如何用数据来做渠道效果的分析 mixpanel 60 _经验分享

2020年十个最好的push通知服务Push通知也是一种常见的营销服务，包括短信通知，APP消息通知以及浏览器通知服务。
成功的推送通知通常会比电子邮件获得高达2倍的点击率。没错-如果您正确使用它们，与通过电子邮件将消息发送给听众相比，您看到内容的人数将增加一倍。它们是增强与受众互动的有效方法，并且可以在网络和移动应用中使用。如果您正在阅读本文，您可能已经知道“推送通知”的好处。现在，您只需要为您的业务选择正确的推送通知服务即可。我们已将最受欢迎的推送通知服务汇总到本指南中，以帮助您为自己选择合适的推送通知服务。
为您的网站和应用选择推送通知服务
选择正确的推送通知服务将使您的参与策略更加容易，因为它很容易设置并向参与的用户发送通知。这些推送通知服务中的某些服务比其他服务更广为人知，但都具有强大的功能。我们提供了有关其定价选项的信息，其中有些更适合小型企业，而另一些则针对高增长公司。无论哪种方式，在决定您要选择的服务之前，都应先仔细研究一下选项。接下来我向您介绍2020年十个最佳的推送通知服务平台。
OneSignal
OneSignal是领先的推送通知服务之一。很多大公司比如Uber，Adobe，Conde Nast，Skyscanner等公司都使用了它，它基本也是免费使用的。您可以发送移动推送通知，Web推送通知，应用内通知以及电子邮件通知。价格：免费（如果需要更多支持，它还提供付费支持选项）
2020年十个最好的push通知服务
Firebase
除了拥有许多其他功能之外，Google Firebase还允许您向应用程序用户发送推送通知。与其他Google商业工具一样，它易于使用且按承诺运行，但由于它并非为推送通知而专门设计（与此处提到的其他推送通知服务不同），因此您可能会有所妥协。就是说，您可能无法获得额外的功能，但Google可以通过分析集成来弥补这些不足。笔者在上一篇文章中也提到了firebase,还有mixpanel ，他们除了具有APP分析功能，还有消息推送功能。
2020年十个最好的push通知服务
Leanplum
Leanplum涵盖了受众交流的整个范围：电子邮件营销，移动通知，应用程序收件箱消息等等。它是领先的移动营销平台之一，提供了完整的工具包，其中包括成功扩展推送通知策略所需的一切。此外，它还具有A / B测试，自动化工具和推送通知个性化功能，因此您可以从实时用户通知中获得更多收益。价格：根据您的要求联系他们以获得定制报价。
PushBots
PushBots是一个推送通知服务，具有很多真正的优势。首先，它充满了自动化。虽然有时您需要手动推送通知，但您可能想简化其中的许多内容，此应用程序可让您做到这一点。PushBots提供的分析功能是另一项特别的优势，可与您在Google Analytics（分析）中看到的分析报告媲美。价格：每月29美元起。
2020年十个最好的push通知服务
PushCrew
对于尚未构建移动应用程序的人来说，PushCrew将是一个很好的解决方案，因为它只处理Web和移动Web推送通知。因此，可以使用个性化设置，它更多地关注您在网站上使用的行为类型和触发器类型。价格：最多可免费提供2,000个订户，然后提供高级计划。
2020年十个最好的push通知服务
Airship
Airship（以前称为Urban Airship）专注于移动通信体验，这意味着它不仅对移动应用程序推送有所帮助，它还处理诸如SMS消息，电子邮件和移动钱包之类的问题。虽然预测分析和AI优化是具有吸引力的功能，但这种服务需要付出一定的代价。价格：基本计划起价为$ 99 /月。
2020年十个最好的push通知服务
Catapush
Catapush是一个简单的交付API，允许您发送与您的Web应用有关的推送通知。它是根据站点或应用程序上的用户活动发送数据驱动的交易通知的理想选择。对于每个通知，您都可以查看实时状态和交付确认。如您所愿，您还可以在通知中发送富媒体。Catapush最独特的方面之一是其2Way通讯功能。这使收件人可以直接回复推送通知，这是从您的应用程序用户那里接收反馈的好方法。价格：提供免费套餐。付费计划每月20.00欧元起。
2020年十个最好的push通知服务
PushAlert
PushAlert是更高级的工具，其中包括专用的WordPress插件。它使您可以发送桌面推送通知和移动通知。它包括一些出色的功能，例如Audience Creator（受众创建器），使您可以将通知发送给最相关和最感兴趣的订户，A / B测试以及可以直接与您的Web或移动应用程序链接的API，从而使您的通知更具个性化。价格：提供免费计划。付费计划的起价为每月12美元。
