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  • 58无埋点数据采集技术在Android端实践

    本文将从技术选型、技术实现方案角度详细介绍Android端无埋点数据采集技术。一、技术选型首先,技术是为需求提供服务的,WMDA的定位是采用无埋点技术来实现用户行为的分析。同时辅助解决手动埋点不易维护,容易出现错埋、漏埋等痛点问题。所以SDK在采集用户行为数据的同时,对开发效率、采集性能、准确性、实时性等有很高的要求,而且需要支持数据的可回溯。作为无埋点解决方案,SDK核心点就是事件的无痕采集。 其中,这三种事件又对应不同的采集处理方式,WMDA通过不同的技术方案进行采集,最后将事件统一处理,然后存储、上报。由于目前采用的是编译时插入埋点,所以不支持目前比较流行的RN框架。同样因为是编译时插入埋点,所以对热更新的补丁支持可能也不到位。四、总结本文主要介绍了58无埋点数据采集技术在Android端实践。包括字节码插桩在无埋点的使用、对采集事件的处理等。同时现阶段无埋点技术还是存在一些问题需要我们后续探索和解决,欢迎感兴趣的同学和我们一起交流。
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  • 简单介绍数据采集中的数据埋点

    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。解析2:如果我们以埋点的方式采集数据,我们一般的做法是当用户访问页面A的时候,我们让前端向服务器后台发送一条消息,这个消息通常可以是一串字符串,比如:page123。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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  • 什么是数据埋点?数据埋点的工具有什么?

    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(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:嵌入SDK,可视化圈选定义事件场景在计算访问人数时,埋点上报的数据是尽可能接近真实访客的人数。停留时长停留时长用来衡量用户在应用的某一个页面或是一次访问(会话)所停留的时间。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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  • 美团点评前端无痕埋点实践

    构建一个数据平台,大体上包括数据采集、数据上报、数据存储、数据计算以及数据可视化展示等几个重要的环节。其中,数据采集与上报是整个流程中重要的一环,只有确保前端数据生产的全面、准确、及时,最终产生的数据结果才是可靠的、有价值的。;第二类是可视化埋点,即通过可视化工具配置采集节点,在前端自动解析配置并上报埋点数据,从而实现所谓的“无痕埋点”,代表方案是已经开源的Mixpanel;第三类是“无埋点”,它并不是真正的不需要埋点,而是前端自动采集全部事件并上报埋点数据如果直接改进为可视化埋点,开发成本较高,并且也不能解决所有埋点需求;改进为无埋点的话,带来的流量消耗和数据计算成本也是业务不能接受的。就目前实践阶段的数据来看,业务中大约70%左右的埋点需求可以通过无痕埋点解决,而对于另外30%的埋点需求,仍然需要使用声明式埋点和代码埋点。
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  • 数据采集技术揭秘:手把手教你全埋点技术解决方案

    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。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。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。“插入”相应的埋点代码逻辑,从而达到自动埋点的效果。
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  • 得到Android团队无埋点方案

    概述 客户端埋点是数据收集的最基本手段,但由于业务迭代速度很快,手动埋点方案虽然灵活多变,但是极大的增加了客户端开发人员的工作量。问题2:获取控件对应的数据是通过 data path的方式解决,每次添加新埋点时,如果需要上报数据,那用研人员需要和开发人员逐一确认控件数据的path,这极大的限制了客户端开发的自由度,即使简单的重构也会使得之前配置的埋点信息失效针对如上问题,我们经过深挖内在逻辑关系及对比优劣,总结出了一套更灵活,更合理的无埋点方案,下面分三个部分逐一介绍实现考量及内部机制。无痕埋点方案对现有项目的约束使用无埋点sdk需要遵循一定的开发规范,关于具体的开发规范请查看工程README。为了确保项目编码的规范性,我们开发了一系列lint检查规则来帮助发现错误。至此,无埋点sdk的核心运作机制已经全部梳理清楚。
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  • 无埋点实现监测的真相——革新还是噱头?

