导读：联友科技是一家旨在提供汽车行业全价值链解决方案的科技公司。公司以数字化、智能零部件以及智能网联为三大核心业务领域，涵盖研发/制造/营销等领域的信息化产品、系统运行维护服务、云服务、大数据分析服务、智能网联及数字化运营服务、车载智能部件及汽车设计等业务。本次分享会围绕以下四点展开：
或许你不理解这个事实，你的公司其实是一台运作良好的赚钱机器。既然是赚钱机器，埋点必定和提升公司业绩挂钩。那我们要怎么通过埋点来帮助公司赚钱呢？
每个人都会走路跑步，但是并不是人人都能成为专业的运动员那么出色。产品经理就是一种这样的职业，我们都可以站在产品的角度思考问题，但我们并不是都能够成为一名出色的产品经理。
“本项目案例由 创略科技 投递并参与由数据猿&上海大数据联盟联合推出的“行业盘点季之数智化转型升级”大型主题策划活动之《2021中国企业数智化转型升级创新服务企业》榜单/奖项的评选。
做面向C端用户的产品，十分依赖用户数据的收集，下面都见过这样一张数据分析图，通过链路上各个环节的数据采集，分析对比出曝光产品的交易量：
这是第 94 篇不掺水的原创，想要了解更多，请戳上方蓝色字体：政采云前端团队 关注我们吧～ 本文首发于政采云前端团队博客：通过自定义 Vue 指令实现前端曝光埋点 https://www.zoo
互联网发展至今，数据的重要性已经不言而喻，尤其是在电商公司，数据的统计分析尤为重要，通过数据分析可以提升用户的购买体验，方便运营和产品调整销售策略等等。埋点就是网站分析的一种常用的数据采集方法。
Tech 导读 本文核心内容聚焦为什么要埋点治理、埋点治理的方法论和实践、奇点一站式埋点管理平台的建设和创新功能。读者可以从全局角度深入了解埋点、埋点治理的整体思路和实践方法，落地的埋点工具和创新功能都有较高的实用参考价值。遵循埋点治理的方法论，本文作者团队已在实践中取得优异成效，在同行业内有突出的创新功能，未来也将继续建设数智化经营能力，持续打造更好的服务。 01 埋点治理背景 在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语。指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。 埋点的技术实质，是先监听软件应用运行过程中的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获。
用户行为分析主要关心的指标可以概括如下：哪个用户在什么时候做了什么操作在哪里做了什么操作，为什么要做这些操作，通过什么方式，用了多长时间等问题，总结出来就是WHO，WHEN，WHERE，WHAT，WHY以及HOW，HOW TIME。
数据猿导读 GrowingIO创始人张溪梦在GrowingIO数据驱动大会上表示，“数据分析不是最重要的，帮助用户实现增长才是最重要的事情。做数据分析的公司有很多，但提出增长概念的公司并不多。而Gro
粽子节了嘛，突然想吃粽子了，咋办，买粽子呗！现在情景转换一下，假设你是某饮食网的数据分析师，现在某粽子界大亨想拿钱砸你老板（打广告）。
埋点技术是一种数据采集技术，特指针对用户行为或时间进行捕获、处理和上报的相关技术及其实施过程。
以前经常用PV、UV、DAU等指标去衡量产品好坏，但是现在不能单纯依靠这个！！！更需要用户转化率、留存率来衡量一个产品功能是否优秀。整体上产品功能优化可以分为5步：
埋点是数据采集的专用术语，在数据驱动型业务中，如营销策略、产品迭代、业务分析、用户画像等，都依赖于数据提供决策支持，希望通过数据来捕捉特定的用户行为，如页面访问、按钮点击量、阅读时长等统计信息。因此，数据埋点可以简单理解为针对特定业务场景进行数据采集和上报的技术方案，在政采云，前端团队已经有自研 SDK 来解决这个问题。在数据埋点于政采云的落地实践过程中，我们发现另一个可供探讨的方向，即获取到数据后，我们要如何进行埋点数据的分析？ 以下我们展开聊一聊埋点数据分析的用户诉求、团队的探索实践和存在的痛点。
GrowingIO 是基于用户行为数据的增长平台，精准采集用户行为数据是公司业务的基石，只有及时、准确、可靠的采集到数据，才能支撑上层的数据分析，用户画像，运营等业务，所以公司一直非常注重数据采集 SDK(Software Development Kit) 的质量保证工作。
在用户画像平台架构图&构成？中，我详细描述了用户画像的构成，今天聊聊用户画像的质量保障，希望对大家有所帮助。
埋点是数据产品经理（分析师）基于业务需求，对用户在应用内产生的页面和位置植入相关代码，并通过采集工具上报统计数据。这些埋点数据是推动产品优化和运营的重要参考。而按照埋点采集数据类型不同，可以把埋点采集的数据分为以下几类：