2020年十个最好的push通知服务
WordPress推送通知插件
如果你的网站是WordPress搭建的，将推送通知发送给用户，使用push插件将会很容易做到。只要有新博客文章故事在您的网站上发布，您就可以使用 Delite Studio 此插件自动执行推送通知。它可与本机应用程序，基于Cordova和Ionic的应用程序一起使用，并与更多应用程序开发框架兼容。它的功能有限，但是对于那些希望通过实时发布通知作为目标的订阅者少于1,000个的小型博客和发布者来说，这是一个很好的解决方案。价格：提供免费版本，或收费计划，99美元起。还有个插件叫smart notification , 您可以将网络推送通知，移动推送通知以及电子邮件通知发送给您的网站和应用程序用户。此外，此高级插件可与大多数网站类型配合使用，包括电子商务，求职网站，会员资格，BuddyPress网络等。此外，它还特别关注地理位置功能，如果您的网站定位到本地用户，这将特别有用。价格：计划起价为199美元。
总结
选择推送通知提供商是一个重要的选择。这些是当前市场上最受推崇的工具，可以为您的推送通知策略提供支持。请记住，推送通知的成功不会取决于您选择的工具，这一点很重要。制作推送通知的方式将对用户参与度和点击率产生最深远的影响。确保您的文案内容引人入胜，所包含的内容高度相关，并且在最相关的时间发送它们。
小蜜蜂数字营销，跨境出海必不可少。
用户行为特征用户行为特征
用户行为特征，对于运营来说用户的行为是需要关注的一个点，很多时候用户的行为决定了一个网站甚至是一个软件能否继续运运营下去，所以通常都是要对于用户行为特征进行一个分析，下面一起看看相关内容。
用户行为特征1
用户行为是用户在产品上产生的行为，实际表现为相关的用户数据。产品经理运用不同分析方法对不同数据进行分析，进而为产品迭代和发展提供方向。
一、用户行为是什么？
1、用户行为
用户行为是用户在产品上产生的行为。我们以小明的case具象化用户行为表现：
因为小明关注作者的信息被记录了下来，当该作者有发布信息时，则会通知所有关注他的人，而小明也是其中之一。
小明关注作者的信息记录，则是行为数据。小明的行为数据会有启动app、浏览、查看图集、播放视频、点赞、关注作者……
2、用户行为数据
用户行为数据是从一次次的行为中而来的，行为数据是通过埋点进行监控（相见埋点介绍）、后续一篇文章将介绍如何（设计埋点）。通常是数据同学完成埋点设计，由开发完成监控程序或调用SDK 。针对小明的行为（假设以下均已埋点）：
3、用户行为分析
是指对用户行为数据进行数据分析、研究。
4、用户行为分析的作用
（1）通过用户行为分析，可以还原用户使用的真实过程。
一个xxx的人在什么样的环境中（由于什么样的行为）在时间点做了xxx事情做了什么事情结果如何
（2）“了解用户，还原用户”是“以用户中心”的第一步。只有详细、清楚的了解用户的行为习惯、真实的使用路径、进而找出产品使用、渠道推广等过程中存在的问题，提高用户/页面/业务过程中的转化率。
（3）用户行为分析（case需要补充）可以用于
A、拉新：渠道分析、SEM分析、用户质量分析、
B、转化：新增用户注册转化过程、产品使用过程转化（搜索、推荐等）、push推送调起过程、站外拉起过程
C、促活：用户停留时长、用户行为分布、
D、留存：用户留存分析
E、商业化：根据用户历史行为展示广告
二、如何进行用户行为分析？
1、行为事件分析
行为事件分析方法主要用于深度研究某行为事件，以及对产品的影响以及影响程度。
针对某一具体行为，全面的描述、对比，针对其异常表象深度下钻分析各维度、确认导致该行为数据表现的原因。如快手的播放量徒增:同期对比分析，确认历史上是否有发生过，对比去年/上个季度/上月/上周/昨日的数据的相对表现。多事件对比分析。对比浏览量、点赞、评论、分享事件的数据是否存在徒增。通过对比多个事件，确认徒增现象发生的范围。维度下钻：由于播放量取决于3个部门用户在快手消费视频，被监控程序上报。
所以在三个方面分析：
监控程序是否异常？在快手哪个页面的播放量增加呢？是发现、关注、还是同城？-> 对应页面做了哪些调整？是否增加了引流；哪一部分用户群的播放量增加了？交叉分析用户自然属性（平台、性别、年龄、地域、教育学历、机型、消费能力）、行为属性（新增、回流、常活跃用户；直播用户、短视频用户…、）、视频属性（视频类型、作者类型…、）
2、留存分析
