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数据收集是整个数据生命周期的初始环节，埋点数据是驱动业务的指标，这一切都需要基于数据。那么，我们需要收集的数据有哪些？

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谈到数据驱动业务，离不开数据是怎么来的，数据收集是整个数据生命周期的初始环节。
数据生命周期的大体介绍，在过去的一篇文章中有提到。虽然文章的部分内容我准备重新构造，但是对于这部分的基础环节，并没有太多的变换。

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文章会涉及到不少技术相关的知识，我会尽量减少这部分的细节。相信经过一系列的讲解，你会明白埋点数据怎么成为驱动业务的指标，文章也会提供网上的公开数据，帮助你实际上手操作。
需要收集的数据主要能划分成四个主要类型：行为数据、网站日志数据、业务数据、外部数据。
一、Web日志数据网站日志数据是Web时代的概念。
用户浏览的每一个网页，都会向服务器发送请求，具体的技术细节不用关注。只要知道，当服务器和用户产生数据交互，服务器就会把这次交互记录下来，我们称之为日志。
127.0.0.1 – – [20/Jul/2017:22:04:08 +0800] “GET /news/index HTTP/1.1” 200 22262 “-” “Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.66 Safari/537.36”
上图就是一条服务器日志，它告诉了我们，什么样的用户who在什么时间段when进行了什么操作what 。
127.0.0.1是用户IP ，即什么样的用户。不同用户的IP并不一致，通过它能基本的区分并定位到人。[20/Jul/2017:22:04:08 +0800] 是产生这条记录的时间，可以理解为用户访问的时间戳。
“GET /news/index HTTP/1.1″是服务器处理请求的动作，在这里，姑且认为是用户请求访问了某个网站路径， /news/index 。这里省略了域名，如果域名是www.aaa.com ，那么用户访问的完整地址就是www.aaa.com/news/index ，从字面意思理解，是用户浏览了新闻页。也就是what 。
who、when、what构成了用户行为分析的基础。Mozilla/5.0这个字段是用户浏览时用的浏览器，它的分析意义不如前三者。
如果我们基于who分析，可以得知网站每天的PVUV；基于when分析，可以得知平均浏览时长，每日访问高峰；what则能得知什么内容更吸引人、用户访问的页面深度、转化率等属性。
上面的示例中，我们用IP数据指代用户，但用户的IP并不固定，这对数据口径的统一和准确率不利。实际应用中还需要研发们通过cookie或token获取到用户ID ，并且将用户ID传递到日志中。它的形式就会变成：
127.0.0.1 – 123456 [20/Jul/2017:22:04:08 +0800]…
123456就是用户ID ，通过它就能和后台的用户标签数据关联，进行更丰富维度的分析。
案例的服务器日志，记录了用户的浏览数据，是标准的流量分析要素。但是网站上还会有其他功能，即更丰富的what ，譬如评论、收藏、点赞、下单等，要统计这些行为靠日志就力有未逮了。所以业内除了服务器日志，还会配合使用JS嵌入或者后台采集的方式，针对各类业务场景收集数据。
在这里我提供一份网上公开的数据集，年代比较古老，是学生在校园网站的浏览行为数据集。数据原始格式是log ，可以txt打开。需要的同学可以在后台发送「日志下载」。

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它是标准的服务器日志文件，对分析师来说， IP ，时间、浏览了哪些网页，这三个字段足够做出一份完整的分析报告。后续的章节我将围绕它进行演练，为了照顾新手，会同时用Excel和Python演示。
首先进行简单的清洗。如果是Excel ，直接将内容复制，文件开头的内容只需要保留第四行Fields信息，它是数据的字段。将内容复制黏贴到Excel中。
按空格进行分列，初步的数据格式就出来了。