神策数据主要竞争对手是谁

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。

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。

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。

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。

测试方法为： 1、调起monitor之后，连接移动设备； 2、设置logcat的filter，填写包名即可； 3、取已埋点的安装包并且输出app埋点的日志； 4、查看埋点字段表，执行对应有埋点的操作； 5、进入手机上的app，点击 下一步； 6、查看ddms的logcat，即可看到操作的日志； 查埋点是否正确，出现错误的情况一般是： a)漏埋点； b)埋点和操作类型不对应，比如点击的是“下一步”，却上报了“返回”； c)埋点和操作频率不对应，比如只操作了一次，却上报了两次。 埋点数据的注意事项： 埋点数据的一致性：埋点数据的值需要注意客户端和服务端的一致性，包括编码格式、大小写、全角半角、发送时机等； 编码格式：埋点数据的值为中文时，尤其要注意编码格式。为了避免服务端解析数据出错，一般情况下，客户端需要对发出的数据进行编码格式转化； 大小写：埋点数据的值在命名时要和服务端数据组同步命名规则，尤其是大小写； 全角半角：埋点数据的值为英文时，常常容易忽略全角半角的输入方式，有时候会因此产生无法接收的错误； 数据格式：埋点数据的数据格式在定义时要简单明了，尤其是非实时数据的发送机制，发出的数据量大且同一条埋点发出好多，需要整合。