留存是衡量用户是否再次使用产品的指标，也是每一个app赖以生存的指标，能够反映任何一款产品健康度，是产品、运营、推荐效果的整体表现。如果一个app从来没有留存用户，那DAU将永远是新增用户，那么产品将无法运行下去，更别说新用户成本付诸东流。
贴合业务属性、精细化留存过程将对留存数据更有价值和指导意义。通过留存分析，能够剖析用户留在产品的原因，从而优化产品核心功能提升留存。
留存的类型：
用户留存：用户使用app后，经过一段时间仍旧使用。功能留存：用户使用xxx功能后，经过一段时间仍旧使用该功能，且其他功能均有所变化。此时，该功能对用户留存有正向作用。先前有写过留存分析的文章，这里就不赘述了。
3、漏斗分析
漏斗分析实质是转化分析，是通过衡量每一个转化步骤的转化率，通过转化率的异常数据找出有问题的环节并解决，进而实现优化整个流程的完成率。
在产品初期(处于与市场适配的阶段)：通过漏斗分析找到用户触达的瓶颈，帮助用户触达产品核心价值，真实反映MVP与市场匹配程度；在产品中期(处于用户平稳增加的阶段): (1)通过漏斗分析优化渠道，找到目标群体用户; (2)通过漏斗分析优化用户在各模块的体验(基础的登录模块、产品核心价值模块: 如抖音的播放模块、淘宝的购买模块等)；在产品后期(处于用户价值产出的阶段): (1)通过漏斗分析可以改善用户生命周期(优化用户体验提高用户生命周期，间接拉长用户群体的价值产出的时间长度，减少高价值用户群体的流失)；(2)可以通过漏斗分析优化商业化模块，像商品的购买过程（购物车-提交订单的转化漏斗）、广告的曝光点击等，提高生命周期中单位时间产生的价值。
4、路径分析
路径分析可以将纷杂的app日志按照用户的使用过程，呈现出“明确的”用户现存路径。发现路径问题，进而优化，使用户尽可能短路径体验到产品核心价值。
通过路径分析，可以了解到像小明这样9点左右播放视频的用户：他们是通过push点击而来，这部分用户占比是多少；他们匆匆结束播放，再也没有下一步行为，这部分用户占比又有多少。针对他们利用碎片化时间播放视屏的场景，尤其是突然退出的'场景，是否在下一次打开app时，仍旧打开终端的视频。是否有其他策略可以针对该场景来优化？
此外，路径分析不仅仅可以用于行为路径分析，也可以用于用户群体转化分析。例如：新用户中分别转化为忠实用户、常活跃用户、潜在流失用户、流失用户的分析。
5、用户分群分析
通过了解用户画像，可以帮助运营理解用户。根据用户画像（基本属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等）的标签信息将用户分群。
通过用户分群行为表现对比，可以进一步了解不同群体对产品的反馈，有针对性的优化产品。
发现中西南地区的低端机型使用app时，奔溃率特别高，开发可以针对该点进行优化、降低奔溃率；可以针对不同的用户群体的行为表现做定向投放、push等，从而实现精细化运营。业内的商业化行为分析产品，基本上将用户画像的生成、标签的过程均合并在用户分群的群体定义中，降低了操作流程。
三、用户行为分析的完整链路
以小明为case的用户行为每天数以万/亿计的产生，如何对“这类人群”进行“行为分析”？需要行为分析将明细级别的日志聚合后再以较为可读的形式展示出来。
为了保障埋点可靠、数据上报及时、行为数据分析有效。需要一套完整的用户行为系统，包括从数据埋点设计、埋点开发、数据上报、数据模型开发、行为数据分析。过程中也需要多方协作完成，如何保障多方协作中高效、便利的完成、产出具有业务价值的数据分析结论。后续将介绍服务于用户行为分析的相关平台介绍。
用户行为特征2
一、什么是用户行为
中国有句古话“天地四方为宇，古往今来为宙”，这句话揭示了空间和时间的概念。我们要想透彻地研究任何事物，常以时间和空间两个维度来考虑。分析用户行为也不例外。
换句话说，用户行为的研究内容可以按照时间和空间维度展开。
从时间的维度来看，按照管理学大师菲利普科特勒的理论，用户的行为轨迹包括：产生需求、信息收集、方案比选、购买决策；购后行为5个阶段。其中购后行为包括使用习惯、使用体验、满意度、忠诚度等。
从空间的维度来看，用户行为的构成要素包括5W2H，例如我们要全面描述用户在购买阶段的行为，就要回答这样的问题，谁（who）？打算在什么时候(when)？什么地方(where)？买什么东西(what)？产生需求的动机是什么（why）？打算买多少（how much）？如何买（how）？同理，在使用阶段也可以从这7个要素来描述。
5阶段和7要素的结合，形成了用户行为分析的研究体系。这个体系细化了用户行为的研究内容，基于这些内容，就有了用户调查问卷的一些基本的问题。
二、为什么分析用户行为（Why）?
