为什么要用呢，有什么好处？这应该放在最开头说，一件东西你只有了解它是干什么的，适合干什么，才能更好的与自己的项目相结合，用到哪里学到哪里，学了不用等于不会，我们平时就应该多考虑一些这样的问题：自己做个什么项目功能能跟 xx 技术相结合呢？这个 xx 技术放在这种业务场景下行不行呢？而不是 “学了这个 xx 技术能干嘛呢，公司现在也没有用这个的呀，学了也没用啊”，带着这样心情去学习 xx 技术，肯定很痛苦。
埋点管理是埋点设计的组织方式，可以细分为面向开发者的管理、面向监控者的管理和面向使用者的管理。本节节介绍面向使用者的管理。通过本节的学习，你将获得以下方面的认知：
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。
这是个基于oo编程的项目，框架也是公司内部的框架，并没有使用目前mvvm类型的框架。
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。
当新建一个key为整型的HashMap时，会出现如下的提示信息，推荐使用SparseArray来替代HashMap：
关于作者：我是水大人，资深潜水员，一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手，爱折腾不爱玩，爱总结爱思考的老兵，错了改改了又错的惯犯。
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
在10年前能拥有一台自己的服务器是想都不敢想的事情，非常的昂贵。5年前能拥有一台VPS也是相当了不起的事，还是很贵。那时候大多站长(当时站长是一个非常庞大的群体)用的是虚拟主机，主机商会分配一个ftp的帐号与密码，站长登录后能上传自己的代码文件，在那个时代PHP是真的Web一哥。
举个例子，你做量化投资，基于大数据预测未来股票的波动，根据这个预测结果进行买卖。你当前能够拿到以往股票的所有历史数据，是否可以根据这些数据做出一个预测率高的数据分析系统呢？
随着组件化思想深入人心，开发中遇到特定的功能模块或UI模块，我们便会想到抽成组件，高级一点的做法就是把多个页面相似的部分抽成公共的组件。
随着企业经营规模的扩大，以及对内快速诊断效率和对外SLA（服务品质协议，service-level agreement)的追求，对于业务系统的掌控度的要求越来越高，主要体现在：
前言、理论，实践请参考 微博增值团队可观测性探索与实践-初探 、微博增值团队可观测性探索与实践-实践 强烈建议优先阅读。
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，发觉商业价值。
【转载请注明出处】：https://cloud.tencent.com/developer/article/1655067
原文地址：http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具，比较常用的有谷歌分析、百度统计和腾讯分析等等。所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集。目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的。本文将简要分析这种数据收集的原理，并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统。
就在安心养神的时候, 同事转给了我一条nginx 502的报警, 赶紧去线上一顿排查。
做饭，不论色香味，最基本得有合适的“食材”，而对于数据分析师，两大支撑之一的“数据”，就如同做饭的食材。丰富食材可以为美味佳肴打下良好的基础，而多维度、立体化分析就需要多样的数据来源。
由于前两篇文章的关系，最近收到很多朋友的反馈和私信，谈如何成长为一个架构师的问题。在这之前我很少有时间去考虑这个问题，因为我总有做不完的事儿：看不完的书，解决不完的问题，干不完的活儿…… 不是我干活儿慢，实际情况恰恰相反。但是我总是能给自己找很多的事情。我的桌面上有好几个txt，里面记录着各个方面要做的事情，看书过程中发现的问题等等。去年有一段时间很闲，我每天干着公司里的活儿，自己创着业，一天还要写一两篇专利，还是感觉很闲。其实就是想的少，做的不够细。而一个人能给自己找到多少要做的事情才是一个人真正的
本篇文章主要是记录整体调整Python数据统计分析项目规范性的过程，以及自己的一些思考。
做程序员的朋友，都有深刻的体会，只有自己对自己写的代码最熟悉，虽然编码规范是统一的，但每个人的思维都不太一样，特别是一些比较复杂的逻辑，如果代码里没有注释，其他人在短时间内也是很难看懂的，因此，对于程序员来说，如果要离职，在离职前，做一些代码交接工作是非常有必要的一件事情，近期，就有一名程序员网友要离职，在离职时他发表了自己的一些体会。
又清晰又简洁的代码当然是最好的了，但简洁不如清晰重要。总的讲不要使用单词的简写，除了非常常用的简写以外，尽量使用单词全称。API的名称不要有歧义，一看你的API就知道是以什么方式做了什么事情，不要让人有疑问！
昨天我分享了一篇关于收入的个人感悟，没想到如此受欢迎，得到了很多大佬以及读者的点赞。
在各种大型项目中，流量统计是一项重要工程，统计点击量可以在后端进行监控，但是这局限于调用接口时才能统计到用户点击，而前端埋点监控也是一个统计流量的手段，下面就基于百度统计来完成以下需求
