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    作为数据分析师的你,是否和我一样经常会被业务方拿着两个不同数据平台的报表数据进行灵魂拷问。下面的场景你应该在熟悉不过了。

    情景1

    一场拉新促活的活动之后,运营拿着两个不同团队维护的报表数据来问我,为什么两份报表统计出来的日活跃用户(DAU)数量不一致?

    我解释道,“你确定两份报表的统计口径是一致的吗,最小的统计维度是一致的吗?”

    运营说,“都是一样的啊,统计的都是DAU。”

    我说,“DAUaccount_id为最小维度进行统计或者以device_id或者以open_id为最小维度进行统计的结果都会有一定的差距。我们这边是以account_id为最小单位统计的DAU。而且,即使统计口径一致,埋点和上报方法也有区别。”

    后来,我向另外一个数据平台的相关人员咨询之后,发现他们统计DAU的最小单位是open_id,不同的统计口径会造成一定的数据差异。而统计口径的差异不止出现在报表统计阶段,在数据埋点阶段也会出现口径不一致的问题,触发事件的条件、数据埋点的方式、数据上报的方式不同都会造成数据不一致的情况出现。

    为了避免这些问题,小编把自己踩过的坑总结出来并形成一套方法论,希望初学的你或即将转行的你能够少采坑,高效地完成数据埋点工作!

     

    01

    数据埋点流程

     

    数据埋点是数据治理流程中重要的一环,是一项多部门协作共同完成的工作,数据分析师在这个流程当中承担着重要的角色。我们将数据埋点流程梳理为下图,数据分析师从数据需求评估阶段直至数据应用阶段都会参与流程,可谓是埋点工作的中流砥柱。

     

    在数据埋点这项工作中,数据分析师需要立足于当前的数据需求,提炼出数据指标方案,并且构思要看这些指标需要有哪些数据,这些数据也就是需要埋的点。当然,这只是一些初步的埋点方案,想要让埋点指标变得“准”而“全”当然还需要另外一些方法实现,比如用户路径之类的。有了初步的埋点规划之后,分析师还需要确定时间触发机制和上报机制,因为不同的机制意味着不同的统计口径。对于新业务来说,为了避免统计口径不一致而出现乌龙事件,最好能和之前的口径一致,以方便横向比较。除此之外呢,统一各个项目之间的字段命名和表结构也是一项必不可少的工作,这个步骤也是数据治理流程当中必不可少环节。完成这些步骤之后,一份初步的埋点就差不多完成了。在和需求方以及程序的反复讨论中修改完善埋点文档,将埋点文档交付程序进行埋点,在此期间分析师需要通过测试环境的数据验证当前埋点是否存在一定的问题,若有问题还可以在该阶段进行修改,若无问题可上线埋点事件。

     

    02

    六个步骤实现数据埋点设计

     

    数据埋点设计师数据分析师是埋点的重中之重,埋点设计得好能够极大地方便后续的数据应用。对于数据埋点设计,我们也总结了六个关键步骤。

     

    1.确认事件与变量

    这里的事件指产品中的功能或者用户的操作,而变量指描述事件的属性或者关键指标。确认事件与变量可以通过AARRR模型或者UJM模型进行逐步拆解,理清用户生命周期和行为路径,抽象出每一个步骤的关键指标。

     

    TipsAARRR模型和UJM模型会在之前的文章中有讲过,点击阅读原文即可跳转。

     

     

    2.明确事件的触发时机

     不同的触发时机代表不同的计算口径,因此触发时机是影响数据准确的重要因素。以用户付款为例,是以用户点击付款界面作为触发条件,还是以付款成功作为触发条件进行埋点呢?二者口径不同,数据肯定会有一定差异,因此明确事件触发条件非常重要。

    而在用户付款这个例子中,我们建议使用两个字段记录用户付款行为,一个字段记录点击付款界面这个行为,另一个字段记录是否付款成功。

     

