(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
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
一、为什么要创新转型。 中国经济进入调整期之后，农商银行粗放式经营已经不能适应经济调整期的商业竞争环境。现在已经进入了大数据时代，年轻客户对传统金融依赖性下降，典型的是第三方支付覆盖了大部分金融服务场景，大家消费结算时使用的不是yhk而是手机，微信和支付宝成为小额线下消费的主流。手机银行的移动互联网的渗透率和体验方面，前十大手机银行的覆盖率加在一起，仅为支付宝的60%左右，月度活跃率低于支付宝的一半。
（一）消费模式的变化促使我们不得不创新转型。 互联网巨头和传统行业巨头进入到金融领域，抢夺小额信贷、支付转账、消费金融、供应链金融、财富管理、证券交易等传统金融市场。到银行办理一笔10万的贷款大概需要1-3天，而现在互联网金融最慢1天，最快一分钟。商业银行的理财产品基本上年化收益率低于4%，并且需要5万以上起购，理财期限在6个月以上，4.5%年化利率的要三年。稳健的互联网理财产品，年化利率大多高于5%，100元起购，期限灵活，7天到90天不等。
（二）产品模式的变化促使我们不得不创新转型。 大家可能都体验过线上金融的便利，一笔贷款发放，在成本上阿里公司可以做到6分钱，银行至少100块以上。看人均经济效益，商业银行人均净利润在60万-80万之间，阿里是172万，腾讯是115万。
（三）经营模式的变化促使我们不得不创新转型。 可以看出，银行在效率、效益、产品、用户体验上都落后于互联网金融，创新和转型是我们必须要走的出路。
二、敢破敢立，守正创新。 行业格局变化带来前所未有的挑战和机遇，日益严格的监管要求、不断成熟的技术变革、飞速转变的客户行为、不断涌现的新竞争者等外部环境变化，促使银行业态朝着客户获取碎片化、服务渠道网络化、产品运营整合化等趋势变化，这也对银行提出更高要求，比如场景化、个性化的客户服务，自动化、端到端的业务办理，灵活的、方便的数字渠道，强大的风控及定价能力，敏捷高效的管理及经营能力，统一的、开放式的客户管理等等。要发展必须变革，要变革就必须顺应时代创新，利用数字化转型重塑发展模式。
创新需要勇气，改革需要魄力，什么是魄力，不破不立，不要害怕打碎自己，不要疏于打破固定思维和行为习惯。就像新系统、新工具的运用，一开始总是磕磕绊绊，不顺手、不习惯的。在今天的时代下，必须敢于打破自己，立足“三破三立”促进思想解放：破除小富即安、小进则满的小农思想，树立富而思进的发展意识；破除狭隘保守、守土恋家的封闭思想，树立与时俱进的开放意识；破除因循守旧、安于现状的保守思想，树立敢想敢干的创新意识。同时，革故立新一定会伴随利益分配机制的打破，意味着优胜劣汰的全面升级，插科打谎、滥竽充数的空间会进一步缩小，必须要做到“三破三立”去努力适应形势带来的变化：破除小视野，树立开放意识；破除小算盘，树立实干意识；破除小格局、树立创新意识。
创新并不意味着丢掉一切，并不代表一味求新求快，放弃农信的传统优势，而是在坚持战略定位的基础上求变求生，厚德立责，革故立新。农商银行作为一家地方金融机构，始终要坚持以服务实体经济为己任，创新产品与服务，当好地方经济的“毛细血管”，将金融服务通向各行各业、千企万家，致力于成为地方的综合金融服务运营商，推动地方经济高质量发展。
国家“十四五”规划提出要稳妥发展金融 科技 ，加快金融机构数字化转型。要以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。金融 科技 是大势所趋，农商银行要充分抓住这“窗口期”，否则将面临被边缘化的危险。数字化转型核心仍然是服务客户，实现业务增长。要创新和转型，仍然要以服务“三农”和小微企业为使命，抓住数字化转型这个最为确定的机遇，打造新的核心竞争力。
