移動互聯網數據分析 移動客戶端流量統計 移動客戶端數據統計
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在這個公司兩年多了,期間做了移動客戶端數據分析,視頻播放器數據分析,短地址數據分析等數據分析方面的工作,
公司提供的平臺還算大,每日分析的數據好幾千萬,期間積累了一些經驗和教訓,和大家一起分享一下.
歡迎批評指正.
這裏主要講的是移動客戶端數據的分析
數據分析肯定要有一個數據產生的過程,然後纔是數據收集與數據分析,將分爲三段來講
一.數據的產生
傳統的web數據來源大概分爲兩種,一種是瀏覽器訪問服務器產生的日誌,一種是在web頁面上使用js獲取相應的數據,然後向服務器發送數據.
第一種方法,想獲取的數據和其它數據一起混雜在服務器日誌中,不方便分析,而且瀏覽器訪問產生的數據有限,沒法做更多分析,一般是簡單統計的系統,採用這種方法.
第二種方法比較好一點,js能夠獲取的數據較多,較全面,統計數據和其它數據分開,能獲得比較"純"的數據
移動客戶端的數據分析大概也有這兩種方法,不過移動客戶端沒法運行js,一般是針對不同的平臺,寫不同的類庫,
這需要和客戶端開發人員進行合作,如android可以寫一個通用的jar包,ios可以一個通用的類庫,寫好後,就可以供相同平臺的移動應用程序進行調用.
值得說明的是,移動客戶端收集的數據有兩點需要注意:
一是可擴展性,客戶端可以獲得的數據很多,開始的時候,只獲取關心的數據,但是隨着時間的推移,可能需要獲取更多的數據,
這個時候就要保證客戶端收集數據的可擴展性,即能在舊的協議格式上隨意擴展,一般可以用json格式.
二是數據注意壓縮,因爲我國移動資費還比較貴,1M流量大概一塊錢,如果不考慮這一點,像web一樣無限制地收集數據,併發送到服務器,
手機流量將會非常大.數據壓縮有兩方面,一方面,如果使用json格式的話,key可以壓縮,比如"app_version":"1.0.1"代表應用版本號是1.0.1,
壓縮後可以這樣,"av":"1.0.1",儘量壓縮key,反正只要服務器端知道key的含義就行.另一方面是指使用壓縮協議,比如可以將數據使用gzip壓縮,
這樣數據量會更小了.
三是要注意數據上傳的時機.由於移動設備cpu,內存啥的都比較弱,如果頻繁地傳送數據,肯定會對應用的體驗產生影響,一般都是將數據積累一定的時間,
然後一次上傳,這樣能減輕對用戶的干擾,但是有些實時數據,還是需要實時上傳的,這個可以看情況而定.
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