埋点方法步骤

⑴ 什么是埋点

埋点，是网站分析的一种常用的数据采集方法。数据埋点分为初级、中级、高级三种方式。数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。

埋点技术如何采集数据，有何优缺点？
数据埋点分为初级、中级、高级三种方式，分别为：

初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立ID确保数据采集不重复（如购买按钮点击率）；

中级：植入多段代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，事件之间相互独立（如打开商品详情页——选择商品型号——加入购物车——下订单——购买完成）；

高级：联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析、优化的基础。
无疑，数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。数据采集准确，满足了企业去粗取精，实现产品、服务快速优化迭代的需求。

但，因手动埋点工程量极大，且一不小心容易出错，成为很多工程师的痛。且其开发周期长，耗时费力，很多规模较小的公司并不具备自己埋点的能力。无埋点成为市场新宠。最后埋点、无埋点两种技术谁能成为最后赢家，我们拭目以待。

⑵ 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

⑶ 如何对移动应用进行有效数据埋点

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。

⑷ 网页里埋点怎么制作

埋点：监控用户点击的每一步动作。
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，记录用户点击的每一步。
网页设置埋点的方法如下：
在2的位置插入<a name="2"></a>
悬浮导航那里插入<a href="#2">点击我连接到2</a></b>
锚点的名字是可以随便改的。</b>
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、页面操作时间、页面访问次数、按钮点击次数、文件下载次数等。

⑸ 页面如何设置埋点

在2的位置插入<a name="2"></a>
悬浮导航那里插入<a href="#2">点击我连接到2</a></b>
锚点的名字是可以随便改的。</b>

⑹ 掌握数据生命周期 初识数据埋点

作者 | 秦路

来源 | tracykanc

谈到数据驱动业务，离不开数据是怎么来的，数据收集是整个数据生命周期的初始环节。

数据生命周期的大体介绍，在过去的一篇文章中有提到。虽然文章的部分内容我准备重新构造，但是对于这部分的基础环节，并没有太多的变换。

文章会涉及到不少技术相关的知识，我会尽量减少这部分的细节。相信经过一系列的讲解，你会明白埋点数据怎么成为驱动业务的指标，文章也会提供网上的公开数据，帮助你实际上手操作。

需要收集的数据主要能划分成四个主要类型：行为数据、网站日志数据、业务数据、外部数据。

Web日志数据

网日志数据是Web时代的概念。

用户浏览的每一个网页，都会向服务器发送请求，具体的技术细节不用关注。只要知道，当服务器和用户产生数据交互，服务器就会把这次交互记录下来，我们称之为日志。

127.0.0.1 - - [20/Jul/2017:22:04:08 +0800] "GET /news/index HTTP/1.1" 200 22262 "-" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/60.0.3112.66 Safari/537.36"

上图就是一条服务器日志，它告诉了我们，什么样的用户who在什么时间段when进行了什么操作what。

127.0.0.1是用户IP，即什么样的用户。不同用户的IP并不一致，通过它能基本的区分并定位到人。 [20/Jul/2017:22:04:08 +0800] 是产生这条记录的时间，可以理解为用户访问的时间戳。

"GET /news/index HTTP/1.1"是服务器处理请求的动作，在这里，姑且认为是用户请求访问了某个网站路径，/news/index。这里省略了域名，如果域名是www.aaa.com，那么用户访问的完整地址就是www.aaa.com/news/index，从字面意思理解，是用户浏览了新闻页。也就是what。

who、when、what构成了用户行为分析的基础。Mozilla/5.0这个字段是用户浏览时用的浏览器，它的分析意义不如前三者。

如果我们基于who分析，可以得知网站每天的PVUV；基于when分析，可以得知平均浏览时长，每日访问高峰；what则能得知什么内容更吸引人、用户访问的页面深度、转化率等属性。

上面的示例中，我们用IP数据指代用户，但用户的IP并不固定，这对数据口径的统一和准确率不利。实际应用中还需要研发们通过cookie或token获取到用户ID，并且将用户ID传递到日志中。它的形式就会变成：

127.0.0.1 - 123456 [20/Jul/2017:22:04:08 +0800]…

123456就是用户ID，通过它就能和后台的用户标签数据关联，进行更丰富维度的分析。

案例的服务器日志，记录了用户的浏览数据，是标准的流量分析要素。但是网站上还会有其他功，即更丰富的what，譬如评论、收藏、点赞、下单等，要统计这些行为靠日志就力有未逮了。所以业内除了服务器日志，还会配合使用JS嵌入或者后台采集的方式，针对各类业务场景收集数据。

