了解“认知心理学”的朋友应该知道：人类对事物的认知，总是由浅入深。然而，每个人思考的深度千差万别，关键在于思考的方式。通过提问三部曲：WHAT->HOW->WHY，可以帮助我们一步步地从事物的表象深入到事物的本质。比如学习一个新的技术框架，需要逐步搞清楚她是什么、如何使用、为什么这样设计，由浅入深。

“WHY+HOW+WHAT”，是笔者最钟爱的一种思维模式。其使用方法不仅限于上述认知过程中的思考方式，通过不同的顺序组合，可以使用在不同的场景。比如，在筹划一个项目时，采用“WHY->WHAT->HOW”的思考方式，先搞清楚为什么要做这个项目，然后是需要做哪些工作来完成这个项目，最后考虑怎么做、技术选型。这个思考方式也将被广泛使用在本系列的各个文章中。

在过去的一年里，笔者加入了一家移动互联网创业公司，工作之一便是负责数据业务的建设，陆陆续续完成了一些数据系统的实现，来满足公司的数据需求。在创业公司中做数据相关的事情，而且是从零做起，肯定不像很多大公司那样分工明细，所有的工作都要保证在有限的资源下来满足需求。回想起来也蛮有意思，因此想做些总结分享，结合我们的系统来谈一谈如何做数据分析。如果有写的不好的地方，还请网友指正。

作为系列文章的开篇，本文将按照“WHY->WHAT->HOW”的思考方式来阐述下面三个问题：

1. 创业公司为什么需要做数据分析?
2. 创业公司做数据分析，需要做哪些事情?
3. 如何实现这些数据上的需求?

WHY

随着移动互联网的发展和大数据思维的普及，越来越多的创业者、投资人开始重视数据的作用，而不再是随便拍脑袋。“数据驱动决策”、“精准化运营”、“产品快速迭代”这些概念被越来越多的人提出和使用，其背后都离不开精准的数据分析。对于大多数互联网创业公司来说，其背后没有强大的资源与财主支撑，如何在有限的人力、物力下快速摸索、少走弯路是至关重要的，而基于“数据驱动”来做决策、运营与产品将起到一个关键的作用。让我们来看两个例子。

【例一】

微信公众号早已成为各家运营的主战场之一，利用微信的关系链来转发H5海报页面是众多线上活动和拉新的一个重要方式。然而，不管是做某个线上推广活动，还是通过线下某个渠道引导用户分享、注册，我们都需要指标来衡量活动效果，从而摸清运营的方向。数据，便是关键!该活动带来的浏览量、分享量、新注册用户数、用户留存率都是重要的指标，而这一切都离不开有效的数据追踪与分析。如果同时有100个这样的渠道活动，如何统筹各个数据分析也将是一件无法忽视的事情。(下图呈现的是某次活动的传播网络的一部分)

【例二】

每逢节假日，国内各个旅游景点都是人山人海，尽管大家都知道外出游玩会遭遇这种情况，但是还是抱着一丝侥幸心理出行，毕竟好不容易有了假期嘛。在今年十一时，笔者就曾利用百度景区热力分布图来提前观察，从而避开了一些高峰期和人满为患的景区，大家不妨也试一试。

回到正题，对于很多创业公司，特别基于LBS提供服务的企业来说，都期望搞清楚“用户在哪里”、“哪里是用户感兴趣的地方”，从而摸清早期的投入方向，毕竟全面开花、四处征战的方式是不适于创业公司的。通过位置数据，来分析用户集中在哪些区域，主要分布在商业区还是高校，是否受到交通因素影响等等，当然，具体需要结合业务来做了。另一方面，还可以聚合出用户的常驻位置，可以对用户位置与商户位置的距离进行分析等等，从而形成推荐方案，优化产品与服务。

