埋点分析方法

A. 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。

B. 如何借助大数据分析概述的5W2H方法,解释大数据采集的“埋点”

摘要 1.什么是5w2h分析方法？

C. 如何分析网站用户渠道来源和埋点

在分析上市公司会计报表反映其财务及经营成果和现金流量情况的真实程度时，我们首先需要收集大量的公开信息资料。 这些信息资料可以分为两大类： 一类是上市公司历年公布的年度报告、中期报告、季度报告、董事会公告和其他公告；另一类是政府部分公布的统计数据和报告。 这些信息资料的主要来源是报刊杂志和因特网。

D. 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

E. 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~

F. 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。

G. 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。

H. 数据分析入门 初识数据埋点

数据分析入门：初识数据埋点
计划将实际工作中最高频的与数据相关的一些工作经验以及技巧与大家做一个交流沟通，初步计划整体分6-8篇文章、每篇1-2周的频率由外到里，由浅入深，并伴随实际工作中案例系统性的分享。根据看官老爷的反应调整后面要写的内容，以及更新文章的速度。
埋点概述
数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求（例如：CPC点击付费广告中统计每一个广告位的点击次数），产品需求（例如：推荐系统中推荐商品的曝光次数以及点击的人数）对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结果，记录数据汇总后进行分析，推动产品优化或指导运营。
埋点分析，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。数据埋点主流部署的方式有：
私有化部署（即部署在自己公司的服务器上，如果期望提高数据安全性，或者定制化的埋点方案较多，则适合私有部署，并开发一套针对自己公司定制化的数据后台查询系统保证数据的安全性和精确性，缺点是成本较高）。
接入第三方服务，比如国内的某盟和国外的GA（Google Analytics）统计，在以后的文章中会单独介绍，此处不再展开。（优点是成本较低，部分基础服务免费，缺点是：数据会存在不安全的风险，另外一个就是只能进行通用的简单分析，无法定制化埋点方案）
此处只展开初级：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（如收藏按钮点击率）；
主要的埋点事件分类：
点击事件：
点击事件，用户点击按钮即算点击事件，不管点击后有无结果；如下图红框标注所示，点击一次记一次。
曝光事件：
成功打开一次页面记一次，刷新页面一次记一次，加载下一页新页，加载一次记一次。home键切换到后台再进入页面，曝光事件不记；
页面停留时间事件：
表示一个用户在X页面的停留时长记为停留时长。例如：小明9:00访问了X网站首页，此时分析工具则开始为小明这个访问者记录1个Session（会话）。接着9:01小明又浏览了另外一个页面列表页，然后离开了网站（离开网站可以是通过关闭浏览器，或在地址栏键入一个不同的网址，或是点击了你网站上链接到其他网站的链接……）为了简单，我们把这个过程当做一个Session。
则最终小明在首页的页面停留时间：
（Time on Page，简称Tp）Tp(首页) = 9:01 – 9:00 = 1 分钟
When？什么时间做？
产品经理的需求来源众多，可能来自一线市场人员，可能来自身旁油腻的领导。可能来自用户反馈的一条吐槽…无论需求来自哪里，首先要搞清楚的就是这个需求涉及的问题：
在什么样的场景下？
面向哪些目标用户？
解决了哪些问题？
带来了什么价值？
梳理清楚问题后，拆分问题：
哪些是主要问题？
哪些是次要问题？
重不重要？
紧不紧急？
将每个问题拆解后下一步就是带着PRD文档找亲爱的数据分析师童鞋与产品经理汪一起沟通，解决以下问题：
每个问题应该怎么量化？
量化指标是什么？
怎么通过数据定义每个问题以及整个需求的成功与否？
有哪些辅助指标？
定义好数据指标后，此时则需要数据产品或者数据分析师定义埋点。
How?怎么定义埋点？
无规则不成方圆，良好的定义规范可以帮助埋点相关人员更好的维护，以及理解，极高的提升工作效率，降低推倒重来的风险，基于此分享一份埋点的定义规范帮助各位看官老爷以后维护自己产品的埋点。
使用此规范后，本汪一人就可以维护一个APP版本（包含点击事件、曝光事件、停留事件）累计1500多个埋点，井然有序，完全不会乱。
（怀念那些加班维护埋点跑数的日日夜夜，让我与看门大叔成了挚友，结下了深厚的友谊。咳咳，此处应该有掌声…）
埋点分类概述：
首先从事件属性这个维度上分为三份Excel（点击事件表、曝光事件表、停留事件表）
其次每一个事件表中新建三份子表（Sheet）,以点击事件表为例拆分为：首页事件集合、列表页事件集合、详情页事件集合
每当APP发布新版本时，从上一个版本的埋点中做一份Copy,新版本中新增了哪些埋点，删除了哪些埋点？都用不同的颜色，或者时间标记进行标注说明。
真实环境中分类更为复杂，仅以上面例子说明分类思路，各位看官老爷可以根据业务需求做针对自己产品更合适的分类。
字段明细：
功能字段：
用于说明当前埋点是在哪个页面的哪个功能。例如：收藏功能，对应功能字段名：自定义为我的收藏
中文名字段：
用于描述X功能模块内X位置，例如起名叫：收藏功能-文章收藏
事件类型字段：
用于说明当前埋点是点击事件还是曝光事件还是其他
事件ID字段：
如果是自己公司开发的数据查询系统，则每一个埋点都对应一个事件ID，上线后用于拿着事件ID去后台取数使用。事件ID的命名规范：事件英文简写_哪一端的产品_产品名称简写_页面名称_模块名称_功能名称。
例如：点击事件_APP端_二手车_个人中心_收藏_文章收藏 对应事件ID== click_app_2sc_ Personal Center_ Collection_ Article Collection
如果是用的第三方统计工具：例如某盟，同理定义好事件ID，上线后去X盟后台，输入事件ID查询相应的数据。
Key字段与value字段：
当一个埋点对应不同类型的多种位置的埋点时，则需要命名当前埋点的key参数与value参数，一个key可以对应1个value或者多个value,但一个value不能对应多个key.只能对应唯一的一个key 例如：二手车信息网站有2个关键按钮，一个是砍价按钮，一个是拨打电话按钮，但是在多个频道中每个频道都有多个砍价按钮多个拨打电话按钮，在这样的场景下就可以设计2个KEY值：
key01=source用于标记当用户点击了一次按钮后是在哪个频道的页面点击的这个按钮X value01=X1，value2=X2用于标记不同位置同属性的按钮。
Key02=type用于标记用户是点的砍价还是点的拨打电话按钮，例如：01value用于标记砍价按钮，02value对应的拨打电话按钮。
记录规则字段：
定义什么情况下触发埋点，例如：在列表页点击一次记录一次
备注：
用于描述当前埋点什么时间新增？什么时间修改过？原因？什么时间被删除？谁删除的？等信息记录，此处好多看官可能以为写不写无所谓，但是为了信息的完整性和可追溯性最好每一次变动都要备注。

I. 移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析

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。