之所以分析用户行为，是为了找到用户行为的特征，从而为企业的经营提供支持。
大家想想，用户行为具有哪些特征呢？
Q1: 用户行为是同质化的，还是差异化的？
A1：差异化的，因此用户行为具有差异性
Q2:用户行为是静态不动的，还是动态变化的？
A2:动态变化的，因此用户行为具有流动性
Q3:用户行为是相互隔绝的，还是相互影响的？
A3:相互影响的，因此用户行为具有传播性
差异性、流动性和传播性是用户行为的三个显著特征。那么，这些特征具体是如何表现的，分析这些特征对企业的经营有什么作用？
这里我们只谈差异性，后面的博文中会谈流动性和传播性。
用户行为从时间和空间的维度，分为5阶段7要素。因此用户的差异性，就表现在这5阶段和7要素上。例如，在产生需求阶段，用户的需求动机why不同。同样是买电脑，有的是为了工作、有的为了学习、有的是为了消遣；再比如，在信息收集阶段，用户的信息收集渠道where不同。同样是买房子，有的看网络广告；有的听朋友介绍；有的到现场采点。
这里只举了两个阶段，你能说出在其他阶段用户的差异性表现吗？
意识到用户的差异性，企业的营销工作就不会搞一刀切，就不会拿大炮轰蚊子，而是会进行市场细分和目标市场选择，然后针对目标用户进行精准营销。这种精准营销体现在市场定位、竞争战略选择、品牌形象和营销组合等很多方面。
三、如何分析用户行为(How)？
这里我们只谈差异性，后面的博文中会谈流动性和传播性。
我们前面谈到因为用户行为具有差异性，因此需要进行市场细分和目标市场选择，那么如何进行市场细分和目标市场选择呢？
市场细分的思路是看看从哪个维度切分市场，使所分得的细分市场内部具有的共性，细分市场之间具有个性。从哪个维度切要结合企业所处的行业特点的。例如食品市场，地域差异比较明显，南甜北咸东辣西酸，所以食品市场可按地域分；服装市场，性别差异非常突出，男款少而精；而女款多而靓，所以服装市场可按性别分。此外二八原则，也广泛用于市场细分，即我们可以按重要程度将用户分为大中小三类。重要性可以有很多评价指标，比如规模、综合实力、业内影响力、对企业的贡献率、在同类产品上的总投入等等。
将市场划分成几个细分市场后，企业就面临着目标市场选择的问题。如何选择目标市场呢？这是一个团体决策的过程，在选择目标市场时往往需要企业的管理人员和骨干营销人员坐在一起讨论来确定。讨论共有五步进行
第一步指标的选择需结合企业自身的实际情况。例如，我是大企业，规模经济是我的优势，那市场规模就是我选择的重要指标；我是中小企业，我要更关注竞争的激烈程度，因为竞争太激烈了，我可能无法存活。因此，竞争强度就是我选择的重要指标。
第二和第三步确定优先级和为指标打分的方法可参考小蚊子的《谁说菜鸟不会数据分析》中的权重确定方法
第四步的综合得分是第二步和第三步的结果加权平均得到。
第五步选择目标市场可以企业适应度和市场吸引力为横纵坐标，得出各个细分市场在四个象限中的位置。
六款免费的用户行为分析工具测评
中国移动互联网市场经过几年的高速发展，增速已经明显放缓，人口红利逐渐消失。移动互联网进入了下半场，市场竞争已经从增量用户竞争逐步转化成为存量用户竞争。同时伴随流量红利消失，数据红利时代已经到来，流程驱动性公司正转变为数据驱动的数字公司，竞争从同业蔓延至异业竞争，跟随用户，跨场景地满足用户的需求将会成为数据红利时代最核心的诉求。
如果说数字化转型不可逆，那么对于用户的精细化运营将会是数字化转型的支撑点之一。要实现对用户的精细化运营，必不可少要对用户行为进行分析。比如对网站、APP等渠道的用户行为数据进行采集，对获取到的用户行为数据进行多维度、多角度对比分析，用以指导提升获客效率、优化产品服务和用户体验，以数据驱动业务持续增长。
但目前来看，距离要实现这一目标，还有一定的差距。由于日常工作中，大家的分工不同，仅关注某一个方面的数据显然不够，无法全面了解产品运营情况，更不能提出行之有效的分析建议。
现在的情况是在公司内，业务部门想要看数据，会先提出自己的数据需求，这时候需要找到技术人员或者数据分析师，根据需求写SQL将数据从库里提出来，交给数据分析师进行分析，形成对应报表之后，再发给业务部门查看，完成整个过程没个三五天搞不定，数据分析的时效性大大降低。
