探索原因与应对之策 (探索原因与应用的区别)

探索原因与应对之策：从根源上理解并解决问题

一、引言

在我们日常生活中，面对各种问题和挑战，单纯的抱怨和忧虑并不能解决实际问题。
为了更好地解决这些问题，我们需要积极寻找问题的根源，即探索原因，并针对这些原因采取有效的应对策略。
本文将探讨如何区分探索原因与应用应对之策的差异，并阐述其重要性。

二、探索原因的重要性

1. 理解问题本质：探索原因是解决问题的第一步，只有深入了解问题的本质，我们才能找到问题的症结所在。这需要我们进行充分的调查和研究，收集相关的信息和数据，以便分析问题的根本原因。
2. 准确判断问题：通过探索原因，我们可以避免对问题的误解和偏见。有时候，问题的表面现象可能会掩盖其真实的本质，只有深入挖掘，才能发现问题的真正原因。这对于制定有效的应对策略至关重要。

三、应用应对之策的重要性

1. 针对性解决问题：针对问题的原因制定相应的应对策略，可以确保我们解决的问题是真正的原因，而不是仅仅解决了表面现象。这样，我们可以更有效地解决问题，避免浪费时间和资源。
2. 预防问题复发：应用应对之策不仅可以解决当前的问题，还可以预防类似问题的再次发生。通过分析和总结问题的原因和应对策略，我们可以建立有效的预防机制，避免未来出现类似的问题。

四、探索原因与应用应对之策的区别

1. 目标不同：探索原因的目标是找出问题的根源，以便更好地理解问题；而应用应对之策的目标是针对问题的原因制定解决方案，以解决实际问题。
2. 过程不同：探索原因需要收集信息、分析数据、调查研究和深入理解问题；而应用应对之策则需要根据问题的原因制定计划、实施解决方案并进行评估和调整。
3. 侧重点不同：探索原因侧重于理解和分析，注重挖掘问题的本质；而应用应对之策侧重于实践和行动，注重解决实际问题。

五、如何有效探索原因与应用应对之策

1. 深入调查和研究：面对问题，我们需要进行深入的调查和研究，收集相关的信息和数据，以便分析问题的根本原因。这可能需要我们请教专业人士、查阅相关资料、进行实地调查等。
2. 制定应对策略：在了解问题的根本原因后，我们需要根据问题的性质制定具体的应对策略。这可能涉及到改变现有的工作流程、调整政策、改进技术等。
3. 实施并评估：制定好应对策略后，我们需要将其付诸实践，并对实施效果进行评估。如果效果不佳，我们需要及时调整策略，以便更好地解决问题。
4. 建立预防机制：为了避免类似问题再次发生，我们需要总结问题的经验和教训，建立有效的预防机制。这可能需要我们制定更加完善的管理制度、加强员工培训、改进工作流程等。

六、结论

探索原因和应用应对之策是解决问题的两个重要阶段。
了解两者的区别并学会如何有效运用它们，对于提高我们解决问题的效率和效果具有重要意义。
面对问题，我们不仅要深入挖掘其根源，还要根据问题的性质制定有效的应对策略。
只有这样，我们才能更好地解决问题，避免类似问题的再次发生。
希望通过本文的阐述，读者能够认识到探索原因与应用应对之策的重要性，并在实际生活中加以运用。

