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首先，我们都是大数据分析技术总共就四个步骤：数据采集、数据存储、数据分析、数据挖掘，一般来说广义上的数据采集可以分为采集和预处理两个部分，这里说的就只是狭隘的数据采集。

我们进行数据采集的目的就是解决数据孤岛，不管是结构化的数据、还是非结构化的，没有数据采集，这些各种来源的数据就只能是互相独立的，没有什么意义。数据采集就是将这些数据写入数据仓库中，把零散的数据整合在一起，然后才能对这些数据综合分析。

数据采集的方式分别两种，一种是埋点，一种是无埋点。

如何进行数据采集

一. 埋点

非常传统和普遍的方式就是通过写代码去定义这个事件。在网站需要监测用户行为数据的地方加载一段代码，比如说注册按钮和下单按钮等。加载了监测代码，我们才能知道用户是否点击了注册按钮、用户下了什么订单。

所有这些通过写代码来详细描述事件和属性的方式，国内都统称为“埋点”。

步骤1：确定场景或目标

确定一个场景目或目标。比如，我们发现很多用户访问了注册页面，但是最终完成注册的很少，那么就需要提高注册转化率，了解为什么用户没有完成注册数据采集与分析技术，是哪一步骤阻碍了用户继续操作。

步骤2：数据采集规划

思考哪些数据我们需要了解，帮助我们实现，对于之前的目标，我们需要拆解从进入注册页面到完成注册的每一个步骤的数据，每一次输入的数据，同时，完成或未成为这些步骤的人的特征数据。

步骤3：埋点采集数据

我们需要确定谁来负责收集数据？一般是工程师，有些企业有专门的数据工程师，负责埋点采集数据。

步骤4：数据评估和数据分析

收集上来的数据质量如何，又该如何分析。

步骤5：给出优化方案

发现问题后，如何出解决方案，是否在设计上改进，或者是否是工程上的 bug。

步骤6：实施优化方案

谁负责实现解决方案，确定方案的实施责任人。

步骤7：如何评估解决方案的效果

下一轮数据采集和分析，回到第一步继续迭代。

二. 无埋点

因为自动化，我们从分析流程的源头开始就控制了数据的格式。所有数据从业务角度出发，划分为 5 种维度：

Who，行为背后的人，具有哪些属性；

When，什么时候触发的这个行为；

Where，城市地区浏览器甚至 GPS 等；

What，也就是内容；

How，是怎样完成的。

基于对信息的解构，保证了数据从源头就是干净的，再在此基础上面，需要什么数据可以随时回溯。

回顾上面埋点采集数据的 7 个步骤，无埋点很好地解决了第2、3、4步的需求，将原来的多方参与减少到基本一方。无论是产品经理、分析师还是运营人员，都可以使用可视化工具来查询和分析数据，真正做到所见即所得。不仅是 PC，还支持 iOS、Android 和 Hybrid，都可以进行跨屏的用户分析。

数据分析的思路

1. 简单趋势

通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。如产品类型，供应商区域，采购额，采购额对供应商占比。

2. 多维分解

根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如产品采购金额、供应商规模、产品复杂程度等等维度。

3. 转化漏斗

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。

4. 用户分群

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对；数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

5. 细查路径

数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。

6. 留存分析

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指“新供应商”在一段时间内“重复行为”的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。

7. A/B 测试

A/B测试就是同时进行多个方案并行测试数据采集与分析技术，但是每个方案仅有一个变量不同；然后以某种规则优胜略汰选择最优的方案。数据分析需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。