Mob統計分析數據模型理解

一.數據模型理解

1帝雇、事件模型

Mob統計整體數據模型為 事件-用戶模型浦妄,即采集用戶每個行為操作的細節(jié)

用戶在客戶端,web上產生的任何行為我們都 可以抽象為一個事件(事件即就是 誰在什么時間什么環(huán)境下做了一件什么樣的事情)。

例如下圖“激活優(yōu)惠券”為一個事件,為5057**用戶在2017-10-18 12:52:45觸發(fā)轧铁,其包含兩個數據“優(yōu)惠券金額=94”、“優(yōu)惠券名稱=618優(yōu)惠券”


事件屬性主要包含“自定義屬性”及“觸發(fā)環(huán)境(預設屬性)”

自定義屬性:需要用戶在接入數據時傳入(包含字符型竟稳、數值型属桦,建議用戶在初次傳入時確定數據類型熊痴,若之后數據類型發(fā)生變化他爸,建議重新新建一個自定義屬性字段統計聂宾,原字段廢棄掉)

觸發(fā)環(huán)境(預設屬性):為系統的預設屬性,在SDK端诊笤,SDK會自動采集設備等相關信息系谐,主要包含如下列表


2、用戶模型

用戶屬性及與用戶相關屬性讨跟,比如vip等級纪他,生日、所屬省份等晾匠。Mob統計分析提供接口用戶記錄這些用戶屬性茶袒,在進行數據分析時可調用出來圈定特定人群進行分析。

在記錄用戶的發(fā)生事件時我們同時會將用戶發(fā)生事件時的用戶屬性快照保存并記錄凉馆,能夠更好的回訪用戶當時的場景薪寓;

例如用戶在vip等級為vip2的時候通過了A副本,之后進行充值達到了vip3澜共,這時候通過A副本為一個單獨的事件向叉,記錄的屬性為當時觸發(fā)的vip等級vip=2,在分析時也可以根據這個屬性進行篩選


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