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1.1數(shù)據(jù)采集

      數(shù)據(jù)采集有多種方式，埋點(diǎn)采集是其中非常重要的一部分，不論對(duì)c端還是b端產(chǎn)品都是主要的采集方式，數(shù)據(jù)采集，顧名思義就是采集相應(yīng)的數(shù)據(jù)，是整個(gè)數(shù)據(jù)流的起點(diǎn)，采集的全不全，對(duì)不對(duì)，直接決定數(shù)據(jù)的廣度和質(zhì)量，影響后續(xù)所有的環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)采集有效性，完整性不好的公司，經(jīng)常會(huì)有業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)生大幅度變化。

數(shù)據(jù)的處理通常由以下5步構(gòu)成：

1.2常見(jiàn)數(shù)據(jù)問(wèn)題

      大體知道數(shù)據(jù)采集及其架構(gòu)之后，我們看看工作中遇到的問(wèn)題，有多少是跟數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)有關(guān)的：

1、數(shù)據(jù)和后臺(tái)差距很大，數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確-統(tǒng)計(jì)口徑不一樣、埋點(diǎn)定義不一樣、采集方式帶來(lái)誤差

2、想用的時(shí)候，沒(méi)有我想要的數(shù)據(jù)-沒(méi)有提數(shù)據(jù)采集需求、埋點(diǎn)不正確不完整

3、事件太多，不清楚含義-埋點(diǎn)設(shè)計(jì)的方式、埋點(diǎn)更新迭代的規(guī)則和維護(hù)

4、分析數(shù)據(jù)不知道看哪些數(shù)據(jù)和指標(biāo)-數(shù)據(jù)定義不清楚，缺乏分析思路

      我們需要根源性解決問(wèn)題：把采集當(dāng)成獨(dú)立的研發(fā)業(yè)務(wù)來(lái)對(duì)待，而不是產(chǎn)品研發(fā)中的附屬品。

二、埋點(diǎn)是什么

2.1 埋點(diǎn)是什么

      所謂埋點(diǎn)，就是數(shù)據(jù)采集領(lǐng)域的術(shù)語(yǔ)。它的學(xué)名應(yīng)該叫做事件追蹤，對(duì)應(yīng)的英文是Event Tracking  指的是針對(duì)特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲，處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過(guò)程。數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，基于業(yè)務(wù)需求或者產(chǎn)品需求對(duì)用戶行為的每一個(gè)事件對(duì)應(yīng)位置進(jìn)行開發(fā)埋點(diǎn)，并通過(guò)SDK上報(bào)埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)果，記錄匯總數(shù)據(jù)后進(jìn)行分析，推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化和指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)。

      流程伴隨著規(guī)范，通過(guò)定義我們看到，特定用戶行為和事件是我們的采集重點(diǎn)，還需要處理和發(fā)送相關(guān)技術(shù)及實(shí)施過(guò)程;數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是服務(wù)于產(chǎn)品，又來(lái)源于產(chǎn)品中，所以跟產(chǎn)品息息相關(guān)，埋點(diǎn)在于具體的實(shí)戰(zhàn)過(guò)程，跟每個(gè)人對(duì)數(shù)據(jù)底層的理解程度有關(guān)。

2.2為什么要做埋點(diǎn)

      埋點(diǎn)就是為了對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行全方位的持續(xù)追蹤，通過(guò)數(shù)據(jù)分析不斷指導(dǎo)優(yōu)化產(chǎn)品。數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的質(zhì)量直接影響到數(shù)據(jù)，產(chǎn)品，運(yùn)營(yíng)等質(zhì)量。

1、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)-埋點(diǎn)將分析的深度下鉆到流量分布和流動(dòng)層面，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)宏觀指標(biāo)進(jìn)行深入剖析，發(fā)現(xiàn)指標(biāo)背后的問(wèn)題，洞察用戶行為與提升價(jià)值之間的潛在關(guān)聯(lián)

2、產(chǎn)品優(yōu)化-對(duì)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，用戶在產(chǎn)品里做了什么，停留多久，有什么異常都需要關(guān)注，這些問(wèn)題都可以通過(guò)埋點(diǎn)的方式實(shí)現(xiàn)

