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    点击上方 蓝字 关注我们

    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

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  • 六个步骤实现数据埋点方案设计

    千次阅读 2021-01-25 07:00:00
    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...

    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

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  • 数据埋点是什么? 数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师,基于业务需求(例如:CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数),产品需求(例如:推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点击的人数)对用户...

    数据埋点是什么?

    数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师,基于业务需求(例如:CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数),产品需求(例如:推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点击的人数)对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点,并通过SDK上报埋点的数据结果,记录数据汇总后进行分析,推动产品优化或指导运营。

    埋点分析,是网站分析的一种常用的数据采集方法。数据埋点分为初级、中级、高级三种方式。

    初级的数据埋点:在产品流程关键部位植相关统计代码,用来追踪每次用户的行为,统计关键流程的使用程度。

    中级的数据埋点:在产品中植入多段代码追踪用户连续行为,建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。

    高级的数据埋点:与研发及数据分析师团队合作,通过数据埋点还原出用户画像及用户行为,建立数据分析后台,通过数据分析、优化产品。

    数据埋点主流部署的方式有:

    私有化部署(即部署在自己公司的服务器上,如果期望提高数据安全性,或者定制化的埋点方案较多,则适合私有部署,并开发一套针对自己公司定制化的数据后台查询系统保证数据的安全性和精确性,缺点是成本较高)。

    接入第三方服务,比如国内的某盟和国外的GA(Google Analytics)统计,优点是成本较低,部分基础服务免费,缺点是:数据会存在不安全的风险,另外一个就是只能进行通用的简单分析,无法定制化埋点方案。

    如何设计埋点方案?

    拿一个简单的注册表单来举例,如何设计埋点方案:
    埋点方案
    一份完整的埋点方案有事件和用户两个方向,由事件、事件属性、用户属性三部分组成;

    事件指的是用户触发的行为,比如:按钮点击事件;
    事件属性指的是事件发生时候的一些信息,比如:事件发生的位置;
    事件属性值指的是事件属性的值,比如事件发生的位置,值是北京;

    举例:

    事件是点击注册按钮,事件属性是地点,属性的值是北京。

    为什么埋点方案需要由事件、事件属性、用户属性三部分组成呢?我们需要通过埋点做两件事情。并且通过SDK把这两件事情做好。

    第一,我们要告诉易观方舟,放生了什么,在什么环境下发生。

    第二,我们要告诉易观方舟,哪个用户是否有信息的新增或更改。

    埋点方案如下:
    数据埋点
    埋点方案里一共包含4个点击事件:

    输入用户名事件(属性是用户名,值是当前输入的值)
    输入邮箱事件(属性是邮箱,值是当前输入的邮箱)
    点击注册按钮事件(没有事件属性,就想知道点击按钮)
    注册成功事件(属性是用户名,值是当前输入的值,属性2是邮箱,值是当前输入的值)

    把这个埋点方案交给工程师之后,工程师按照如下方法进行埋点

    第一步:对用户名,邮箱,点击按钮事件进行埋点

    在注册流程里,输入文本框失去光标的时候,执行AnalysysAgent.track,里面的两个参数分别是事件名称和事件属性(以及属性值)。

    以下这段代码,就把前三个事件全部埋点成功了。
    数据埋点
    第二步:对注册成功进行埋点

    获取用户名和邮箱后,用ajax的方式完成注册,同时上报注册成功事件,上报成功事件里附带两个属性以及属性值。

    因为已经注册成功了,所以要将当前匿名ID和正式的数据库返回的ID进行绑定,方舟里的用户ID就变成了正式ID,同时上报用户属性,用户名和邮箱。
    数据埋点

    展开全文
  • web前端数据埋点方案

    2021-08-25 22:17:54
    逻辑图: 监听多页面用户停留时长 let stopTime window.onpageshow = ()=>{ stopTime = new Date().getTime() } window.onpagehide = ()=>{ stopTime = new Date().getTime() - stopTime ...

    逻辑图:
    在这里插入图片描述
    监听多页面用户停留时长

    let stopTime
    window.onpageshow = ()=>{
      stopTime = new Date().getTime()
    }
    window.onpagehide = ()=>{
      stopTime = new Date().getTime() - stopTime
      localStorage.setItem(window.location.href+'stopTime', stopTime)
    }
    

    监听单页面用户停留时长

    // 也可放在路由拦截中做
    let stopTime
    window.addEventListener('onload',(e)=>{
      stopTime = new Date().getTime()
    })
    window.addEventListener('popstate',()=>{
      let t = new Date().getTime() - stopTime
      stopTime = new Date().getTime()
      localStorage.setItem(window.location.href+'stopTime', stopTime)
    })
    

    监听用户点击事件

    const myBtn = document.getElementById("myBtn")
    myBtn.addEventListener("click", ()=>{
        localStorage.setItem('click', JSON.stringify({"myBtnclick":myBtn,"time":new Date().getTime()}))
    })
    

    监听请求响应时长

    // 这部分代码应该在全局封装的Ajax中做,或者在前端框架里的http请求与相应拦截中做
    
    let requestTime
    // 请求拦截
    myAjax.request.use(config => {
       ...
       requestTime = new Date().getTime()
       localStorage.setItem(res.url, JSON.stringify([{"startTime":requestTime,"endTime":0}]))
       ...
    }, error => {
       ...
       return Promise.reject(error)
    })
    
    // 响应拦截
    myAjax.response.use(res => {
       ...
       let data = JSON.parse(localStorage.getItem(res.url))
       let obj = data.requestTime.find(e=>e.startTime === requestTime)
       obj.endTime = new Date().getTime()
       localStorage.setItem(res.url+requestRandom, JSON.stringify(data))
       ...
    }, error => {
       ...
       return Promise.reject(error)
    })
    

    分割线=====
    计算页面停留时长既如何监控这三个动作,然后在对应触发的事件中记录时间戳,比如要统计活跃停留时长就把 active 区间相加即可,要统计总时长既 tn -t0 。如下图,
    在这里插入图片描述
    如何监听页面的进入和离开?