企业采用用户行为分析工具，可以让产品、运营、市场、数据等业务部门更方便的分析数据，让技术部门日常面对的零碎需求更少，能把等多精力放在建立数据仓库等核心工作上。
当我们在做产品开发或者产品运营时，通常需要第三方工具去做用户行为分析以提供数据支持。因此免费产品的试用成了大家在前期选择工具的必要方式。为了方便大家对目前市场上的用户分析工具有一个清晰的了解，我们在试用了大量的工具后，分别从数据接入、数据分析、安全与拓展几个方面进行了综合分析。
许多人都在问，市场上有没有免费的用户行为分析工具，答案是有的！不过各家各有特点，国外知名用户行为数据分析工具像Google Analytics（以下简称GA）、Mixpanel，国内有百度统计、易观方舟Argo、友盟、TalkingData免费版（以下简称TD免费版）。
01、数据接入
谈到数据接入，首先需要说明的是几个产品在数据模型上的差别。
GA、百度统计诞生于传统PC互联网时代，都是以传统的页面浏览（PV）和用户会话（Session）为核心。其中GA经过多年演进，增加了一些关于事件分析和自定义属性的内容，但本质上主要还是服务于页面类的产品。百度统计还是依然只支持页面和会话统计。
随着移动互联网时代到来，用户的行为触点变多，以往以页面和会话为中心所能采集到的结构化数据颗粒度不够细，页面和会话模型已经不适用了。因此，基于“用户+事件（User+Event）”模型出现了，在分析的时候可以完全自主的定义需要分析的事件，并从不同的属性维度进行交叉分析。刚推出不久的易观方舟Argo，以及Mixpanel、友盟、TalkingData免费版都采用了 “用户+事件”模型。
在埋点方面，目前根据埋点的工具和方式，可以划分为三种类型：代码埋点，可视化埋点和全埋点，并没有说哪一种方式能够碾压其他几种，因为都各有弊端，具体的各种埋点方法的分类与优缺点我们也做一下对比：
下面我们看一下市面上几家免费的数据分析产品之间在数据接入方面对比。需要注意的是由于GA、Mixpanel都是国外产品，在数据采集的规则适配了iOS、Android的设计规范，但国内开发者常常直接忽视这些设计规范开发产品，而GA、Mixpanel在数据采集上没有针对国内产品的特点进行优化，因此在数据采集的准确性上可能会受到一些影响。
另外，需要提到的一点是Mixpanel和易观方舟Argo的数据采集SDK开放了源代码，一定程度上可以打消企业在数据采集安全方面的顾虑。
02、数据分析
数据分析是用户行为分析工具的核心，除了百度统计以外，其他几款产品都可以满足用户行为数据分析的基本需求，但在功能的丰富程度上不尽相同。具体对比可以看下表。
从分析模型丰富程度上来看，Mixpanle和易观方舟Argo是里面功能最全的，堪称全家桶，唯一遗憾的是目前易观方舟Argo目前尚不支持热图分析。比如最常用的“事件分析”这个功能，不止可以从PV、UV等方面进行分析，还可以根据不同的属性值设定具体的指标按照不同的维度进行对比，功能非常强大。
从数据准确性上来看，GA在算法的严谨性上应该是最好的，但如果用户或者事件量比较大的时候，会采取抽样分析，可能会影响到数据的准确性，Mixpanel的免费版本也会存在类似的问题。易观方舟Argo在这方面表现抢眼，在数据计算上支持秒级实时数据分析、自定义指标、多维多人群指标对比、人群交叉分析、智能分析、数据实时回传、即席数据分析等。
从数据管理、项目管理、权限管理这些常用的管理功能方面来看，几款工具都提供了比较友好的支持。但仅有友盟+提供了手机app，可以随时通过手机查看监测的数据情况，易观方舟Argo支持通过手机浏览器访问查看数据看板。
另外，值得一提的是易观方舟Argo里面的用户运营和触达功能。目前易观方舟Argo可以在完成用户分析与分群后，通过邮件、短信、Push消息等方式对目标用户进行触达，还支持配置UTM追踪参数对广告进行跟踪。
03、安全与拓展性