     

    3.明确事件的上报机制

    不同的上报机制也是数据准确性的重要影响因素之一,客户端上报数据可能会由于网络原因出现丢包的情况,前面章节已经详细介绍过,这里就不在赘述上报机制之间的异同。而作为数据分析师,在完成埋点工作的时候也需要确定数据是实时上报还是异步上报,以确定埋点是否合理,并及时调整数据埋点方案。

     

     

     

    4.设计数据表结构

    统一的数据表结构,方便团队内部进行数据的管理和复用,建议团队内部形成一套统一的数据结构规范。例如,将表分为不同的层级,第一层记录用户的基础信息,包括id,地区,昵称等;第二层记录玩家行为信息。

     

     

    5.统一字段命名规范

    有了统一的数据表结构档案还是不够的,统一数据命名规范数据埋点工作的重要一环。确保同一变量在所有的数据表当中都用统一的字段,比如消费金额这个字段,我们希望所有的表只要出现消费金额都用Amount字段,不要出现money,pay等其他字段。

    建立公司内部或者团队内部的命名规范是非常必要的,可以采用「动词+名词」或者「名词+动词」的规则来命名,比如「加入购物车」事件,就可以命名为:addToCart。

     

     

    6.明确优先级

    数据埋点都是为数据应用做铺排,埋点之后分析师可能面临着搭建指标体系和数据报表体系的工作,可以根据报表的优先级、埋点的技术实现成本以及资源有限性为数据埋点确定优先级。

     

    03

    以电商购物成交转化为例实现数据埋点设计

     

    1)通过UJM模型拆分用户购买商品的路径:将用户购买路径拆解为注册-登录-商品曝光-商品点击-浏览页面详情-加入购物车-生成订单-订单支付步骤,根据产品或策划提的数据需求,确定每一个步骤学要看哪些字段才能实现数据需求。

    2)确认触发机制:明确是在点击按钮时记录行为还是在用户完成该步骤时记录行为。

    3)确认上报机制:明确数据上报机制,是实时上报还是异步上报,不同的上报机制采集到的字段可能不一样,或者说需要将字段拆分到不同表进行记录。

    4)统一字段名:业务内同一变量在所有的数据表当中都用统一的字段,例如,用户编号用account_id,用户所属国家用region,用户所属地区用ip_region等等。

    5)统一表层级结构:我们这里采用两层数据表结构,第一层存放用户基信息,第二层存放用户行为信息。这个根据团队内部的数据接入规范进行调整,只要是统一的结构,对于数据分析师的分析都是有利的。

    6)明确数据优先级:根据埋点需求的紧急程度,给每一个买埋点任务标上优先级。

     

     

    根据上面的六个步骤,将每一个步骤需要记录的字段按照标准格式汇总到文档,即可完成初步的埋点设计。当然完成初版埋点设计之后,还需要与产品、策划、程序一遍一遍过文档内容,不断修改完善,直至三方会谈达成统一意见。

     

     

    参考链接

    http://www.woshipm.com/pd/3070837.html

    https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2MTAxOTk5OQ==&mid=2650945421&idx=1&sn=b16a4fbe3b535b91b21baa8a2855aa8b&chksm=f19657bdc6e1deab3568d0020033a58ffeea90806eff483d9e8d8d32f3115e9160db0a72f68b&scene=21#wechat_redirect

    https://www.cnblogs.com/flzs/p/13815329.html

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    END

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  • 神策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿,业务现已覆盖以互联网、金融、零售快消、高科技、制造等为代表的十多个主要行业、并可支持企业多个职能部门。公司总部在北京,并在上海、深圳、合肥、武汉等地...
  • 本书系统讲解了Android全埋点的解决方案,特别是控件点击事件的全埋点采集,总结并归纳了如下8种解决方案,并且都提供了完整的项目源码...本书适用于初级、中级、高级水平的Android开发工程师、技术经理、技术总监等。
  • 数据埋点是一种常用的数据采集方法,是数据产品经理、数据运营以及数据分析师,基于业务需求或产品需求对用户在应用内产生行为的每一个事件对应的页面和位置植入相关代码,并通过采集工具上报统计数据,以便相关人员...