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
数字化转型主要包括业务数字化、数据资产化、资产业务化、业务智能化几个阶段。在不同的阶段，分别需要哪些数据产品呢？今天就逐一盘点一下，希望可以为各位老板的数字化转型过程中数据产品规划提供参考，主要是以模块规划为主，产品详细的功能和实现逻辑，往期文章几乎都有逐一的分享。
我们这里所说的数据仓库，是基于大数据体系的，里面包含标签类目，区别于传统的数据仓库。下面我们来将这张图分解，逐个做简要分析。
前一节讲到多种流量归因的模型，本质上流量归因是为了辅助我们如何将钱花的更有价值以及高效洞察用户的习惯和行为，为下一步迭代产品的功能提供数据支撑。今天这一节，结合具体的业务场景来看看流量归因分析如何在数据采集方案上落地的。
林晨曦，携程酒店研发部资深测试开发工程师，主要从事测试框架和平台的研发，现在负责监控系统与性能平台，热衷于研究技术提升测试工作效率。
构建一个数据平台，大体上包括数据采集、数据上报、数据存储、数据计算以及数据可视化展示等几个重要的环节。其中，数据采集与上报是整个流程中重要的一环，只有确保前端数据生产的全面、准确、及时，最终产生的数据结果才是可靠的、有价值的。 为了解决前端埋点的准确性、及时性、开发效率等问题，业内各家公司从不同角度，提出了多种技术方案，这些方案大体上可以归为三类： 第一类是代码埋点，即在需要埋点的节点调用接口直接上传埋点数据，友盟、百度统计等第三方数据统计服务商大都采用这种方案； 第二类是可视化埋点，即通过可视化工具配置采
作者｜钰莹 2014 年，前央视主持人凯叔创办北京凯声文化传媒有限责任公司，并于 2016 年推出凯叔讲故事 APP。截至目前，凯叔讲故事 APP 总用户数量已经超过 6000 万，总播放超 145 亿次，用户平均日收听时长可达 70 分钟。内容形式及用户数的不断增多导致内部形成了一张错综复杂的数据网络，亟待被厘清。 本文，从数据驱动全链路技术难点解析入手到“凯叔讲故事”的具体解决方案分享，希望为广大企业和开发者提供有效的建设路径参考。 1 数据驱动全链路技术难点解析 过去十多年，我们可以看到全球很多
导读：数据指标体系是构建数据中台的重要一环。数据指标的建立让运营及产品人员更直观地看到基本指标的变动，让数据分析师更便捷地开展数据分析工作。
作者：alishayang，腾讯 TEG 数据分析师 我们期望每一次的产品功能上新、功能改版，都可以带来更好的交互体验，项目组所关注的指标都能有大幅度提升。但期望并不代表真实效果，功能上线后带来的真实效果还需要通过数据进行客观描述。在这篇文章中，我们将对产品数据分析日常工作进行剖析，从数据采集到产品分析框架的梳理，进而介绍如何通过数据对产品及运营进行反哺。 产品经理作为产品功能的发起者，在众多需求中挑选出来可做需求时，心中就会有初步的构想，新功能能够帮助产品覆盖哪些增量用户，新功能又能带来哪些指标
作为国内最大分类信息生活服务平台，58集团旗下各个产品都会投入大量人力进行用户行为的分析，来提升运营效率。但是各个产品对用户行为的分析需求基本是相似的。在这样的背景下，我们自研了WMDA 无埋点用户行为分析平台，并提供对PC、M、APP三端支持，帮助各个业务线更好的挖掘用户真实行为。
跨平台动态化技术是目前移动互联网领域的重点关注方向，它既能节约人力，又能实现业务快速上线的需求。经过十年的发展，美团App已经变成了一个承载众多业务的超级平台，众多的业务方对业务形态的快速迭代和更新提出了越来越高的要求。传统移动端“静态”的开发方式存在一系列问题，比如包体积增长过快、线上Bug修复困难、发版周期长等，已经不能满足高速发展的业务需要。因此，美团平台自研了一套跨平台动态化方案——MTFlexbox。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据运营平台-数据采集[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
这本书是公司一位负责数据库的同事推荐的，正好数据中心也在重构和优化，以应对更加海量的数据，所以便花了点时间读完了这本书。全书分了三个篇章：全局概览，从比较高的高度概述了大数据的概念及相关技术；离线数据开发，主要讲解了Hadoop和Hive以及相关的数据建模；实时数据开发，按照各个技术出现的时间先后，依次讲解了Storm、Spark、Flink和Beam。
