进入移动互联网的下半场，以用户行为数据分析驱动的算法个性化推荐和人工精细化运营已成为各个产品必不可缺的配置，数据成为各产品的核心竞争力之一。...项目基于神策分析SDK，采用ClickHouse数据库对采集数据进行存储，采用前后端分离的方式来实现的访问统计和用户画像分析系统。...核心功能数据采集: 支持网页、小程序、IOS、Android等多端数据采集流量概览：提供流量渠道、设备、地域、访客类型多维度分析用户画像：解析用户唯一ID，定位追踪用户全生命周期画像数据下载：支持各项汇总数据...统计展示 【clklog-ui】：基于 vue-element-admin 实现的统计分析数据界面展示。...社区ClkLog计划建设一个关于端侧埋点的开放社区，如果你对客户端侧埋点或者埋点数据分析感兴趣，请与我们联系，或者可以在 clklog · Discussions · GitHub 或者 Issues
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。...根据埋点技术可分为：代码埋点、可视化埋点、无埋点（表格形式） ?...代码埋点： 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 全埋点： 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；与代码埋点相比，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 可视化埋点： 采集说明...：嵌入SDK，可视化圈选定义事件 场景：用户在页面的行为与业务信息关联较少；页面量多且页面元素较少；对行为数据的应用较浅 优势：与代码相比，开发人员工作量较少 劣势：业务人员工作量较大；版本迭代后需重新定义事件
1) 什么是埋点 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。...接口埋点不同于其他埋点,它不是通过数据库系统直接存储,而是通过日志系统存储,然后通过ETL保存到数据仓库. (用于实时接口的监控,快速发现接口的异常....如运维的报警系统很多都是接口埋点实现的) 按是否可视化分为:1. 代码埋点 2.可视化埋点(全埋点/无埋点) 代码埋点：代码埋点是根据具体埋点需求进行数据采集的方式，分为前端代码埋点和后端代码埋点....前端埋点主要采集用户行为，后端埋点更多采集的是业务数据。...(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) 埋点方式的对比 代码埋点和全埋点比较: image.png 前端埋点和后端埋点比较
试着找一条路径，想想转化率的数据怎么得来的吧，埋点都收集了什么样的数据吧？ 参与度 参与度并不是一个指标，而是一系列的指标，访问深度，访问频次这些都是衡量参与度的指标。...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。这里说说第一种的埋点方式吧，怎么数据埋点，就需要根据自己产品的任务流及产品目标来设计。...目前，国内的主要第三方数据分析服务商，如百度统计、友盟、TalkingData 等都提供 iOS、Android、Web 等主流平台的代码埋点方案。...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。...关于埋点的数据的注意事项 不要过分追求完美 关于埋点数据有一点至关重要，埋点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埋点数据，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
系统概览 数据埋点分析系统都做了些什么？采集了哪些数据？这些数据我们将如何运用和分析？最终又将如何展示呢？ 首先我们看下系统结构。...系统概览.png 数据采集 数据采集一般分为以下三种： 无埋点（全埋点）：零埋点成本，抓取用户行为全量数据，任何操作行为都会被上传。...数据量大，“噪音”多； 可视化埋点：在页面中操作，选择埋点位置/模块，非开发人员也可以进行埋点； 侵入式埋点：埋点时需要将数据采集代码写入业务代码中，埋点成本较高，但准确度也更高； 由于对数据的准确度要求较高...依据目前系统的能力类型，可分为用户行为分析、链路转化分析、用户体验分析等： ? 浑仪系统.png 搜索流程埋点案例 那么在一个页面或者一个流程中我们可以采集到哪些有价值的数据呢？...案例流程.png 我们在上述的三个页面中会采集的数据有以下三种： 页面进入/离开自动埋点 按钮点击埋点 链接点击埋点 ?
