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1、数据报告,移动端查看数据,在线上随时随地知晓数据情况;
2、语言解读,自然语言解读,用户可以快速定位异常波动维度;
3、每日报告,帮助用户生成每日策报,能自动挖掘异常的数据;
4、分考虑用户规模与数据规模增长,做好数据资产积累准备;
5、种数据源,多种方法全量采集,贯穿用户使用产品的过程;
6、集足够全面的属性、维度、指标,让积累数据资产更优质;
【大】
充分考虑用户规模与数据规模的增长,做好数据资产积累的准备。
【全】
多种数据源,多种方法全量采集,贯穿用户使用产品的整个生命周期。
【细】
采集足够全面的属性、维度、指标,让积累的数据资产更加优质。
【时】
提高数据采集的时效性,从而提高后续数据应用的时效性。
1、追踪流量,追踪新用户的渠道来源,用数据直观评估渠道拉新能力;
2、业务数据库,采集存储在各个关系型数据库中的业务数据,很便捷;
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5、可以帮助用户实现在一个平台上,多维度、多部门的数据分析需求;
6、智能推荐,从用户行为数据采集、建模、效果分析,实现个性化推荐;
【追踪流量】
追踪新用户的渠道来源,用数据直观评估渠道拉新能力。
【业务数据库】
采集存储在各个关系型数据库中的业务数据。让用户行为数据与业务数据结合,满足复杂分析场景
【第三方数据】
对接 CRM、ERP、客服、物流等第三方系统数据,实现一个平台上,多维度、多部门的数据分析需求。
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从用户行为数据的采集、建模、挖掘到效果分析,实现对用户“千人千面”的个性化内容推荐,改善用户体验,持续提升核心业务指标。