在这里我提供一份网上公开的数据集，年代比较古老，是学生在校园网站的浏览行为数据集。数据原始格式是log，可以txt打开。需要的同学可以在后台发送“日志下载”。

它是标准的服务器日志文件，对分析师来说，IP，时间、浏览了哪些网页，这三个字段足够做出一份完整的分析报告。后续的章节我将围绕它进行演练，为了照顾新手，会同时用Excel和Python演示。

首先进行简单的清洗。如果是Excel，直接将内容复制，文件开头的内容只需要保留第四。

按空格进行分列，初步的数据格式就出来了。

我们仔细观察cs-uri-stem，会发现有很多无用数据。比如/images/index_r2_c1.jpg，它是向服务器请求了图片数据，对我们分析其实没有多大帮助。用户访问的具体网页，是/index.asp这类以.asp为结尾的。

利用过滤功能，将含有.asp字符串的内容提取出来，并且只保留date、time、c-ip、cs-uri-stem、cs-uri-stem。按c-ip和time按从小到大排序，这样用户在什么时间做了什么的行为序列就很清晰了。

像172.16.100.11这位游客，在凌晨30分的时候访问了网站首页，然后浏览了校园新闻和一周安排相关的内容，整个会话持续了半小时左右的时间

Python相关的清洗留待下一篇文章，这里就不多花时间讲解了。感兴趣，大家可以先自行练习一下。

APP行为数据

数据埋点，抽象理解便是记录用户在客户端的关键操作行为，一行数据便等于一条行为操作记录。点击“立即抢购”是，在文章页面停留5min是，发表文章评论是，进行退出登录操作是，视频网站首页看到了10条新视频的内容曝光也是...反必要的，我们都采集。

APP行为数据是在日志数据的基础上发展和完善的。虽然数据的载体是在APP端，但它同样可以抽象出几个要素：who、when、where、what、how。

who即唯一标识用户，在移动端，我们可以很方便地采集到user_id，一旦用户注册，就会生成新的user_id。

这里有一个问题，如果用户处于未登录状态呢？如果用户有多个账号呢？为了更好地统一和识别唯一用户，移动端还会采集device_id，通过手机设备自带的唯一标识码进行区分。

实际的生成逻辑要复杂的多，安卓和iOS不一样，device_id只能趋近于唯一、用户更换设备后怎么让数据继承，未登录状态的匿名账户怎么继承到注册账户，这些都会影响到分析的口径，不同公司的判断逻辑不一致，此处注意踩坑。

回到用户行为：

when依旧是行为发生的时间。

where即行为发生的地点，手机上，通过GPS定位权限，获取用户比IP更详细的经纬度数据并不难。

what是具体的行为，浏览、点赞、评论、分享、关注、下单、举报、打赏，均是行为，如何统计取决于分析的维度。

如果我们想知道用户的点赞行为，那么在用户点赞的时候要求客户端上报一条like信息即可。

如果只是到这里，还称不上埋点，因为点赞本身也会写入到数据库中，并不需要客户端额外采集和上报，这里就引入了全新的维度：how。

如何点赞，拿微信朋友圈举例。绝大部分的点赞都是在朋友圈timeline中发送，但是小部分场景，是允许用户进入到好友的个人页面，对发布内容单独点赞的。服务端/后台并不知道这个点赞在哪里发生，得iOS或安卓的客户端告诉它，这便是how这个维度的用处。

换一种思考角度，如果很多点赞或留言的发生场景不在朋友圈，而是在好友个人页。这是不是能讨论一下某些产品需求？毕竟朋友圈信息流内的内容越来越多，很容易错过好友的生活百态，所以就会有那么一批用户，有需要去好友页看内容的需求。这里无意深入展开产品问题，只是想说明，哪怕同样是点赞，场景发生的不同，数据描述的角度就不同了：朋友圈的点赞之交/好友页的点赞至交。

除了场景，交互行为方式也是需要客户端完成的。例如点击内容放大图片、双击点赞、视频自动播放、触屏右滑回退页面...产品量级小，这些细节无足轻重，产品变大了以后，产品们多少会有这些细节型需求。

