什么是数据埋点 数据埋点是一般项目采用统计UV，PV，Action，Time等一系列的数据信息，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。 为什么要数据埋点 产品或运营分析人员，基于埋点数据分析需要，对用户行为的每一个事件进行埋点布置，并通过SDK上报埋点的数据结果，进行分析，并进一步优化产品或指导运营。 无痕埋点 无需通过专门提供代理类，直接由sdk提供相关接口，或者通过编译工具，预编译替换代码等，直接由sdk全部负责采集上报 可视化埋点 可视化埋点指 前端或者app端基于dom 元素和控件所精准自动埋点的上报的方案 可视化埋点 优点： 1 相对数据量而言 相比较于无埋点相而言对较低，但是这个可视化元素的识别技术是客户端或者前端所要实现的，唯一id生成也无需客户端去自定义规则，这套生成规则由相关产品在自动化工具的情况下生成配置表 对这块的介绍可看我以前在公众号推送的一篇文章：AOP编程之AspectJ实战实现数据无痕埋点 可参考： https://www.baidu.com/link?
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（表格形式） ? 代码埋点： 采集说明：嵌入SDK，定义事件并添加事件代码 场景：以业务价值为出发点的行为分析 优势：按需采集；业务信息更完善；对数据的分析更聚焦 劣势：与其他两种相比，开发人员多 全埋点： 采集说明：嵌入 SDK 场景：无需采集时间；适用于活动页、着陆页关键页面设计体验衡量 优势：简单、快捷；与代码埋点相比，开发人员工作量较少 劣势：数据准确性不高；上传数据多、消耗流量高；数据纬度单一 可视化埋点： 采集说明 停留时长的数据并不都是一定采集得到的，比如页面进入时间（11：13），离开出现异常或是退出时间没有记录，这时候计算就是0 。所以指标计算时需要了解埋点的状况，剔除这样的无效数据。
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接口埋点不同于其他埋点,它不是通过数据库系统直接存储,而是通过日志系统存储,然后通过ETL保存到数据仓库. (用于实时接口的监控,快速发现接口的异常. 如运维的报警系统很多都是接口埋点实现的) 按是否可视化分为:1. 代码埋点 2.可视化埋点(全埋点/无埋点) 代码埋点：代码埋点是根据具体埋点需求进行数据采集的方式，分为前端代码埋点和后端代码埋点. 前端埋点主要采集用户行为，后端埋点更多采集的是业务数据。 可视化埋点(全埋点/无埋点) : 全埋点类似于前端埋点,不同的是,全埋点通过对前端界面配置的方式对关键行为进行定义完成圈选过程, 引用SDK, 接下来就会自动完成全面采集. (例如将日志格式的数据通过Logagent模块实时传入后台服务器,也会采用分布式抓取的方式,定时将数据从源头下载到数据服务器) 4) 埋点方式的对比 代码埋点和全埋点比较: image.png 前端埋点和后端埋点比较
在计算访客时，埋点上报的数据是尽可能接近真实访客的人数。 如果你的数据来自第二种，那你使用的工具也应该是第三方统计工具，后续没啥数据产品了，好好用这些产品吧。这里说说第一种的埋点方式吧，怎么数据埋点，就需要根据自己产品的任务流及产品目标来设计。 现在业界有吹嘘无埋点的其实并不是没有埋点，而是不需要手动埋点，其实是从接入SDK，数据就一直都在收集。有兴趣读一读提供的SDK，会更了解前端的埋点，收集的信息。 ，大部分自己公司的数据统计都是前后端埋点并存。 关于埋点的数据的注意事项 不要过分追求完美 关于埋点数据有一点至关重要，埋点是为了更好地使用数据，不要试图得到精准的数据要得到的是高质量的埋点数据，前面讨论跳出率就是这个例子，得到能得到的数据，用不完美的数据来达成下一步的行动
本博文实现了uniapp的数据统计埋点的封装，可以自动统计页面的PV， UV，页面停留时长，不需要在每个页面的生命周期写统计（tabBar 的页面除外，tabBar 页面需要添加自定义事件） $common.Init.call(this); // 统计自定义事件触发埋点 this.myMta('show') 3.修改mtaUrl myMta.js const mtaUrl = 'https://test.cn/commonapi/system/saveRecordLog' const appId = 'test'; // 埋点通用接口 pageUrl：非必传，页面路径，不穿默认获取当前路径 async function myMta(triggerType = "", pageUrl = '') { console.log('埋点
