本期局内人：桑文锋（神策数据创始人&CEO）
一：大数据领域的新机会
大数据这个领域，已经有谷歌分析、百度统计这些做得比较好的产品了，但是我们还是做了神策，归根到底是需求。有新的需求冒出来的时候，就会形成新的机会。
我把 2000 年的之后的互联网分层 3 个阶段：
第一阶段：2000- 2006 年，流量时代。不管是三大门户还是其他网站，归根到底都是流量性质。阿谁时候你的产品流量大，你就牛。
第二阶段：2006- 2011 年，用户时代。这个阶段大家更关注的是用户数，像国内的开心、人人，国外的Facebook。对比产品的时候，更会偏向用户活跃度，而不像最开始的时候以pv来衡量。
第三阶段： 2012 年至今，，甚至到未来五年八年，我们进入了订单时代。从 2012 年摆布的团购、到 2014 年摆布的O2O、再到去年的直播、互联网金融的发展，我们看到一种趋势，就是线下的交易在往线上搬。
发展到这个阶段，我们做用户分析的深度就纷歧样了。从最开始的一个数据统计、分析用户、到订单交易、用数据漏斗做来源分析。这个时候你就会关心用户留存，希望用户下单、长久消费。所以你对信息的分析深度就纷歧样。这就是需求的变革，需要更精细化的、更深度的用户行为分析。
二：用户行为数据在企业中有什么价值？
一个价值是用行为数据驱动决策。具体有三点：
1.产品改进。我们可以按照用户行为数据分析出用户的爱好，进一步改进产品。这个按钮是放在左角还是右角，整个流程设计，怎么感官效果更好。
2.运营监控。我们做了一些运营活动，效果怎么样？这时候就需要进行运营监控的数据分析。
3.商业决策。对办理者来说，按照整体的运营分析数据，我们就能决定下一步该怎么走。
其实这是我们传统的BI（商务智能），只发挥了数据价值的20%，数据更大的价值是驱动产品智能。好比现在最火的AI，其实逻辑有三步。第一步有了数据基础；第二步在这个数据基础上抄上必然的策略算法；第三步把这个策略算法和这个数值再回归到产品里面去，这样就形成了一个循环。对这个产品自己就是一个的学习过程，这就是智能。
最简单的例子是有两个产品，一个是百度搜索。按照用户的点击的情况，它会决定哪些结果往前排，哪些结果往后排，这个就是用户行为引入到搜索引擎里面去。
那别的一个产品就是今日头条，今日头条是一个以替代引擎为核心的媒体渠道，它能按照用户接触的各种新闻，决定进一步给你推送什么类型的。
总结来说，用户行为数据在企业里起到的作用，一方面是驱动决策，另一方面是驱动产品智能。
三：数据分析的四个环节
▎数据采集
第一个环节是数据采集，就是数据从哪里来。在搭建百度大数据系统的过程中，我有一个很重要的心得：数据要做好，最重要的就是数据源。
从源头上来说，我把大数据分解为四个字：大，全，细，时。
大，并不是物理上的大， 98 年谷歌最开始做搜索引擎的时候，它抓取了整个网站的网页信息，一共 2500 万个网页才47GB，一个U盘就能装下，但它必定是大数据，因为它把整个网络全都放进去了。
全，以美国选举为例，网上的调研都说希拉里会获胜，但结果特郎普获胜了。后来分析原因说，美国中部的农民都是不上网的。这就印证了一个问题，就是我们收集数据的时候，不能只收集客户端的数据，办事端的数据也要收集的。
细，其实就是强调多维度。维度越多，占的数字规模不见得多，但是可能的组合形式就越多，你就会发现一些纷歧样规律。
时，就是时效性。以前我们人口普查是每 5 年做一次，准备一年、做一年、一年之后出结果。但现在上今日头条上看新闻，你刚看完这条新闻，数据系统马上就会记住你的优先选择，决定接下来给你保举的内容。
▎数据建模
所谓建模，就是把数据进行储存，把它整理得更便利以后使用。就像是一个仓库，如果运来的东西不去分类，而是随便往那一堆，等以后要用的时候，找起来就麻烦了。
▎数据分析
漏斗分析、用户留存分析、多维交叉分析、用户点击分析，这些都是在数据模型基础上的应用。
▎数据指标
