华发信息大数据系统怎么不能上报了

华发信息大数据系统不能上报的原因是服务器波动。根据查询相关公开信息显示华发信息大数据系统在服务器出现波动后为了缓解服务器压力回停止上传端口的使用，就会导致数据不能上报。服务器是计算机的一种，它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其它客户机（如PC机、智能手机、ATM等终端甚至是火车系统等大型设备）提供计算或者应用服务。服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的外部数据吞吐能力以及更好的扩展性。

问题一：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。

问题二：我想请教个问题，经常听他们说网页布点、埋点什么的是什么意思？有什么用么？ 埋点：监控用户点击的每一步
YUEon(neoA3, 'click', function(evt) {YUEpreventDefault(evt);YUDaddClass(neoDiv, 'hidden'); 埋点new Image()src = 'atpanel/jsclickcache=' + (+ 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。

问题三：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

问题四：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>>

问题五：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。

问题六：移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析 如何埋点要看你的产品核心指标是什么，埋点的目标就是为了获取核心数据！
数据统计分析就是为了发现问题－定位问题－解决问题－验证效果
你可以直接安装部署一个第三方的统计分析系统
Cobub Razor开源的私有化部署,SDK等代码全开源，更灵活！

问题七：对于网站型的数据都是怎么做数据埋点的 你百度下

问题八：怎样对用户的行为日志进行数据埋点 以实际的月度Web日志数据为挖掘对象，运用统计分析方法、回归分析方法以及关联规则方法等数据挖掘技术对Web日志数据进行了较为深入和全面的分析挖掘。 通过统计分析方法，发现了用户访问行为的时间特征和信息需求特征，并分析了影响网络运行状况的各种因素。 运用回归分析方法建立了预测分时段用户访问量的回归方程式

问题九：移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析 问题二，相对比较具象化，国内比较普遍的第三方统计工具是友盟和talking data，在大多数的情况下这两个差别不大，但是如果你的app是游戏或者需要用到互联网金融的一些垂直细分统计，那么个人觉得talking data会更有竞争力一些。
问题一，其实这是个对于入门级产品的必备课程，通常在那个环节埋点可以转化为――对于一个app核心指标是什么？这些指标的优先级如何排序？
要回答这个问题，其实考察的又是一个产品的基本功，也就是产品定位与产品目标的确定，以及这些目标的拆解以及短期，中期，长期规划以及相应的具体roadmap，楼主问了通常情况，那么在此例举一下相应的业务拆解步骤，如下：
埋点的宏观目标是为了获取数据指标来整体上验证产品的业务逻辑是否顺畅，之前的一些基本假设是否成立？这时候涉及需要验证的数据可能会涵盖：产品方向&市场运营&商业逻辑（假设有）三大方面。
通过优先级和深入度可以将指标拆解为，核心指标和相关衍生指标。
有了横纵两条逻辑线条可见的一般性具体指标如下图：
当然这只是草草列举一般性的指标，一般对于创业公司以及和你洽谈的机构VC，聊到核心指标一般就知道你的产品的基本情况了。
当然对于埋点的目标不同可能还有这样的情况，如新版本上线的用户行为和功能效果数据回归验证（几种场景）：
1新功能是否得到用户的使用与认可？新版本增加的新功能，用户点击率怎样？
2用户在核心使用路径上是否顺畅？又没有因为交互体验功能按钮的设计而导致无效点击增多？
3市场运营效果的回归？针对某个特别的日期进行了产品内的广告banner推广或者促销，该活动的效果如何？
总而言之，埋点本身其实是对于自己所设计产品的一个可视化健康检查，通过逻辑和数据，贯穿产品的整个生命周期，使产品逐步达到最佳状态从而实现硅谷最近所谓的“growth hacker”的效果，使产品指数级增长。
如果说了这么多你觉得没用，那么最后有一句万能的，看病最简单粗暴的就是“头疼医头，脚疼医脚”，产品哪里最牛逼最有用就最先搞那部分。

问题十：移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析 利用统计分析工具比如百度统计，集成他们产品的SDK就可以

---