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什么是数据数据的工具有什么?

所谓“”,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。 根据技术可分为:代码、可视化、无(表格形式) ? 代码: 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: 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: 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的状况,剔除这样的无效数据

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JJEvent 一个可靠的Android端数据SDK

V1.0.0功能列表 是否支持 接口自定义 支持 缓存策略 支持 外部cookie注入 支持 推送周期设定 支持 强制推送 支持 自定义事件 支持 独立运行 支持 多线程写入 支持 后台线程服务 支持 但是 这些统计, 第一,就是上传的频率,比较固定, 难以满足要求不同的频次需求. 第二,需要统计到的字段和规则都是死板的,无法定制. JJEvent设计初衷为:一个统计SDK, 可以单独发布到仓库,单独被项目依赖而不产生冲突,拥有自己的数据存储,网络请求. 目前, 统计sdk状态是 多个线程同时执行数据库操作, Timer拥有自己的单线程 执行数据库读取. 在本SDK中,采用串行模式,在初始化过程中,SQLiteDatabase静态单例, 来保证线程安全. 项目经过测试部门,和线上检验,线程间访问正确,数据统计正确.

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    】是什么?简述的操作流程

    第一步【采集】:通过部署,收集数据 第二步【数据传输】:将点收集到的数据,进行传输 实时传输:flume>kafka>db? 第四步【数据统计】:根据业务需求进行etl开发,输出业务所需的数据 第五步【数据应用】:业务人员验证和使用数据 1 采集 1.1 范围 根据业务人员的需求,选取可以衡量需求效果的数据指标,比如页面浏览量 明确需要收集哪些维度的数据,按需选择性。 1.2 事件 我们可以对一条业务流程中涉及到的各种操作进行事件,用于了解该业务各操作流程的用户流失率,转化率等情况。 如果统计的事件里有需要用到后端的数据,也是要进行后端的。 3.2 事件的格式 数据是需要存储起来的,数据就会有它对应的字段。 7) proj_id、sdk_ver、event_id,业务属性,必须按照产品需求保证对应关系,否则上报的数据会被丢弃。

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    数据采集与

    APP是通过在代码中注入一段特殊的代码或者引入一个SDK,对APP中的信息进行收集的一种技术. 前端代码点在前端里嵌入SDK代码,对于每一个关键行为,我们需要调用SDK代码,将必要的事件名,属性字段等写入代码,然后发送到后台服务器.后端代码则将相关事件和属性通过后端模块调用SDK的方式,发送到后台服务器 前端点主要采集用户行为,后端更多采集的是业务数据。 可视化(全/无) : 全类似于前端,不同的是,全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) 方式的对比 代码和全比较: image.png 前端和后端比较

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    数据是什么?设置的意义是什么?

    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。这里说说第一种的方式吧,怎么数据,就需要根据自己产品的任务流及产品目标来设计。 原理就是在APP或者界面初始化的时候,初始化数据分析的SDK,然后在某个事件发生时就调用SDK里面相应的数据发送接口发送数据。 现在业界有吹嘘无的其实并不是没有,而是不需要手动,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,收集的信息。 ,大部分自己公司的数据统计都是前后端并存。 关于数据的注意事项 不要过分追求完美 关于数据有一至关重要,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

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    数据|六个步骤实现数据方案设计

    我们将数据流程梳理为下图,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,可谓是工作的中流砥柱。 ? 在数据这项工作中,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。 02 六个步骤实现数据设计 数据设计师数据分析师是的重中之重,设计得好能够极大地方便后续的数据应用。对于数据设计,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,以确定是否合理,并及时调整数据方案。 6.明确优先级 数据都是为数据应用做铺排,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、的技术实现成本以及资源有限性为数据确定优先级。

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    数据|从隐私保护浅谈数据生命周期,初识数据

    01 从数据产生流程浅谈数据 互联网的海量数据是通过数据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,这就是数据技术;采集到的数据通过 SDK(Software Development Kit)上报,这就是数据技术上报技术;上报后的数据通过一些系列处理流程入库到数仓形成海量的用户数据。 04 数据的分类及其方式 数据的方法根据其位置分类,可分为前端和后端。 前端通过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。 讲完数据的相关背景知识,想要入门数据分析的你对于数据又有了新的认识。 那么如何选择前端还是后端,如何做好一份数据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文档的方法论!

