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1、什么是埋點

埋點又稱為事件追蹤（Event Tracking），指的是針對特定用戶行為或流程事件進行捕獲，處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實施過程。

埋點為優(yōu)化產(chǎn)品和運營決策提供數(shù)據(jù)支撐，幾乎每個企業(yè)、每個app都需要用到埋點技術(shù)。

• 功能方面：埋點是用來收集用戶行為數(shù)據(jù)。比如想要了解一個用戶在APP里面點擊了哪些按鈕，看了哪些頁面，做了哪些事情等，就可以通過埋點來實現(xiàn)。

• 實現(xiàn)方面：埋點就是通過植入一段代碼到某個頁面或某個按鈕，從而監(jiān)聽用戶行為并進行收集上報。

2、埋點基本流程

一般來說，需要這樣的流程：

運營人員提出埋點和指標(biāo)需求

埋點研發(fā)進行埋點，收集和存儲數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)倉庫人員進行數(shù)據(jù)清洗、提供數(shù)據(jù)指標(biāo)

運營根據(jù)數(shù)據(jù)指標(biāo)，調(diào)整業(yè)務(wù)流程和運營策略

【埋點采集】通過部署埋點，收集數(shù)據(jù)

【數(shù)據(jù)傳輸】將埋點收集到的數(shù)據(jù)，進行傳輸

• 實時傳輸：flume > kafka > db

• 離線批量傳輸：jdbc > db

【數(shù)據(jù)存儲】定義數(shù)據(jù)存儲的庫

• 數(shù)據(jù)量較小建議采用mysql，oracle等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫；

• 數(shù)據(jù)量較大，建議采用hive，hbase等分布式數(shù)據(jù)庫。定義好數(shù)據(jù)存儲的表結(jié)構(gòu)，屬性盡可能采集全面。

【數(shù)據(jù)清洗】一般為數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)人員進行數(shù)據(jù)ELT

【數(shù)據(jù)應(yīng)用】業(yè)務(wù)運營人員驗證和使用數(shù)據(jù)

3、埋點采集

3.1 埋點范圍

根據(jù)業(yè)務(wù)人員的需求，選取可以衡量需求效果的數(shù)據(jù)指標(biāo)，比如頁面瀏覽量，頁面轉(zhuǎn)化率，訪問人數(shù)，訪問頻次分布等等。明確需要收集哪些維度的數(shù)據(jù)，按需選擇性埋點。

3.2 埋點事件

我們可以對一條業(yè)務(wù)流程中涉及到的各種操作進行事件埋點，用于了解該業(yè)務(wù)各操作流程的用戶流失率，轉(zhuǎn)化率等情況。通常包括但不限于以下事件：

• 頁面事件：用戶訪問頁面的信息，比如可以通過頁面埋點統(tǒng)計頁面瀏覽量（PV），或收集該頁面上的接口；

• 點擊事件：用戶在頁面的點擊行為，比如想要收集用戶點擊搜索按鈕時，填入了哪些關(guān)鍵字，就可以在搜索按鈕上埋一個點擊事件，通過字段keywords上報的值實現(xiàn)分析關(guān)鍵字的目的；

3.3 采集內(nèi)容

埋點時需要盡可能全面的采集數(shù)據(jù)，主要包括以下信息：

• 用戶基本信息：描述用戶的基本屬性信息，包括用戶ID，性別，運營商，設(shè)備類型等

• 時間信息：事件發(fā)生的時間

• 行為信息：用戶做了哪些行為，比如點擊行為，瀏覽行為等

• 行為對象信息：用戶的行為作用在哪些對象上，比如點擊按鈕A，瀏覽頁面B，那么A，B就是用戶行為作用對象

另外，也可以從4w1h（who,when,where,what,how）五個維度來劃分埋點屬性

3.4 選擇埋點方式

選擇后端埋點還是前端埋點

比如像點擊、瀏覽、曝光這些行為便可以用前端埋點，主要是發(fā)生在用戶與界面的交互；如果是電商中要統(tǒng)計下單成功這個事件，客戶端是沒有辦法知道訂單是否成功的。

如果統(tǒng)計的事件里有需要用到后端的數(shù)據(jù)，也是要進行后端埋點的。

3.5 埋點事件的格式

一般一條埋點數(shù)據(jù)需要記錄：事件ID、事件名（英文名、中文解釋）、事件屬性（屬性英文名、中文解釋、屬性類型）、埋點形式（前端/后端）、事件觸發(fā)時機（什么時候投遞這個事件）

3.6 埋點報文

報文(message)是網(wǎng)絡(luò)中交換與傳輸?shù)臄?shù)據(jù)單元，即站點一次性要發(fā)送的數(shù)據(jù)塊。

報文包含了將要發(fā)送的完整的數(shù)據(jù)信息，其長短很不一致，長度不限且可變。簡單來說就是用戶在App內(nèi)有一個操作行為，就會上報一組帶有數(shù)據(jù)的字段。這些字段組成一個報文。

4、數(shù)據(jù)存儲

4.1 存儲方式

根據(jù)埋點數(shù)據(jù)量和現(xiàn)有平臺選擇一種最合適的存儲方式。

• Mysql: 使用于數(shù)據(jù)量較小，優(yōu)點讀寫方便

• ES：現(xiàn)有埋點方案中，阿里日志系統(tǒng)，通過ES查詢埋點結(jié)果

• Hbase：適合數(shù)據(jù)量較大，可考慮使用現(xiàn)有hbase集群。

4.2 存儲頻率

采用【定時】+【定量】的方式，保證數(shù)據(jù)時效性和數(shù)據(jù)平滑處理。

• 定時：周期觸發(fā)，進行存儲。避免當(dāng)數(shù)據(jù)量較小時很長一段時間不存儲。

• 定量：設(shè)置閾值，當(dāng)數(shù)據(jù)量達到一定量（1k）即進行存儲

• 程序退出：某用戶退出登錄時，需立馬進行存儲

5、埋點數(shù)據(jù)清洗

1、將埋點數(shù)據(jù)接入到數(shù)據(jù)倉庫（離線或者實時）；

2、數(shù)據(jù)建模進行數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)清洗，過濾掉臟數(shù)據(jù)，最終產(chǎn)出數(shù)據(jù)指標(biāo)；

3、數(shù)據(jù)指標(biāo)通過數(shù)據(jù)報表、郵件、api等方式對外輸出。

6、埋點數(shù)據(jù)應(yīng)用

常見埋點分析指標(biāo)：訪問數(shù)、訪客數(shù)、停留時長、頁面瀏覽數(shù)、跳出率、轉(zhuǎn)化率。

這些數(shù)據(jù)指標(biāo)為運營人員提供了決策依據(jù)，幫助其不斷調(diào)整優(yōu)化運營政策、業(yè)務(wù)流程，從而達到最佳效果。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的埋点技术：“呵呵，你在网上的一举一动，都在我眼皮子底下”的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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