WHAT

对于大多数互联网创业公司，在做数据分析时，一定要结合自己的业务，把握一个度，在投入可控的范围内达到效果即可。数据深度挖掘、机器学习、推荐算法等等，这些技术名词背后都需要投入一定的人力、物力来支撑，即使是大厂来玩，产出也相对有限，而且很多时候实际工程效果不尽人意。举个列子，很多高端的“推荐算法”在投入使用后，其效果远不如“看了又看”来的简单有效。当然，如果你的公司就是做数据这方面的业务，那是另一回事了。

要搞清楚需要做什么，不妨先结合自身业务思考一下，现阶段自己需要什么数据来驱动决策、运营与产品。具体业务方面的数据需求，各家都不一样。从笔者接触的情况来看，早期大部分的数据需求集中在两块：运营数据的统计分析、产品使用情况的统计分析。后期随着产品线的发展，一般会延伸出一些与产品相关的数据业务，比如线上推荐。

从流程上看，需要做的事情集中在三部分：数据采集、数据处理和数据可视化，伴随着数据的变迁：原始数据->分析结果->图表呈现。首先，基础数据源的建设是做好数据分析的关键，因为如果数据源本身出了问题，那么后面做的所有工作都是没有意义的，而且如果没有提前做好数据采集，后期想做分析时也没有数据可做。

其次，数据分析的最终结果是需要呈现给别人看的，可能是公司高层，也可能是市场业务人员，直接将一堆数据丢给他们显然是不现实的，通常都需要转换为图表的形式，这便是数据可视化的工作。而从原始数据源到分析结果的过程，便归纳为数据处理，其涵盖了数据提取、数据建模、数据分析等多个步骤。

HOW

现如今国内的互联网环境发展的越来越好，第三方服务提供商越来越多。所以很多情况下我们都有两个选择：接入第三方、自己做。

数据分析这块，便有很多第三方服务，笔者将其划分为传统数据统计服务与新兴的数据公司。前者以百度统计、google analysis为代表，通过嵌入其SDK在前端采集数据，在后台便可以查看相应的统计数据。这种方式的好处是简单、免费，使用非常普及，是很多初创企业的首选。

缺点也很明显，一是这样的统计只能分析一些基本的访问量、点击率、活跃用户量，满足基本需求，无法结合业务数据来做深度分析;二是需要在前端很多地方埋点上报，耦合性较强;三是数据存储在第三方的服务器中，无法直接获取到数据源。

后者以神策、GrowingIO、诸葛IO为代表，这些公司也正是看到了传统数据统计服务的缺点，从而提出相应的解决方案，各有特色。但是，需要不菲的接入费用，私有部署的费用更多，而这笔费用对于一个初创企业来说，还是蛮多的。另一方面他们更加侧重于电商领域的数据分析，因为这个领域的分析模式已经基本成型，适合做成模板来使用。

选择自己做的话，可以结合自身的业务，做的更灵活，同时也可以尽早摸索数据业务，逐步建立相应的数据系统。当然，自己做并不代表是造轮子，而是要充分利用开源框架来实现相应的功能。

鉴于各家的业务都不同，而抛开业务谈架构都是耍流氓，所以在接下来的文章中，笔者将结合自己接触的业务来探讨一些数据系统的实现。下图所示便是现阶段我们的数据系统架构，主要分为数据采集、数据处理与数据应用三层。

从下往上，数据采集层负责从前端App、H5页面、服务器日志采集数据，通过Kafka接入后存入Elasticsearch与neo4j中，同时业务数据库也是很重要的数据源;数据处理层负责数据的抽取、清洗、建模，然后存入MongoDB与MySQL中，整个过程由Airflow任务调度管理系统来进行管理与监控;产出的数据最终提供给应用层使用。

也许有人要说，连Hadoop都没用到，怎么号称自己在做数据分析呢。笔者曾经也做过考虑和尝试，最终暂时搁置了Hadoop，主要是数据增长相对缓慢并且没有很明显的需求，目前这个架构可以在较长一段时间内应对数据需求了。