主要聚焦三个方向： 一是能力升级， 就是端到端数字体验提升业务效率。比如通过大数据和新技术引领客户精细化经营、建设大数据库、通过大数据平台工具实现标签组合和分析，提升决策效率等。 二是流程变革 ，就是以客户为中心推动传统业务变革。比如通过大数据平台重塑触客渠道，实现智能营销和推荐，数据、模型和平台共同驱动交易精细化建设，大数据平台将分析结果嵌入流程，快速支持业务流程决策等。 三是模式创新， 深耕业务场景，数字化引领。比如以机器学习为手段衍生高维数据组合，提升xyk欺诈效率，利用机器学习模型助力xyk分期产品营销；基于互联网场景，推进大数据风控业务能力；基于交易数据深度挖掘后的差异化定价及全流程风控等等。
三、创新创什么？转型转什么？ 围绕农商银行转型升级和未来发展趋势，要把握零售银行时代的机遇和挑战。要坚守“服务三农、服务小微”的战略初心，坚持“做小做散”的战略定力，多渠道获得全方面的数据，通过外部银政、银企合作等方式获得外部数据，通过核心业务系统获得内部业务数据，通过系统应用沉淀各类管理数据，形成农商银行的数据资产，建设农商银行数字化转型建设体系，以客户差异、管理简约和团队赋能为核心建设内容，以数字资产为建设支撑，实现零售银行的转型目标，打造支持地方经济的排头兵银行、普惠金融的主力军银行、乡村振兴的主办银行。
（一）围绕客户差异，创新以客户为中心的全生命周期数字化建设
客户端的数字化建设就是围绕客户开展“获客、活客和留客”全生命周期的数字化建设，利用大数据对客户进行分级、画像和贴标签，实现对客户差异化的精准服务与营销。
二是数字化获客转化建设。 主要就是利用 科技 手段建立分层分类的客户管理系统，围绕客户进行分类与画像，通过研发线上产品、创新服务场景和推进精准服务，实现客户的转化与业务提升。首先要借助大数据技术对客户进行360度的用户画像，对客户进行人口属性、行为、交易消费等全方位的特征分析，赋予 社会 属性、经济属性以及金融属性等方面的标签，实现对客户的分群、分层、分序、分格。结合农商银行的客户数据，利用逻辑回归、决策树等算法构建客户预测、客户流失等模型，实现差异化的服务策略、匹配精准的营销。标签越细化越有利于我们准确把握客户需求，构建客户流失预警等模型，并将画像与分析结果直接在客户经理移动端呈现，提高客户经理的服务与营销效能。要重视产品的线上化。通过前期多渠道获得的多维度客户数据，引入逻辑回归等机器学习算法建立信贷模型，实现在线申请、系统实时审批、纯信用到账快的一站式综合金融服务线上业务模式。目前湖南农信上线使用的福祥E贷系统已经具备一定基础，但还是半线上化，未来的目标是要打造全实时、全客群、多用途的纯线上普惠信贷，申请、放款全流程线上化，创造真正的业绩增长极。要创新服务场景。打造场景化的综合金融与生活服务平台，积极拓展客户日常生活中高频次、高黏性的服务场景，与社保、 健康 、财政、高院、高校、住建等机构合作，打造智慧社区、智慧医疗等应用场景，提供场景嵌入式服务，全方位满足客户需求，升级客户体验以提高客户转化效果。今后要进一步推进客户权益平台建设，针对性地围绕特定人群打造线上线下的服务场景，线下开展中老年人喜欢的各类活动，提高客户转化率。
三是数字化留客建设。 通过信息 科技 手段来增强客户使用的便捷性以及客户权益，从而提高客户的黏性。要提高客户黏性需要借助高频的生活场景，就是在获客转化的服务场景上提高客户的使用内容与使用频次。一定要用好客户积分商城，进一步拓宽积分应用场景，整合客户积分和本行其他业务产品，以客户积分为媒介，联合辖内企业、商户及个人客户，共建以权益为核心的客户生态圈，形成“无边界”金融服务新业态。
（二）追求管理简约，创新以流程为驱动的管理数字化建设
中国人民银行早在2012年就提出了农商银行流程银行建设指导意见，时至今日许多农商银行仍停留在“制度流程化”的阶段。也就是说，农商银行如果不利用信息 科技 手段，流程银行就难于推行，以致经营管理低效。要按照“业务制度化、制度流程化、流程信息化、基于大数据的流程持续优化”的思路加速内部流程信息化的步伐，将纸面的流程变成系统自动运转的、可 *** 作的流程，打通不同业务条线流程间瓶颈，真正实现流程一体化，大幅度来提高员工的工作效率，提升银行经营管理效率。
