“个数”是“个推”旗下面向 APP 开发者提供数据统计分析的产品。“个数”通过可视化埋点技术及大数据分析能力从用户属性、渠道质量、行业对比等维度对 APP 进行全面的统计分析。
小编提示: 本文是宋星老师独家为iCDO供稿。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. 无埋点跟埋点相比的优缺点 5. 对无埋点技术的优化 正文 有好多朋友问我,无埋点是什么,不加代码就能监测了? 我总觉得应该写一篇文章以正视听。 实际上,在2014年我去旧金山参加eMetrics Summit的时候,Heap Analytics就
目前数据统计已经是一个产品常见的需求趋势,尤其在业务模式探索的前期,或者产品成熟期,埋点功能更是必不可少的功能,下面将介绍最简单的App和前端全埋点方案。后续我(最新没怎么写技术文章,后台被很多人diss了)也会从产品角度全面介绍一个业务如何从0到1实现埋点。包括这个过程中遇到的所有难题。
解决痛点:日常分析中的数据是如何采集的?埋点在其中的作用是什么?数分同学又担任了什么样的角色?相信本文可以帮助到你。
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么,你如何测?中,我介绍了大数据系统测试之功能测试,含对数据的采集和传输,存储和管理,数据计算,数据查询和分析以及数据可视化等功能的测试。本篇的埋点测试便是其中功能测试的一部分。本篇将聊聊埋点测试是什么、埋点测试的流程以及埋点测试需要注意的点,希望对大家有所帮助。
Tech 导读 本文核心内容聚焦为什么要埋点治理、埋点治理的方法论和实践、奇点一站式埋点管理平台的建设和创新功能。读者可以从全局角度深入了解埋点、埋点治理的整体思路和实践方法,落地的埋点工具和创新功能都有较高的实用参考价值。遵循埋点治理的方法论,本文作者团队已在实践中取得优异成效,在同行业内有突出的创新功能,未来也将继续建设数智化经营能力,持续打造更好的服务。 01 埋点治理背景 在今年的敏捷团队建设中,我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪
Hi,大家好。大数据时代,多数的web或app产品都会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,在这个过程中,埋点是比较重要的一环。你知道什么是数据埋点吗?作为测试重点要关注哪些方面?以下就给大伙解析。
关于作者:小姬,某知名互联网公司产品专家,对数据采集、生产、加工有所了解,期望多和大家交流数据知识,以数据作为提出好问题的基础,挖掘商业价值。
目前统计打点已经是一个产品常见的需求,尤其在业务模式探索的前期,埋点功能更是必不可少的功能,下面将介绍最简单的app全埋点方案!
埋点技术是一种数据采集技术,特指针对用户行为或时间进行捕获、处理和上报的相关技术及其实施过程。
随着公司业务的发展,对业务团队的敏捷性和创新性提出了更高的要求,而通过大数据的手段在一定程度上可以帮助我们实现这个愿景,同时良好的数据分析可以也帮助我们进行更好更优的决策。对于数据本身,其处理流程主要可以归结为以下几点:
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。 埋点的技术实质,是先监听软件应用运行过程中的事件,当需要关注的事件发生时进行判断和捕获。
埋点是数据产品经理(分析师)基于业务需求,对用户在应用内产生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。这些埋点数据是推动产品优化和运营的重要参考。而按照埋点采集数据类型不同,可以把埋点采集的数据分为以下几类:
在这一个大数据的时代,在这一个产品经理爱拍脑袋的时代,数据的重要性不言而喻,好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道,做好数据分析的第一步就是做好数据埋点,那么怎么做好数据埋点呢,我将从以下几个方
数据采集是大数据的基石,用户在使用App、微信小程序等各种线上应用产生的行为,只有通过埋点才能进行采集。没有埋点,数据分析决策、数据化运营都是无源之水,巧妇难为无米之炊。但很多时候,“埋点”两个字却成
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。然而传统的操作模式每当升级改版时,开发和测试人员就需要重复不断对代码进行更新,整个流程耗时长,无法满足业务的需求。
本文基于实际场景业务需求,通过切面化、平台化、动态化探讨埋点治理方案,把App埋点做到极致,具有一定的实践意义,希望对大家有所帮助和启发。