01 数据埋点流程 数据埋点是数据治理流程中重要的一环，是一项多部门协作共同完成的工作，数据分析师在这个流程当中承担着重要的角色。...我们将数据埋点流程梳理为下图，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，可谓是埋点工作的中流砥柱。 ?...在数据埋点这项工作中，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埋的点。...而作为数据分析师，在完成埋点工作的时候也需要确定数据是实时上报还是异步上报，以确定埋点是否合理，并及时调整数据埋点方案。...6.明确优先级 数据埋点都是为数据应用做铺排，埋点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、埋点的技术实现成本以及资源有限性为数据埋点确定优先级。
本博文实现了uniapp的数据统计埋点的封装，可以自动统计页面的PV， UV，页面停留时长，不需要在每个页面的生命周期写统计（tabBar 的页面除外，tabBar 页面需要添加自定义事件） ...$common.Init.call(this); // 统计自定义事件触发埋点 this.myMta('show') 3.修改mtaUrl...myMta.js const mtaUrl = 'https://test.cn/commonapi/system/saveRecordLog' const appId = 'test'; // 埋点通用接口...pageUrl：非必传，页面路径，不穿默认获取当前路径 async function myMta(triggerType = "", pageUrl = '') { console.log('埋点
页面埋点的作用，其实就是用于流量分析。而流量的意思，包含了很多：页面浏览数(PV)、独立访问者数量(UV)、IP、页面停留时间、页面操作时间、页面访问次数、按钮点击次数、文件下载次数等。...而流量分析又有什么用处： 1、提高网站的转化率 根据页面埋点可得到一些重要信息，它告诉你用户对网站的反应，以及如何提高网站流量、改进网站性能，了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持...一个简单的示例，js埋点收集页面浏览记录，用于ip，pv，uv分析： js代码： if(t === undefined){ var t = (function (deploymenPath)...，这里我直接保存数据库了 return null; } 原始数据如下： ?...收集到了用户行为数据，我们后续就可以做很多事情了。。。。。
作为数据分析师或者是即将转行数据分析的你，有必要系统地了解下从用户行为到用户数据的整个流程，为之后数据埋点的工作做一个简单的铺垫。...后面几节内容会一一介绍这三个问题，理解了这三个问题，对于数据分析师需要开展的数据埋点工作大有益处。...所以数据埋点无论是对于数据分析师来说还是对于企业来说都极其重要，数据埋点埋得好能够方便分析师们分析业务问题快速得出结论，同时辅助业务进行决策，以实现业务KPI，形成闭环。 ?...讲完数据埋点的相关背景知识，想要入门数据分析的你对于数据埋点又有了新的认识。...那么如何选择前端埋点还是后端埋点，如何做好一份数据埋点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埋点文档的方法论！
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....游戏数据分析的基本流程 在进行游戏产品的数据分析时一般会遵循下面的流程。 数据设计中就包含了数据埋点与数据上报路径的处理。游戏的功能开发结束后，数据埋点的开发就应该提上日程。...使用自动化脚本（洛子系统），idata服务（创建经营分析页面）来方便需要重复分析或长期监控的数据分析需求。 4. 数据埋点的基础原则 数据埋点时我们需要遵循一些原则，这些原则与APP数据埋点类似。...数据埋点的准备工作 在真正进到数据埋点之前，负责数据埋点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....因此，数据埋点设计一定需要策划、程序、数据多方共同参与讨论。 数据埋点时的注意项 终于进入到数据埋点的策略，主要来自工作经历后对数据的理解，若有错漏欢迎指出。 1.
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。...游戏数据分析的基本流程 在进行游戏产品的数据分析时一般会遵循下面的流程。 ? 数据设计中就包含了数据埋点与数据上报路径的处理。游戏的功能开发结束后，数据埋点的开发就应该提上日程。...使用自动化脚本（洛子系统），idata服务（创建经营分析页面）来方便需要重复分析或长期监控的数据分析需求。 4. 数据埋点的基础原则 数据埋点时我们需要遵循一些原则，这些原则与APP数据埋点类似。...数据埋点的准备工作 在真正进到数据埋点之前，负责数据埋点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....因此，数据埋点设计一定需要策划、程序、数据多方共同参与讨论。 数据埋点时的注意项 终于进入到数据埋点的策略，主要来自工作经历后对数据的理解，若有错漏欢迎指出。 1.