    一、什么是埋点?

    数据埋点是一种常用的数据采集方法,是数据产品经理、数据运营以及数据分析师,基于业务需求或产品需求对用户在应用内产生行为的每一个事件对应的页面和位置植入相关代码,并通过采集工具上报统计数据,以便相关人员追踪用户行为和应用使用情况,推动产品优化或指导运营的一项工程。包括访问数(Visits),访客数(Visitor),停留时长(Time On Site),页面浏览数(Page Views)和跳出率(Bounce Rate)。这样的信息收集可以大致分为两种:页面统计(track this virtual page view),统计操作行为(track this button by an event)。

    二、为什么需要埋点?

    1. 我们在做产品分析的时候,需要数据的支撑,在产品前端与后端的数据埋点记录,是后续数据分析的基础
    2. 产品改版或新功能上线,怎么衡量改版的效果?有了埋点数据的反馈,我们能够更加清楚的了解产品的状态,后续的改版迭代也有了明确的方向
    3. 如何才能发现产品改进的关键点?通过数据埋点,分析不同人群的用户行为特征,找出关键差异点和环节,有助于提高产品转化率和留存

    你不做数据埋点,你就做不了数据分析。你不做数据分析,你就会不知道产品上线情况。你不知道产品上线情况,你产品就会做差。你产品做差,你的业绩就会不好。你业绩不好你就会被辞,你被辞就会没钱。你没钱你老婆就会跟别人跑....

    所以为了防止老婆跟别人跑,一定要做好数据埋点!

    三、埋点的工作谁做?

    通常是产品经理、运营或者数据分析师提前做好埋点规划(也就是想要采集什么数据),然后由开发工程师来根据规划去实施埋点。当然,有的公司职责划分没这么清楚,会使用第三方工具完成。

    四、如何做好数据埋点?

    1、熟悉产品业务流程:想要知道在哪埋点,就要搞清楚产品的业务流程

    2、明确目标:埋点的目标是为了方便分析,所以要清楚分析目标是什么?目的不一样,获取的数据也不一样,使用的埋点技术也不一样,我们无论做什么事情都不能忘了我们的目的!

    3、需要采集哪些数据:根据前面的分析目标知道要采集哪些数据,然后才能在产品对应的地方埋点

    五、埋点方式

    1、第一种:自己公司的研发工程师在产品中注入代码统计,并搭建起相应的后台查询

    2、第二种:第三方统计工具实现,如友盟、神策、Talkingdata、GrowingIO等

    如果是产品早期,通常会使用第二种方式来采集数据,并直接使用第三方分析工具进行基本的分析。而对于那些对数据安全比较重视,业务又相对复杂的公司则通常是使用第一种方式采集数据,并搭建相应的数据产品实现其数据应用或是分析的诉求。

    六、埋点技术

    【6.1】代码埋点

    前端埋点

    定义:在前端页面嵌入捕获代码

    获得的信息:
    用户通过什么入口来的?又跳去了哪里?
    用户在页面触发了哪些行为?
    用户在页面的停留时间;
    页面性能如何;
    页面异常监控;

    优点:可以获取更多的前端用户交互行为的数据;

    缺点:
    存在采集数据不准或数据丢失的情况;
    可以团队前端自己做,也可以使用第三方解决方案:友盟、百度统计等;

     

    后端埋点

    定义:把用户在关键路径的行为数据保存在数据库

    优点:
    采集的数据更全面,更精细化;
    在数据安全和风控上,获得的数据更可靠;

    缺点:
    开发及维护成本较高;
    会消耗一部分服务器的性能;

