免责声明：我不是律师，这篇博客是基于我自己对一般数据保护条例（GDPR）和电子隐私条例的研究和解读。建议您寻求专门从事GDPR和电子隐私法规的法律顾问，以确保您的组织符合这些法规要求。GDPR很复杂，解释也各不相同。如果您有任何问题或建议澄清，请发表评论并提供消息来源。
Google Analytics 除了进行传统的网页统计之外，现在也支持对移动应用的统计和分析了， Google Analytics 发布的针对移动应用的 SDK，并同时支持 iOS 和 安卓系统，通过它我们可以用来跟踪和统计移动应用程序，比如可以用来访问数（visits），停留时间，跳出率，和独立用用户（unique visitors）。
在Google Analytics 4 可以使用 3 种不同类型的标识符识别用户，将其整合到统一的跨设备用户行为历程中，这些标识符统称为“身份空间”。
不同的设备终端数识别的人方式不同，基本原则都是通过尽量通过各种唯一的ID去作为人的唯一标识，具体如下表：
GA非常强大，但是免费版的有诸多的限制，如：GA里面最多能导出的记录是5000，如果要做细致，个性化的分析，无疑是需要用到API，免费版GA通过API最多可以拿100万条记录，付费版本GA360通过API最高是300W，但付费版本可以跟BigQuery关联起来，将GA账户里的数据导入进去，所以是可以获取到所有的原始记录的。
随着互联网的广泛普及，数以亿计网民的用户数据和网络行为数据早已成为最宝贵的资源，企业通过五花八门的各种手段去识别用户，了解网民的行为和隐私数据，用于广告投递、用户兴趣分析等，进而作为决策的依据，不同的设备终端识别的人方式不同，基本原则都是通过尽量通过各种唯一的ID去作为人的唯一标识，具体如下表：
我们在Cloudflare的一个大规模数据基础架构挑战是为我们的客户提供HTTP流量分析。我们所有客户都可以通过两种方式使用HTTP分析：
网站上追踪消费者行为的主要是通过页面标签技术，页面标签技术是一种从访客浏览器端收集数据的技术，通常是通过放置在网站中每个页面的javascript代码进行收集的。有些网站分析供应商也会添加一些特定的标签收集额外的信息，这是一种基于客户端的数据收集技术，被主机托管供应商广泛应用。
ECID作为Adobe Analytics主要的用户识别ID，在部署Adobe Analytics的时候，通常会将其设置为eVar。
默认情况下，Google Analytics 会为每台设备分配一个唯一的 Client ID，并在报告中将每个 Client ID 视为一个唯一身份用户。Client-ID 是随机生成的独一无二的字符串，由一串随机数+时间戳组成，结构如下：
Firebase初步了解 什么事Firebase？ Firebase成立于2011年，在被Google收购之前，Firebase是一个协助开发者快速构建App，能够提供行动应用专用开发平台及SDK的一款产品，简单的说大概就是一套集成后台服务工具。早在2014年，谷歌收购了Firebase，这主要是一种面向应用程序开发人员的数据库。Firebase基本上向广大的应用程序开发人员提供不同的服务，比如存储、消息传递、通知和身份验证等服务。 在今年的I/O大会上，谷歌发表了新版的Firebase，新的Firebas
虽然Google Analytics里面有个漫游器过滤器，这个过滤器可以过滤掉大部分的机器流量，但始终还是有部分机器流量没在这个过滤器的范围，所以还是需要通过其他的方式去是被过滤器。
跨域是指不同网站之间，跨设备是指不同设备（电脑、手机、平板等）之间，基础都是打通识别用户，将不同触点/设备上用户的数据串联起来。
Firebase Remote Config 是一项云服务，可以更改 APP 的响应，而无需用户更新 APP。使用 Remote Config 时，可以先创建默认值，通过 Firebase 控制台，可以修改其默认配置，整个过程对性能的影响微乎其微。
引言： 经验丰富的软件工程师非常熟悉软件版本版本控制的概念。版本是 API 演进和变更管理的基石。语义版本控制（SemVer）已成为沟通和管理 API 变更的通用标准。虽然语义版本控制的大部分内容都经受住了时间的考验，但还有一个层面确实存在问题——也就是向后不兼容的重大变更。现在是时候厘清 API 破坏性变更这一概念的细节并建立共识了。
我将直接切入主题，Jaeger目前只可视化收集来自测仪应用程序的数据。它不执行任何后处理（除了服务依赖关系图）或任何计算，以从它收集的跟踪中获得其他有趣的指标或特性。这是一个遗憾，因为跟踪包含了所有遥测信号中最丰富的信息！
默认情况下，Google Analytics 会为每台设备分配一个唯一的 Client ID，并在报告中将每个 Client ID 视为一个唯一身份用户。Client-ID 是随机生成的独一无二的字符串，由一串随机数+时间戳组成:
QAN（Query Analytics）慢查询日志分析工具是 PMM 的一部分，PMM 是 percona 公司提供的一个对于 MySQL 和 MongoDB 的监控和管理平台。官方给出的描述是：The QAN is a special dashboard which enables database administrators and application developers to analyze database queries over periods of time and find performance problems. QAN helps you optimize database performance by making sure that queries are executed as expected and within the shortest time possible. In case of problems, you can see which queries may be the cause and get detailed metrics for them。这是一个慢查询日志的展示工具，能够帮助 DBA 或者开发人员分析数据库的性能问题，给出全面的数据摆脱直接查看 slow-log。那么接下来，给大家介绍下 QAN 和其页面的指标吧。
不知道大家的公司用Elasticsearch多不多，反正我公司的是有在用的。平时听同事们聊天肯定避免不了不认识的技术栈，例如说：把数据放在引擎，从引擎取出数据等等。