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。 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。 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。 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。
01 从数据产生流程浅谈数据埋点 互联网的海量数据是通过数据埋点技术采集用户行为数据而产生的，每当用户在客户端发生一个行为操作，这个操作行为会被对应页面位置背后的代码收集到，这就是数据埋点技术；采集到的数据通过 04 数据埋点的分类及其方式 数据埋点的方法根据其位置分类，可分为前端埋点和后端埋点。 前端埋点通过SDK进行数据采集，为了减少移动端的数据流量，通常对采集的数据进行压缩、暂存，打包上报。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/102258485 而前端埋点又可以视其自动化程度，分为代码埋点（手动埋点）、全埋点(无埋点或全自动媒体)以及可视化埋点。 讲完数据埋点的相关背景知识，想要入门数据分析的你对于数据埋点又有了新的认识。 那么如何选择前端埋点还是后端埋点，如何做好一份数据埋点文档也是数据分析师必备的技能，给10个再看，我们更新下一篇教会你做一份优质的数据埋点文档的方法论！
为什么要数据埋点 产品或运营分析人员，基于埋点数据分析需要，对用户行为的每一个事件进行埋点布置，并通过SDK上报埋点的数据结果，进行分析，并进一步优化产品或指导运营。 具体要采集的数据有哪些？ 上报策略场景如何？ 读者可直接移步上面的文章。 数据埋点采集模式 自动埋点 App通过代理，调用Sdk相关API，进行的将数据埋点上报的模式. 可视化埋点 可视化埋点指 前端或者App端基于dom 元素和控件 精准自动埋点并上报的方案。 可视化埋点 优点： 1 相对数据量而言 相比较于无埋点相而言对较低，但是这个可视化元素的识别和遍历技术是客户端或者前端所要实现的，唯一id生成也无需客户端去自定义规则，这套生成规则由相关产品在自动化工具的情况下生成配置表 里面做相关统计api调用可参考我的Github:https://github.com/Tamicer/SkyMonitoring 可视化核心实现： 1: SDK技术实现： 2 落地数据后台和前端可视化平台
主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。 在接下来的关于数据埋点的内容中，主要涉及的是针对游戏产品内容设计的数据埋点相关内容。质量指标（运营数据）应当采用公司规定通用的数据指标的埋点方式和上报定义。 3. APP的数据在前端的行为埋点有以下三类方式： 功能埋点 将数据埋点写在特定的功能中 可视化埋点 将数据埋点利用前端的脚本追踪 无埋点 在一个全埋点的SDK上制作APP 游戏数据埋点能否仿照APP数据埋点的方式呢 当然如果是基于一个固定模式固定玩法不断迭代微创新的系列产品来说或许会有一个基础的数据埋点框架 可视化埋点 游戏之间实现方式有着使用引擎不同的重大差异 无埋点 游戏功能繁复，全埋点几乎不可实现 *很多质量数据已经有了基础的 APP上使用的可视化埋点和无埋点也许会在将来随着游戏程序框架的统一或功能框架的完善被逐步开发出来。 写在最后 字段设计中还有很多例如数值大小在计算后越界溢出的问题也需要在数据表结构设计时就考量好。
