1. 数据模型简介

在神策分析中，我们使用事件模型（Event 模型）来描述用户在产品上的各种行为，这也是神策分析所有的接口和功能设计的核心依据。

简单来说，事件模型包括事件（Event）和用户（User）两个核心概念，同时配合物品（Item）可以做各种维度分析，在神策分析中，分别提供了接口供使用者上传和修改这两类相应的数据，在使用产品的各个功能时，这两类数据也可以分别或者贯通起来参与具体的分析和查询。对这两个概念，我们会在后文做具体的描述。

1.1. Event Model Vs. Page View

在传统的 Web 时代，通常使用 PV（Page View 的简写，也即页面访问量）来衡量和分析一个产品的好坏，然后，到了移动互联网以及 O2O 电商时代，PV 已经远远不能满足产品和运营人员的分析需求了。

在这个年代，每个产品都有着独一无二的核心指标用来衡量产品是否成功，这个指标可能是发帖数量、视频播放数量、订单量或者其它的可以体现产品核心价值的指标，这些都是一个简单的 PV 无法衡量的。

除此之外，PV 模型也无法满足一些更加细节的、更加精细化的分析。例如，我们想分析哪类产品销量最好，访问网站的用户的年龄和性别构成，每个渠道过来的用户的转化率、留存和重复购买率分别如何，新老用户的客单价、流水、补贴比例分别是多少等等。这些问题，都是以 PV 为核心的传统统计分析没办法解答的问题。

因此，神策分析采用事件模型作为基本的数据模型。事件模型可以给我们更多的信息，让我们知道用户用我们的产品具体做了什么事情。事件模型给予我们更全面且更具体的视野，指导我们做出更好的决策。

当然，采用神策分析的事件模型，依然是可以完成 PV 统计的，并且实现起来也很简单，使用 SDK 或者导入工具上传一个类似的接口即可：

{
	"distinct_id": "2b0a6f51a3cd6775",
	"time": 1434556935000,
	"type": "track",
	"anonymous_id": "2b0a6f51a3cd6775",
	"event": "PageView",
	"properties": { 
		"$ip" : "180.79.35.65",
		"user_agent" : "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.）",
		"page_name" : "网站首页",
		"url" : "www.demo.com",
		"referer" : "www.referer.com"
	} 
}
CODE

1.2. Event

1.2.1. Event 的五要素

简单来说，一个 Event 就是描述了：一个用户在某个时间点、某个地方，以某种方式完成了某个具体的事情。从这可以看出，一个完整的 Event，包含如下的几个关键因素：

  • Who：即参与这个事件的用户是谁。在我们的数据接口中，使用 distinct_id 来设置用户的唯一 ID：对于未登录用户，这个 ID 可以是 cookie_id、设备 ID 等匿名 ID；对于登录用户，则建议使用后台分配的实际用户 ID。同时，我们也提供了 track_signup 这个接口，在用户注册的时候调用，用来将同一个用户注册之前的匿名 ID 和注册之后的实际 ID 贯通起来进行分析。
  • When：即这个事件发生的实际时间。在我们的数据接口中，使用 time 字段来记录精确到毫秒的事件发生时间。如果调用者不主动设置，则各个 SDK 会自动获取当前时间作为 time 字段的取值。
  •  Where：即事件发生的地点。使用者可以设置 properties 中的 $ip 属性，这样系统会自动根据 ip 来解析相应的省份和城市，当然，使用者也可以根据应用的 GPS 定位结果，或者其它方式来获取地理位置信息，然后手动设置 $city 和 $province。除了 $city 和 $province 这两个预置字段以外，也可以自己设置一些其它地域相关的字段。例如，某个从事社区 O2O 的产品，可能需要关心每个小区的情况，则可以添加自定义字段 “HousingEstate”；或者某个从事跨国业务的产品，需要关心不同国家的情况，则可以添加自定义字段 “Country”。

  •  How：即用户从事这个事件的方式。这个概念就比较广了，包括用户使用的设备、使用的浏览器、使用的 App 版本、操作系统版本、进入的渠道、跳转过来时的 referer 等，目前，神策分析预置了如下字段用来描述这类信息，使用者也可以根据自己的需要来增加相应的自定义字段。

