创业公司如何作数据分析以及运营？
（一）开篇
摘要： 本文将按照“WHY->WHAT->HOW”的思考方式来阐述下面三个问题：创业公司为什么需要做数据分析？创业公司做数据分析，需要做哪些事情？如何实现这些数据上的需求？从而基于“数据驱动”来做决策、运营与产品。
在过去的一年里，笔者加入了一家移动互联网创业公司，工作之一便是负责数据业务的建设，陆陆续续完成了一些数据系统的实现，来满足公司的数据需求。在创业公司中做数据相关的事情，而且是从零做起，肯定不像很多大公司那样分工明细，所有的工作都要保证在有限的资源下来满足需求。回想起来也蛮有意思，因此想做些总结分享，结合我们的系统来谈一谈如何做数据分析。如果有写的不好的地方，还请网友指正。
作为系列文章的开篇，本文将按照“WHY->WHAT->HOW”的思考方式来阐述下面三个问题：
创业公司为什么需要做数据分析？
创业公司做数据分析，需要做哪些事情？
如何实现这些数据上的需求 ？
WHY
随着移动互联网的发展和大数据思维的普及，越来越多的创业者、投资人开始重视数据的作用，而不再是随便拍脑袋。“数据驱动决策”、“精准化运营”、“产品快速迭代”这些概念被越来越多的人提出和使用，其背后都离不开精准的数据分析。对于大多数互联网创业公司来说，其背后没有强大的资源与财主支撑，如何在有限的人力、物力下快速摸索、少走弯路是至关重要的，而基于“数据驱动”来做决策、运营与产品将起到一个关键的作用。让我们来看两个例子。点击阅读详情
（二）运营数据系统
本文将首先来探讨应用层中的运营数据系统，因为运营数据几乎是所有互联网创业公司开始做数据的起点，也是早期数据服务的主要对象。本文将着重回顾下我们做了哪些工作、遇到过哪些问题、如何解决并实现了相应的功能。
早期 早期数据服务
产品上线开始推广后不久，后台研发人员便会经常收到运营同事的私信：“能不能查一下有多少用户注册了，来自哪里?……..”。几次之后，大家便觉得这样的效率太低了：研发人员需要在繁忙的开发任务中抽时间来做数据查询、统计，而运营同事则需要等很久才能拿到数据。于是，大家开始协商更好的方法，最终达成一致：由运营同事提供所需的数据模板，后台研发人员根据模板将数据导入Excel文件，运营同事可根据自身需求自己分析统计。这便是早期的数据服务了，其组成结构如下图所示。
（三）用户行为数据采集系统
作为系列文章的第三篇，本文将重点探讨数据采集层中的用户行为数据采集系统。这里的用户行为，指的是用户与产品UI的交互行为，主要表现在Android App、iOS App与Web页面上。这些交互行为，有的会与后端服务通信，有的仅仅引起前端UI的变化，但是不管是哪种行为，其背后总是伴随着一组属性数据。对于与后端发生交互的行为，我们可以从后端服务日志、业务数据库中拿到相关数据;而对于那些仅仅发生在前端的行为，则需要依靠前端主动上报给后端才能知晓。用户行为数据采集系统，便是负责从前端采集所需的完整的用户行为信息，用于数据分析和其他业务。
举个例子，下图所示是一次营销活动(简化版)的注册流程。如果仅仅依靠后端业务数据库，我们只能知道活动带来了多少新注册用户。而通过采集用户在前端的操作行为，则可以分析出整个活动的转化情况：海报页面浏览量—>>点击”立即注册”跳转注册页面量—>>点击“获取验证码”数量—>>提交注册信息数量—>>真实注册用户量。而前端用户行为数据的价值不仅限于这样的转化率分析，还可以挖掘出更多的有用信息，甚至可以与产品业务结合，比如笔者最近在做的用户评分系统，便会从用户行为中抽取一部分数据作为评分依据。
（四）ELK日志系统
作为系列文章的第四篇，本文将重点探讨数据采集层中的ELK日志系统。日志，指的是后台服务中产生的log信息，通常会输入到不同的文件中，比如Django服务下，一般会有nginx日志和uWSGI日志。这些日志分散地存储在不同的机器上，取决于服务的部署情况了。如果我们依次登录每台机器去查阅日志，显然非常繁琐，效率也很低，而且也没法进行统计和检索。因此，我们需要对日志进行集中化管理，将所有机器上的日志信息收集、汇总到一起。完整的日志数据具有非常重要的作用：
信息查找。通过检索日志信息，定位相应的bug，找出解决方案。
服务诊断。通过对日志信息进行统计、分析，了解服务器的负荷和服务运行状态，找出耗时请求进行优化等等。
数据分析。如果是格式化的log，可以做进一步的数据分析，统计、聚合出有意义的信息，比如根据请求中的商品id，找出TOP10用户感兴趣商品。
ELK是一套开源的集中式日志数据管理的解决方案，由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个系统组成。点击阅读详情
（五）微信分享追踪系统
微信分享，早已成为移动互联网运营的主要方向之一，以Web H5页面(下面称之为微信海报)为载体，利用微信庞大的好友关系进行传播，实现宣传、拉新等营销目的。以下图为例，假设有一个海报被分享到了微信中，用户A与B首先看到了这个海报，浏览后又分享给了自己的好友，用户C看到了A分享的海报，浏览后继续分享给了自己的好友。这便形成了一个简单的传播链，其中蕴含了两种数据：
行为，指的是用户对微信海报的操作，比如打开、分享。
关系，指的是在海报传播过程中，用户之间形成的传播关系，比如用户A将海报传播给C。
这样的数据的意义在于：点击阅读详情
（六）数据仓库的建设
在第二篇运营数据系统一文，有提到早期的数据服务中存在不少问题，虽然在做运营Dashboard系统时，对后台数据服务进行了梳理，构建了数据处理的底层公共库等，但是仍然存在一些问题：
中间数据流失，计算结果没有共享。比如在很多数据报告中都会对同一个功能进行数据提取、分析，但是都是各自处理一遍，没有对结果进行共享。
数据分散在多个数据源，如MySQL、MongoDB、Elasticsearch，很难对多个源的数据进行联合使用、有效组织。
每个人都需要非常清楚产品业务逻辑才能正确地提取、处理数据，导致大家都将大量时间耗费在基础数据处理中。
于是，我们考虑建设一个适于分析的数据存储系统，该系统的工作应该包含两部分：点击阅读详情
来源：36大数据，作者：Mr-Bruce；
关键字：创业, 数据
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