导语 6月9日-10日,“2017年全球移动技术大会(GMTC)”在北京举行。会议为期两天,面向移动开发、前端、AI技术人员,聚焦前沿技术及实践经验,打造技术人员的学习和交流平台。TEG数据平台部产品中心总监(P4专家)Torry作为专题采访嘉宾,前端开发负责人Johnny和移动开发高级工程师Foreach作为演讲嘉宾,围绕移动分析精细化运营和Crash系统实时化演进与实践进行了精彩分享。 关于GMTC全球移动技术大会 2016年InfoQ在北京主办了第一届GMTC全球移动技术大会,大会邀请了来自Faceb
随着大数据时代的到来,数据采集也已经变的越来越重要。前端埋点作为一个比较成熟的数据接入手段被广泛应用着。目前埋点分为两种方式,有码与无码埋点。有码埋点比较容易理解,即调用SDK的API,在代码中插入埋点的相关代码,实现用户行为采集。由于我们在开发项目的时候,埋点都是手动的,每次业务需求的改变都要到处埋点,而无码埋点,即不需要手动插入代码,只需要前期进行相关配置,SDK自动采集用户行为,极大程度避免了因需求变更、埋点错误等原因导致的重新埋点繁复工作。本文主要介绍无码埋点的技术实现。
引言:埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进,但所有App数据的来源是数据采集,很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析,分析了才能实现价值。 复习请戳: 数据运营实战(一):细分目标人群,结合用户画像的实践 数据运营实战(二):细分漏斗画像,改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路,但相对的,数据运营分析的需求,也驱动着数据埋点的优化。 有时候,我们可能会遇到这样的尴尬: 数到用时方恨少! 木有结论肿么破! ” 其实,数据埋点比我们想象得有
前段时间,我经常收到招商银行信贷部的电话,本来我都是直接挂掉的,但是有一天打了好几次,我终于忍不了了,接起来问:“能不能不要再给我打了?说了不需要不需要!“,对方的回答却让我有些惊讶,甚至有被羞辱的感觉: “真的不需要吗?真的不需要吗?“。我再次强调:“真的不需要!“。然后对方说:“我这里看到你最近在招行 APP 里浏览了e招贷页面,猜想您可能有资金方面的需要,我们现在有xxx优惠,最高给您开到xx万,都是随借随还的…… “。我:“…“”。
笔者所在团队为 Shopee 的本地生活前端团队,用户可以在我们的平台购买优惠券,然后去线下门店使用。随着用户规模不断增加,研究用户行为数据可以更好地指导产品功能设计,提供更加优秀的用户体验。用户行为数据的研究首先涉及到如何采集,即我们常说的“埋点”。
埋点测试:顾名思义,就是在开发环境中利用埋点去测试某个产品、功能或者服务的性能、功能质量、可用性、用户体验等。
数字化转型主要包括业务数字化、数据资产化、资产业务化、业务智能化几个阶段。在不同的阶段,分别需要哪些数据产品呢?今天就逐一盘点一下,希望可以为各位老板的数字化转型过程中数据产品规划提供参考,主要是以模块规划为主,产品详细的功能和实现逻辑,往期文章几乎都有逐一的分享。
自去年开始,中台话题的热度不减,很多公司都投入到中台的建设中,从战略制定、组织架构调整、协作方式变动到技术落地实践,每个环节都可能出现各种各样的问题。技术中台最坏的状况是技术能力太差,不能支撑业务的发展,其次是技术脱离业务,不能服务业务的发展。前者是能力问题,后者是意识问题。在本专题中,伴鱼技术团队分享了从 0 到 1 搭建技术中台的过程及心得。
这是第 94 篇不掺水的原创,想要了解更多,请戳上方蓝色字体:政采云前端团队 关注我们吧~ 本文首发于政采云前端团队博客:通过自定义 Vue 指令实现前端曝光埋点 https://www.zoo
互联网发展至今,数据的重要性已经不言而喻,尤其是在电商公司,数据的统计分析尤为重要,通过数据分析可以提升用户的购买体验,方便运营和产品调整销售策略等等。埋点就是网站分析的一种常用的数据采集方法。
通常来说,大数据开发的整体架构基本一样,都涉及到底层的数据平台架构、数据中间件的选择、数仓模型的建立、可视化展现,其中数据层面主要是数据的采集(埋点、业务数据)、数据处理(离线、实时)、数据治理(数据分层、数据字典、指标体系、数据监控、数据安全、数据数仓)、数据展现(BI、可视化)。
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。
本文来源:腾讯技术工程(ID:Tencent_TEG) 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. 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。例如,当玩家登录时,记录登陆行为;在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时,数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时,应该如何记录这个行为并通过合
