推荐系统离不开数据，数据就是推荐系统的粮食，要有数据就得收集数据。在自己产品中收集数据，主要还是来自日志。
日志和数据
数据驱动这个概念也是最近几年才开始流行起来的，在古典互联网时代，设计和开发产品完全侧重于功能易用和设计精巧上，并且整体驱动力受限于产品负责人的个人眼光，这属于是一种感性的把握，也因此对积累数据这件事就不是很重视。
在我经手的产品中，就有产品上线很久，需要搭建推荐系统时，却发现并没有收集相应的数据，或者收集得非常杂乱无章。
关于数据采集，按照用途分类又有三种：
- 报表统计；
- 数据分析；
- 机器学习。
当然，这三种的用途并不冲突，而且反而有层层递进的关系。最基本的数据收集，是为了统计一些核心的产品指标，例如次日留存，七日留存等，一方面是为了监控产品的健康状况，另一方面是为了对外秀肌肉，这一类数据使用非常浅层，对数据的采集要求也不高。
第二种就是比较常见的数据采集需求所在了。在前面第一种用途基础上，不但需要知道产品是否健康，还需要知道为什么健康、为什么不健康，做对了什么事、做错了什么事，要从数据中去找到根本的原因。
这种数据采集的用途，驱动了很多多维分析软件应运而生，也驱动了多家大数据创业公司应运而生。
数据分析工作，最后要产出的是比较简明清晰直观的结论，这是数据分析师综合自己的智慧加工出来的，是有人产出的。
它主要用于指导产品设计、指导商业推广、指导开发方式。走到这一步的数据采集，已经是实打实的数据驱动产品了。
第三种，就是收集数据为了机器学习应用，或者更广泛地说人工智能应用。那么机器学习应用，主要在消化数据的角色是算法、是计算机，而不是人。
这个观点是我在专栏写作之初，讲解用户画像相关内容时就提到的，再强调一遍就是，所有的数据，不论原始数据还是加工后的数据都是给机器“看”的，而不是给人“看”的。
所以在数据采集上，可以说多多益善，样本是多多益善，数据采集的维度，也就是字段数多多益善，但另一方面，数据是否适合分析，数据是否易于可视化地操作并不是核心的内容。
当然，实际上在任何一款需要有推荐系统的产品中，数据采集的需求很可能要同时满足上述三种要求。
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