最大化創(chuàng)造價(jià)值。
測(cè)試方法為: 1、調(diào)起monitor之后,連接移動(dòng)設(shè)備; 2、設(shè)置logcat的filter,填寫包名即可; 3、取已埋點(diǎn)的安裝包并且輸出app埋點(diǎn)的日志; 4、查看埋點(diǎn)字段表,執(zhí)行對(duì)應(yīng)有埋點(diǎn)的操作; 5、進(jìn)入手機(jī)上的app,點(diǎn)擊 下一步; 6、查看ddms的logcat,即可看到操作的日志; 查埋點(diǎn)是否正確,出現(xiàn)錯(cuò)誤的情況一般是: a)漏埋點(diǎn); b)埋點(diǎn)和操作類型不對(duì)應(yīng),比如點(diǎn)擊的是“下一步”,卻上報(bào)了“返回”; c)埋點(diǎn)和操作頻率不對(duì)應(yīng),比如只操作了一次,卻上報(bào)了兩次。 埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng): 埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的一致性:埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的值需要注意客戶端和服務(wù)端的一致性,包括編碼格式、大小寫、全角半角、發(fā)送時(shí)機(jī)等; 編碼格式:埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的值為中文時(shí),尤其要注意編碼格式。為了避免服務(wù)端解析數(shù)據(jù)出錯(cuò),一般情況下,客戶端需要對(duì)發(fā)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼格式轉(zhuǎn)化; 大小寫:埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的值在命名時(shí)要和服務(wù)端數(shù)據(jù)組同步命名規(guī)則,尤其是大小寫; 全角半角:埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的值為英文時(shí),常常容易忽略全角半角的輸入方式,有時(shí)候會(huì)因此產(chǎn)生無(wú)法接收的錯(cuò)誤; 數(shù)據(jù)格式:埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)格式在定義時(shí)要簡(jiǎn)單明了,尤其是非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的發(fā)送機(jī)制,發(fā)出的數(shù)據(jù)量大且同一條埋點(diǎn)發(fā)出好多,需要整合。
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