    对于想要了解无埋点这一监测方法的朋友,是非常深入浅出,详尽清楚的一篇高质量文章。  这篇文章介绍了:1. 埋点是什么?无埋点是什么?2. 无埋点是一种革新性的技术吗?3. 无埋点有价值吗?4. 采集用户行为时,监测工具也会通过它的基础代码对页面上所有的DOM上的用户操作行为进行监听,当有操作行为(交互事件)发生时,监测工具会进行记录,并且同时记录对应的cookie(或device ID)信息,上图:GA采用埋点监测event(事件)的方法在部署event tracking code前的数据无法提供  无论是“无埋点”还是“全埋点”,这些说法都有些抽象,我还是喜欢“可视化事件监测”这样的准确用语而无埋点方法因为缺少对行为属性的标识,因此做不同event的分类汇总数据,要麻烦得多,并且必须得手动一个一个添加。  所以,我们可以做一个表比较埋点和无埋点方法的优劣势。?上图:无埋点和埋点方法的优缺点对比  关于埋点方法的不能回溯埋点前数据的问题,我也稍微啰嗦几句,现在埋点方法也在改进,一些工具也可以实现数据回溯。
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  • 知乎数据埋点方案

    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。对于 What,在客户端开发上,我们主要遇到以下问题:采集需要的数据有时和客户端功能开发无关,客户端获取数据难当数据结构较复杂,客户端工作量增大打错和打漏的情况,需要发版,周期长面对上述打点,对于不是必须由客户端获取的数据改成由业务后端生成埋点管理平台负责管理埋点的元信息,解决了埋点的录入和查找需求,同时简化了客户端埋点的内容, 是知乎埋点流程的重要组成部分。同时在工程上又为埋点测试平台,数据采集系统提供埋点的元信息接口。API数据采集服务会对采集到的埋点写入到 Kafka 中,对于各个业务的实时数据消费需求,我们为每个业务提供了单独的 Kafka,流量分发模块会定期读取埋点管理平台提供的元信息,将流量实时分发的各业务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。
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  • 应用性能观测

    腾讯云应用性能观测(APM)是一站式应用性能监控解决方案,基于无侵入/侵入式的数据埋点,提供自发现服务拓扑、全链路服务请求监控,多维服务分析以及告警,帮助用户准确评估系统容量、快速定位故障异常,有效降低
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  • 前端工程实践之数据埋点分析系统(一)

    系统概览数据埋点分析系统都做了些什么?采集了哪些数据?这些数据我们将如何运用和分析?最终又将如何展示呢?首先我们看下系统结构。系统概览.png数据采集数据采集一般分为以下三种:无埋点(全埋点):零埋点成本,抓取用户行为全量数据,任何操作行为都会被上传。数据量大,“噪音”多;可视化埋点:在页面中操作,选择埋点位置模块,非开发人员也可以进行埋点;侵入式埋点:埋点时需要将数据采集代码写入业务代码中,埋点成本较高,但准确度也更高;由于对数据的准确度要求较高,同时希望前期只投入较少的开发资源就可以进行快速试错,并为了满足重点的用户行为数据的采集需求,因此,我们优先采用代码侵入式埋点方案。案例流程.png我们在上述的三个页面中会采集的数据有以下三种:页面进入离开自动埋点按钮点击埋点链接点击埋点?
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  • 游戏数据埋点二三事

    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.数据埋点的准备工作 在真正进到数据埋点之前,负责数据埋点的同学可以从两个方面着手了解。一个是数据库系统的基础知识,另一个是对业务功能机制穿透性的理解。 1.充分、深入、贯穿且宏观的了解需要埋点的业务 进行数据埋点的同学一定要向着全面了解埋点的业务功能而努力。因为数据埋点的本质就潜藏在业务功能逻辑之中。同时数据的定义也依赖业务的功能逻辑。在无法获得开火朝向的数据采集中,命中率这个武器性能指标仅在一定程度上有意义,它一定小于定义中的武器命中率,因为玩家无意义的开火也被统计在其中。
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  • 游戏数据埋点二三事