客户端埋点为什么难？ ? 埋点的流程 从业务过程中采集埋点，是数据驱动型公司的必要条件。 在数据平台组成立之初就研发了全端埋点 SDK 和日志的接收服务。在有了埋点 SDK 之后，数据平台组开始在公司推广埋点工作，在早期是埋点的推动方和设计者，使得公司基本具备了打点的能力。 数据仓库接口人负责业务数据的生产，和数据仓库团队对接，对埋点的定义需要有深入的理解综合考虑各角色的意愿后，我们设计了「业务数据负责人」这个角色，来整体来负责业务的数据生产工作，主要负责业务数据仓库需求和埋点设计 埋点测试平台 埋点的质量是数据的生命线，一旦出现问题，则会导致整条大数据链路的数据价值出现问题。 面对如上问题，我们重新设计了埋点测试平台，目标是让埋点测试更自动化和智能化，主要有以下功能： 可创建埋点测试用例，打通埋点管理平台，支持多条件筛选埋点 支持发起埋点测试实例，只展示埋点测试用例中的埋点
导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 在接下来的关于数据埋点的内容中，主要涉及的是针对游戏产品内容设计的数据埋点相关内容。质量指标（运营数据）应当采用公司规定通用的数据指标的埋点方式和上报定义。 3. APP的数据在前端的行为埋点有以下三类方式： 功能埋点 将数据埋点写在特定的功能中 可视化埋点 将数据埋点利用前端的脚本追踪 无埋点 在一个全埋点的SDK上制作APP 游戏数据埋点能否仿照APP数据埋点的方式呢 当然如果是基于一个固定模式固定玩法不断迭代微创新的系列产品来说或许会有一个基础的数据埋点框架 可视化埋点 游戏之间实现方式有着使用引擎不同的重大差异 无埋点 游戏功能繁复，全埋点几乎不可实现 *很多质量数据已经有了基础的 APP上使用的可视化埋点和无埋点也许会在将来随着游戏程序框架的统一或功能框架的完善被逐步开发出来。 写在最后 字段设计中还有很多例如数值大小在计算后越界溢出的问题也需要在数据表结构设计时就考量好。
growingio是全埋点，数据全，但是由于是全埋点，后期还需要开发介入清理数据，不满足埋点系统的要求； 神策和MP需要代码埋点，不能实时生效。 采集模式就是采集用户的点击操作，在小程序启动的时候，从后台拉取产品需要的埋点事件，用户点击动作命中埋点事件之后自动进行上报。 在web端，产品可以查看埋点数据 ? 但是由于是可视化埋点，所以组件所在的页面肯定在页面栈的最上面，因此，可以通过页面栈获取当前的页面对象，然后再获取页面路径 对于list点击事件，如何区分？ 然后再判断这个事件类型是否为点击事件，如果是就询问用户是否要执行埋点上报，最后确保埋点类型及名称。 ? 3）采集模式流程 采集模式是根据埋点事件进行数据上报。 至此，小程序可视化实时埋点的整体思路就介绍完了。 ? ? 如何有效地进行代码 Review？ ? 如何让视频会议在小程序上开起来 ? 腾讯的敏捷研发之战 ?
一、背景 运营者能够对用户行为进行分析的前提，是对大量数据的掌握。在以往，这个数据通常是由开发者在控件点击、页面等事件中，一行行地编写埋点代码来完成数据收集的。 为帮助开发者解决这一痛点，个推应用统计“个数”推出“可视化埋点”这一技术来更高效地实现这个这一过程。 “个数”的可视化埋点灵活、方便，开发者不需对数据追踪点添加任何代码，只需要连接管理台并圈选页面中需要埋点的元素，即可添加随时生效的界面追踪点。 本文将结合个数实践经验，对可视化埋点中的两大关键技术点即控件唯一标识和事件采集进行分析并提供解决方案。 二、可视化埋点关键技术点 可视化埋点的难点，或者说核心就是如何在开发者不编写任何代码的情况下，SDK 如何确定任意一个控件在该应用内的唯一性，以及如何监听控件的点击和页面的切换。
以当前主流的前端代码埋点为例，埋点牵涉到产品经理、数据产品经理、数据开发、业务开发、数据测试五个角色，在一些企业的设置中可能并没有数据产品的角色，其角色就会有数据开发来兼任，此外很多的数据测试也是由业务测试来兼职的 角色职责 产品经理：输出策划文档、统计需求(一般是以报表需求的形式呈现，也是数据产品埋点转换的重要参考) 数据产品经理：负责进行埋点转化，对埋点的完整性负责，其一般有两个转化参考点,一是策划文档，根据相应的改动增加相应的曝光 数据开发：根据产品输出的埋点转化文档，进行埋点设计，具体体现为埋点参数名、参数值、上报时机等，对埋点的准确性负责。 数据测试：根据业务开发的上报，通过测试用例抓包的方式验证数据的上报是否和埋点设计的一致，验证一致后发起埋点验收报告。 数据测试发起埋点验收报告的时候，上报数据要经过筛选，只核验本次埋点设计改动的地方，并见埋点设计的改动和上班数据的对应关系标注出来，可以极大的加快数据验收的进度。