企业级产品在数据安全性和可拓展性上，需要提前做一些考量，几款产品也各有侧重，具体对比情况如下表所示：
（点击图片可查看清晰大图）
GA免费版和 Mixpanel 提供的都是SaaS服务，但因为服务器都在国外，在国内使用起来稳定性和刷新速度上可能会有一定的影响；百度统计、友盟统计、TD免费版基本上都是SaaS服务；易观方舟Argo提供安装包，可由企业自己私有部署，如果对数据安全有顾虑，易观方舟Argo是个不错的选择。在服务方面，除了GA和易观方舟Argo可提供社区服务支持以外，其他产品目前还没有完善的用户服务支持。
总结
对比来说，刚推出不久的易观方舟Argo，在数据采集、数据分析能力上，已经可以满足产品数据和用户行为数据分析的需求，而且提供了独家的一站式用户运营和用户触达。与目前其他国内的免费工具产品对比来说，易观方舟Argo在颗粒度细致程度、分析模型全面性、系统性能方面表现优秀。
目的，大多数成长型团队、创业团队的市场及运营预算都相对紧张，每一分投出去的钱恨不得立马知道什么时候能转化回来，如果自己搭建一套完整的数据分析平台要花费的功夫肯定不少。相信更多性能全面的用户分析和运营分析工具的免费开放，能避免企业在市场运营方面走弯路；也能解放团队更专注的在业务上，通过用户行为分析提升营销效率、优化迭代产品、留住更多用户，真正用数据指导和驱动业务。
最后，这次选型过程中，在易观方舟Argo社区交流感受较好，现在市面上能见到的免费工具产品不少，但真正形成自己技术服务社区的不多。相信未来他们能把这个社区做的更好，就像当年小米运营MIUI做社区一样，能给广大的技术宅和数据爱好者提供一个炫技、PK、互助的圈子。
ios15更新失败是怎么回事？
说明机器本身不支持该版本。
据数据分析公司Mixpanel的数据显示，当苹果在2021年发布iOS15时，安装普及率低于去年的iOS14 。
大约8．5％的用户升级到iOS15，高于去年的14．5％。Mixpanel的数据来自网站和应用的访问量，所以它不是官方的。苹果还没有公布iOS15的官方更新率。2021年6月，苹果iOS14的官方升级率为85％。
解决方案：
ios15的主要升级并没有达到大多数人的满意，很多人选择降级到官方的14．6版本，这也是正常的，毕竟，没有人会使用一个不舒服的系统。
您可以根据您自己的型号进行选择。建议使用XR以上机型。新手不应试图把他们描绘成白苹果。非大型机可以降级。

数据分析的常见工具有哪些？数据分析软件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software 。
1、Excel
为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
2、SAS
SAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法。
3、R
R拥有一套完整的数据处理、计算和制图功能。可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。
4、SPSS
SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
5、Tableau Software
Tableau Software用来快速分析、可视化并分享信息。Tableau Desktop 是基于斯坦福大学突破性技术的软件应用程序。它可以以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。
Xcode13打包报错
使用Xcode13时打包报错了：
解决方案1：
Project-Build Setting-Compilation Mode设置为Incremental 。然后Clean一下，重新打包。如果打包还是不行，尝试方案2.
方案2:
找到报错的信息，然后选择相应的Target，然后找到Exclude Architectures，添加一个armv7.