    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.数据埋点的准备工作在真正进到数据埋点之前,负责数据埋点的同学可以从两个方面着手了解。一个是数据库系统的基础知识,另一个是对业务功能机制穿透性的理解。1.充分、深入、贯穿且宏观的了解需要埋点的业务进行数据埋点的同学一定要向着全面了解埋点的业务功能而努力。因为数据埋点的本质就潜藏在业务功能逻辑之中。同时数据的定义也依赖业务的功能逻辑。在无法获得开火朝向的数据采集中,命中率这个武器性能指标仅在一定程度上有意义,它一定小于定义中的武器命中率,因为玩家无意义的开火也被统计在其中。因此,数据埋点设计一定需要策划、程序、数据多方共同参与讨论。数据埋点时的注意项终于进入到数据埋点的策略,主要来自工作经历后对数据的理解,若有错漏欢迎指出。1.
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  • 《七天数据埋点之旅》第二天:埋点之前

    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。业务开发:根据数据开发输出的埋点设计文档,根据响应的触发时机,将事件相关的设计的附属信息按指定的格式进行上报,对埋点植入的正确性负责、对采集数据的完整性负责(漏掉一些上报时机是很常见的事)。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。
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  • 《七天数据埋点之旅》指引篇

    埋点设计的复杂性不亚于系统设计,其应用的场景、牵涉的方面和背后的思考也是相对复杂的。数据埋点的质量是依赖于日志采集为源的数据系统的根基,所以埋点是整个数据体系中很值得深耕的方面。0x01 路线本系列从从实际业务中埋点的整个流程讲起,分别对应本系列的:初识埋点《七天数据埋点之旅》第一天:初识埋点对埋点有个基本概念,了解埋点采集的信息样式、目前的技术现状等。埋点前的注意事项《七天数据埋点之旅》第二天:埋点之前梳理旧需求和旧埋点,整理信息架构,埋点的流程是如何运作的,这些工作可以很大程度上帮助你快速展开埋点工作,提高对信息采集的设计能力。埋点设计上和下《七天数据埋点之旅》第三天 埋点设计(上) 《七天数据埋点之旅》第四天 埋点设计(下)埋点设计的四大思维和典型场景,埋点的核心。而且验收更加严格,测试验收、数据开发人员验收、数据产品经理验收。埋点实践《七天数据埋点之旅》第七天 埋点实战 最后以第七篇《埋点实战》结尾,学以致用,系列文章和埋点过程的对应如下图所示: ?
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  • 《七天数据埋点之旅》第五天 埋点注意事项

    0x01 前言前两节我们介绍了埋点设计四大思维,并给出了四种典型场景的埋点设计方式,本节介绍在埋点设计中的注意事项,这些事项是在进行埋点设计的时候应该遵循的准则,通过本节的阅读,你将获得以下准则的认知:若点击事件的上报和曝光事件的上报格式一致,可极大的提高效率同质参数的名称和类型应该保持一致同质参数的设计一致主要体现在普通参数、维度参数、行为标识上,虽然这些要求是数仓规范上介绍的,但如果能事先治理,在数据采集的时候就规范化基于单个时长可以统计同类时长,若埋点粒度太粗,就没法分解,这样在计算类似TopN条目的情况,埋点数据就无法支撑了。事件粒度虽然我们在设计埋点的时候要求采集的信息要完善,不能漏采,但并不是意味事件的上报并不是越多越好,要全但是不要滥,至于上报哪些事件,则要从整个产品交互逻辑和漏斗分析的重点对象出发,在满足版本迭代功能需求统计基础上0x05 总结本节从同质一致、同质继承、通用复用、粒度平衡四个方面介绍了埋点的注意事项,严格遵循这些准则能很大程度上提高埋点设计的效率,保障埋点设计的质量。
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  • 《七天数据埋点之旅》第七天 埋点实战