3、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)-埋點(diǎn)可以貫徹整個(gè)產(chǎn)品的生命周期，流量質(zhì)量和不同來(lái)源的分布，人群的行為特點(diǎn)和關(guān)系，洞察用戶行為與提升業(yè)務(wù)價(jià)值之間的潛在關(guān)聯(lián)。

2.3埋點(diǎn)的方式

      埋點(diǎn)的方式都有哪些呢，當(dāng)前大多數(shù)公司都是客戶端，服務(wù)端相結(jié)合的方式。

準(zhǔn)確性：代碼埋點(diǎn)>可視化埋點(diǎn)>全埋點(diǎn)

三、埋點(diǎn)的框架和設(shè)計(jì)

3.1埋點(diǎn)采集的頂層設(shè)計(jì)

       所謂的頂層設(shè)計(jì)就是想清楚怎么做埋點(diǎn)，用什么方式，上傳機(jī)制是什么，具體怎么定義，具體怎么落地等等;我們遵循唯一性，可擴(kuò)展性，一致性等的基礎(chǔ)上，我們要設(shè)計(jì)一些通用字段及生成機(jī)制，比如：cid, idfa,idfv等。

用戶識(shí)別：用戶識(shí)別機(jī)制的混亂會(huì)導(dǎo)致兩個(gè)結(jié)果：一是數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，比如UV數(shù)據(jù)對(duì)不上;二是涉及到漏斗分析環(huán)節(jié)出現(xiàn)異常。因此應(yīng)該做到：a.嚴(yán)格規(guī)范ID的本身識(shí)別機(jī)制;b.跨平臺(tái)用戶識(shí)別

同類抽象: 同類抽象包括事件抽象和屬性抽象。事件抽象即瀏覽事件，點(diǎn)擊事件的聚合;屬性抽象，即多數(shù)復(fù)用的場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行合并,增加來(lái)源區(qū)分

采集一致：采集一致包括兩點(diǎn)：一是跨平臺(tái)頁(yè)面命名一致，二是按鈕命名一致;埋點(diǎn)的制定過(guò)程本身就是規(guī)范底層數(shù)據(jù)的過(guò)程，所以一致性是特別重要，只有這樣才能真正的用起來(lái)

渠道配置：渠道主要指的是推廣渠道，落地頁(yè)，網(wǎng)頁(yè)推廣頁(yè)面，APP推廣頁(yè)面等，這個(gè)落地頁(yè)的配置要有統(tǒng)一規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)

3.2 埋點(diǎn)采集事件及屬性設(shè)計(jì)

      在設(shè)計(jì)屬性和事件的時(shí)候，我們要知道哪些經(jīng)常變，哪些不變，哪些是業(yè)務(wù)行為，哪些是基本屬性。基于基本屬**件，我們認(rèn)為屬性是必須采集項(xiàng)，只是屬性里面的事件屬性根據(jù)業(yè)務(wù)不同有所調(diào)整而已，因此，我們可以把埋點(diǎn)采集分為協(xié)議層和業(yè)務(wù)層埋點(diǎn)。

業(yè)務(wù)分解：梳理確認(rèn)業(yè)務(wù)流程、操作路徑和不同細(xì)分場(chǎng)景、定義用戶行為路徑

分析指標(biāo)：對(duì)特定的事件進(jìn)行定義、核心業(yè)務(wù)指標(biāo)需要的數(shù)據(jù)

事件設(shè)計(jì)：APP啟動(dòng)，退出、頁(yè)面瀏覽、事件曝光點(diǎn)擊

屬性設(shè)計(jì)：用戶屬性、事件屬性、對(duì)象屬性、環(huán)境屬性

3.3 數(shù)據(jù)采集事件及屬性設(shè)計(jì)

      Ev事件的命名，也遵循一些規(guī)則，同一類功能在不同頁(yè)面或位置出現(xiàn)時(shí)，按照功能名稱命名，頁(yè)面和位置在ev參數(shù)中進(jìn)行區(qū)分。僅是按鈕點(diǎn)擊時(shí)，按照按鈕名稱命名。

ev事件格式：ev分為ev標(biāo)識(shí)和ev參數(shù)