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    游戏数据二三事

    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。 数据概述 1. 什么是数据 数据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的内容中,主要涉及的是针对游戏产品内容设计的数据相关内容。质量指标(运营数据)应当采用公司规定通用的数据指标的方式和上报定义。 3. 数据的准备工作 在真正进到数据之前,负责数据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. APP的数据在前端的行为有以下三类方式: 功能数据写在特定的功能中 可视化数据利用前端的脚本追踪 无 在一个全SDK上制作APP 游戏数据能否仿照APP数据的方式呢 SDK记录,但针对游戏内容本身的数据很少有统一的模块。

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    iOS无数据SDK实践之路

    本篇主要讲一下SDK的整体实现思路以及关键的技术SDK 已经具备不需要代码就能 自动的、动态可配的、全面且正确 的收集用户在使用 App 时的所有事件数据。 这种业务层数据的收集以往大多通过 代码 的方式去做,本SDK则真正的实现了 无 的去获取这些想要的业务数据。这部分的实现会在本文的第二节详细介绍。 SDK业务数据收集的实现 讲完了 viewPath 之后,接下来详细介绍下 SDK 的另一个关键技术:基于 viewPath 与 KVC 实现 SDK 的无业务数据收集功能。 漏等情况,无法动态更新及添加; 为了解决上述的 代码 的缺陷,SDK 实现了真正意义上的 无 来对业务数据进行收集。 先看一下 SDK 的无技术的整体架构图: 从上图可以看出,在实现 SDK 的无数据收集时,主要分为3步:上传KVC配置、请求KVC配置、业务数据的收集与上报。 2.

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    知乎数据方案

    数据平台组成立之初就研发了全端 SDK 和日志的接收服务。在有了 SDK 之后,数据平台组开始在公司推广工作,在早期是的推动方和设计者,使得公司基本具备了打点的能力。 在技术上,我们使用 Protocol Buffers 管理 Schema,统一点字段和 enum 类型取值,统一 SDK 发版。 模型中 Who、When、How 由 SDK 自动生成,人员在绝大多数情况下不必关心这三个要素。 Where 准确定位一个事件发生的位置。 测试平台 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。 其他:关于 Hybrid 类型 客户端内的 H5 生成使用的是 JavaScript SDK,如果直接发送到日志收集服务,会丢失客户端的重要属性。

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    游戏数据二三事

    导语:本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据内容,包含游戏数据的一些原则和技巧。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。 数据概述 1. 在接下来的关于数据的内容中,主要涉及的是针对游戏产品内容设计的数据相关内容。质量指标(运营数据)应当采用公司规定通用的数据指标的方式和上报定义。 3. 数据的准备工作 在真正进到数据之前,负责数据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. APP的数据在前端的行为有以下三类方式: 功能数据写在特定的功能中 可视化数据利用前端的脚本追踪 无 在一个全SDK上制作APP 游戏数据能否仿照APP数据的方式呢 SDK记录,但针对游戏内容本身的数据很少有统一的模块。

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    测试方法和测试平台

    测试主要包括:数据收集方法、统计分析方法。测试使用数据收集方法来收集用户数据,统计分析方法则是从用户输入之间转换后产生各种结果等。 一、测试工具 测试工具常用的有测试套件和测试中心,其中测试套件以 API形式实现,套件需要指定角色完成对应实验,并需要一个可执行文件或多个用户数据集。 实验室里一般会包含:数据统计报表(Data Manager)、数据获取工具(Base Request)、数据分析工具(Structure Analysis)以及数据查询和分析工具(Quantum 3、模块及程序设计原则 测试工具的模块可以是多个的,也可以是一个单独的模块,在每个模块中使用不同方法收集对应的用户数据。 1、测试平台的功能主要包括: ●:记录客户端,如事件、按钮、交互行为等。 ●数据处理:如保存、删除、修改、更新等操作数据。 ●记录处理:如点击事件、按钮、交互行为、点击时间等。