把每一个报错的包都要添加一遍，图中还要给Mixpanel、 ZLPhotoBrowser设置一遍。
重新打包即可。
加油～
如何用数据来做渠道效果的分析
如何用数据来做渠道效果的分析
日前和几个 BD 朋友聊天，听到说“现在很多渠道投放的效果犹如雾里看花，点击很多，激活很少，留存更是骨感……”想到自己对当下的统计后台还算了解，所以想从数据角度讲下渠道效果分析的几点经验。
几乎所有的运营人员都会接触到渠道推广。这些渠道推广可能是付费渠道，可能是免费渠道，无论是哪一种渠道推广，都是需要我们付出成本的。在与渠道打交道的过程中，有时候涉及到跟渠道分成或者跟渠道合作，我们需要统计从渠道获取的用户的数量；有时候涉及到渠道付费，我们需要鉴别渠道用户的质量的好坏，控制并提高渠道的效果。
工欲善其事，必先利其器。我们可以利用第三方统计工具来对渠道投放进行监控，通过一些指标来有效的监控渠道投放的数量和质量。
Android渠道监控工具
一般来说，统计工具具备很完整的Android渠道监控的功能了。我们可以选择集成了统计分析SDK，来使用其中的Android渠道监控的功能。我在下面列举了一些统计分析工具。
国外的统计工具：mixpanel、flurry、localytics、google analytics for mobile 。
如果我们的应用是做海外发行，建议优先选择国外的统计工具。除了时差的问题（大部分统计工具采用服务器时间进行计算），由于伟大的墙的存在，数据包从国外传输到国内会存在一定比例的丢失。
国内的统计工具：友盟、腾讯移动统计、talkingdata、avodcloud、dataeye 。
如果我们的用户主要集中在大陆地区，可以优先使用国内的统计工具。一个好的统计工具，它的服务是稳定的，数据是安全的，指标和维度具备完整性，拥有自由灵活的高级功能。
友盟是国内最早的统计分析工具，在数据稳定性和功能完整性上的表现是很优秀的。
talkingdata和dataeye是做游戏分析起家的，在游戏领域，talkingdata和dataeye分别在华北和华南地区具备很大的知名度。他们在游戏指标和维度上的设计也是很专业的。
腾讯的优势是具备强大的社交关系链。这个优势也输出到了腾讯统计分析中。腾讯统计分析具备强大的用户画像功能，这个数据能够帮助开发者更好的了解用户。
独立部署企业版本：talkingdata企业版本、ly、Cobub razor 。
我们也可以购买独立部署的数据服务，将数据的收集、计算、展示都放到私有云上。
统计原理

Android平台的应用市场比较多，推广方式也很丰富。我们可以通过分包发布来区分不同的渠道。
简单的说，就是开发人员为每个渠道生成一个渠道包，每个渠道包用不同的渠道字段来标示。运营人员再将这些渠道包上传到渠道中，当有用户下载激活app时，就可以在报表页面中查看到不同渠道来的用户的数据了。
用友盟统计分析举个例子。开发人员可以在manifest文件的<application>节点中添加下面这行配置。
<meta-data android:value=https://pipe99.com/product/”Channel ID” android:name=”UMENG_CHANNEL”/>
将“Channel ID”改成需要标示的渠道，比如小米、豌豆荚等。
关于数据准确性的问题
一般来说，统计工具是使用IMEI+MAC来唯一标示一台Android设备。当然这是一个简化的说法，实际上，Android的设备id存在很多缺陷，比如mac存在漂移，imei存在冲突，所以一个好的统计工具会有自己的id组合策略，而非单一的设备id来唯一标示一台设备。不同的统计系统的id方案不一样，所以我们会发现不同的统计系统会存在微小的偏差。如果这个偏差在一定范围内，是可接受的。
除了可接受的误差之外，我们可能还会遇到很多其他的数据问题。我总结了一些列举在下面。
为什么渠道后台的数据大于统计系统的数据
渠道是基于下载计算的，统计工具是基于激活计算的。也就是说，

用户下载了app但未运行，统计系统无法统计到；用户使用app时未联网，统计系统也获取不了这个用户数据；用户之前安装过该app，从某渠道下载了一个新版本，这个用户只能算一个老用户，不计入该渠道的新增用户中。

这些情况都会导致渠道后台的数据大于统计系统的数据。
为什么渠道后台的数据小于统计系统的数据