在数据平台组成立之初就研发了全端埋点 SDK 和日志的接收服务。在有了埋点 SDK 之后，数据平台组开始在公司推广埋点工作，在早期是埋点的推动方和设计者，使得公司基本具备了打点的能力。...这个方法在短期内帮助公司的埋点工作顺利进行，但是很快随着业务持续的增长，即使是埋点设计的老手也无法快速响应业务的埋点需求，跨业务的任务排期也给业务带来较多的困扰。...以下是业务几个和数据有关角色的主要工作内容： 数据分析师和产品经理主要是数据的使用者，工作内容是发现和解决业务的问题，不断对产品进行迭代 工程师对代码的细节和打点时机最为了解，但是对于数据具体的使用不见得很清晰...数据仓库接口人负责业务数据的生产，和数据仓库团队对接，对埋点的定义需要有深入的理解综合考虑各角色的意愿后，我们设计了「业务数据负责人」这个角色，来整体来负责业务的数据生产工作，主要负责业务数据仓库需求和埋点设计...对于 What，在客户端开发上，我们主要遇到以下问题： 采集需要的数据有时和客户端功能开发无关，客户端获取数据难 当数据结构较复杂，客户端工作量增大 打错和打漏的情况，需要发版，周期长面对上述打点，对于不是必须由客户端获取的数据改成由业务后端生成
数字基建系列（一）数分如何参与埋点工作 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。...产品过稿 产品过稿是了解埋点需求的最直接方式，在这期间你需要仔细理解产品稿的业务逻辑，并在脑中形成埋点数据框架，有疑问需及时提出。...一般产品并不会特别清楚最终需要统计哪些数据，因此就会要求数分将所有可能的点都埋上。 这个时候有人可能就会疑惑了，那全埋了工作量岂不是很大；没埋全到时候出不了数怎么办。...数据统计 当埋点正式上线后，则可以在相关线上日志表中根据url统计需求数据。如果在统计数据过程中发现埋点异常、丢失或需要增加额外埋点。都需要和产研沟通，在下个版本修复或增加。...H5埋点不跟版，可优先修改。 总结 本文主要是帮助没有埋点经历的同学对埋点工作有个大致的理解，而有过埋点经历的同学则入乡随俗，以当前公司标准为主。
在本文中，我们将讨论什么是回归分析，它是如何工作的。 1 什么是回归分析？ 回归分析是作为数据科学家需要掌握的第一个算法。它是数据分析中最常用的预测建模技术之一。...线性回归的目的是通过点找到称为回归线的最佳拟合线。这就是数学线性回归公式 /等式的样子： ?...逻辑回归分析的最大优点之一是它可以计算事件的预测概率分数。这使其成为数据分析的宝贵预测建模技术。 3. 多项式回归 如果自变量（X）的幂大于1，那么它被称为多项式回归。...这是多项式回归方程的样子：y = a + b * x ^ 3 与线性回归不同，最佳拟合线是直线，在多项式回归中，它是适合不同数据点的曲线。这是多项式回归方程的图形： ?...当数据集具有高维度时，通常使用逐步回归。这是因为其目标是使用最少数量的变量最大化模型的预测能力。 逐步回归基于预定义的条件一次增加或减少一个共变量。它一直这样做，直到适合回归模型。 5.
我们以下面的场景为例，看一看依赖分析的重要性和必要性。 通过前一篇文章，想必大家对埋点自动收集方案有了宏观且全面的了解。...点击查看《埋点自动收集方案-概述》 在整个方案中，埋点的数据源很重要，而数据源与页面的对应关系又是保证数据源完整性的关键。...$log('card-click') // 埋点发送 } 这就带来一个问题：商品卡片的点击信息（埋点的数据源），既可能是首页的，也可能是个人主页的，而jsdoc搜集埋点注释时，对这种归属情况的判断无能为力...3 在webpack的解析阶段，分析并收集依赖 我们看到虽然webpack的分析数据非常臃肿，但是它确实帮助开发者做了这份繁重的工作。...在埋点自动收集项目中，这份依赖关系数据交由jsdoc处理，就可以完成所有埋点信息与页面的映射关系。 one more thing webpack5，它来了，它带着持久化缓存策略来了。
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。...0x00 前言 上一篇我们初识了埋点，介绍什么是埋点、埋点的用途和埋点分类，那是不是马上就可以开始设计埋点了，答案是否定的。在埋点设计之前还有很多工作要做。...通过本篇的阅读，你将对埋点之前的准备工作和埋点的流程有更加清晰的认识，本篇按顺序介绍如下: 了解产品 梳理旧需求 梳理旧埋点 熟悉埋点流程 0x01 了解产品 所谓磨刀不误砍柴工，埋点设计是和产品密切相关的...但旧埋点的梳理是必不可少的，试着多向以前的埋点人员了解下，建立app上的交互和埋点文档中事件的对应关系，对快速展开埋点工作大有裨益。...（数据验收目前还有很多的挑战，比如我参数值的层级组合等，只能做简单的自动化） 0x05 总结 本文对埋点之前的准备工作和埋点开发的流程做了简要的介绍，需要强调的是埋点是一个系统工程，需要参与各方高效的协同