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    测试

    测试 目录 1、的逻辑 2、怎样测试 3、数据的注意事项 1、的逻辑 界面-事件-事件参数 每一个界面的每个事件都有唯一的标示ID。 2、怎样测试 (1)通用的一种方式是直接第三方统计平台去定时查看自己的 appid 对应的数据。 优点是,第三方平台的数据往往是经过分析汇总的,展示非常直观。 1)Android 平台用 Android SDK 环境和资料准备: ① 搭建 ddms 环境,可以使用 Android Studio,或者直接使用 Android SDK 里带的 Monitor。 (6)数据的命名规则:数据的规范化命名规则有利于数据的阅读和查看,比如页面点击的就用 Page 开头,区域的用 Label 开头作为前缀。 (7)展现类的:最关键的在于避免重复统计。 例如,由开切换到关,那么最后发出的状态数据一定是关闭的状态。 (10)计数类:关键在于避免遗漏。一般情况下,非实时发送的计数容易出现遗漏情况,因为涉及到数据库的读写,因此在测试时要格外留意。

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    治理:如何把App做到极致?

    背景 日志的统计,数据的分析,直接影响产品方向和运营决策。 全方案 实现方案:利用Gradle插件,在编译阶段在代码中插入代码,进行数据采集。 运行时逻辑 动态sdk 接入和使用都已经同步git 可以方便接入和使用。 4. 平台化 ? b)管理模块 给数据策略同学提供增删改查服务,记录修改状态,使管理高效便捷。 c)验证模块 管理平台除了给App提供 日志服务以外。 效果图如下: ? 管理模块 ? 动态化 通过LogParams,WMDA,动态尽可能的使动态化,避免发版,减少错误修复时间。 3. 平台化 通过平台使数据,测试同学方便的管理,验证,确保准确性。

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    《七天数据之旅》第二天:之前

    以当前主流的前端代码为例,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,也是数据产品转换的重要参考) 数据产品经理:负责进行转化,对的完整性负责,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:根据产品输出的转化文档,进行设计,具体体现为参数名、参数值、上报时机等,对的准确性负责。 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设计的一致,验证一致后发起点验收报告。 数据测试发起点验收报告的时候,上报数据要经过筛选,只核验本次设计改动的地方,并见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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    《七天数据之旅》第七天 实战

    在第二节《准备工作》中介绍到,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、梳理旧以及熟悉流程。 ,设计框架。 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设计框架样例。 需要强调的是虽然框架在很大程度上解决了设计的检索、管理和扩展问题,但更详细的采集信息等血肉的补充则是更加关键的内容,这个是在七天设计之旅系列上无法传递和分享的,需要设计人员根据业务特点和需求进行相应的调整

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    《七天数据之旅》第三天 设计(上)

    0x00 前言 在前两篇《初识》和《之前》的基础上,我们应该有了对的基本认识、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设计环节。 以分享为例,客户端的分享(点击开始分享、分享结果返回)要做,分享出去的页面的展现和点击也要设计,在设计参数的时候要注意加入加密处理过的用户标示、分享来源标示等,代表一次完整的分享会话,做好跨平台之间的信息透传 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。 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,表现在上尽可能的采用增加属性和属性值的方式进行 ,避免一大堆不可复用的垃圾事件,增加管理的难度 《七天数据之旅》系列文章: 《七天数据之旅》第一天:初识 《七天数据之旅》第二天:之前

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    《七天数据之旅》第四天 设计(下)

    0x00 前言 在上节中我们介绍了设计时四种主要思维方式,本节我们挑选典型的疑难场景进行设计。 对于刷新流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设计的方式,当然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,才是设计的根本出发点。

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