規(guī)則：

ev標(biāo)識(shí)和ev參數(shù)之間用“#”連接(一級(jí)連接符)

ev參數(shù)和ev參數(shù)之間用“/”來(lái)連接(二級(jí)連接符)

ev參數(shù)使用key=value的結(jié)構(gòu)，當(dāng)一個(gè)key對(duì)應(yīng)多個(gè)value值時(shí)，value1與value2之間用“，”連接(三級(jí)連接符)

當(dāng)埋點(diǎn)僅有ev標(biāo)識(shí)沒(méi)有ev參數(shù)的時(shí)候，不需要帶#

備注：

ev標(biāo)識(shí)：作為埋點(diǎn)的唯一標(biāo)識(shí)，用來(lái)區(qū)分埋點(diǎn)的位置和屬性，不可變，不可修改。

ev參數(shù)：埋點(diǎn)需要回傳的參數(shù)，ev參數(shù)順序可變，可修改)

app埋點(diǎn)調(diào)整的時(shí)，ev標(biāo)識(shí)不變，只修改后面的埋點(diǎn)參數(shù)(參數(shù)取值變化或者增加參數(shù)類型)

一般埋點(diǎn)文檔中所包含的sheet名稱以及作用：

A、曝光埋點(diǎn)匯總；

B、點(diǎn)擊和瀏覽埋點(diǎn)匯總；

C、失效埋點(diǎn)匯總：一般會(huì)記錄埋點(diǎn)失效版本或時(shí)間；

D、PC和M端頁(yè)面埋點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的pageid；

E、各版本上線時(shí)間記錄；

埋點(diǎn)文檔中，所有包含的列名及功能：

3.4 基于埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

用埋點(diǎn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)怎么查找埋點(diǎn)ev事件：

1、明確埋點(diǎn)類型（點(diǎn)擊/曝光/瀏覽）——篩選type字段

2、明確按鈕埋點(diǎn)所屬頁(yè)面（頁(yè)面或功能）——篩選功能模塊字段

3、明確埋點(diǎn)事件名稱——篩選名稱字段

4、知道ev標(biāo)識(shí)，可直接用ev來(lái)進(jìn)行篩選

 根據(jù)ev事件怎么進(jìn)行查詢統(tǒng)計(jì)：當(dāng)查詢按鈕點(diǎn)擊統(tǒng)計(jì)時(shí)，可直接用ev標(biāo)識(shí)進(jìn)行查詢，當(dāng)有所區(qū)分可限定埋點(diǎn)參數(shù)取值。因?yàn)閑v參數(shù)的順序不做要求可變，所以查詢統(tǒng)計(jì)時(shí)，不能按照參數(shù)的順序進(jìn)行限定。

四、應(yīng)用-數(shù)據(jù)流程的基礎(chǔ)

4.1指標(biāo)體系

      體系化的指標(biāo)可以綜合不同的指標(biāo)不同的維度串聯(lián)起來(lái)進(jìn)行全面的分析，會(huì)更快的發(fā)現(xiàn)目前產(chǎn)品和業(yè)務(wù)流程存在的問(wèn)題。

4.2可視化

      人對(duì)圖像信息的解釋效率比文字更高，可視化對(duì)數(shù)據(jù)分析極為重要，利用數(shù)據(jù)可視化可以揭示出數(shù)據(jù)內(nèi)在的錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系。

4.3  埋點(diǎn)元信息api提供

      數(shù)據(jù)采集服務(wù)會(huì)對(duì)采集到的埋點(diǎn)寫入到 Kafka 中，對(duì)于各個(gè)業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)消費(fèi)需求，我們?yōu)槊總€(gè)業(yè)務(wù)提供了單獨(dú)的 Kafka，流量分發(fā)模塊會(huì)定期讀取埋點(diǎn)管理平臺(tái)提供的元信息，將流量實(shí)時(shí)分發(fā)的各業(yè)務(wù) Kafka 中。

      數(shù)據(jù)采集猶如設(shè)計(jì)產(chǎn)品，不能過(guò)度。不僅要留出擴(kuò)展余地，更要經(jīng)常思考數(shù)據(jù)有沒(méi)有，全不全，細(xì)不細(xì)，穩(wěn)不穩(wěn)，快不快。