别人都说，你开发不好好做转数据分析？ 别人都是转计算机，你怎么转出去了？ 这里鸭哥想说一句，职业的选择不是简简单单的去衡量工资的多少，重要的是！ 这个职业对你来说的发展瓶颈在不在你的射程之内。...因为鸭鸭对数据比较敏感，喜欢探索数据背后的事情，思考他的业务逻辑，这也是我选择数据分析的原因，直观! down to earth!...数据分析无非就三点 1.Excel（玩表啊） 2.SQL 3.Python 这三个其实都是工具，著名数据分析师Omeed Selbe说过“Data --> Insight --> Action”，我们对数据的处理是基础...废话本鸭不喜欢多说，给大家带一点干货，也是一个数据分析新人的学习路线 Excel Excel基础应用 主要包含：数据输入与处理,Excel表格编辑 Excel函数与公式 主要包含：Excel函数,Excel...SQL: SQL作为计算机的课程鸭鸭学过，但是它的奥义我认为无非就是做题，做练习题，面试题，对函数融会贯通，话说回来数据分析又不是DBA，谁会让一个数据分析师去恢复一个数据库的数据呢？
一、说明 互联网公司一般都会有专门的数据团队对公司的一些业务指标负责；为了拿到这些基本的业务指标，一般也要工程团队去配合做一些数据采集工作，于是埋点诞生了。...埋点的方式有很多种，本文主要介绍 日志埋点 这种方式以及实现思路和案例。 日志埋点 就是通过程序打印 log 日志的方式进行业务/行为数据的记录 二、总体架构 ?...通过 日志埋点 来实现业务监控和行为分析主要需要以下4个步骤 数据生成(埋点) 数据收集 数据解析(结构化) 数据落盘 数据使用(展示/分析) 三、方案说明 3.1....数据生成 日志数据的生成直接使用 Logback 等日志框架就可以了，可以自己封装公共方法、aop、注解等方式来生成指定的埋点日志 但是为了便于后面的数据解析，日志数据需要规范先行 所有的埋点日志必需约定好统一的格式...解析、落盘等都可以灵活搭配选择不同的中间件，并且不需要修改源系统的代码；并且可以方便对接其他分析平台(例如: 大数据平台) PS：业务监控是否可以不做日志埋点，直接查询业务的数据库呢？
今天跟大家聊聊常用的底层扩展埋点方式是怎么处理的。 框架自带扩展点 如果你使用的框架在设计的时候，就预留了扩展点就很方便了。...同名文件覆盖 改源码的方式需要经常同步新版本的代码，有的时候往往只想修改某一个类而已，比如对底层的某些操作进行埋点监控，如果框架本身没有提供扩展点的话只能改源码来实现。...切面拦截 切面在做很多统一处理的时候非常有用，同样在做底层埋点的场景也适用。...最简单的方式就是直接对 MongoTemplate 类进行埋点，这样所有的操作都可以监控起来。 用切面直接切到 MongoTemplate 的所有方法上，然后进行埋点，就很简单了。...Java Agent 相对其他的方式来说，还是有一定的门槛，毕竟不是日常开发中经常会用到的技术点。如果想了解这种扩展方式，可以看看一些已经用了的开源框架的源码，就知道大概怎么使用了。
在第二节《埋点准备工作》中介绍到，埋点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、梳理旧埋点以及熟悉埋点流程。...了解产品环节我们通过下载并详细的使用来实现，由于无法获取产品设计的内幕和未来的规划，所以只能通过使用了解输出信息流结构；梳理旧需求和旧埋点环节由于资源问题也无法实现，而指标体系的梳理也做不到，所以本节更多的是遍历式的解构整个应用...app的信息架构，根据梳理出的实体和功能等信息，进行了埋点设计文档的布局，最后给出专栏页的一个埋点设计框架样例。...需要强调的是虽然埋点框架在很大程度上解决了埋点设计的检索、管理和扩展问题，但更详细的埋点采集信息等血肉的补充则是更加关键的内容，这个是在七天埋点设计之旅系列上无法传递和分享的，需要埋点设计人员根据业务特点和需求进行相应的调整...本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。 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。
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