YUE.on(neoA3, 'click', function(evt) {YUE.preventDefault(evt)YUD.addClass(neoDiv, 'hidden')埋点new Image().src = 'atpanel/jsclick?cache=' + (+ new D鸡te) + '&cartframe=guanbi'})上面红色的字体就是埋点了,它不做页面相关的事情而是把用户当前点击的东西,传到服务器达到记录用户点击的每一步。
问题二:页面埋点 是什么意思 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
(PV)、独立访问者数量(UV)、IP、页面停留时间、页面 *** 作时间、页面访问次数、按钮点击次数、文件下载次数等。
问题三:java 程序埋点具体是指什么 就是在特定的地方打印日志,看看输出是否符合要求。。
问题四:页面埋点是什么意思 页面设置埋点的方法如下:
在2的位置插入
悬浮导航那里插入点击我连接到2
锚点的名字是可以随便改的。
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
(PV)、独立访问者数量(UV)、IP、页面停留时间、页面 *** 作时间、页面访问次数、按钮点击次数、文件下载次数等。
问题五:SPM埋点,CNZZ埋点是什么意思 玩QQ农场啊!挖坑种东西咯!
问题六:如何做好数据分析的第一步,数据埋点 整理真实有效的大数据。
问题七:整天看用户埋点数据,知道数据是咋来的吗 我们平时看到的报表复杂而多样,能够通过多种纬度的数据评估用户的使用习惯和对应功能的价值。然而这些报表是如何产生的呢?今天咱们就看看上报数据一步一步变成报表的大致流程。
所有上报的数据都是为了记录一次事件的发生或者描述一个状态,具体的上报数据可以设计为KEY-VALUE的形式或者数据组合的形式。KEY- VALUE的形式主要用来统计简单的计数类上报,如按钮点击的次数,某个选项的值等,KEY用来区分不同的事件,VALUE代表事件发生的次数、状态值等数据组合的主要用来描述一个事件或者状态需要多种属性描述的场景,比如下载成功事件,描述这个事件的数据组合可能包括对应的下载地址、下载渠道来源、下载耗时等信息。
当上报数据设计好后,后续的工作才能正常开展。下面一步一步说。
1、埋点
所谓「埋点」,就是在正常的功能逻辑中添加统计逻辑。拿统计微信右上角「+」的点击次数为例,上报的数据可以采用KEY-VALUE形式,我们定义 KEY为「CLICK_ADD_BTN」,VALUE的值为点击的次数。当用户点击「+」时,展示菜单的代码会通过按钮的「回调」(详见《聊聊同步、异步和回调》)来触发执行,程序猿在业务代码执行完后,又加上了统计代码,把「CLICK_ADD_BTN」对应的VALUE加1,「+」被统计到了一次使用。
2、上报
并不是每统计到一次事件或者状态就会发起数据上报,客户端统计到的数据会先暂时存储在内存或者磁盘上,当用户启动、退出应用程序的时候,或者在其他更合适的时机,将当前周期统计到的事件批量上报到服务器,这样做的目的主要是考虑到与服务器多次建立连接的性能损耗(详见《不得不知的TCP和UDP》) 和流量问题(相同大小的数据分多次发送比一次发送要消耗更多流量),另外客户端在上报具体的统计事件之外,还会将标识用户的ID一并上报,后续用于计算用户相关的数据如日使用用户和留存率等。
3、后台记录日志
数据上报到服务器后,服务器会将客户端上报的原始数据存储到服务器的磁盘中。一般来说,非强实时性的数据上报到服务器后,并不会立即参与计算,获得最终的统计结果,比如一个功能的日使用次数,日用户数,日留存等数据,而是等到服务器负载较低的时间段利用预先配置的计划任务进行离线处理。这样处理的目的是为了节约服务器资源(钱),因为大家肯定不想因为计算统计数据而影响实时业务的处理效率。
4、计算&入库
报表中展示的数据,并不是客户端上报的原始数据,比如「+」的使用次数、使用用户数、日留存率这三组数据,都是通过对客户端上报的「CLICK_ADD_BTN」对应VALUE值的累加并结合上报用户ID二次计算得出的。
如果我们的产品达到微信这种日登陆数五六亿,那么每天上报的统计数据将是海量的,为了从这种海量的数据中计算出「+」的使用次数、使用用户数等信息,就需要用到「数据仓库工具」,比如当下流行的Hive处理工具,它基于Hadoop分布式系统基础框架,利用计算机集群的能力进行分布式计算。当「数据仓库工具」计算出最终的结果后,计划任务会将结果(「+」的日使用次数、日使用用户数等数据)保存到数据库中,也就是「入库」过程。「入库」后的数据才能与前端对接,组成报表展示系统。
一般情况下,原始数据经过数据仓库工具处理后,对应的日志文件还会在服务器上保留一段时间(一般3~7天),以便追溯统计问题,所以,如果发现统计数据有问题问题,一定要及时反馈给负责的程序猿,否则就会「死」无对证咯。
5、展示
当数据「入库」后,报表的展示就水到渠成了。报表系统通过前端页面用户的输入获取查询条件,然后通过后......>>
问题八:产品助理的职位描述中有一条:“知道如何埋数据点,取数据” 是什么意思? 数据埋点,在链接中加一串指定代码吧,我之前做推广的时候做过。
不知道会不会折叠...
