一．數據模型理解

1、事件模型

Mob統(tǒng)計整體數據模型為 事件-用戶模型，即采集用戶每個行為操作的細節(jié)

用戶在客戶端，web上產生的任何行為我們都 可以抽象為一個事件（事件即就是 誰在什么時間什么環(huán)境下做了一件什么樣的事情）。

例如下圖“激活優(yōu)惠券”為一個事件，為5057**用戶在2017-10-18 12:52:45觸發(fā)，其包含兩個數據“優(yōu)惠券金額=94”、“優(yōu)惠券名稱=618優(yōu)惠券”

事件屬性主要包含“自定義屬性”及“觸發(fā)環(huán)境（預設屬性）”

自定義屬性：需要用戶在接入數據時傳入（包含字符型、數值型，建議用戶在初次傳入時確定數據類型，若之后數據類型發(fā)生變化，建議重新新建一個自定義屬性字段統(tǒng)計，原字段廢棄掉）

觸發(fā)環(huán)境（預設屬性）：為系統(tǒng)的預設屬性，在SDK端，SDK會自動采集設備等相關信息，主要包含如下列表

2、用戶模型

用戶屬性及與用戶相關屬性，比如vip等級，生日、所屬省份等。Mob統(tǒng)計分析提供接口用戶記錄這些用戶屬性，在進行數據分析時可調用出來圈定特定人群進行分析。

在記錄用戶的發(fā)生事件時我們同時會將用戶發(fā)生事件時的用戶屬性快照保存并記錄，能夠更好的回訪用戶當時的場景；

例如用戶在vip等級為vip2的時候通過了A副本，之后進行充值達到了vip3，這時候通過A副本為一個單獨的事件，記錄的屬性為當時觸發(fā)的vip等級vip=2，在分析時也可以根據這個屬性進行篩選