终于讲到数据驱动了，因为实在受不了朋友圈又给我推送了一遍python广告，定位严重偏差，我根本就不是受众；现在做个数据分析还要学一门语言？能不能别逗？
数据分析是一个大的话题，从大数据分析到Excel都是数据分析，但是我们在学习数据分析的时候最优先要考虑的是学有所用，学习一段时间后是否对工作有帮助，将数据分析分为两个方向：算法数据分析，和应用数据分析，而数字营销所学的所有内容范围都是应用数据分析，除非你想去写代码。
数字营销要学的应用数据分析，最优先要学的是UBA（用户行为分析），UBA在数字营销看来是百度统计革命升级版，百度统计分析的UV和PV不足以给我们一些建议用来决策，但是用户行为分析可以，国内的免费UBA产品目前只有Argo，付费的有很多。
在介绍UBA最开始，先介绍一下UBA的原理： （就拿Argo举例吧，谁让我最熟悉Argo呢）
Argo是以事件和用户构成的用户行为分析平台，这个跟底层设计有关，有兴趣的伙伴可以去了解一下数据仓，UBA的底层就是User-Event模型，即用户做了什么事情，以及用户资料为两条线支撑起整个用户行为分析平台，你可以理解成，有两个数据库表，一个是事件表，一个是用户表，也就是说你可以知道什么人在什么时间（自动记录）做了什么事；
事件（Event）：
什么是事件？
事件就是用户做了什么事，比如我们想知道注册这个按钮点击次数，其实是想知道注册按钮点击事件触发的次数，UBA是如何记录事件的？答案就是通过埋点，在按钮点击的时候会触发一段js代码，这段js代码会告诉系统，ID为xxx的某人，在3:36分点击了注册按钮。这就是一个事件上报，这里要大家记录三个名词。 事件：用户做了什么事情； 事件上报：将做了什么事情提交给用户行为分析平台（服务器）； 埋点：通过在行为（比如点击）上写一段代码进行触发上报动作（也有在sql语句里埋点）； 事件是构成后面所有用户行为分析的基础颗粒，比如漏斗分析，是基于两个或多个事件构成的。
用户（User）：
在Argo的数据库里既然有用户的表，也就是我们可以基于用户做很多事情，比如知道我的所有的用户有多少，可以给用户打标签（我们称之为用户属性）进行用户分层，和以用户的信息做查询条件。
如果我们有了Event（事件）和User（用户），在这之后可以做什么？
举例：
查询注册按钮有多少人点击，用事件查； 找到性别为男的用户，就用户属性查； 找到性别为男，点击banner的用户，用事件结合用户属性查； Argo的所有分析能力、用户分群运营能力，都是基于事件（Event）和用户（User）。
接下来我会逐次拆解，各项功能以及他们的用法，帮你快速掌握用户行为分析。