    $app_version：应用版本
$city： 城市
$manufacturer： 设备制造商，字符串类型，如"Apple"
$model： 设备型号，字符串类型，如"iphone6"
$os： 操作系统，字符串类型，如"iOS"
$os_version： 操作系统版本，字符串类型，如"8.1.1"
$screen_height： 屏幕高度，数字类型，如1920
$screen_width： 屏幕宽度，数字类型，如1080
$wifi： 是否 WIFI，BOOL类型，如true
    CODE
  •  What：描述用户所做的这个事件的具体内容。在我们的数据接口中，首先是使用 event 这个事件名称，来对用户所做的内容做初步的分类。event 的划分和设计也有一定的指导原则，我们会在后文详细描述。除了 event 这个至关重要的字段以外，我们并没有设置太多预置字段，而是请使用者根据每个产品以及每个事件的实际情况和分析的需求，来进行具体的设置，下面给出一些典型的例子：
    - 对于一个“购买”类型的事件，则可能需要记录的字段有：商品名称、商品类型、购买数量、购买金额、 付款方式等；
    - 对于一个“搜索”类型的事件，则可能需要记录的字段有：搜索关键词、搜索类型等；
    - 对于一个“点击”类型的事件，则可能需要记录的字段有：点击 URL、点击 title、点击位置等；
    - 对于一个“用户注册”类型的事件，则可能需要记录的字段有：注册渠道、注册邀请码等；
    - 对于一个“用户投诉”类型的事件，则可能需要记录的字段有：投诉内容、投诉对象、投诉渠道、投诉方式等；
    - 对于一个“申请退货”类型的事件，则可能需要记录的字段有：退货金额、退货原因、退货方式等。

1.2.2. Event 的划分和字段设计原则

为了更好地使用神策分析提供的强大、便捷的分析功能，我们强烈建议使用者花费一定的时间，梳理自己的数据使用需求，并据此做好 Event 的划分和字段设计。

在 Event 的划分和设计过程中，神策分析团队也会提供相应的技术支持和服务，除此之外，我们将一些基本的原则也在这里整理出来，期望对使用者有所帮助。

1.2.2.1. 客户端埋点 Vs. 在后端记录 Event

友盟、百度统计等传统分析工具，都是在客户端嵌入 SDK 进行埋点，但是，我们强烈推荐 在后端记录 Event，这是出于以下一些考虑：

  1. 很多行为，如下单等，他们的很多字段在前端（App 和 Web 界面）是拿不到的。甚至有些行为，如用户线下消费等，前端根本就没有提供相应的功能，就更拿不到对应的数据。
  2. 后端修改程序更加方便便捷，如果是在 App 端记录数据，则每次修改都需要等待 App 的发版和用户更新；
  3. App 端收集数据会有丢失的风险，并且上传数据也不及时。App 端为了避免浪费用户的流量，一般情况下，都是将多条数据打包，并且等待网络状况良好以及应用处于前台时才压缩上传，因此，自然会造成上传数据不及时，很有可能某一天的数据会等待好几天才传到服务器端，这自然会导致每天的指标都计算有偏差。同时，由于 App 端可以缓存的内容有限，用户设备的网络连接等问题，App 端收集的数据目前也没有太好的手段保证 100% 不丢失。

基于以上几点考虑，除非某个行为只在前端发生，对后端没有任何请求，否则，我们建议永远只在后端收集数据。

1.2.2.2. Event 的划分原则

对产品划分 Event，我们有如下的一些建议：

  1. 为了节约使用成本，应该从需求出发，只记录那些会分析到的 Event，这一点是与传统的 PV 分析产品一个很大的不同。记录 Event 是为了详细地了解用户是如何使用产品的，对于暂时不会分析到的那些使用情况，可以暂时先不记录。
  2.  Event 的数量不应过多，对于一个典型的用户产品，Event 的数量以不超过 20 个为宜。当然，这个只是我们对事件设计的一些原则性的建议，系统本身并没有这方面的限制。一些类似的用户操作，可以合并成一个 Event。例如，假设某个产品比较关心对一系列商品分类页的访问情况，那么，并不意味着每个商品分类页点击就应该划分成一个单独的 Event，而是可以划分出一个单独的商品分类页访问 Event，然后再将不同的分类以字段的形式进行记录。
  3. Event 不仅局限于用户在 App、Web 界面等前端的操作和使用，一些其它类型的用户行为，例如用户的电话投诉、用户在线下接收服务、用户在线下商家进行消费等，如果能够获取到相应的数据，并且数据分析也会用到，则也可以作为相应的 Event。