在第二节《埋点准备工作》中介绍到，埋点设计之前有四件准备工作要做，分别是了解产品、梳理旧需求、梳理旧埋点以及熟悉埋点流程。 ，设计埋点框架。 1，曝光和点击等数据 讲堂tab 主界面 主实体和附实体的入口2，曝光和点击等数据 学习tab 主界面 主实体和附实体的入口3，曝光和点击等数据 我的tab 主界面 主实体和附实体的入口4，曝光和点击等数据 ，最后给出专栏页的一个埋点设计框架样例。 需要强调的是虽然埋点框架在很大程度上解决了埋点设计的检索、管理和扩展问题，但更详细的埋点采集信息等血肉的补充则是更加关键的内容，这个是在七天埋点设计之旅系列上无法传递和分享的，需要埋点设计人员根据业务特点和需求进行相应的调整
0x00 前言 在前两篇《初识埋点》和《埋点之前》的基础上，我们应该有了对埋点的基本认识、知道了具体的开发流程。本篇在前面铺垫的基础上进入具体的埋点设计环节。 这里需要强调的是不同平台的串联容易泄露用户数据，要注意加密处理进行隐私保护。 0x02 层次思维 层次思维的是指在进行埋点设计的时候，要有将页面逻辑、事件过程、扩展参数等设计的有层次感。 比如参数A具有A1、A2、A3、A4...A9一系列值，A1、A2属于类C1，A3属于类C2，A4...A9属于类C3，若这一些列值存在明显的可区分特征，则在统计该类值过滤下相关事件行为即可，若不存在， 属性扩展 属性扩展在属性值的上报格式上体现十分明显，此外 扩展格式设计的时候要不影响已有数据的原始处理逻辑，表现在埋点上尽可能的采用增加属性和属性值的方式进行 埋点，避免一大堆不可复用的垃圾事件，增加管理的难度 《七天数据埋点之旅》系列文章： 《七天数据埋点之旅》第一天：初识埋点 《七天数据埋点之旅》第二天：埋点之前
0x00 前言 在上节中我们介绍了埋点设计时四种主要思维方式，本节我们挑选典型的疑难埋点场景进行埋点设计。 对于刷新流埋点我们要终端关注上报的数据信息和上报时机。 用户来回滑动也正常加入到缓存中，回滑加入缓存不去重 0x02 列表式 曝光事件的处理是埋点设计中最难的部分，其中尤以上报时机和上报格式最为考研埋点设计人员的能力，下面结合给出作者的经验设计。 另外一些隐性的联动也可以通过事件映射的方式下沉到埋点层解决，如果没有这个将同类型操作结果的事件在底层映射成一个，很容易造成埋点遗漏，如果后面又利用此事件建立了开关累积表，则统计的准确性大大降低，而且修复起来也很复杂 0x05 总结 本节对埋点设计中常见的刷新流、列表式、点击相关、联动演化四种常见情形讲解了埋点设计的方式，当然埋点中并不仅仅这几种方式，从统计需求出发，结合实际的场景，才是埋点设计的根本出发点。
导语 ：2017年6月9日-10日，腾讯移动分析MTA正式宣布MTA可视化埋点功能进入公测阶段，欢迎移动开发者们试用体验。 可视化埋点优化了移动运营中数据采集的流程，能够支持产品运营随时调整埋点，无需发版，大大简化了数据采集的流程，增强产品快速迭代的能力。 [1503889515753_752_1503889515996.jpg] 那么可视化埋点是怎样的一个功能？开发者与运营人员要如何使用这一工具？ 那如果想要采集一个什么数据，我们就要修改代码里面的埋点，然后测试发布，之后应用商店的审核，这可能几个星期过去了，这是不能满足业务随需应变的需求的。 因此我们于今年在业界第一个推出了可视化埋点的技术，用户可以在后端在web上给APP进行可视化的埋点，让产品运营人员不需要依赖技术人员就可以随时的去修改埋点。
这个道理其实挺适合概况很多事情，比如对于埋点方案这个技能，原理很简单，人人都可以听得懂，但是根据我的经验和目前视野，负责埋点方案和埋点工作对个人的技能要求非常高。 0x01 简述 数据采集包含很多数据工作方式和内容采集方向，数据埋点是其中一个重要部分，一般的用户访问行为数据日志可以通过请求日志获得，但是更加健全的是通过埋点数据上报采集获得。 那么该如何设计数据埋点呢？下面将举几个场景的栗子来说明埋点该怎么设计。 示例一 场景：A页面每天有多少人访问，每个人访问多少次？ 解析1： 该场景下的埋点大概是这样设计的。 如果采用的是埋点数上报，我们仅需要对埋点的参数规则做一个策略设定就可以了。 本篇转载自 Joker 的文章《数据采集中的数据埋点简单介绍》，修改了格式和个别文章结构。
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