一、埋点的目的 埋点的宏观目标是为了获取数据指标来整体上验证产品的业务逻辑是否顺畅,之前的一些基本假设是否成立?这时候涉及需要验证的数据可能会涵盖:产品方向&市场运营&商业逻辑三大方面。埋点本身其实是对于自己所设计产品的一个可视化健康检查,通过逻辑和数据,贯穿产品的整个生命周期,使产品逐步达到最佳状态。为未来产品优化方向给出指导意见。
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. 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。例如,当玩家登录时,记录登陆行为;在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时,数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时,应该如何记录这个行为并通过合适的渠道上报的问题。 2. 游戏数据的分类 按照服务的
一个很现实的原因是bug是不可能被全部测试出来的,由于成本和上线档期的考虑,测试无法做到“面面俱到”,即使时间充裕也总会有这样或那样的bug埋藏在某个角落。
得物的服务端监控是比较全面和有效的,除了上报原始日志数据,还通过数据分析制定线上告警机制,调用链路分析,而针对前端项目这一块,还是不够全面的。对前端线上问题感应不及时,靠人肉发现,没有告警机制等问题,所以就有个前端监控这个项目。前端监控也确实很有必要,我们需要对线上的页面有个全面的把控,而至于怎么做监控,做数据上报,以及数据分析,如何针对监控数据分析出有用的核心链路的告警等也能有个全面的认识。本文主要是介绍得物针对监控做了哪些事情以及对前端底层监控手段做个总结。
随着大数据技术以及应用场景的不断丰富,数据的价值受到越来越多的企业的重视,甚至数据驱动、数据赋能作为新的增长点。国家层面也把数据上升为重要的战略级资产,数据成为新基建的重要组成部分。随之而来的是数据产品经理,逐步成为企业数字化转型、数据化运营过程的必备岗位。过去的文章中,针对数据产品的能力模型,以及岗位的分类做过专门的科普,数据产品经理顾名思义,和其他C端、B端的产品经理最大的差异就是对数据原材料或者加工工具的处理,所以这里想针对需要掌握的数据能力再做一个介绍,给想从事数据产品经理工作的新人,提供一些准备的方向建议。
以前经常用PV、UV、DAU等指标去衡量产品好坏,但是现在不能单纯依靠这个!!!更需要用户转化率、留存率来衡量一个产品功能是否优秀。整体上产品功能优化可以分为5步:
本文会简单介绍大数据、大数据前端团队以及可落地的演进方向。ps: 针对数据前端团队 10 人及以内的中小厂。
细看产品的内在关联,产品在数据流层面是如何体现,从数据流层面如何反映产品的真实情况。数据埋点是数据流的源头,影响下游数据流使用的效果。
跨平台动态化技术是目前移动互联网领域的重点关注方向,它既能节约人力,又能实现业务快速上线的需求。经过十年的发展,美团App已经变成了一个承载众多业务的超级平台,众多的业务方对业务形态的快速迭代和更新提出了越来越高的要求。传统移动端“静态”的开发方式存在一系列问题,比如包体积增长过快、线上Bug修复困难、发版周期长等,已经不能满足高速发展的业务需要。因此,美团平台自研了一套跨平台动态化方案——MTFlexbox。
国内比较普遍的第三方统计工具是友盟和talking data,在大多数的情况下这两个差别不大,但是如果你的app是游戏或者需要用到互联网金融的一些垂直细分统计,那么个人觉得talking data会更有竞争力一些。 问题一,其实这是个对于入门级产品的必备课程,通常在那个环节埋点可以转化为——对于一个app核心指标是什么?这些指标的优先级如何排序? 要回答这个问题,其实考察的又是一个产品的基本功,也就是产品定位与产品目标的确定,以及这些目标的拆解以及短期,中期,长期规划以及相应的具体roadmap,楼主问了通
粽子节了嘛,突然想吃粽子了,咋办,买粽子呗!现在情景转换一下,假设你是某饮食网的数据分析师,现在某粽子界大亨想拿钱砸你老板(打广告)。
场景描述:数据工程团队是知乎技术中台的核心团队之一,该团队主要由数据平台、基础平台、数据仓库、AB Testing 四个子团队的 31 位优秀工程师组成。这篇文章分享了知乎实时数仓的演进过程。
数据驱动决策是数据的重要价值之一,数据化管理、数字化转型要求从过去拍脑袋的定性决策向一切用数据说话的定量决策转变。在数据化管理的过程中,数据产品的价值是让数据获取和分析效率更高效,用数据产品赋能数据决
转自知乎技术专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/56807637
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