衡量一个 Web 页面的体验和质量一直有非常多的工具和指标 ... 每次我们去关注这些指标的时候都会非常痛苦，因为这些指标真的是又多又难理解，测量这些指标的工具也非常多。
在大数据的时代背景下，数据的量级已经达到了惊人的级别，动辄上亿甚至更多。对于这样的数据量，如何进行有效的聚合操作成为了众多开发者和数据科学家关注的焦点。Elasticsearch（简称ES）作为一款强大的分布式搜索和分析引擎，为大数据量的聚合提供了有力的支持。本文将深入探讨ES如何处理上亿级别的数据聚合，并对每个细节进行详细解释，帮助读者更好地理解和应用ES的聚合功能。
Source的作用就是从外部获取数据，可以从不同的来源、不同平台获取数据，加载到CDP里面。
web前端安全方面技术含有的东西较多，这里就来理一理web安全方面所涉及的一些问题。
Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
本节将说明 API 在软件开发中的一般用法，并说明如何使用不同的最新深度学习 API 来构建智能 Web 应用。 我们将涵盖自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。
随着信息时代的到来，搜索引擎成为人们获取信息的重要工具。而 Elasticsearch 作为一个开源、分布式的搜索引擎，具备强大的搜索和分析功能，广泛应用于各种大规模数据的存储和搜索场景。本文将介绍 Elasticsearch 的基本概念、索引的使用方法和场景以及注意事项，帮助您快速入门。
客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
秒针分析的前身是2013年就上线的SiteMonitor网站实时监测与分析产品，这是一款由是舜飞开发的私有化布署产品，后面秒针自己开发，但基本的功能模块结构还是沿用舜飞时期的，去年产品更名为秒针分析时版本是V5，现在可能是V6还是5点几，用官方介绍就是实现了和前端AdMonitor广告监测系统的打通，可全链路回溯流量来源，追踪营销效果，过滤异常流量，为企业提供专业的私域流量监测及分析服务。
2020 年下旬，Google Analytics 发布了 v4，数据收集接口迁移为向 analytics.google.com 发送 POST 请求，导致中国大陆不可用。于是因此就计划着开发了 Aofuji Analytics，作为一个超轻量级的自搭建数据收集工具，用于 GA 的简单替代。
1.Gauges（度量） 2.Counters（计数器） 3.Histograms（直方图） 4.Meters（TPS计算器） 5.Timers（计时器）
CNAME 即指别名记录，也被称为规范名字。一般用来把域名解析到别的域名上，或是将一个域名映射到另一个域名。将可供第三方分析提供商使用的子域名通过 CNAME DNS 记录以别名的形式发给外部服务器。使得该网站及其外部追踪器因此看似是来自同样域名的浏览器且能够运行。
我入行互联网的契机是做了一个“网站分析”的微博账号，做自媒体跟真正的实践者还是有很大距离的，所以推荐一个list的，如果你对网站分析有兴趣，可以专注这些大牛！
最近GTM推出了Consent mode的Beta，这个主要是为了让用户更好的满足GDPR的要求，虽然之前已经有这个模块的，但是需要编码去实现，现在直接GTM上实现这个功能，会更方便。
◆ Elasticsearch注意事项 客观地说，Elasticsearch确实是个好工具，毕竟它在分布式开源搜索和分析引擎中处于领先地位。不过它也存在不少陷阱，以至于身边几个朋友经常抱怨Elasticsearch有多么不好用。 对于Elasticsearch而言，想掌握好这门技术，除需要对它的用法了如指掌 外 ， 还 需 要 对 技 术 中 的 各 种 陷 阱 了 然 于 心 。这 里 总 结 一 些 关 于Elasticsearch的使用要点。 1）如何使用Elasticsearch设计表结构？ 2）E
Google Tag Manager的调试现在（2020年10月16号）改为了Tag Assistant，这个是唯一的测试方式，之前是Preview Model，还是点击右上角的Preview（预览），但测试的方法已经不同的，新的调试方式Tag Assistant是为了支持Google Analytics V4。
总体而言，Tungsten Fabric中包含7种角色和（多达）30个微服务，其中角色部分如下：
本文将重点探讨数据采集层中的用户行为数据采集系统。这里的用户行为，指的是用户与产品UI的交互行为，主要表现在Android App、IOS App与Web页面上。这些交互行为，有的会与后端服务通信，有的仅仅引起前端UI的变化，但是不管是哪种行为，其背后总是伴随着一组属性数据。对于与后端发生交互的行为，我们可以从后端服务日志、业务数据库中拿到相关数据；而对于那些仅仅发生在前端的行为，则需要依靠前端主动上报给后端才能知晓。用户行为数据采集系统，便是负责从前端采集所需的完整的用户行为信息，用于数据分析和其他业务。
MinIO是一个非常轻量的对象存储服务，它只有一个二进制文件即可运行，快速的构建分布式的对象存储集群，适合存储大容量的非结构化数据，比如图片、日志文件等这些。
以数据洞察力为导向的企业 每年增长 30% 以上。数据有助于公司排除决策错误。团队可以利用数据结果来决定构建哪些产品、增加哪些特性以及追求哪些增长。
1、明确分析的目标 做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升；或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。 明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。 ◆ ◆ ◆ 2、收集数据的方法 说到收集数据，首先要做好数据埋点。 所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。 目前主流的数据埋点方式有两种： 第一种：自己研发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。 第二种
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