做一个全新的业务或项目，需要收集哪些数据呢？做一次分析，需要准备哪些基础数据呢？本文总结了数据收集、分析中需要采集的数据分类，希望能在面对一次全新的业务时作为参考借鉴。

1 主体对象以及身份识别

分析的对象有可能是用户，用户的一次下单或访问，一笔业务的谈成。

对于用户的识别，分网页和APP、访客和注册用户。

网页的访问用户识别依据为cookie，APP的访问用户识别为设备ID。其次还有IP，但IP识别存在着公用IP的情况，所以对于用户的识别并不那么精准，可作为参考。

一旦成为注册用户，就能获取到用户的邮箱、电话、手机、身份证号等。相对来说，用户的邮箱、电话和手机等更为精准。

偏业务的分析，可使用注册账号来分析。偏行为的分析，可使用cookie和设备ID等。

车牌也是线下的身份识别依据。

2 对象的业务动作以及衡量标准

首先要确定最终的业务目标，然后拆分达成目标必须经历的关键动作。比如目标是用户下单，则需经历的关键步骤为访问-注册/登录-加购-下单-支付-发货-签收等步骤。如果业务目标是注册，则需经历注册完成的过程中必须填写的关键字段。对于线下较复杂的业务，对于过程的划分阶段性并不明确清晰。

确定完关键业务后，需确定衡量标准。动作是有时效性的，会分很多状态。比如完成了下单，那订单的状态还包括有无完成、有无关闭、是否发货等。用户注册之后，还会细分有无审核通过、是否有返回修改、是否关闭等。

分析方法有漏斗分析、智能路径。

3 对象的属性

对象的属性用来描述对象的详细信息，可用来做后续的细分对比。常见的属性如下，

用户来源，访问来源、搜索词、广告来源、广告名称、广告内容、广告关键词；

地域信息，国家名称、地区和城市；

设备信息，站点、屏幕大小、操作系统、操作系统版本、设备型号和浏览器等。

分析方法为用户分群、用户细分。

总的来说，有主体对象的身份识别、动作划分以及属性信息。