页面重构是指对网站或应用程序的页面进行重新设计和优化,以提高用户体验和可用性。在页面重构过程中,为了保障埋点测试的正常进行,可以采取以下措施:
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CPS(Cost Per Sale)是网络广告中效果营销体系中的主要形式之一,是一种以实际销售额来计算广告费用的广告,它可以理解为销售额提成,这种广告更多的适合购物类、导购类、网址导航类的网站,需要精准的流量才能带来转化。或者可以理解成商品推广解决方案(Commodity Promotion Solution):作为一种电商推广手段,其本质就是如何帮助商家有效的带货,商家可以是厂商、分销商、个人卖家。而带货的形式可以是在朋友圈发商品信息、维护社群关系、通过直播带货、在社交平台(小红书、微博等)发布笔记、分销等。
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。
人人视频之所以考虑 SSR 方案,首先是因为和百度的合作项目。基于对搜索引擎爬虫的友好度考虑,也就是 SEO 优化,页面必须尽量保持是直出,方便蜘蛛爬取;其次,合作方要求用户 1.5 秒内必须能打开页面,所以技术侧必须保证用户打开页面的首开时间,另一方面,此次项目从立项到落地要求两周内上线,之前在客户端渲染方面,我们通过埋点观察过用户数据,觉得可能在短时间内既保障功能开发又能花大精力去磨这个优化可能不太现实,所以直接敲定了 SSR 方案。
解决痛点:日常分析中的数据是如何采集的?埋点在其中的作用是什么?数分同学又担任了什么样的角色?相信本文可以帮助到你。
有赞是一个商家服务公司,致力于帮助每一位重视产品和服务的商家成功。随着移动互联网的流量增长红利渐渐褪去,商家获得新的流量越来越困难,帮助商家实现更有效的流量转化与长期目标的增长是有赞SaaS服务的应有之义;同时,随着有赞SaaS功能的不断完善,服务的商家不断增多,而业务场景也越来越复杂,考虑到有限的研发资源,提升产品和技术的迭代效率成为当务之急。
最近一段时间在进行数据埋点的重构,目前已经拉通前后端开发、测试、数据(数仓和数分)评审过后进入开发阶段。在这段时间也输出了一些关于数据埋点相关文章,和其他的产品交流如何进行埋点设计的时候反馈有点不太通俗易懂,因此梳理一个较通俗易懂的文章供一起交流学习。
话题源于一位同事的提问:你认为用什么质量指标可以反映项目交付的一个质量?粗看之下有点蒙,质量指标,什么鬼?再思考一下,哦,原来是说交付质量的事,那不是有很多质量指标么?多数和BUG相关,例如BUG数量、Reopen BUG数、BUG解决时长等等,好像都能体现交付质量啊。仔细想想,草率了,我们衡量交付质量,不能只看这些,质量不应该简简单单地缺陷关联上就可以了。再想想,于是有了本文。
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。
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
总第535篇 | 2022年 第052篇 随着美团到家业务的发展,系统复杂度也在持续增长。测试用例数量近两年增长约一倍,单端数量超过1万2千条,而研发人员的工作从大部分时间在开发,转变成一半时间在开发、一半时间在模拟环境和自测。因此,引入自动化测试就显得十分有必要,本文介绍了美团外卖在自动化测试方向做的一些探索和实践,希望对从事相关领域工作的同学能够带来一些启发或帮助。 1. 项目背景 2. 项目目标 3. 方案选型 4. 实践和探索 4.1 问题和挑战 4.2 前置条件准备 4.3 用例录制与回放的数据
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
埋点的开发测试属于强依赖业务型工作,业务变化快,因此埋点变化也快,可以寻迹的规律也不多,因此想要完全自动化埋点测试的过程难度很大。对于重复性工作机器总是比人更擅长的,所以我认为埋点的测试能自动化多少就应该做多少。
测试中的的覆盖率指标会影响测试结果,在Android Monkey测试中也存在同样的道理,由于Android Monkey执行的随机性很大, 可能会导致核心页面不能被覆盖到或者测试结果是一个较低的覆盖率,不能拦截发现到Crash。本文就来介绍下如何提高Android Monkey的覆盖率。
2019年上半年携程机票前台团队基于clean architecture思想,结合具体业务特点和复杂度,对App机票查询列表页进行了一次技术重构。重构后的机票列表页视图与逻辑分离,多个业务模块分治业务场景,降低整体业务复杂度,提升了页面的可维护性,可测试性。
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?