（三）突出团队赋能，创新以员工为根本的全职涯周期数字化建设
一是创新推动人力资源管理数字化建设。 人力资源管理作为经营管理中的重要职能，同样需要通过数字化来提高人力资源管理工作效率。更重要的是，人力资源作为银行重要的“资产”，需要激活使用，成为边际效益递增的“资产”，而不是变成“沉没成本”。农商银行是比较特殊的一个金融机构，员工能进不能出的现状长期存在。因此，需要构建以员工为根本的全职业生涯周期的人力资源管理系统，实现人事档案电子化、人力工作流程信息化、员工行为积分化、人才资源可视化。同时，还需要进行人才盘点，借助员工大数据信息进行人才画像，实现人力资源动态管理并提高人岗匹配度。比如，在省联社人力资源系统基础上建立各农商银行自有的人力资源系统，将员工日常行为的测评模型系统化，整合员工各类档案信息，形成员工的大数据，并构建员工能力模型、岗位任职模型等，生成员工标签、成长轨迹和员工的积分雷达图等数字化应用结果，最终构建员工的全方位画像，实现员工的全职业生涯周期管理。
二是创新推动薪酬绩效数字化建设。 薪酬与绩效系统能让农商银行的经营从战略分解到目标设定，从关键工作节点跟踪到目标任务的过程管理，从全方位的科学考核到结果的有效应用，从而形成完整的管理闭环。尽管有些农商银行在薪酬绩效改革方面进行了一些有益的尝试，但在薪酬与绩效管理方面还没有真正实现信息化，员工不能及时直观了解到自己的薪酬收入，绩效考核主观性强且缺乏过程监控，导致绩效考核“指挥棒”效果不突出，以及薪酬激励不能起到应有的作用。建立数字化的薪酬与绩效系统，就可以更加有效地围绕经营管理目标确定薪酬策略与模式，真正实现薪酬设计依据“岗位价值、能力价值和业绩价值”，来解决传统计算薪酬中在数据统计、绩效计价、薪酬扣减等问题，实现总行对支行“垂直考核+二次分配”相结合的精细化绩效薪酬模式。
三是创新推动人才管理数字化建设。 人才管理同样需要数字化，依靠数字化技术及支持能力，创新数字化培养方式与组织管理模式，基于数据驱动与场景驱动，全方位重构和优化人才发展的运营模式，核心是打造知识库共享平台、员工自主学习平台。知识库平台建设可以沉淀农商银行内部的优秀的工作案例、管理规程，实现“个人知识公司化、隐性知识显性化”。在利用省联社“云学堂”的基础上，农商银行还可以在办公系统里嵌入自主学习平台，员工自主学习平台将员工学习积分制和分层分类学习进行系统固化，和岗位级别、绩效薪酬等适度挂钩，变“要我学”为“我要学”，解决员工有针对性的、灵活性的学习方式，通过直播、点播等形式激活全行员工分享与学习的积极性。
以上是农商银行未来创新转型的一些构想和方向，未来还有大量工作要去做。当然，创新转型不是一蹴而就，是一个漫长的过程，也一定会有试错，需要全系统干部和员工跟着省联社，各法人行的战略部署和规划，思维、观念上理解，执行、反馈上参与，一起推动系统建设、体系搭建贯彻实施。
四大行银行数字化转型路径有四种。1、提升实时数据处理能力。银行已经完成了大数据平台建设，但平台能力偏重批量处理，为进一步获取数据实时价值，银行充分发挥资源优势，积极进行实时数据处理能力建设。
2、加强数据采集手段。国家大数据产业发展规划中提到的大体量汇聚能力是以物联网为主的，但物联网在银行应用范围还不够广，与银行的业务特点有关，毕竟银行不能直接出于业务原因到客户现场去搞物联网。大型银行需要通过生态方式，与供应链核心企业共同开展数据采集手段建设。
3、不断催生高质量数据需求。数据应用是一项长期建设的能力，业务深度介入。大型银行要以市场为导向、以需求为牵引，要挖掘业务场景，为业务培养数据产品经理、培养用数感觉，结合业务合理设计数据服务，让业务能力与技术能力形成良性互动的增长。
4、强化数据治理。大型银行应发挥行业龙头作用，带头推动行业级数据标准、数据资产定义。大型银行数据标准化建设离不开全面的数据盘点、定义，与数据建模工作可以互相推动。
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