    【6.2】可视化埋点

    定义:通过可视化工具配置采集节点,在前端自动解析并上报埋点数据,解决方案有:mixpanel、TalkingData、诸葛IO等

    优点:
    将业务代码和埋点代码分离,提供一个可视化交互的页面,输入为业务代码,通过这个可视化系统,可以在业务代码中自定义的增加埋点事件等等,最后输出的代码耦合了业务代码和埋点代码。

    缺点:
    可以埋点的控件有限,不能手动定制;

    【6.3】无埋点

    定义:无埋点在前端自动采集全部事件并上报埋点数据,在后端计算的时候过滤出有用的数据,解决方案有:GrowingIO、神策数据等

    优点:
    技术门槛低,便捷性较高;

    缺点:
    存在采集数据不准或数据丢失的情况;
    只能拿到标准化的数据,拿不到更细的数据;
    存在与代码兼容性的问题;

     

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  • 导读:全埋点,也叫无埋点、无码埋点、无痕埋点、自动埋点。全埋点是指无需Android应用程序开发工程师写代码或者只写少量的代码,就能预先自动收集用户的所有行为数据,然...

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    导读:全埋点,也叫无埋点、无码埋点、无痕埋点、自动埋点。全埋点是指无需 Android 应用程序开发工程师写代码或者只写少量的代码,就能预先自动收集用户的所有行为数据,然后就可以根据实际的业务分析需求从中筛选出所需行为数据并进行分析。


    作者:神策数据

    如需转载请联系大数据(ID:hzdashuju)


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    全埋点采集的事件目前主要包括下面四种(事件名称前面的 $ 符号,是指该事件是预置事件,与之对应的是自定义事件):


    • $AppStart 事件:是指应用程序启动,同时包括冷启动和热启动场景。热启动也就是指应用程序从后台恢复。

    • $AppEnd 事件:是指应用程序退出,包括应用程序的正常退出、按 Home 键进入后台、应用程序被强杀、应用程序崩溃等场景。

    • $AppViewScreen 事件:是指应用程序页面浏览,对于 Android应用程序来说,就是指切换 Activity 或 Fragment。

    • $AppClick 事件:是指应用程序控件点击,也即 View 被点击,比如点击 Button、ListView 等。


    在采集的这四种事件当中,最重要并且采集难度最大的是 $AppClick 事件。


    所以,全埋点的解决方案基本上也都是围绕着如何采集 $AppClick 事件的。


    对于 $AppClick 事件的全埋点整体解决思路,归根结底,就是要自动的找到那个被点击控件的点击处理逻辑(我们后文也会叫原处理逻辑),然后再利用一定的技术原理,对原处理逻辑进行“拦截”,或者在原处理逻辑的执行前面或执行者后面“插入”相应的埋点代码逻辑,从而达到自动埋点的效果。


    至于如何做到自动“拦截” 控件的原处理逻辑,一般都是参考 Android 系统的事件处理机制来进行的。关于 Android 系统的事件处理机制,由于篇幅有限,不再详述。


    本文来主要介绍 $AppClick 全埋点方案:AST,更多全埋点方案请关注《Android 全埋点解决方案》一书。



    01 关键技术


    1. APT


    APT 是 ANNOTATION PROCESSING TOOL 的缩写,即注解处理器,是一种处理注解的工具。确切的说它是JAVAC的一个工具,它用来在编译时扫描和处理注解。注解处理器以JAVA代码(或者编译过的字节码)作为输入,生成 .JAVA文件作为输出。简单来说就是在编译期,通过注解生成 .JAVA文件。


    2. Element


    自定义注解处理器,需要继承 AbstractProcessor 类。而 AbstractProcessor 最重要的就是 process 方法。process 方法处理的核心是 Element 对象。