行为埋点，通常用json格式描述和存储，按点赞举例：

params是嵌套的json，是描述行为的how，业内通常称为行为参数，event则是事件。action_type指的是怎么触发点赞，page是点赞发生的页面，page_type是页面的类型，现在产品设计，在推荐为主的信息流中，除了首页，还会在顶栏划分子频道，所以page=feed，page_type=game，可以理解成是首页的游戏子频道。item_id指对哪篇具体的内容点赞，item_type是内容类型为视频。

上述几个字段，就构成了APP端行为采集的how和what了。如果我们再考虑的齐全一些，who、when及其他辅助字段都能加上。

埋点怎么设计，不是本篇文章的重点（实际上也复杂的多，它需要很多讨论和文档and so on，有机会再讲），因为各家公司都有自己的设计思路和方法，有些更是按控件统计的无痕埋点。如果大家感兴趣，可以网络上搜索文章，不少卖用户分析平台的SaaS公司都有文章详细介绍。

除了行为“点”，埋点统计中还包含“段”的逻辑，即用户在页面上停留了多久，这块也是客户端处理的优势所在，就不多做介绍了。

这里提供一份来源于网上的我也不知道是啥内容产品的行为数据源，虽然它的本意是用作推荐模型的算法竞赛，不过用作用户行为分析也是可以的。

这几个字段便是用户行为的基础字段，像deep_view，虽然没有明确说明是什么含义，但也猜测是描述了用户浏览的深度，比如看了50%+的文章内容，它只能以客户端的形式统计，实际业务场景往往都需要这种有更深刻含义的数据。

具体的分析实操留待下一篇文章讲解，感兴趣的同学可以自行下载，和网页日志放一起了。

行为数据不是百分百准确的，采集用户行为，也会有丢失和缺漏的情况发生。这里不建议重要的统计口径走埋点逻辑，比如支付，口径缺失问题会让人很抓狂的，相关统计还是依赖支付接口计算。支付相关的埋点仅做分析就行。

APP行为数据往往涉及到大数据架构，哪怕10万DAU的一款产品，用户在产品上的操作，也会包含数十个乃至上百的操作行为，这些行为都需要准确上报并落到报表，对技术架构是一个较大的挑战。而行为数据的加工处理，也并不是mysql就能应付，往往需要分布式计算。

对数据源的使用方，产品运营及分析师，会带来一个取舍问题。如果我只想知道点赞和分享数，那么通过api或者生产库也能知道，是否需要细致到行为层面？这便是一个收益的考量。

当然啦，我个人还是挺建议对分析有兴趣的同学，去能接触到用户行为数据的公司去学习。

业务数据

业务数据是生产环境提供的，我们在APP端获得了用户user_id，文章或商品的item_id，乃至支付order_id，但它们只和用户的行为有关。换句话说，我并不知道user_id是什么样的用户。

是男是女，芳龄几何？出生籍贯，从哪里来？这些人口统计学的信息必然不会在行为埋点中包含。商品内容订单也是同理。

单依靠埋点的行为数据，我们并不能准确描述什么样的用户做了事情，也不知道对什么样的内容做了行为。描述性质的数据/维度是分析的价值所在。男女的行为差异，不同城市的用户群体购买习惯，这才构成了分析和精细化的基础。

业务数据和行为数据的结合，在数据层面上可以简单理解为join。比如把用户行为数据的user_id和存放用户信息的user_id进行关联起来。形成如下：

上图是简化后的字段。user_name和sex就是取自业务数据的用户信息，item_tag也是取自内容信息表中的字段，而event则来源于行为埋点。三者共同构成了，什么样的用户who在什么时候when对什么样的内容做了什么事what。

简单说，很多用户行为的建模，就是拿各种数据组合在一起计算。用user_id的粒度聚合，你算得是这些用户喜欢哪些文章，用item_id的粒度聚合，你算得是这篇文章被哪类用户喜欢。它们都是你看待/分析事物的角度。

从更深的层面上说，行为数据也是可以再加工和利用的，它是构成用户标签的基础。拿浏览行为数据说，我们设计了埋点，知道王二狗看了哪些类型的文章，

item_tag是文章类型，游戏、娱乐、科技这类。有些用户可能各种各样的类型都喜欢，有些用户的口味偏好则比较集中，产品上可以拿用户偏好来代称，这里专指兴趣的集中度。

现在取所有用户的浏览数据，算它们在不同类型tag下的浏览分布（上文提供的行为数据就可以计算，cate_id便是内容类型）。比如王二狗可能90%的浏览都是游戏，10%是其他，那么就可以认为王二狗的兴趣集中度高。