随着大数据技术以及应用场景的不断丰富，数据的价值受到越来越多的企业的重视，甚至数据驱动、数据赋能作为新的增长点。国家层面也把数据上升为重要的战略级资产，数据成为新基建的重要组成部分。随之而来的是数据产品经理，逐步成为企业数字化转型、数据化运营过程的必备岗位。过去的文章中，针对数据产品的能力模型，以及岗位的分类做过专门的科普，数据产品经理顾名思义，和其他C端、B端的产品经理最大的差异就是对数据原材料或者加工工具的处理，所以这里想针对需要掌握的数据能力再做一个介绍，给想从事数据产品经理工作的新人，提供一些准备的方向建议。
细看产品的内在关联，产品在数据流层面是如何体现，从数据流层面如何反映产品的真实情况。数据埋点是数据流的源头，影响下游数据流使用的效果。
越来越多的企业已开始挖掘用户行为数据的商业价值，利用行为数据进行精准有效的数字营销。以科技金融行业为例，某知名企业的数据表明：用户行为数据的效力是金融数据的4倍 一、企业的数据来源 企业收集、存储、分
随着公司业务的发展，对业务团队的敏捷性和创新性提出了更高的要求，而通过大数据的手段在一定程度上可以帮助我们实现这个愿景，同时良好的数据分析可以也帮助我们进行更好更优的决策。对于数据本身，其处理流程主要可以归结为以下几点：
数据平台数据采集系统日志采集网络数据采集设备数据采集数据同步数据存储数据计算实时计算离线计算数据挖掘数据服务数据模型数据建模方法论数据模型管理体系表设计数据管理元数据收集和搜索数据血缘数据质量计算任务管理平台成本管理数据应用互联网工业政务
前面几讲我们以中国人口数据为例介绍了什么是指标体系，指标体系的意义，同时总结了一套用三个步骤，四个模型搭建指标体系的方法。今天，小编会从数据如何赋能业务讲起，同时告诉大家如何进行多部门配合实现整套指标体系的搭建流程，最后介绍面如何用前面讲的方法论快速搭建一套通用的数据指标体系。
客户数据平台(Customer-Data-Platform)，简称CDP；通过采集多方客户数据(主体与线索)等，从而进行精准的客户分析和人群细分，进而实现高效的客户维系和发掘以及日常营销运营。
很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
数据采集是大数据的基石，不论是现在的互联网公司，物联网公司或者传统的IT公司，每个业务流程环节都会产生大量的数据，同时用户操作的日志也会产生大量的数据，为了将这些结构化和非结构化的数据进行采集，我们必须要有一套完整的数据采集方案流程，为后续的数据分析应用提供数据基础。
数据仓库（Data Warehouse），是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程，控制成本，提高产品质量等。
在这一年来接触了我个人接触了 200 家创业公司，发现都在数据采集上遇到多多少少的问题，我把它们归结为三类：
本文从提升用户行为分析效率角度出发，详细介绍了H5埋点方案规划，埋点数据采集流程，提供可借鉴的用户行为数据采集方案；且完整呈现了针对页面分析，留存分析的数仓模型规划方案，在数仓模型设计过程中遇见的痛点难点问题也相应的给出了解决思路及案例代码；在数据展示模块，提供了分析指标数据展示的逻辑流程及UI案例，旨在帮助有需要的同学全方位的了解用户行为数据全链路分析流程。
作者刘永平经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，
很多人都看过关于大数据方面的文章/书籍，但都是零散不成系统的，对自己并没有起到特别大的作用，所以本文希望能解决大家的疑惑，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。 很多人都看过不同类型的书，也接触过很多有关大数据方面的文章，但都是很零散不成系统，对自己也没有起到多大的作用，所以作者第一时间，带大家从整体体系思路上，了解大数据产品设计架构和技术策略。 大数据产品，从系统性和体系思路上来做，主要分为五步： 针对前端不同渠道进行数据埋点，然后根据不同渠道的采集多维数据，也就是做大数据的第一步，没有全量数据，何谈
数据采集是大数据的基石，用户在使用App、微信小程序等各种线上应用产生的行为，只有通过埋点才能进行采集。没有埋点，数据分析决策、数据化运营都是无源之水，巧妇难为无米之炊。但很多时候，“埋点”两个字却成
埋点测试：顾名思义，就是在开发环境中利用埋点去测试某个产品、功能或者服务的性能、功能质量、可用性、用户体验等。
在大数据的风口，起飞的为什么是360？这也许是很多人的疑问，作为大数据业界的弄潮儿，360大数据平台是如何演进的，QDAS是缘何诞生，以及再次变革的原因又是什么？
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