    我们下面详细的介绍一下 Element 对象。


    Element的完整源码如下。


    package javax.lang.model.element;

    import java.lang.annotation.Annotation;
    import java.util.List;
    import java.util.Set;
    import javax.lang.model.AnnotatedConstruct;
    import javax.lang.model.type.TypeMirror;

    public interface Element extends AnnotatedConstruct {
        TypeMirror asType();
        ElementKind getKind();
        Set<Modifier> getModifiers();
        Name getSimpleName();
        Element getEnclosingElement();
        List<? extends Element> getEnclosedElements();
        boolean equals(Object var1);
        int hashCode();
        List<? extends AnnotationMirror> getAnnotationMirrors();
        <A extends Annotation> getAnnotation(Class<A> var1);
        <R, P> accept(ElementVisitor<R, P> var1, P var2);
    }


    从以上定义可以看出, Element 其实就是一个接口,它定义了外部可以调用的几个方法。


    我们下面简单的介绍一下它规定的一些常用方法。


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    Element 有 5 个直接子类,它们分别代表一种特定类型的元素。五个子类各有各的用处并且有各种独有的方法,在使用的时候可以强制将Element对象转换成其中的任何一种,但是必须满足转换的条件,不然会抛出异常。


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    其中 TypeElement 和 VariableElement 是最核心的两个 Element,也是我们下文会使用到的。


    3. APT实例


    我们下面来讲解一个关于 APT 实例。


    我们通过 APT 来实现一个功能,功能类似于 ButterKnife 中的 @BindView 注解。即通过对 View 变量的注解,实现对 View 的绑定(无需调用 findViewById 方法)。


    完整的项目源码可以参考:

    https://github.com/wangzhzh/AutoTrackAPTProject


    4. AST


    我们下面讲解一下什么是 AST。


    AST,是 Abstract Syntax Tree 的缩写,即“抽象语法树”,是编辑器对代码的第一步加工之后的结果,是一个树形式表示的源代码。源代码的每个元素映射到一个节点或子树。


    Java 的编译过程可以分成三个阶段,参考图11-5。


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    ▲图11-5 编译过程


    • 第一阶段:所有的源文件会被解析成语法树;

    • 第二阶段:调用注解处理器,即 APT 模块。如果注解处理器产生了新的源文件,新的源文件也要参与编译;

    • 第三阶段:语法树会被分析并转化成类文件。



    02 原理概述


    编辑器对代码处理的流程大概是:


    JavaTXT->词语法分析-> 生成AST ->语义分析 -> 编译字节码


    通过操作AST,可以达到修改源代码的功能。


    可以在自定义注解处理器的 process 方法里,通过 roundEnvironment.getRootElements() 方法可以拿到所有的 Element 对象,通过 trees.getTree(element) 方法可以拿到对应的抽象语法树(AST),然后我们自定义一个 TreeTranslator,在 visitMethodDef 里即可对方法进行判断。


    如果是目标处理方法,则通过 AST 框架的相关 API 即可插入埋点代码,从而实现全埋点的效果。



    03 案例


    下面以自动采集 Android 的 Button点击事件为例,详细介绍该方案的实现。对于其它控件的自动采集,后面会进行扩展。


    完整的项目源码可以参考:

    https://github.com/wangzhzh/AutoTrackAppClick8



    04 缺点


    • com.sun.tools.javac.tree 相关 API 语法晦涩,理解难度大,要求对编译原理有一定的基础;

    • APT 无法扫描其他 module,导致 AST 无法处理其它 module;

    • 不支持 Lambda 语法;

    • 带有返回值的方法,很难把埋点代码插入到方法之后。


    关于作者:国内知名大数据公司神策数据出品,作者王灼洲是神策数据合肥研发中心负责人,有近10年Android开发经验,开发和维护着知名商用开源 Android & iOS 数据埋点 SDK。  


    延伸阅读《Android 全埋点解决方案

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  • 埋点是什么预先收集用户所有的行为数据,而后根据需求从中提取行为数据,也叫无埋点、无码埋点、自动埋点主要为处理四种。
  • 数据埋点,从操作实现来说,大致有三种方式:代码埋点(手动埋点)、可视化埋点、无埋点(全埋点)。如果从系统的前后端来讲,埋点又分为前端埋点和后端埋点。无埋点是前端埋点,而代码埋点既是前端埋点又是后端埋点。...