应对之策是什么意思

应对之策：处理事情或解决问题的办法，常指策略。

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随着移动互联网时代的兴起和数据量的大规模爆发，越来越多的互联网企业开始重视数据的质量。在我创业的这一年里，接触了 200 多家创业型公司，发现如今的企业对数据的需求已经不仅仅局限于简单的 PV、UV，而是更加重视用户使用行为数据的相关分析。做数据的同学都知道，在数据分析的道路上，数据采集是重中之重。数据采集的质量直接决定了你的分析是否准确。而随着企业对数据的要求越来越高，埋点技术也被推到了“风口浪尖”。所谓，埋的好是高手，埋不好反倒伤了自己。而在数据采集的道路上大家经常会遇到各种各样的问题，今天我们就来分析一下埋点是否需要。首先我把数据采集的问题归结为三类：1、不知道怎么采，包括采集什么数据以及用什么技术手段采集；2、埋点混乱，出现埋错、漏埋这样的问题；3、数据团队和业务工程团队配合困难，往往产品升级的优先级大于数据采集的优先级。上面这三类问题让数据团队相当痛苦，进而幻想弃用数据采集，而尝试新方案后，进而迎来的是更大的失望。这里我对这三类问题的现状及应对之策做一下分析。 ► 不知道怎么采一般创业公司的数据采集，分为三种方式：第一种直接使用友盟、网络统计这样的第三方统计工...随着移动互联网时代的兴起和数据量的大规模爆发，越来越多的互联网企业开始重视数据的质量。在我创业的这一年里，接触了 200 多家创业型公司，发现如今的企业对数据的需求已经不仅仅局限于简单的 PV、UV，而是更加重视用户使用行为数据的相关分析。做数据的同学都知道，在数据分析的道路上，数据采集是重中之重。数据采集的质量直接决定了你的分析是否准确。而随着企业对数据的要求越来越高，埋点技术也被推到了“风口浪尖”。所谓，埋的好是高手，埋不好反倒伤了自己。而在数据采集的道路上大家经常会遇到各种各样的问题，今天我们就来分析一下埋点是否需要。首先我把数据采集的问题归结为三类：1、不知道怎么采，包括采集什么数据以及用什么技术手段采集；2、埋点混乱，出现埋错、漏埋这样的问题；3、数据团队和业务工程团队配合困难，往往产品升级的优先级大于数据采集的优先级。上面这三类问题让数据团队相当痛苦，进而幻想弃用数据采集，而尝试新方案后，进而迎来的是更大的失望。这里我对这三类问题的现状及应对之策做一下分析。 ► 不知道怎么采一般创业公司的数据采集，分为三种方式：第一种直接使用友盟、网络统计这样的第三方统计工具，通过嵌入 App SDK 或 JS SDK，来直接查看统计数据。这种方式的好处是简单、免费，因此使用非常普及。对于看一些网站访问量、活跃用户量这样的宏观数据需求，基本能够满足。但是，对于现在一些涉及订单交易类型的产品，仅仅宏观的简单统计数据已经不能满足用户的需求了，他们更加关注一些深度的关键指标分析，例如：用户渠道转化、新增、留存、多维度交叉分析等。这个时候才发现第三方统计工具很难满足对数据的需求，而出现这样的问题并不是因为工具的分析能力薄弱，而是因为这类工具对于数据采集的不完整。通过这种方式 SDK 只能够采集到一些基本的用户行为数据，比如设备的基本信息，用户执行的基本操作等。但是服务端和数据库中的数据并没有采集，一些提交操作，比如提交订单对应的成本价格、折扣情况等信息也没有采集，这就导致后续的分析成了“巧妇难为无米之炊”。通过客户端 SDK 采集数据还有一个问题就是经常觉得统计不准，和自己的业务数据库数据对不上，出现丢数据的情况。这是前端数据采集的先天缺陷，因为网络异常，或者统计口径不一致，都会导致数据对不上。第二种是直接使用业务数据库做统计分析。一般的互联网产品，后端都有自己的业务数据库，里面存储了订单、用户注册信息等数据，基于这些数据，一些常用的统计分析都能够搞定。这种方式天然的就能分析业务数据，并且是实时、准确的。但不足之处有两点：一是业务数据库在设计之初就是为了满足正常的业务运转，给机器读写访问的。为了提升性能，会进行一些分表等操作。一个正常的业务都要有几十张甚至上百张数据表，这些表之间有复杂的依赖关系。这就导致业务分析人员很难理解表含义。即使硬着头皮花了两三个月时间搞懂了，隔天工程师又告诉你因为性能问题拆表了，你就崩溃了。另一个不足之处是业务数据表的设计是针对高并发低延迟的小操作，而数据分析常常是针对大数据进行批量操作的，这样就导致性能很差。第三种是通过 Web 日志进行统计分析。这种方式相较于第二种，完成了数据的解耦，使业务数据和统计分析数据相互分离。然而，这种方式的问题是“目的不纯”。 Web 日志往往是工程师为了方便 Debug 顺便搞搞，这样的日志对于业务层面的分析，常常“缺斤少两”。并且从打印日志到处理日志再到输出结果，整个过程很容易出错，我在网络就花了几年的时间解决这一问题。所以，以上三种方式虽然都多多少少解决了一部分数据采集的问题，但又都解决的不彻底。 ► 埋点混乱聊完采集方法，再来说说关于埋点的管理。我曾经接触了一家做了七八年的老牌互联网公司，他们的数据采集有 400 多个点。