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”。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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
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
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
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。
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。
当在回答了上述问题之后，埋点&监控便跃然纸上。因为要回答以上问题，只有通过对系统进行数据分析的方式才能弄清楚。
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。
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。
在营销活动中，通过埋点可以获取用户的喜好及交互习惯，从而优化流程，进一步提升用户体验，提高转化率。
最近杂七杂八的事情比较多，难得抽出时间来弥补一下之前的系列，欠大家的埋点系列现在开始走起来
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。
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
埋点是数据采集的专用术语，在数据驱动型业务中，如营销策略、产品迭代、业务分析、用户画像等，都依赖于数据提供决策支持，希望通过数据来捕捉特定的用户行为，如页面访问、按钮点击量、阅读时长等统计信息。因此，数据埋点可以简单理解为针对特定业务场景进行数据采集和上报的技术方案，在政采云，前端团队已经有自研 SDK 来解决这个问题。在数据埋点于政采云的落地实践过程中，我们发现另一个可供探讨的方向，即获取到数据后，我们要如何进行埋点数据的分析？ 以下我们展开聊一聊埋点数据分析的用户诉求、团队的探索实践和存在的痛点。
在这一年来接触了我个人接触了 200 家创业公司，发现都在数据采集上遇到多多少少的问题，我把它们归结为三类：
近期有人在公众号后台私信我，问数据产品经理有哪些可以找目标竞品的方法。C端产品，度娘或者应用市场一搜，可能竞品就出现了(广告竞价或SEO策略的同质化),。数据产品一般是面向企业内部，只有提供商业化服务的企业才可以找到公开的资料，所以寻找竞品时，要基于对行业的一定了解，以及外部辅助信息的输入。做数据产品七八年了，埋点采集、数据可视化统计、精准营销平台、BI工具、数据资产与治理、大数据开发工具，数据全流程各个领域都有所涉及，把过往收集整理的数据产品信息汇总、分类整理分享给大家。按照从上层应用到底层数据开发的顺序，整理如下：
易观方舟V4.3发布，智能埋点治理、智能指标监控等亮点功能，让运营更安全、更简单、更高效
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。
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。
根据标识来识别每一个事件， 针对指定的事件进行取参埋点。而事件的标识与参数信息都写在配置表中，通过动态下发配置表来实现埋点统计。
OpenTelemetry是一个云原生计算基金会 (CNCF) 沙盒项目，它提供了供应商中立的、特定于语言的代理、SDK 和 API，您可以使用它们从所有受监控的应用程序中收集分布式跟踪、指标和日志数据。OpenTelemetry 代理能够自动检测应用程序代码以显示性能数据，这些数据对于帮助您了解服务的健康状况非常重要——为应用程序开发人员提供了选择和选择哪些代理监控其应用程序的灵活性。
用户行为分析主要关心的指标可以概括如下：哪个用户在什么时候做了什么操作在哪里做了什么操作，为什么要做这些操作，通过什么方式，用了多长时间等问题，总结出来就是WHO，WHEN，WHERE，WHAT，WHY以及HOW，HOW TIME。
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：“…“”。
作者：banniyang， 腾讯IEG开发工程师 |导语 小程序上线新版本的时候需要经过微信审核，如果有紧急需求要添加埋点并即时生效，那就来不及了。 1、为什么要做？ 先看下之前的埋点流程，如图所示。产品提出埋点需求，开发人员在mp平台配置埋点事件，然后进行代码埋点，再测试埋点，没问题之后再提审。 小程序从提审到审核通过大概需要半天到两天的时间。通过之后还需要半天的线网验证，线网有问题之后又得重新走一遍发版流程。整个埋点流程比较长。 有一次在比赛前一天晚上彩排的时候，产品临时需要加个埋点需求
踏足行业几年了，始终游离于中小型项目，由于项目用户较少，所以前端监控方面非常生疏，最近开始接收大流量项目，却对埋点，监控一无所知，深感惭愧，于是苦学几日，心得如下：
“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。
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。
我们这里所说的数据仓库，是基于大数据体系的，里面包含标签类目，区别于传统的数据仓库。下面我们来将这张图分解，逐个做简要分析。
我们收集日志，目的还是为了分析用户行为，挖掘潜在价值，最终能优化产品体验。因此，“高质量”是最基本要求，这是保证分析效果准确性的基石。那么，常见的质量问题有哪些呢？
随着移动互联网市场快速发展，以往“跑马圈地”式的粗犷运营时代已成为过去时。大环境的改变，也导致移动端的数据统计分析在产品的研发、决策、运营等方面起着越来越重要的作用，“精细化运营”一时间成为热点词——从大厂到创业团队，无论是自建数据统计系统还是借助于第三方，市场对于简单易用、稳定可靠数据统计方案的需求从未衰减过。
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
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。
在大数据的风口，起飞的为什么是360？这也许是很多人的疑问，作为大数据业界的弄潮儿，360大数据平台是如何演进的，QDAS是缘何诞生，以及再次变革的原因又是什么？
我们都知道服务器层面的基础监控已经是玲琅满目，可以说是层出不穷，比如各大云厂商自带的基础设施的监控，基本能满足我们的需求。即使你是使用了多云的业务部署架构，那也可以轻易办到，比如使用open-falcon或者夜莺等开源监控系统，再比如比较流行的grafana+prometheus，Zabbix等国外监控系统，使用分布式架构采用默认指标就可以满足我们的需求，但是针对于业务监控，可能有些公司有自己的想法，也可能捉襟见肘。这篇文章我们可以一起从运维的角度探讨，如何做后端业务指标的监控，当然本文仅仅是一种参考思路，不作为上线依据。
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