    做数据埋点,从操作实现来说,大致有三种方式:代码埋点(手动埋点)、可视化埋点、无埋点(全埋点)。

    如果从系统的前后端来讲,埋点又分为前端埋点和后端埋点。无埋点是前端埋点,而代码埋点既是前端埋点又是后端埋点。

    1、代码埋点

    在需要统计数据的关键部位植入N行代码,追踪用户的关键行为,得到想要的数据。简单的说,就是找节点,布代码,收数据。

    主要适用场景:有具体的业务分析需求,且按照各个事件埋点的方式不能满足;需要对埋点事件进行传参等自定义属性设置。

    2、可视化埋点

    把核心代码和配置、资源分开,通过部署在产品上的基础代码对产品的所有交互元素进行解析,并在可视化页面对埋点区域和事件进行设定,从而在用户有所操作时,对交互时间(操作行为)进行记录。

    主要适用场景:分析或统计需求简单,不需要对埋点事件进行传参等自定义属性设置;频繁上线或更新的H5类型的运营活动等。

    3、无埋点(全埋点)

    通过后端配置或前端可视化圈等方式来完成关键事件的定义和捕获。主要是在页面上嵌入数据采集基础SDK,采集页面上所有的点击行为。

    主要适用场景:分析或统计需求简单,不需要对埋点事件进行传参等自定义属性设置的事件;针对快速、频繁上线和迭代的H5类型的运营活动的评估等。

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    用户访问产品时候的交互“动作”触发的是埋点数据的流量数据,用户访问产品看到的内容是业务数据。比如:我们“点击广告”时间,能够产生一条埋点数据,我们看到的广告内容是“商品”信息,商品...
  • 数据埋点分类

    千次阅读 2018-03-11 15:02:19
    1、数据埋点的重要性 在现实工作中,数据的整体流程为:数据生产-数据采集-数据处理-数据分析和挖掘-数据可视化,其中,数据采集是很重要的一个环节,数据采集得全不全、对不对,直接决定数据广度和质量,影响后续...
  • 数据埋点是什么

    2021-02-05 09:25:59
    数据埋点是什么?所谓“埋点”,是数据采集领域(尤其是用户行为数据采集领域)的术语,指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。根据埋点技术可分为:代码埋点、可视化埋点、无埋点...
  • 数据埋点测试

    2021-10-11 23:35:04
    使用第三方或自己开发相应的数据系统,进行用户行为数据或其它信息数据的收集。说白点,就是通过技术手段偷偷的监控用户在我们产品上的行为 2、埋点目的 驱动决策:ABtest、漏斗优化、用户增长、bug修复、精准营销...
  • 大数据系列 -- 数据埋点

    千次阅读 2019-08-19 12:05:00
    俗话说“巧妇难为无米之炊”,对数据分析师来说,好的数据源,是数据分析的根基。在整个数据分析流程中,数据采集,是整个数据流的起点,也是最重要的环节之一。采集到的数据质量与准...
  • 埋点是(用户行为)数据采集领域的术语,学名叫做事件追踪(Event Tracking),主要是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发生的相关技术及其实施过程,如用户点击某个按钮的次数、阅读某篇文章的时长等等。...
  • 如何做好数据埋点

    2019-05-24 17:25:30
    如何做好数据埋点一、埋点技术二、数据埋点方式三、如何进行数据埋点四、埋点后能看到什么数据五、参考 一、埋点技术 代码埋点: 所谓的代码埋点就是在你需要统计数据的地方植入N行代码,统计用户的关键行为。...

空空如也

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