    对于常规页面的 首次加载、页面关闭、刷新 等操作都可以通过 window.onload 和 window.onbeforeunload 事件来监听页面进入和离开,浏览器前进后退可以通过 pageshow 和 pagehide 处理。

    1、load / beforeunload

    2、pageshow / pagehide

    对于单页应用内部的跳转可以转化为两个问题:

    1、监听路由变化

    2、判断变化的URL是否为不同页面 。

    2.1.1 监听路由变化

    目前主流的单页应用大部分都是基于 browserHistory (history api) 或者 hashHistory 来做路由处理,我们可以通过监听路由变化来判断页面是否有可能切换。注意是有可能切换,因为URL发生变化不代表页面一定切换,具体的路由配置是由业务决定的(既URL和页面的匹配规则)。

    browserHistory

    路由的变化本质都会调用 History.pushState() 或 History.replaceState() ,能监听到这两个事件就能知道。通过 popstate 事件能解决一半问题,因为 popstate 只会在浏览器前进后退的时候触发,当调用 history.pushState() or history.replaceState() 的时候并不会触发。

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  • 数据埋点方式

    千次阅读 2020-04-28 15:41:41
    需要做的数据分析的场景,设计数据需求,撰写数据需求文档,然后交由开发在每个需要采集的数据点写入代码,通过写入的代码进行数据监测与上报 优势 :1. 同时适用于客户端与服务器端数据采集 2. 可进行多维度属...
  • SaaS数据埋点模型设计

    2021-04-24 15:09:49
    企业 企业ID 企业名称 用户 用户ID 用户姓名 浏览器 厂商 版本 ...模块数据 子模块 子模块名称 操作 操作id 页面 页面数据 页面地址 页面版本 数据 数据版本 自定义指标 met...
  • 数据埋点与数据需求文档

    千次阅读 2021-01-09 21:37:50
    数据分析流程数据采集→指标建模→观测数据数据分析→业务洞察,数据采集首当其冲,而数据采集中埋点是其中的一个重要方法,移动端的数据采集,一是为了服务于开发者,协助开发者分析各类设备信息;二是为了帮助各...
  • 客户端埋点方案总结

    2021-04-24 16:06:47
    而这些数据记录了用户的行为和习惯等信息,为了给用户提供更好的体验,会对这些用户数据进行分析和利用,用来提升用户的体验,而数据采集作是整个链路上重要的一环,起到了很大作用,而埋点作为数据采集的手段,同样...
  • 用户行为数据分析——数据埋点

    千次阅读 2020-04-09 16:25:28
    用户行为数据分析——数据埋点篇 在用户行为数据分析当中,我们常用的采集数据方式有两种,一种是埋点数据,另一种是无埋点技术,我们今天主要来分析一下埋点技术与无埋点技术的优劣势,他们的之间的特点及其使用...
  • 数据埋点概述

    2019-12-15 17:34:08
    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...
  • 前端页面数据埋点、分析和参考

    千次阅读 2018-07-20 16:53:00
    书中写到在项目上线后,通过数据监控发现: 1. 一些之前觉得很好的创意,由于资源和加载量太大,导致用户在Loading阶段大量蹦失。 2. 一些很出色的页面设计,由于没有突出重要按钮,导致转化率很低。 3. 一些动画...
  • 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...
  • 1 埋点与定义 数据采集,就是采集相应的数据,是数据流的起点,采集的准确性和全面...埋点是一种常用的数据采集方法,它是为了满足丰富的数据应用而做的用户行为过程及结果记录,是数据的主要来源,采集的数据常常用于
  • 埋点设计流程;User flow;User flow;明确埋点主题;指标拆解;指标拆解;指标拆解;指标拆解;分析维度;分析维度;事件;事件;引导页;搜索字段埋点 搜索内容商圈区域街道名称建筑名称餐厅名称菜品名称;首页;首页;操作埋点 ...
  • 用户行为路径数据埋点方案设计案例 案例背景 业务需要对用户行为进行数据分析,现缺失这部分数据,需要设计采集方案获取数据满足业务分析需求。 定义 数据采集方案是为埋点所设计的采集方案。所谓埋点就是在产品...
  • 数据埋点(转载)

    千次阅读 2020-03-16 22:50:48
    第一章:初始埋点 第二章:埋点之前 第三章:设计埋点 ...数据埋点是数据采集的一种重要方式,主要用来记录和收集终端用户的操作行为,其基本原理是在App/H5/PC等终端部署采集的SDK代码,当用户的行为...
  • 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...

空空如也

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数据埋点设计