Database 在我的公司'；上寻找用于设计表以分析用户行为的资源；s电子商务应用程序/网站

我的初创公司为使用应用程序或网站的用户提供了大量事件数据。我是一名分析师，希望构建ETL，将这些原始数据转换为有用的表，以便进行分析。有没有人有任何建议或资源可以让我了解这方面的行业标准？正在寻找一个框架来帮助指导构建哪些表

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目前，我们正在会话级别组织数据。我们有一个会话属性表，它描述了在我们的平台上发生的每个会话的有用属性。然后用它来构建一个基本的漏斗，以查看用户在转换之前在哪里下车。不幸的是，我们的产品存在多条转换路径，因此一个漏斗无法捕获所有转换路径。

您的问题本质上是“如何从头开始构建数据仓库”。通过您的提问，我认为，在你坐下来独自完成这一切之前，你可能还需要几年专注的经验

因此，我的专业意见是，你应该以不同的方式思考这个问题

你的问题意味着分析用户行为的未来任务，事实上，分析师通过测试假设和业务结果来创造价值。通常，这将涉及测试您希望能够：

• 提高营销投资回报率
  • 按渠道（PPC、SEO、附属公司等）
• 改进电子邮件注册的转换
  • 电子邮件营销效果
• 提高销售转化率
• 提高客户保留率/LTV
• 等等等等

这是一个很短的列表。选择分析投资回报率最高的一个，然后从那里开始

现在是时候建立良好的A/B测试设施了。A/B测试产生收入。漏斗分析是20世纪90年代中期分析中最常见的瘫痪形式；它几乎被根除了，所以现在不要让它蔓延。这些A/B测试设施应记录详细的性能数据。开始设置测试并执行它们。也许你已经有人在做这件事了。。。太棒了

当您发现自己计划测试新的收购/转换计划时： -然后，您应该构建支持内部数据集，其中包含KPI和数据，这些数据与营销可以拉动的杠杆保持一致。。。e、 例如，Facebook的相貌列表可以包含哪些数据？我可以根据什么标准定位广告？我们的客户有哪些属性？哪些潜在客户转换为销售？然后你就有了你需要的数据来告诉市场营销如何赚更多的钱

当您发现自己计划测试收入改善计划时： -然后，您应该构建内部数据集，其中包含您的特定KPI和支持或拒绝正在测试的假设所需的任何行为数据。这可能包括多个客户参与表（站点访问、发送/打开/单击的电子邮件、销售）。您将要进行的许多测试看起来非常相似，所以这些分析表将不断增长和改进

随着时间的推移，您会发现您无意中从头开始构建了一个数据仓库，它在功能上为业务提供了很好的服务。一旦你的初创公司变得足够大，他们会雇佣一些人来完全规范一切，然后他们的数据仓库需要两年的时间来最终与你的数字保持一致——只有到那时，它才会包含你自己的数据仓库

因为我们已经在这里赠送了农场：你几乎总是需要在以下基本的桌子概念上有自己的想法。这是我的想法，但请注意所有表是如何直观地相互连接的：

• 活动（ID、组织、URL、日期）
• 会话（活动ID、电子邮件ID、用户ID、条目URL、日期、转换指标）
• 页面（PageID、SessionID、UserID、日期、URL、previousPageID、nextPageID、eventID）
• 测试（测试ID、描述、指向文件中资产的链接、开始/结束日期、假设）
• TestSessions（TestSessionID、campaignID、SessionID、TestID）
• 用户（用户ID、电子邮件地址、日期、活动ID、会话ID）
• 销售（用户ID、会话ID、日期、项目ID、金额）
• 项目（项目ID、日期、说明、单价）
• 电子邮件（EmailID、用户ID、发送日期、打开日期、单击日期）

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祝你好运

你的问题本质上是，“我如何从头开始构建数据仓库”。如果你问这个问题，我认为你可能还需要几年的专业经验，然后才能坐下来自己解决这个问题

因此，我的专业意见是，你应该以不同的方式思考这个问题

你的问题意味着分析用户行为的未来任务，事实上，分析师通过测试假设和业务结果来创造价值。通常，这将涉及测试您希望能够：

• 提高营销投资回报率
  • 按渠道（PPC、SEO、附属公司等）
• 改进电子邮件注册的转换
  • 电子邮件营销效果
• 提高销售转化率
• 提高客户保留率/LTV
• 等等等等

这是一个很短的列表。选择分析投资回报率最高的一个，然后从那里开始

现在是时候建立良好的A/B测试设施了。A/B测试产生收入。漏斗分析是20世纪90年代中期分析中最常见的瘫痪形式；它几乎被根除了，所以现在不要让它蔓延。这些A/B测试设施应记录详细的性能数据。开始设置测试并执行它们。也许你已经有人在做这件事了。。。太棒了

作为你