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。
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。
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:
导语|春节期间腾讯大部分业务进入流量备战的紧张时刻。压测相比于监控而言,是更具主动性的筹备手段。通过高负载、真实流量的预演,探测系统的瓶颈和发现风险,是服务质量保障体系的重要一环。云压测主要聚焦在压测平台的发压端基础能力构建,本文作者张泽强分享云压测备战春节期间从压测模型选型、用例编写、测试数据构建到压测报表分析的压测方案。期望对你有帮助。 目录 1 背景与挑战 2 解决方案 2.1 压测模式选型 2.2 压测用例编写 2.3 测试数据构造 2.4 压测报表分析 3 实践案
数据人学习平台上线了:www.shujurenclub.com 作者介绍 @图图 BAT数据产品经理 专注数据产品、持续学习中 “数据人创作者联盟”成员 从做数据产品开始,自己的日常工作就被埋点占据了大部分,到后面做平台类数据产品之后发现埋点问题依旧占据很多精力且治理困难,写这篇文章也是跟大家讨论讨论自己做埋点治理的心得以及深入剖析下为什么埋点质量这么难保障。 做埋点时间长了,越来越觉得埋点并不像自己想象的那么简单,仅仅是开发在自己要统计的业务场景下写埋点代码打包上传统计数据就完成工作,从最开始的埋点需求规
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。
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。
在大数据时代,规范地进行数据资产管理已成为推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合的必要条件。贴近业务属性、兼顾研发各阶段要点的研发规范,可以切实提高研发效率,保障数据研发工作有条不紊地运作。而不完善的研发流程,会降低研发效率,增加成本与风险。
前面几章我们介绍了指标的定义,相关实践优化,取得了较好的成果,优化也趋近于瓶颈。在优化过程中我们也遇到了大量的问题,比如每个版本几百次的代码合入,导致优化的效果劣化,如何规范化流程,保障优化效果等是我们面临比较严峻的问题。 在大的团队,各种开发组错综复杂,推动问题成本高,防劣化我们更希望更前置的发现问题,避免代码合入后或者带入线上后才发现问题,再推动业务组去修复。
本文基于重岳在 2019 年 DevOps 国际峰会北京站的分享内容进行总结,希望通过本篇文章介绍近些年来支付宝面向超大业务体量的挑战,在移动端构建弹性动态架构部分做了怎样的实战与思考,期冀能给读者们带来些许帮助。
作者|钰莹 2014 年,前央视主持人凯叔创办北京凯声文化传媒有限责任公司,并于 2016 年推出凯叔讲故事 APP。截至目前,凯叔讲故事 APP 总用户数量已经超过 6000 万,总播放超 145 亿次,用户平均日收听时长可达 70 分钟。内容形式及用户数的不断增多导致内部形成了一张错综复杂的数据网络,亟待被厘清。 本文,从数据驱动全链路技术难点解析入手到“凯叔讲故事”的具体解决方案分享,希望为广大企业和开发者提供有效的建设路径参考。 1 数据驱动全链路技术难点解析 过去十多年,我们可以看到全球很多
单元测试是测试的一个子类,并非写了测试就叫单元测试,甚至你用了单元测试框架也有可能写出越过单元测试边界的代码。正确的单元测试就是确保测试代码准确隔离(isolate)了待测代码,如果你测试一个类,那么测试代码中就应该避免出现对于其他类的依赖(语言的标准库或者框架提供的工具方法/助手方法例外),甚至你测试该类的某个方法都要尽量避免对类内部其他成员的依赖。
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
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。
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。
