神策和growing io的区别

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书生英逸
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神策数据的三大优势: 第一、可私有化部署。不仅满足SaaS公有云部署,更支持私有化部署模式,打造属于企业专属的数据平台,打消数据安全顾虑。 第二、基础数据采集与建模。多种埋点方式支持客户端、服务器日志(WebServer Log)、业务数据库(Database)、第三方服务、历史数据导入等全端数据采集,无死角的数据采集是一切分析的前提。 第三、PaaS平台深度开发。完全开放的数据接入,实时访问数据,无缝对接内部业务系统,满足灵活多变的深度分析需求。 除此之外,通过神策分析,用户可以实现用户分群与多维度分析:通过用户分群,进行目标市场的细分,实现精细化和差异化用户运营。企业运营或产品人员轻松上手事件、漏斗、留存、访问等分析模型,灵活组合、秒级响应,探索不同业务中的关键行为,洞察指标背后掩藏的问题。 growing IO的优点: 第一、部署代价低。无埋点采集将解放工程师的生产力,让写代码的人专注于写代码,而不是干埋点这种“费力不讨好又没有技术含量“的事情; 第二、统计全面。无埋点采集意味着绝大多数行为都被track了,想分析什么,仓库里都能调; 第三、分析效率比较高。常见的统计报表、行为漏斗模型都有,也可以自定义统计。 收起
2021-07-11
之灵少女
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数据分析功能是数据分析工具的核心,GrowingIO、神策数据都可以满足使用者在数据分析方面的基本需求,只是各家在产品设计时出发点有些不同。 神策数据:支持私有和公有云两种部署方式;实质是在帮客户建立专属的数据仓库,通过数据仓库这样累积的一段时间的数据,企业可以在此基础上做二次开发,省掉了准备数据的步骤,并且,对于企业任何一个维度的需求,都可以进行分析。 growing IO:收集到数据之后,GrowingIO 的分析师会根据数据,帮助客户梳理业务上的问题,提出可能适用的数据分析模型。平台可以在不涉及用户个人隐私的情况下,将所有可以抓取的数据细节进行收集整理,即所谓的“原子化”,让数据可以实现像“水一样流动”起来,这也是数据分析工具和解决方案的最大区别。 收起
2021-07-09
小野寺根有
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神策和growing io的对比分析: 1.产品理念不同:神策重视数据源,支持私有化部署,注重客户数据隐私安全,帮助企业构建数据基础,积累数据资产。数据采集好之后,再去支撑更复杂的数据分析需求; 而 GIO 只支持SaaS 云部署,产品相对轻量,但无埋点方案只能采集有限的前端行为和属性数据,没有深度打通业务数据,无法采集业务端行为,例如在电商、互金等行业中,无法支持与业务交易数据相关的运营分析需求,像退款事件的分析; 2.数据导出能力:GIO 不支持用户行为明细数据的导出;而神策分析支持用户行为明细数据的导出; 3.数据订阅时效性:GIO 不支持实时数据的订阅;而神策分析支持实时数据的订阅; 4.多维分析能力:GIO 不支持任意维度的组合下钻和筛选;而神策分析支持任意维度的组合下钻和筛选; 5.数据指标灵活性:GIO 不支持指标预警、指标自定义、指标的四则运算;而神策分析支持指标预警、指标自定义、指标的四则运算。 收起
2021-07-09
其它产品问答
神策数据很好用。神策数据隶属于神策网络科技(北京)有限公司,其团队中的四名核心成员均来自百度大数据部,具有多年的大数据处理经验。神策数据为互联网企业提供大数据分析产品和解决方案,以及为传统企业提供大数据相关咨询,是专业的大数据分析平台服务供应商。神策数据产品方案有:神策分析云、神策营销云、神策数据基平台。神策数据的研发团队主要从三个方面来打磨产品:技术架构的本质是提供稳定高效的服务,神策数据的客户主要是私有化部署,能适应不同的客户环境,是实现私有化部署的前提。分析性功能:设计多角色分析需求的分析功能。适用场景:满足不同行业场景需求。
2021-08-06
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1、有效的测试用例:首先是提供有效的测试用例,而不是更多的测试用例。有效的测试用例是找到缺陷的最有可能的测试用例。在编写测试用例或进行自我检查时,测试者必须通过参考需求文档来关注测试的有效性,并了解哪些功能可能出错。 2、了解完整的应用程序:当测试人员对应用程序有完整的了解,实施了什么,预期的内容以及如何高效地使用应用程序时,很容易找出应用程序需要较弱和更强的测试地方。 3、熟悉应用程序的功能:测试人员应熟悉应用程序的所有功能。还有什么功能应该是最重要的?通过这样做,测试人员将有一个想法,当时间有限时,测试的优先级可能是什么。 4、回归测试:当应用程序引入新的更改时,强烈建议你进行回归测试,以检查新的更改是否影响了任何其他功能。测试者应该有一堆回归测试用例来运行每次引入新的更改或功能,以确保所有主要功能都正常工作。它也使基础测试快速高效。