安卓市场情况非常混乱，会存在小渠道抓包发布的情况。同时，各渠道之间有资源互通的合作，例如豌豆荚与二十多家渠道互通资源，如果一个应用的新版本未在豌豆荚发布，豌豆荚本身的搜索引擎性质仍能通过豌豆荚下载其他渠道（如安智）的安装包，此时应用在本身安智渠道的下载量并不会增加，但友盟统计后台安智渠道会新增用户+1
不同的统计工具，数据对不上
正如前面所说，不同的统计系统的id方案不同，会存在微小的偏差。
此外，如果一个统计工具是基于账号系统，一个统计工具基于设备，可能会存在一个设备登陆好几个账号，或者一个账号跨屏登陆的情况，这两个系统数据肯定是对不上的。
iOS渠道监控原理

相比Android平台，iOS是一个封闭的生态（暂不考虑越狱渠道）。我们不能通过分包发布来区分渠道用户，只能通过短链分发来监控渠道的效果。
具体的说，每个app在appstore上对应了一个唯一的链接，我们可以将这个原始链接封装成不同的短链接，将短链接交给渠道，这样就可以区分来源于不同渠道的用户了。
从技术步骤上来看，一个终端手机用户如果点击了渠道上这个短链接，会跳转到appstore页面上。这个过程会触发一个服务器端的请求，服务器会记录这次点击的设备信息，包括ip地址、机型等。如果这个终端用户下载并激活了这个app，会向服务器发送一个激活包的信息。短链监控平台将激活信息与点击信息进行匹配，从而计算出点击、激活等数据。
工具
我们可以自建短链监控系统，也可以选择国内外成熟的解决方案来进行iOS渠道的监控。

广告平台自带广告监测工具：Inmobi AdTracker、google adwords第三方广告监测平台：umtrack、appcpa、mobile app tracking、Tapstream

一般来说，选用第三方平台会比广告平台自带的监控工具更加具备公正性。我们需要尽早做好准备，在一个app还没有进入推广期时，就选择接入第三方广告监测平台。这样，第三方平台中保存了这个app的历史数据，在进行渠道推广时能够判断新老用户，从而数据会更加准确。
关于数据准确性的问题
精确性
有的运营人员做渠道投放，每个渠道都投放了，点击量特别高，可能达到上万，甚至两三万，但激活量特别低，呈现个位数。费用都花光了，但是效果没有出来。自己也做分析，投放的平台也做分析，但是却得不到结论。
我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。
我们做iOS正版的渠道推广，需要注意的是，第三方短链服务存在一个精确度的问题。
具体来说，用户点击短链的时候，服务器端只能获取到ip地址，获取不了openudid这样设备标示符的信息。我们知道ip地址是一个会变化的地址，并不能唯一的标示一台设备。
比如我在公司wifi下点击下载app，但是回家才打开app体验产品，因为ip地址切换了，这个激活是匹配不上的；另外一个例子就是，一个咖啡店中，一个客人点击短连接，另一个客人去appstore上搜索并下载激活了这个app，因为这两个客人都连接了咖啡店的wifi，属于同一个ip地址，系统会认为这个点击和激活是可匹配的。
所以用ip地址进行匹配的原理存在天然的缺陷，是一种有误差的统计。
合作平台
正是因为这种统计原理的缺陷，监控平台会通过跟DSP、网盟这样的渠道建立合作来避免和消除不准确性。
当有用户点击短链接时，渠道回传可靠的设备标示符给监控平台（如idfa、idfv、openid等）。用户激活时，监控平台可以使用设备标示符来匹配激活和点击的数据，从而提高了整个系统的数据准确性。
如果我们使用付费推广的方式来获取新用户，一定要提前了解监控平台是否与对应的渠道建立了合作关系，如果有合作，那么监控平台上的数据是非常准确，广告平台也认可用这个数据来结算的。
与此同时，总有一些推广渠道是监控平台合作所覆盖不到的。比如社会化营销推广，这种推广的效果只能使用ip地址来匹配。
这种不准确的效果数据对我们的意义就在于：粗略地了解每一次推广的趋势，通过相对的对比来分析每一次推广的效果，优化营销推广方案。
写在最后：
正确的选择渠道监控工具只是我们数据分析的第一步，我们还需要学会使用数据指标和高级功能来分析渠道的效果。下一篇，我将重点针对这个主题，谈谈有哪些指标和维度可以用来反映渠道的用户质量，如何通过数据分析来辨别渠道作弊，分析渠道的效果。
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