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。
如果你的项目使用的前端模板,后端路由+渲染,本文可能不太符合。本文主要针对SPA类型前端应用。
辛贵,携程无线研发总监。主要负责App基础框架研发相关工作,关注App开发框架、性能、质量、效率和新技术。
数据产品是个新兴的产品分类,每个人眼里都有一个自己的数据产品,尽管在绝大部分人的概念中都是一堆报表。在过去的 3 年里,我们在用户需求的推动下一步步构建了网易严选数据产品体系,下文分享我们在构建过程中自己的一些思考和总结。
本文作者结合几年阿里经验,从基础层设计和应用层设计两个大方面,以及版本管理、统一脚手架、灰度发布、前后端分离、Mock、多页和单页、浏览器兼容、登录系统设计(单点登录)、CDN、负载均衡、多端共用一套接口等 25 个小方面谈大型项目前端架构。
单元测试是现代软件开发最基本,也普遍落地不力的实践。市面关于React单元测试的文章,普遍停留在“可以如何写”和介绍工具的层面,既未回答“为何必须做单元测试”,也未回答“单元测试的最佳实践”两个关键问题。本文正是要对这两个问题作出回答。
在用户画像平台架构图&构成?中,我详细描述了用户画像的构成,今天聊聊用户画像的质量保障,希望对大家有所帮助。
移动基础设施的建设已经不用再过多解释,每个涉及移动开发的企业都在一步一步地建设移动基础设施,目标是为了服务移动团队,提供移动开发全流程的技术支撑,减少研发成本、提升开发效率、保障稳定质量。
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。
最近看到群里有小伙伴在问问题,于是就有了这篇文章。仅仅站在自己的角度去分析一下。仅供参考!!!
通常来说,大数据开发的整体架构基本一样,都涉及到底层的数据平台架构、数据中间件的选择、数仓模型的建立、可视化展现,其中数据层面主要是数据的采集(埋点、业务数据)、数据处理(离线、实时)、数据治理(数据分层、数据字典、指标体系、数据监控、数据安全、数据数仓)、数据展现(BI、可视化)。
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。
概述 客户端埋点是数据收集的最基本手段,但由于业务迭代速度很快,手动埋点方案虽然灵活多变,但是极大的增加了客户端开发人员的工作量。开发完成业务功能需要花费很大的精力处理埋点事宜,而且随着迭代版本,埋点的数量会越来越多,这些老旧埋点的维护工作也需要付出不小的努力。并且,手动埋点的正确性同样是个极度考验开发人员的耐性和认真程度的问题,在所难免会出现这样那样的问题。所以,如果能够研发出一款不需要或者很少需要开发人员介入就能实现根据不同业务场景埋点的功能sdk对于提高版本迭代速度和开发人员的幸福感绝对是一件非常有
相信在互联网公司上班的同学,日常工作中一定听过不少互联网那些“高(zhuang)级(bi)”词汇,初入职场的同学可能会一脸懵逼,这说的是啥子呢。
Leo Li,携程高级软件工程师,负责度假 BDD-Test UI 自动化测试框架的研发、维护和迭代等工作。
作为 Webfunny 的 PMC,应伟长期致力于前端监控、埋点探针的产品研发,伴随着全链路监控的探索,在整合 Skywalking 与 Zabbix 打造一体化监控平台的实践中,是怎样的心路历程?
yang,携程资深后端开发工程师,专注推荐系统架构、数据流批一体、系统稳定性、效率提升等领域;
一开始,我所做的重构都停留在细枝末节上。随着代码趋向简洁,我发现自己可以看到一些设计层面的东西了,这些是我以前理解不到的,如果没有重构,我达不到这种高度。
本文介绍了互联网监控平台在腾讯社交网络事业群中的应用,通过监控平台实现实时监控、流量分析、异常事件预警等功能,并应用机器学习技术,实现自动化运营闭环,提高运维效率,保障业务质量。同时,该平台还支持多种接入方式,满足业务不同场景的监控需求,可广泛应用于互联网、移动互联网、工业互联网等领域。
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