神策數據很好用。神策數據隸屬于神策網絡科技(北京)有限公司，其團隊中的四名核心成員均來自百度大數據部，具有多年的大數據處理經驗。神策數據為互聯網企業提供大數據分析產品和解決方案，以及為傳統企業提供大數據相關咨詢，是專業的大數據分析平臺服務供應商。神策數據產品方案有：神策分析云、神策營銷云、神策數據基平臺。神策數據的研發團隊主要從三個方面來打磨產品：技術架構的本質是提供穩定高效的服務，神策數據的客戶主要是私有化部署，能適應不同的客戶環境，是實現私有化部署的前提。分析性功能：設計多角色分析需求的分析功能。適用場景：滿足不同行業場景需求。

1、有效的測試用例：首先是提供有效的測試用例，而不是更多的測試用例。有效的測試用例是找到缺陷的最有可能的測試用例。在編寫測試用例或進行自我檢查時，測試者必須通過參考需求文檔來關注測試的有效性，并了解哪些功能可能出錯。 2、了解完整的應用程序：當測試人員對應用程序有完整的了解，實施了什么，預期的內容以及如何高效地使用應用程序時，很容易找出應用程序需要較弱和更強的測試地方。 3、熟悉應用程序的功能：測試人員應熟悉應用程序的所有功能。還有什么功能應該是最重要的？通過這樣做，測試人員將有一個想法，當時間有限時，測試的優先級可能是什么。 4、回歸測試：當應用程序引入新的更改時，強烈建議你進行回歸測試，以檢查新的更改是否影響了任何其他功能。測試者應該有一堆回歸測試用例來運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。它也使基礎測試快速高效。

事件分析法是一種實證研究方法，最早運用于金融領域，借助金融市場數據分析某一特定事件對該公司價值的影響。由于事件分析法具有研究理論嚴謹、邏輯清晰、計算過程簡單等優點，已被學者運用到越來越多的領域來研究特定事件對組織行為的影響。 事件分析法的應用領域非常廣泛，不同學者從本領域視角對其進行了闡述。段瑞強認為“事件研究”是根據某一事件發生前后的資料統計，采用特定技術測量該事件影響性的一種定量分析方法。金融市場會有各種消息、政策、產品等事件的發生，這些事件的影響效應又會很快反映到資產價格上，因此“事件分析法”是金融市場研究中被廣泛應用的實證分析方法 神策數據可通過對用戶行為分析來洞察用戶行為，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，觸媒習慣等多個維度特征，進而驅動用戶增長。

大數據分析BI工具：帆軟、Smartbi與神策數據的對比分析： 1.大數據BI公司——思邁特軟件 公司核心產品“思邁特商業智能與大數據分析軟件—Smartbi是企業級商業智能和大數據分析平臺，經過多年的持續發展，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。Smartbi滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助分析平臺、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。 優勢：思邁特軟件產品體系豐富，構建起銷售、產品整合、產品應用的生態系統，與上下游廠商、專業實施伙伴和銷售渠道伙伴共同為最終用戶服務，通過Smartbi應用商店（BI+行業應用）為客戶提供場景化、行業化數據分析應用。應用領域廣闊、合作客戶遍及全國各地。 2.大數據BI公司——帆軟 工具產品主要有終端展示和商業智能工具，比如FineMobile移動BI大屏數據可視化和FineReport FineBI等； 軟服務模塊包括技術支持和二次開發，項目管理，數據庫倉庫搭建，可視化開發，社區服務以及人才培養服務，數據運營部BI工程師培訓，報表工程師培訓。 優勢：產品和服務體系健全，報表產品開發的后端建設到產品使用培訓，搭建起產品的完整服務體系，可以讓客戶快速而深入的掌握公司產品，發揮出產品的真正優勢；另外作為大數據商業智能服務商，帆軟的二次開發和定制化服務為細分客戶服務，增強客戶體驗方面有著強大的支撐。 3.大數據BI公司——神策數據 神策用戶畫像是面向業務的用戶標簽及用戶畫像管理中臺，支持全端采集用戶行為數據，整合業務數據等多種數據源，幫助企業構建體系化用戶標簽圖書館，輸出用戶畫像，賦能業務實現用戶精細化運營和精準營銷；神策智能運營是基于分群標簽的全流程運營閉環分析系統，通過用戶精準分群、靈活創建并管理營銷活動計劃，一鍵執行計劃觸達用戶，并實時分析活動效果，真正形成自動化、精細化的運營閉環。 優勢：在客戶數據安全性方面神策給出“SaaS+大數據+私有化部署”的解決方案，在充分保障客戶數據安全性的前提下，給予客戶最為便捷和易用的數據分析服務；另外神策數據的實時在線、隨時分析的靈活應用特性，滿足了客戶對數據分析時效性的需求，為客戶最大化創造價值。

測試方法為： 1、調起monitor之后，連接移動設備； 2、設置logcat的filter，填寫包名即可； 3、取已埋點的安裝包并且輸出app埋點的日志； 4、查看埋點字段表，執行對應有埋點的操作； 5、進入手機上的app，點擊 下一步； 6、查看ddms的logcat，即可看到操作的日志； 查埋點是否正確，出現錯誤的情況一般是： a)漏埋點； b)埋點和操作類型不對應，比如點擊的是“下一步”，卻上報了“返回”； c)埋點和操作頻率不對應，比如只操作了一次，卻上報了兩次。 埋點數據的注意事項： 埋點數據的一致性：埋點數據的值需要注意客戶端和服務端的一致性，包括編碼格式、大小寫、全角半角、發送時機等； 編碼格式：埋點數據的值為中文時，尤其要注意編碼格式。為了避免服務端解析數據出錯，一般情況下，客戶端需要對發出的數據進行編碼格式轉化； 大小寫：埋點數據的值在命名時要和服務端數據組同步命名規則，尤其是大小寫； 全角半角：埋點數據的值為英文時，常常容易忽略全角半角的輸入方式，有時候會因此產生無法接收的錯誤； 數據格式：埋點數據的數據格式在定義時要簡單明了，尤其是非實時數據的發送機制，發出的數據量大且同一條埋點發出好多，需要整合。