    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。0x03 设计布局埋点设计的布局以位置、行为抽象、形式抽象、实体为主进行管理,将路径信息配置成信息表,关联到相应的实体消费中,整体的设计布局如下:目录分类介绍发现tab主界面主实体和附实体的入口1,曝光和点击等数据讲堂,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
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  • 小程序数据埋点实践之曝光量

    什么是数据埋点所谓数据埋点就是应用在规定流程中 对特定行为或事件进行数据采集 。使用采集的数据做用户分析和页面分析,可以获得应用的总体使用情况,为后续优化产品和运营提供数据支撑。常见数据埋点内容包括:访问量、停留时长、曝光量、点击量、跳出率等等。微信小程序也为我们提供了自定义分析统计,其中包括 API 上报(代码埋点),填写配置(无埋点,只需在公众后台配置)。数据埋点需要分析页面流程,确定埋点需求,选择埋点方式。如果是代码埋点,主要关注触发时机、条件判断、捕获数据,其次要注意是否有遗漏的场景没有做到埋点。代码埋点虽然成本较大(侵入代码),但是精准度较高,能够很好的满足埋点需求。什么是曝光量曝光量顾名思义是 指定元素出现在可观察视图内的次数 ,也可以理解为展示量。对于这种资讯的项目,需要通过数据埋点来收集用户的阅读习惯,以此来为用户推荐文章。埋点方面用微信后台提供的自定义分析以文章为单位进行收集,而我们自己后台会以用户为单位进行收集。
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  • 页面日志采集(埋点)思路及其实现

    页面日志采集页面浏览日志采集。指的是当一个页面被浏览器或者APP加载呈现时采集的日志,也是页面浏览量(Page View, PV)和访客数(Unique Visitors,UV)的统计基础。页面交互日志采集。获取用户操作日志,通过量化获知用户的兴趣点或者体验优化点。页面浏览日志采集流程目前典型的网页访问过程是以客户端发送请求、服务器响应并返回所请求的内容进行的。客户端日志采集如果要进行日志采集的动作,需要在服务器响应并返回所请求的内容之后,对应页面的onload事件。一般需要采集当前页面参数、浏览行为的上下文信息(如读取用户访问当前页面时的上一个页面)以及一些运行环境信息(如当前浏览器和分辨率等)。页面日志采集面临的问题识别流量攻击、网络爬虫和流量作弊。数据标准化(结构化)。无效数据剔除。降低日志服务器压力。日志采集实现思路首先明确我们想要采集的数据-页面浏览日志和页面交互日志。
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  • 《七天数据埋点之旅》第六天 埋点管理和验收

    方便查询因为埋点是最底层的元数据,在查询报表系统上没有展示的数据时候,产品、运营等可以将需求拆解为统计什么页面上的什么行为,根据页面和行为的简单拆解,通过埋点系统找到对应的埋点设计,然后根据埋点设计从原始的上报数据中查询即可方便协同在第二节《埋点之前》中,我们介绍到埋点设计的过程中,需要产品、数据产品、数据开发和数据测试一起协同工作,而协同的根本就是埋点设计文档,而埋点设计文档是随着终端版本的更新而不断更新的,如何将这些更新准确地传达给各方方便验证在选择何种埋点管理方式的时候,一个重要的考虑点是能否将埋点设计的变更导出成可自动化测试的规则,从而可以在测试数据上快速的验证数据是否有上报、格式是否正确、各种情况是否穷尽等。双重验收一是客户端通过抓包的方式确认数据的确有上报,二是通过数据仓库提取的方式确认数据落地的形式是否和埋点设计一致的验收预警一旦上报了不符合埋点设计的值自动预警,比如埋点设计中该参数只有a,b,c三个枚举值另外埋点的上报频次和每次上报埋点数据量的大小也要在预估的范围内,尤其是像加入心跳埋点这样的事件,不然很容易就爆库。埋点验收问题可以引出数据的自动化测试课题,见数据治理部分。
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