数据行为的收集与企业协作

数据一词在我们的日常生活中是较为常见的，而数据又分为多种不同的类型，又有着不同的方法来获取数据，经常性的听领导讲要重视数据，但是什么是数据，而数据的意义在于什么，这个才是我们值得深思的问题。

我习惯于去翻阅一些大型公司出具的行为报告，我会根据出具的报告来猜测该app记录了我什么样的用户行为，以及我会根据行为报告来判断其真实数据的大概比例为多少。以社交app为例，会有日均打开次数也就是日活率，也会有日均使用率，这个用户行为应该是属于app打开行为，基于这个行为也可以知道该app也记录了我们的使用时间，使用次数，模块使用次数，通过这些数据来进一步的分析用户的行为方式，根据大数据分析以及人工智能算法来匹配用户的兴趣度。

经常性的听说有某个xxx公司收购了某个小型公司，总感觉他去开发一个产品应该很简单，直到了解了数据的重要性以后才明白，其实收购的是用户，数据，行为，以及团队，每一次的企业收购大部分情况下都是经过很多周密计算的，会去计算自己去开发一套产品需要投入的时间精力，以及运营管理宣传等多渠道的投入，与收购该公司的成本相比较，来选出最优解决方案。

数据的收集有的通过埋点的方式来记录，也就是通过技术角度在隐私协议上注明会收集行为，这样的收集会通过技术来记录用户的点击行为，打开行为，使用行为，埋点的记录有着其优势，也有着劣势，劣势在于只能记录其产品上的行为操作，而不能收集到更多想要知道的数据和信息。

所以说除了埋点也有着其他的收集方式，调查问卷，但是现在调查问卷的真实率很低，因为你不晓得到底是认真填写了，还是瞎填的，所以说数据的收集需要根据真实率来收集更高的数据来进行匹配，以及对待数据的收集来源要有一定的考虑，可以以校园或者合作伙伴为第一收集对象，对待那些添调查问卷送礼品这样的活动，我一直是认为若问卷较为繁琐，比较复杂的情况下，收集到的数据很大部分都会是假的，所以说，对待数据的真实性，我们也需要有一定的判断能力。

几百份数据或者几千份数据可以由人工来进行整理，但是如果是几万份数据呢，甚至于几百万几千万数据呢，那就需要计算机来帮助我们了，对这样的大数据进行统一的分析，并根据数据行为来生成分析报告。分析报告大部分都为图表型，也就是柱状图，扇形图等，能够通过分析报告来得知较为真实的数据结论。

但是计算机毕竟是计算机，具体的内容还是需要我们人为来把控，，选择自己需要的行为，来进行分析得到相应的结果，并根据行为来制定一系列的解决方案，当然对待资讯类的产品，就会根据个人用户行为来分析得知用户的兴趣爱好，并根据大数据算法来分析得出用户可能感兴趣的资讯内容，对待电商类的产品，当然也就是能够通过你的行为来分析得知你可能想要购买什么产品呢，关于你在搜索引擎中输入某些东西，电商平台就有了推荐，这个可能是巧合，当然也有可能是企业数据协作的功劳。