2021-07-14
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事件分析法是一种实证研究方法,最早运用于金融领域,借助金融市场数据分析某一特定事件对该公司价值的影响。由于事件分析法具有研究理论严谨、逻辑清晰、计算过程简单等优点,已被学者运用到越来越多的领域来研究特定事件对组织行为的影响。 事件分析法的应用领域非常广泛,不同学者从本领域视角对其进行了阐述。段瑞强认为“事件研究”是根据某一事件发生前后的资料统计,采用特定技术测量该事件影响性的一种定量分析方法。金融市场会有各种消息、政策、产品等事件的发生,这些事件的影响效应又会很快反映到资产价格上,因此“事件分析法”是金融市场研究中被广泛应用的实证分析方法 神策数据可通过对用户行为分析来洞察用户行为,全面记录用户行为路径,精确刻画典型用户的人口属性,浏览偏好,触媒习惯等多个维度特征,进而驱动用户增长。
2021-07-14
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大数据分析BI工具:帆软、Smartbi与神策数据的对比分析: 1.大数据BI公司——思迈特软件 公司核心产品“思迈特商业智能与大数据分析软件—Smartbi是企业级商业智能和大数据分析平台,经过多年的持续发展,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助分析平台、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。 优势:思迈特软件产品体系丰富,构建起销售、产品整合、产品应用的生态系统,与上下游厂商、专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服务,通过Smartbi应用商店(BI+行业应用)为客户提供场景化、行业化数据分析应用。应用领域广阔、合作客户遍及全国各地。 2.大数据BI公司——帆软 工具产品主要有终端展示和商业智能工具,比如FineMobile移动BI大屏数据可视化和FineReport FineBI等; 软服务模块包括技术支持和二次开发,项目管理,数据库仓库搭建,可视化开发,社区服务以及人才培养服务,数据运营部BI工程师培训,报表工程师培训。 优势:产品和服务体系健全,报表产品开发的后端建设到产品使用培训,搭建起产品的完整服务体系,可以让客户快速而深入的掌握公司产品,发挥出产品的真正优势;另外作为大数据商业智能服务商,帆软的二次开发和定制化服务为细分客户服务,增强客户体验方面有着强大的支撑。 3.大数据BI公司——神策数据 神策用户画像是面向业务的用户标签及用户画像管理中台,支持全端采集用户行为数据,整合业务数据等多种数据源,帮助企业构建体系化用户标签图书馆,输出用户画像,赋能业务实现用户精细化运营和精准营销;神策智能运营是基于分群标签的全流程运营闭环分析系统,通过用户精准分群、灵活创建并管理营销活动计划,一键执行计划触达用户,并实时分析活动效果,真正形成自动化、精细化的运营闭环。 优势:在客户数据安全性方面神策给出“SaaS+大数据+私有化部署”的解决方案,在充分保障客户数据安全性的前提下,给予客户最为便捷和易用的数据分析服务;另外神策数据的实时在线、随时分析的灵活应用特性,满足了客户对数据分析时效性的需求,为客户最大化创造价值。
2021-07-14
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几乎与神策同时期成立的第三方大数据分析服务平台GrowingIO、诸葛IO看起来亦颇具实力,尤其是GrowingIO,团队成员不乏LinkedIn、eBay等互联网和数据公司的背景。 神策数据的CEO兼创始人桑文锋将诸葛IO视为神策的竞争对手,这家曾让他焦虑过的公司,由一名华科大90后创业者孔淼创建,率先在国内推出了精细化的运营数据分析产品。对于两家公司的差异,孔淼曾表示,神策一直主打的是私有化部署,而诸葛IO一开始就从SaaS(“软件即服务”的简称,Software-as-a-Service)切入,后来也加入了私有化部署。所谓“私有化部署”,指的是部署在客户自己的服务器上,这样一来,数据不会从公司流出,也就避免了数据安全问题。神策的产品的创新在于它既满足客户在用户行为分析方面的通用分析需求,也可以按照行业特性进行深度定制。
2021-07-14
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