读：关注SEO、关注收录的站长，应该都知道百度搜索提供了一段自动推送的js代码，可将任意网页推送到搜索引擎，加快收录。但是，这段代码并不是简单的增加到网页中万事大吉了！百度埋坑技术，你我都懂的！本文主要分享埋坑之自动推送JS代码的优化... 功能介绍： 根据以前有人发的判断文章是否收录的功能。具体作者忘了。拓展出展示js推送代码 优点： 1.判断文章是否收录，来进行展示。 2.避免重复推送，防止占用推送额度。 3.防止因推送频繁造成的负面影响 缺点： 操作较
拿 Java 来说：比如我们有两个服务 A、B 在两个服务器上，此时我们要在 A 上调用 B 的服务获取其上的数据 Foo。那么在 A 中可以写成 Foo f = b.XXXService();。在这里 Foo 是 A、B 两个服务所定义的数据传输结构，b 是 B 服务所抽象出来的对象，其内部实现可以是各种网络数据交互协议，比如说 http 协议。简单来说：RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数。
本文的目标是帮助大家深入理解Android系统资源异常之文件描述符异常，对于文件描述符异常的通用检测机制，当前包括fdtrack和fdsan两种机制展开剖析。
一直对单测很感兴趣，但对单测覆盖率、测试报告等关键词懵懵懂懂，最近几个月一直在摸索如何在Vue业务系统中落地单元测试，看到慢慢增长的覆盖率，慢慢清晰的模块，对单元测试的理解也比以前更加深入，也有一些心得和收获。
Bwa 0.7 版本和GATK 3.4将fastq文件碱基比对至hg19（GRCh37）人类参考基因组上生成bam文件，并根据基因组坐标对bam文件进行排序，然后对基因组复杂区域进行序列比对优化。
作为产品经理，收集和分析数据是必备技能。我们的产品可能会设置埋点监听用户行为、记录页面和某些功能的使用情况。你问研发同事拿埋点数据，研发同事可能会导出一份 Excel 给你。此时如果你想标红使用量少于100的数据，可以在Excel里操作，也可以使用 Python 去处理。本文介绍后者。
前一节讲到多种流量归因的模型，本质上流量归因是为了辅助我们如何将钱花的更有价值以及高效洞察用户的习惯和行为，为下一步迭代产品的功能提供数据支撑。今天这一节，结合具体的业务场景来看看流量归因分析如何在数据采集方案上落地的。
数据埋点是一份上手容易精通难的典型例子，可以说人人都可以埋点，但是埋点质量差异巨大，而这份差异随着时间推移会加速放大。
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：
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。
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
2020这个人生最漫长的寒假，翻了一些书，记下不少名人趣事。百无聊赖间把这些小故事做了个分类，再把平日所见种种对照落入其中，遂成此短文。
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
素标签这类技术其实已经在很多商业网站中有涉及到，但是很多网站不会明确的指明。也有的叫做“埋点技术”，即用来收集用户的点击事件来分析用户的喜好。就像 apple 声明的那样，一般不会将用户操作情况和用户的身份绑定，仅仅用来分析网站的运行情况。
每一个界面的每个事件都有唯一的标示ID。此外，每个界面中都会有公共参数统计，比如：userId、timestamp、taskId 等。
由于搜索埋点数据过于繁琐，每次测试任务量巨大，导致统计方面的一些工作的不方便，单靠人肉diff工作量大且效率低。
微服务架构具有诸多优势，包括增强团队自主性、提高扩展与部署灵活性。但缺点是，系统中的服务越多（一个微服务应用可能包含几十个甚至几百个服务），清晰地了解系统总体运行情况的难度就越大。作为复杂软件系统的编写者和维护者，我们深知掌握系统运行情况的重要性。可观测性工具可帮助我们清晰地了解众多服务和支持基础设施。
正如开篇所说，分析师应该协同产研一起进入埋点工作中。由于大部分公司的埋点系统或平台都不太一致，这里也仅以笔者的经验进行简单分享。首先，埋点的整体流程大同小异，产品过稿-->埋点设计-->埋点开发-->埋点测试与验收-->上线后统计需求。
埋点是在应用中特定的流程收集一些信息，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是运营的数据支撑，包括访问数，点击量等等。
从业务过程中采集埋点，是数据驱动型公司的必要条件。知乎的产品功能评审环节，不仅有 PRD (Product requirement document），还加入了对应的 DRD ( Data requirement document）。对于埋点而言，DRD 需要明确业务目标与埋点缺口之间的关系以及需求的优先级。埋点的需求大多来自于 DRD，整个过程会涉及多个角色，主要包括产品经理、业务数据负责人、开发工程师、测试工程师。
大数据应用一般会有采集、加工、存储、计算及可视化这几个环节。其中采集作为源头，在确保全面、准确、及时的前提下，最终加工出来的指标结果才是有价值的。
前几天有小伙伴在社群咨询，产品经理该如何高效阅读技术文档，正好周末有时间就总结了一下。
在前几篇文中说明了，埋点测试选择在 埋点入库做卡点校验是最合理的。如果在上报时校验，校验的卡点是在上游，还是可能会出现问题。在入库这个节点校验，会绝对保证数据的一致性、完整性和准确性。
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。埋点收集的数据一般有以下作用：
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。
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