# argo-installer

**Repository Path**: dragon_tuan/argo-installer

## Basic Information

- **Project Name**: argo-installer
- **Description**: 方舟Argo安装工具
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 2
- **Created**: 2020-07-24
- **Last Updated**: 2022-07-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 易观方舟Argo

![](imgs/pre-defined_dashboard.png)


易观方舟Argo是易观方舟的免费版，是免费的智能用户运营平台，集用户行为分析、用户画像、用户运营为一体。

我们最初推出 Argo 是希望帮助有数据分析需求和动手能力的初创团队，在使用到商业级产品能力的时候不用去考虑成本。虽然现在难以做到完全开源，但我们也会努力将商业级的产品通过社区带给更多人。

我们觉得数据驱动是一种基础能力，大家应该更自由地使用。数据驱动在未来会有更广阔的应用场景，而目前在企业中的使用率还达不到普及。从长远来看，降低使用门槛的做法对提升普及率有积极意义。也希望能在很快的未来，我们会和更多的开发者和社区爱好者一起，带动更多的朋友一起来做这件有意义的事情。

Argo为私有化部署产品，需要工程师参与，所以请业务同学将地址同步给工程师，助你快速上手！


# 安装及升级说明

**安装**
- [4.6安装方法](https://github.com/analysys/argo-installer/blob/master/install.md)（最新版：[4.6](http://arkinstall.analysys.cn/) ）

**升级**

- [升级方法](https://github.com/analysys/argo-installer/blob/master/upgrade.md)

**What's New in 4.6**
 
 改进
 
 - 大幅优化查询性能
 - 消息通知中极光通道支持自己选择生产和测试环境，以满足在极光平台中配置了特定环境用于测试的场景
 - 用户分群中条件为“等于”、“不等于”时支持批量输入值，满足譬如快速选择已知的一批用户ID
 
 
更多更新内容在[这里](https://docs.analysys.cn/ark/release-notes)查看

#### 获取 License 

安装完成需输入license激活，需要前往 https://ark.analysys.cn/license.html 获取license。


关于License的更多问题可前往https://docs.analysys.cn/ark/faq/license  


# 为什么你需要 Argo ？

目前能做用户行为数据收集和分析的产品很多，有的例如 Google Analytics、百度统计和友盟能基础数据统计和分析（当然 GA 能做更多事情只不过也需要更多的学习成本）。使用这类工具可以满足你了解产品数据表现的基本需求，可当你需要数据做更多事情时他们就无法满足了。常见的场景有：

- 创建自定义的指标
- 将同一产品不同客户端的用户数据汇总分析
- 将数据明细导出到别的平台使用
- 基于实时数据驱动其它过程
- 管理用户分群并导出到其它平台使用
- 数据私有化而不是存在它们那里
- 更多他们没有的分析模型

以上场景虽然国内也有其它厂商能满足，但收费不菲且开放性不够。

来自用户的数据是未来企业日常工作中会用到的基本元素，我们希望能帮助团队做到“**早收集，自己存，存明细，分析快，导出易**”。我们会致力于提供更开放、更低门槛、更易用的数据工具，希望能通过我们的努力让这种数据的使用能力成为团队初创伊始就具备的能力。如果你现在还在考虑用户行为相关的数据产品，可以先花几分钟部署 Argo 试一下。相信会给你的决策提供帮助。


# 他们已经在用

![](imgs/customers.png)


# Argo 提供的功能

### 分析类

* [渠道分析](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/channel)
* [事件分析](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/event)
* [会话分析](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/session)
* [漏斗转化](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/funnel)
* [留存分析](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/retention)
* [智能路径](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/pathfinder)
* [热图分析](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/heatmap)
* [分布分析](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/fen-bu-fen-xi)
* [间隔分析](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/jian-ge-fen-xi)
* [属性分析](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/shu-xing-fen-xi)
* [SQL查询](https://docs.analysys.cn/ark/features/analytics/sql)

### 用户类

* [用户群管理](https://docs.analysys.cn/ark/features/segmentation/profile)
* [用户行为轨迹](https://docs.analysys.cn/ark/features/segmentation/user-sequence)

### 动作类

* [发送系统通知](https://docs.analysys.cn/ark/features/operation/pushmessage)（极光、个推、百度、小米、华为）
* [发送电子邮件](https://docs.analysys.cn/ark/features/operation/email)（SendCloud）
* [发送短息](https://docs.analysys.cn/ark/features/operation/sms)（腾讯云短信、云集、领驭、乐信通）
* [广告活动管理](https://docs.analysys.cn/ark/features/operation/utm)（UTM、APP扫码）


# 常见问题

部署中遇到问题可以看这里：

- [部署问题](https://github.com/analysys/argo-installer/issues?utf8=✓&q=label%3Adocs+)

论坛里也沉淀了一些问答，可以直接在这提问与回答，我们会及时回复：
https://ark.analysys.cn/forum/

完成了后续安装步骤就正式进入了易观方舟Argo的探索之旅，下面是一些快速开始的文档：

- [接入前准备](https://ark.analysys.cn/docs/integration-prepare.html)
- [SDK指南](https://ark.analysys.cn/docs/sdk.html)
- [功能介绍](https://ark.analysys.cn/docs/function.html)
- [其它问题](https://ark.analysys.cn/docs/faq.html)


期待与你共建用户行为分析以及基于用户行为驱动更多业务的社区！