这里有一个很简易的公式，1-sum(p^2)，将所有内容类别的浏览占比平方后相加，最终拿1减去，就算出了用户兴趣的集中程度了。我们拿案例简单看下。

上图的李二狗，他的兴趣90%集中在游戏，所以兴趣集中度= 1 - (0.9*0.9+0.1*0.1)=0.18,李三妞的兴趣稍微平均点，所以1-(0.5*0.5+0.5*0.5)=0.5，兴趣集中度比王二狗高。赵四有三个兴趣点，所以比李三妞稍微高一些，王五是均衡的，所以是四人中最高的。可能有同学疑问，兴趣程度为什么不用标准差算呢？它也是算波动偏离的呀，这是一个思考题，大家可以新加一个tag类别再算一下。

1-sum(p^2)是趋近于1的，有四个类别，一位均衡的用户（四个都是0.25）是0.75的集中度，当有十个类型，一位均衡的用户（四个都是0.1）是0.9的集中度。这种公式的好处就是兴趣类别越多，集中度的上限越接近1，这是标准差比不了的。

这里并没有涉及太高深的数学模型，只是用了加减乘除，就能快速的计算出兴趣的集中程度了。通过行为数据算出用户兴趣集中度，便能在分析场景中发挥自己的用武之地了，它是用户画像的基础，以后有机会再深入讲解。

外部数据可以分为两个部分，一个是行业市场调研类的，一个是爬虫抓取的，它们也能作为数据源分析，比如站外热点内容和站内热点内容、竞品对手商家表现和自己产品的商家，大家有机会应用的不多，就不多讲了，我也不怎么熟。

到这里为止，文章主要讲了用户行为层面的数据是怎么来的，更多是基础概念的讲解，下一篇文章会通过具体的数据教大家用户行为分析的技巧。不过，因为数据来源于网上，数据的丰富程度还是欠缺了不少，说白了，业务场景比较弱，希望大家自己在工作中多思考。

⑺ android 怎么优化代码中的埋点

Android界面上的空间被用户点击，需要记录下点击控件的名称并保存此信息。
Android界面被打开或关闭，也需要记录此信息
最好能自动化完成，不需要修改大量代码，最好能定制
设计思路大体如下：
设计一个基类BaseActivity，它是继承自Activity，但是覆写了Activity的几个方法(后面会详细说明)。
利用广播来统一管理用户行为的Log信息。
数据积累到一定量，将用户行为数据发送到后台服务器。
BaseActivity基类的设计
利用Android事件分发机制，我们自定义的基类BaseActivity继承自Activity并重写Activity的dispatchTouchEvent方法(为什么要这么做？还请参考我的上一篇博客)，以及重写Activity的所有生命周期方法。
重写Activity的生命周期以及事件分发方法
重写Activity生命周期的onStart()和onStop(){或者onDestory，这个根据自己的选择确定}，来完成对界面开启和关闭的埋点记录。事件分发方法来检测ACTION_UP这个事件(也就是手指触动触摸屏抬起的那个事件)，二者通过本地广播，将onStart或onStop这些事件广播出来并被接收处理。
1 public class BaseActivity extends Activity {
2 protected void onStart(){
3 super.onStart();
4 // 使用本地广播，高效更安全
5 LoacalBroadcastManager bcManager = LocalBroadcastManager.getInstance(this);
6 Intent intent = new Intent(ACTIVITY_START);//自定义的ACTIVITY_START
7 bcManager.sendBroadcast(intent);
8 }
9 protected void onStop(){
10 super.onStop();
11 LoacalBroadcastManager bcManager = LocalBroadcastManager.getInstance(this);
12 Intent intent = new Intent(ACTIVITY_STOP);//自定义的ACTIVITY_STOP
13 bcManager.sendBroadcast(intent);
14 }
15 //.......可扩展
16 protected boolean dispatchTouchEvent(MotionEvent e){
17 if (e.getAction() == MotionEvent.ACTION_UP){
18 LocalBroadcastManager broadcastManager = LocalBroadcastManager.getInstance(this);
19 Intent intent = new Intent(VIEW_CLICK);
20 intent.putExtra(VIEW_CLICK, e);
21 broadcastManager.sendBroadcast(intent);
22 }
23 }

