不过还好，一般来讲这些工作都是数据建模（）相关人员去负责的，作为应用层的我们，更多的是能够根据业务目标提出埋点需求、提出指标与数据报表需求，以及通过数据核算或查看数据趋势等手段找出异常让 修复，所以这里就不展开埋点数据治理的方法了。
数据维护不易
就埋点监控用户行为的方式来讲，除了平时的治理与报表问题修复，每次迭代改版还要做好相关埋点信息的管理与维护更新，保证不出错，不影响关联指标，甚至是线上用户偏好的推荐算法等应用，特别是数据规模越来越大后，又密切关联着业务决 BC数据中国 策时，数据更不容出错，且要求准确。 四、三大分析内容产出 . 内容产出的先后 在用户行为分析内容构建 的过程中，除非是有特定场景特定诉求，通常个人认为都是先出指标、再完善行为链路、再逐步丰满用户画像的一个过程，原因如下； 通常先接到的都是一些核心指标，例如转化率、留存率、活跃度等，同时这些指标也是上层最先关注到的； 接着就是完善不同场景或任务路径相关，帮助洞察微观视角下的体验障碍或用户偏好等，产出流量统计、流程漏斗等，起到业务体验的洞察改善决策作用； 用户画像的数据本身就没那么好收集。
并且是
务决策应用的过程，所以一开始不会直接奔着用户画像构建开始； . 基础指标构建 所谓指标可以理解成是产品某项业务的成绩，例如我 众所周知的评估方法 是卖包子的，那么我的指标大概率就是每天卖出去多少包子、利润有多少、哪款包子销量高，根据这些信息我就可以知道我平时应该准备多少包子、哪些品类的包子需要多做一些、我靠卖包子能赚多少钱。
体验优化法宝之
「用户行为分析」构建篇 . 指标构建的原理 实 adb 目录 际上指标的构建逻辑可以很简单，例如占的百分比、的总和、连续多天占的变化等，很多加减乘除的算法就能搞定，主要是能拿到真实数据，不然我怀疑你在做烂账……常见指标。
