神策数据测试技巧

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。

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。

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。

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。