⑻ 产品迭代过程中,如何列出埋点清单

一般情况下，市场上的三方平台可以满足最基本的数据监测，包括注册、下载、日活、月活等数据，但不能统计一些内部页面的数量，所以埋点时搞清楚自己想要哪些具体的量或者比例，做一个规划。最好就是把三方平台能统计哪些和需要开发统计的放在一起，一目了然

⑼ 移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析

要理解怎么做的问题，依然还是要从认清是什么开始：

一、什么是数据埋点

数据埋点让产品或运营等相关人员能按照具体的需求，定制性地统计较为复杂的用户数据。例如想要追踪用户的行为，观察页面相关点击数据，关键路径转化率，分析某个事件活动效果时，就需要事先进行数据埋点，APP上线后才能观察到相应的数据，进行分析研究。

数据埋点可以在自己的后台进行收集和统计，也可以借助第三方数据分析平台，这次主要讲解如何利用第三方数据分析平台进行数据埋点。

经过以上步骤，一定能够通过埋点收集到对分析有用的数据~

⑽ 谁知道市政道路施工放线的具体方法、步骤

3.1 工程测量
根据建设单位提供的水准点，进行点与点之间联测、复核，并经平差计算，验算合格后方可使用。根据建设单位提供的水准点引测施工临时水准点，同样经平差计算后，经监理确认后使用。施工过程中对水准点进行定期复核，以免产生沉降而给工程施工带来不必要的麻烦。施工过程中要对水准点进行妥善保护。
3.1.1 工程测量
测量先行是施工管理中的要求，测量工作的质量直接影响到工程的质量，我公司在工程施工管理中，历来注重测量管理工作。对本工程成立专职测量小组，以确保测量工作高效、优质。
3.1.2 测量工作程序
开工前对业主和勘察单位交接的导线点和水准点进行闭合复测，复测合格并经业主和监理工程师签认后方能施工。
3.1.3 控制系统的建立
针对本工程的工程规模及特点，建立现场平面及高程控制系统，以便于在施工全过程中进行测量的控制。
1、控制点的埋设
勘察单位交接完控制点和水准点后，我项目部测量队对交付的控制点和水准点做好标记并加以保护。在拟建道路两侧做加密控制点和水准点。
选点时，按照通视条件必须良好的标准进行选点，由于目前使用测量仪器为短波红外线仪器，所以，为了保证测量数据的准确，所选点最好与高压线保持距离，不能与之太近。
埋点所用材料为钢筋头和C50混凝土，在所选点处挖60cm深、30cm见方的坑，在坑底铺设10cm碎石，然后浇注C50混凝土，浇注与地面相平，插入钢筋头，钢筋头露出平面3cm，并且钢筋头插入深度为40cm，露出的钢筋头用钢锯锯出十字丝。
2、导线测量
勘察院交接完控制点后，利用给定的控制点和已加密点做附合导线，每条导线边长为500m（一级标准）。根据公路勘测规范和业主要求，导线测量工作严格按照一级导线测量程序进行，利用2″级全站仪进行测量。使用测回法，每个测站进行2个测回的测量。导线测量的技术要求如下：
表3.1.3-1导线测量技术
等级 平均边长(km) 测角(″) 导线全长相对闭合差 方位角闭合差(″) 测回数
一级 0.5 5.0 1/15000 ±10√n
2
注：n为测站数
在进行水平角度测量时，半测回归零差为12″,一测回内互差(2C)为18″，同一方向值各测回间较差为12″。
3、水准测量
水准测量采用四等附合水准测量方式进行，在进行水准测量之前，进行水准仪的i角测量，i角不得大于20″，否则，仪器必须送质检部门进行检验和校核，水准测量的进度必须符合下表的规定。
表3.1.3-2水准测量规定
等级 每公里高差全中误差(mm) 路线长度（km） 往返较差、附合或环线闭合差(mm)
一级 ±10 ≤16 ±20√L或±6√n

注：计算往返较差时，L为水准点间的路线长度(Km);计算附合或环线闭合差时，L为附合或环线长度(Km)；n为测站数。
四等水准测量使用往返测量，视线长度要求在100m左右，前后视较差不能大于5m，前后视累计差不大于10m，视线离地面最低高度不低于0.2m。
4、控制点测量完毕后，严格按照业主程序，上报监理与业主测量队三方同时进行控制点复测，复测合格后经过业主测量队和监理测量工程师审批，方能使用控制点。水准点在施工期间应每月复核一次，统一编码标识，并绘制位置图。