本文从一个不太常见有十分重要的角度切入——数据模型，也就是讲解一些知名的数据分析平台究竟收集了哪些数据，以及为什么要收集它们。将这类内容成为：数据分析平台的世界观。
GrowingIO、神策、诸葛IO、TalkingData、友盟、GoogleAnalyticsforFirebase是数据分析领域广为人知的几家综合性平台，他们在用户行为研究与驱动业务增长等多个方面，都提供了丰富的分析工具和技术支持，成为许多知名企业的数据平台首选。
另一个特点是，我们都将移动场景下的用户行为分析作为重点之一，而非Web时代的行为分析（这也是GoogleAnalyticsforFirebase入选了，而没有选择GoogleAnalytics的原因）。
在数据分析领域，“巧妇难为无米之炊”这句古话常被提起，用来比喻没有高质量的数据，就无法进行高质量的分析、得出高质量的结论。而这6家平台与单纯的数据可视化平台相比，其服务都覆盖了数据采集的部分，也就是从源头开始支撑整个数据分析。
因此，这个系列就从一个不太常见有十分重要的角度切入——数据模型，也就是讲解一些知名的数据分析平台究竟收集了哪些数据，以及为什么要收集它们。我将这类内容成为：数据分析平台的世界观。
至于数据分析“出彩”部分，各家也都有自己的侧重点——有偏重用户行为与画像的、有偏重广告与商业变现的、也有偏重营销工具的，各不相同。那么废话不多说，加下来我们就来探讨这几个数据平台的“世界观”。
本文中介绍的所有内容，都来自于这几家平台的帮助文档整理，链接如下：
GrowingIO：