1.2.2.3. 字段设计原则

为每个 Event 进行字段设计，我们有如下的一些建议：

  1. 先根据需求梳理分析的指标和维度，然后再从指标和维度倒推需要在每个 Event 记录的字段。
  2. 神策分析是一个数据分析工具，并不是一个日志存储和备份系统，所以，一些用不到的字段，例如 Cookie 的完整内容、后端请求返回码等，就没有必要作为一个 Event 的字段来进行记录和收集了。
  3. 预置字段中已经有的字段，则建议尽量复用预置字段。对所有预置字段的说明，可以参看 「数据格式」 一节中的相应说明。
  4. 某个 Event 的某个字段的设计一旦确定，则不要再修改它的类型和取值含义。例如，一开始对于"Buy"这个 Event，我们设计了一个数值类型的字段 Money，描述这个购买行为对应的购买金额是多少元，然而后面我们期望把它改成分，那么我们建议不如废弃掉 Money 字段并且增加一个新的字段叫 MoneyByCents，而不是去改变 Money的含义。

1.3. User

1.3.1. 记录和收集 User Profile

每个 User 对应一个真实的用户，用 distinct_id 进行标识，描述用户的长期属性（也即 Profile），并且该用户可与其所从事的行为，也即 Event 进行关联。

神策分析提供了一系列 profile_xxx 类型的接口，用来对某个 user 的 Profile 进行记录和修改。

一般记录 User Profile 的场所，是用户进行注册、完善个人资料、修改个人资料等几种有限的场合，与 Event 类似，我们也强烈建议 在后端记录和收集 User Profile。

应该收集哪些字段作为 User Profile，也完全取决于产品形态以及分析需求。简单来说，就是在能够拿到的那些用户属性中，哪些对于分析有帮助，则作为 Profile 进行收集。

1.3.2. 字段记录在 Profile 还是 Event 的取舍

有些时候，我们可能会纠结，某个与用户相关的字段是应该记录在 Profile 还是记录在 Event，一个基本的原则就是，Profile 记录的是用户特征的属性，例如：出生地、性别、注册地、首次广告来源类型等。而记录在 Event 的字段，记录的是事件发生时的特征，字段的取值具有场景性，例如 省份、城市 、设备型号、是否登录状态等。
拿 “地址”为例，Event 记录的是本次下单时使用的地址。Profile 记录的往往是 “常用地址”。Profile 字段取值常常是根据用户自己录入或者基于某些条件得到的用户规律特征，字段值随用户更新信息而发生取值变更。
对于 Profile 字段，一般来说为了降低维护成本，我们更偏向于用一些固定不变字段，比如 “年龄” 和 “出生日期”，因为“年龄”字段的值需要定时更新且年龄可以使用出生日期计算得到，具有可替代性，那么就没有必要使用需要频繁更新的 “年龄”字段，我们会更建议使用 “出生日期”。

1.4. Item

神策 1.14 开始支持 Item 。

在 Event-User 模型中，出于性能和可解释性等各方面的考虑，Event 是被设计为不可变的。从逻辑上看似乎没有问题，因为 Event 代表的是历史上已经发生过的事件，一般来说不应该需要进行更新。

但是，在实际的应用过程中，并不一定是这么理想的状态。

如，在采集和分析中会发现：

  • Event 中一些基本信息中会有许多是不断变化的
  • 埋点采集中，发现某些 Event 在最初的阶段采集到的数据不完善。

这时，可通过 Item 对 Event-User 模型进行补充。

这里的所谓 Item，在严格意义上是指一个和用户行为相关联的对象，可能是一个商品、一个视频剧集、一部小说等等。Item 的应用场景有很多，下面介绍两个最常见的应用场景。

1.4.1. 神策分析系统中的 Item 应用

Item 模型的一个典型场景是用作神策分析的维度表。

1.4.2. 神策推荐系统中的 Item 应用

想了解神策推荐服务的更多细节，请联系神策技术支持。

神策推荐核心价值是计算用户最有可能消费的物品（即 Item），并以推荐结果返回到产品前端供用户消费。神策推荐系统会以 Item 数据为基础构建推荐物品的画像（高维向量），计算用户最有可能消费的物品或者相似物品。

在对接神策推荐系统时，开发者需要通过 SDK 的 itemSet 系列接口来上传数据，同时神策也提供了管理后台对 Item 表进行直接的管理，例如管理员可以对某条待推荐的 Item 进行封禁或者调权以优化推荐效果。