问题九:如何通过客户端埋点进行用户画像 目前的大数据在淘宝这种电商平台,尤其是商家可以使用的还是很有限,以前有个数据魔方,现在是专业版的参谋,您可以用付费版的进行店铺和产品的定位规划,所谓精细化就是找准一个类目针对一个人群进行深挖细分,比如大码女装也分为欧美,韩版简约的风格,这些数据可以借助市场行情和来分析,或者地域年龄的分析,对后期推广也有方向性指导意义,希望能帮到你。
问题十:什么是用户行为分析?怎么做用户行为分析? 第一个问题,什么是用户行为分析:
过去的用户行为分析普遍的问题是:分析不聚焦、采集不全面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。
所以当下可以把用户行为分析定义为:基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。
第二个问题:怎么做用户行为分析
你提出这个问题,证明你可能暂时没有数据分析团队,或者数据分析团队尚不成熟和完善,所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。
这一块业务目前国内已经相对成熟,也有很多不错的合作伙伴可以选择了,硅谷的明星公司可以选择Google Analytics或者Mixpanel等,不过我最推荐的还是国内的数极客。
具体如何开展,我个人的建议是:
选择采用AARRR模型的平台,通过对用户全程行为的跟踪,让我们在经营中运营中,拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播) 全程数据分析功能。
一. 埋点还是埋雷?数据埋点的五大“坑”在接触过上百家头部客户中,诊断和参与了数百次的数据体系搭建工作。几乎80%的开发者都没有科学的埋点规划,只采集显性数据,而更深层的与事件、参数相关的隐性数据,都没有采集到。埋点规划并不难!但为什么大部分企业都做的不太好?埋点规划需要整合产品、运营、技术和业务等跨部门的需求,运营同学不太懂技术、技术同学不太懂业务、产品同学不太懂埋点。
埋点的常见的问题有那些呢?
遗漏 :指的是埋点采集不全面,有可能重要的数据并没有采集到,会对数据分析造成比较直接的影响,出现这个问题的原因是前期数据分析需求不清晰。杂乱 :前期并没有进行事件结构化的设计,想一出是一出。通常是想到一个需求,就把这个需求提供给技术进行埋点。例如:某一个位置或者某一个功能的点击行为,就当做一个事件进行采集,看上去采集和查看很容易,但随着时间跟需求的增加,当采集了大量零散的事件之后,需要在统计工具中通过分组分析时,就会比较麻烦。
低效: 在事件设计的时候,会去做结构化处理。但事件设计的参数逻辑会有问题,通常都是以大的页面这种框架的思维去进行设计。举个例子:部分客户在设计时,会按照页面的思路去进行事件采集,当产品结构产生变化时,原有事件调整概率会比较大,因为之前都是按页面结构去设计,页面的调整直接影响事件采集。
无用 :指的是数据虽然采集了,但分析时根本用不上,这个问题主要有2个原因导致,一是前期需求不太清晰,另一个是之前的采集需求都是由不同人提出的,由于中间人员变动,很多采集需求就不清楚了,并且也不敢下掉,因为并不清楚这个事件是否还有人使用。
复用: 指的是事件重复采集,或者是需求重复,这个同样是与多个人提需求有关,并没有一个人去做整合管理,或者是说,没有一个工具去帮忙我们做管理。
如果想要避免这些坑,就需要坚守五个原则:
需求清晰合理设计实施规范结果可验规范管理
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