每次数据产品经理提出数据采集的需求后，工程师就会按照要求增加埋点，然后交给数据产品经理去验证。数据产品经理在试用的时候也感觉不到异常，可等产品上线之后，才发现埋的不对，再进行升级发版操作，整个过程效率极低。我们发现，一个公司发展到了一定程度，没有专人去负责埋点管理工作，数据采集就完全没有准确性可据采集就完全没有准确性可言。甚至有时产品上线之后，才发现数据采集的工作没有做，也就是漏埋了。于是数据团队又开始幻想，既然埋点这么容易出问题，有没有可能不埋点？这就像寻找可以祈求风调雨顺的神灵。在 2010 年，网络 MP3 团队曾经做了一个叫 ClickMonkey 的产品，只要页面上嵌入 SDK，就可以采集页面上所有的点击行为，然后就可以绘制出用户点击的热力图，这种方式对于一些探索式的调研还是比较有用的。到了2013 年，国外有家数据分析公司 Heap Analytics，把这种方式更近一步，将 App 的操作尽量多的采集下来，然后通过界面配置的方式对关键行为进行定义，这样便完成了所谓的“无埋点”数据采集。使用这种方案，必须在产品中嵌入 SDK，等于做了一个统一的埋点，所以“无埋点”的叫法实际上是“全埋点”的代名词。另外，这种方式同样也只能采集前端数据，后端服务器和数据库中的数据，依旧是无可奈何的。并且，即便进行前端数据采集，也无法深入到更细粒度。比如提交订单操作，订单运费、成本价格之类的维度信息，都丢失掉了，只剩下“提交”这一个行为类型。对于非技术人员，容易被这种方式的名称和直接优势所吸引，但很快又会发现许多深度数据分析需求无法直接满足，进而有种被忽悠的感觉，会感到失望。其实不止是非技术人员，即使是技术人员，也都会让我解释一下“可视化埋点”的原理，说明“无埋点”真是个有迷惑性又不甚清晰的概念，难以细究。这里说一下关键点：一是事先在产品上埋一个 SDK，二是通过可视化的方式，生成配置信息，也就是事件名称之类的定义，三是将采集的数据按照配置重命名，进而就能做分析了。 ► 数据团队和业务工程团队的配合问题最后，我们再聊一聊数据采集中遇到的非技术性问题。一般来说，公司到了 A 轮以后，都会有专门的数据团队或者兼职数据人员，对公司的一些业务指标负责。即使为了拿到这些基本的业务指标，一般也要工程团队去配合做一些数据采集工作。这个时候雷军的“快”理念就起到作用了，天下武功唯快不破。于是所有事情都要给产品迭代升级让路，快的都没有时间做数据采集了。殊不知没有数据指标的支撑，又怎么衡量这个功能升级是不是合理的呢？互联网产品并不是功能越多就越好，产品是否经得起用户考验，还是要基于数据说话的，然后学习新知识，用于下一轮的迭代。数据团队和业务工程团队是平级的团队，而数据团队看起来总是给业务工程团队增加麻烦事儿，似乎也不能直接提升工程团队的 KPI，所以就导致需求不被重视，总是被更高优先级的事情挤掉，数据的事情难有进展。解决之道前面给大家抛出了数据采集中常见的三类问题，下面我们来看一下应对之道。对于不知道数据怎么采的问题，首先从意识上要重视数据采集工作。数据的事情归结起来就两点：数据采集和数据分析。可不能只看到数据分析而忽略了数据采集。事实上我个人在网络做数据的几年里，最大的心得就是数据这个事情要做好，最重要的是数据源，数据源收集得好，就成功了一大半。数据采集的基本原则是全和细。全就是把多种数据源都进行采集，而不只是客户端的用户数据。细就是强调多维度，把事件发生的一系列维度信息，比如订单运费、成本价格等，尽量多的记录下来，方便后续交叉分析。其次，要有一个数据架构师，对数据采集工作负责，每次数据采集点的增加或变更，都要经过系统化的审核管理，不能顺便搞搞。最后，我这里要推荐 Event 数据模型（有兴趣的可阅读：数据模型 | Sensors Analytics 使用手册），针对用户行为数据，简化成一张宽表，将用户的操作归结为一系列的事件。对于埋点混乱的问题，前面提到的数据架构师的角色，要对这块的管理负责。如果前面完成对 Event 的梳理，这里的埋点就会清晰很多。另外还要推荐尽量从后端进行埋点，这样便无需多客户端埋点了。当然，如果有行为只在客户端发生，还是要在客户端进行埋点的。对于业务复杂的情况，只有负责人还不够。目前我们神策分析针对这个问题，推出了埋点管理功能，对于每个采集点的数据收集情况，都能够做到全盘监控，并且可以针对一些无效采集点进行禁用。总之是希望把这个问题尽量好的解决掉。对于数据团队和工程团队的配合问题，我这里是想说给创业公司的创始人听的。两个平行部门间的推动，是很难的。数据的事情一定要自上而下的推动，也就是创始人一定要重视数据，把数据需求的优先级提升，这样在项目排期时，能够把数据的需求同时做了。我们知道两军对战，情报收集工作的重要性。做产品也是一样，数据收集工作的重要性不言而喻。

写千里马的悲惨遭遇的句子是？千里马被埋没的根本原因是？食马者不识千里马的具体表现是？

辱于奴隶之手，骈死于槽枥之间.策之不以其道，食之不能尽其材，鸣之而不能通其意.食不饱，力不足，才美不外见，且欲与常马等不可得，