如何快速搭建一个BI数据分析平台文档格式.docx

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说明：

公司跟作者个人介绍见文章最后面

我司（惠每医疗）的一个主要产品是面向中小诊所的运营SaaS软件，就是诊所可以通过登录网站的方式完成诊所的日常工作，如完成病历，开药以及日常的盘点等。

同时产品的推广渠道比较多元化，包括地面销售团队，合作伙伴推广以及常规的搜索引擎推广。

作为一个资源相对有限的创业公司，重点关注的就是不同渠道的用户转化以及产品使用情况。

因为自己之前一直在数据算法团队，对于数据收集、处理与应用的流程比较熟悉，加上公司本身规模不大，业务也相对简单，所以在和神策数据沟通后还是觉得自己可以尝试基于阿里云平台快速搭建一个公司自有的数据分析平台。

以阿里云产品体系为例，一个典型的网站架构如下：

图1基于阿里云的网站典型架构

除了云服务之外，我们还购买了负载均衡SLB，云数据库RDS，云数据库Redis，云监控等服务，主要是考虑是初期没有专业的运维，而这些产品很好的解决了运维需求。

言归正传，主要还是介绍一下数据分析平台的搭建，下面是一个简单的数据流程架构图。

图2基于阿里云数加的数据分析平台

我们以常规的七日留存率为例，来说明数据分析流程构建。

七日留存率的一个简单计算公式如下：

七日留存率=七天前注册的当日活跃用户数/七天前注册的用户数

根据不同公司业务的运营策略，有时也直接将登录系统的用户等价为活跃用户，这个例子中允许定义活跃用户的关键行为（以诊所软件为例，活跃用户需要开处方、售药等）。

一、数据收集

通常来说数据包括前端日志和后端结构化数据两部分。

以计算常规的七日留存率为例，活跃用户数（必须满足指定的使用轨迹）来自于前端服务器（Apache或者Nginx）日志的解析。

步骤一:

采用埋点的技术来记录用户的访问行为：

1.URL埋点

最简单的方法就是投放到不同推广渠道的注册页在url上使用特殊的参数来标记渠道，如channel=xxx，这样解析前端访问日志时就可以通过refer字段来区分渠道。