Hi，大家好。大数据时代，多数的web或app产品都会使用第三方或自己开发相应的数据系统，进行用户行为数据或其它信息数据的收集，在这个过程中，埋点是比较重要的一环。你知道什么是数据埋点吗？作为测试重点要关注哪些方面？以下就给大伙解析。
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：
大数据时代，多数的web或app产品都会使用第三方或自己开发相应的数据系统，进行用户行为数据或其它信息数据的收集，在这个过程中，埋点是比较重要的一环。埋点收集的数据一般有以下作用：
数据埋点是一份上手容易精通难的典型例子，可以说人人都可以埋点，但是埋点质量差异巨大，而这份差异随着时间推移会加速放大。
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
数据人学习平台上线了：www.shujurenclub.com 作者介绍 @图图 BAT数据产品经理 专注数据产品、持续学习中 “数据人创作者联盟”成员 从做数据产品开始，自己的日常工作就被埋点占据了大部分，到后面做平台类数据产品之后发现埋点问题依旧占据很多精力且治理困难，写这篇文章也是跟大家讨论讨论自己做埋点治理的心得以及深入剖析下为什么埋点质量这么难保障。 做埋点时间长了，越来越觉得埋点并不像自己想象的那么简单，仅仅是开发在自己要统计的业务场景下写埋点代码打包上传统计数据就完成工作，从最开始的埋点需求规
从业务过程中采集埋点，是数据驱动型公司的必要条件。知乎的产品功能评审环节，不仅有 PRD (Product requirement document），还加入了对应的 DRD ( Data requirement document）。对于埋点而言，DRD 需要明确业务目标与埋点缺口之间的关系以及需求的优先级。埋点的需求大多来自于 DRD，整个过程会涉及多个角色，主要包括产品经理、业务数据负责人、开发工程师、测试工程师。
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。
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
对于本次修改的数据统计分析程序的埋点，只是为了统计数据中出现的一些不易发现的错误，全部让程序主动跑出来。但是只要是主动抛出统计数据，都属于埋点。
埋点又称为事件追踪（Event Tracking），指的是针对特定用户行为或流程事件进行捕获，处理和发送的相关技术及其实施过程。
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
面试时，经常被问，列表与元组之间等区别是什么？相信学完Python 基础（列表）的读者，很快能想到列表是可变数据类型，而本期学的元组是不可变数据类型。具体来看看是怎么回事吧！
关于作者：我是水大人，资深潜水员，一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手，爱折腾不爱玩，爱总结爱思考的老兵，错了改改了又错的惯犯。
作为数据分析师的你，是否和我一样经常会被业务方拿着两个不同数据平台的报表数据进行灵魂拷问。下面的场景你应该在熟悉不过了。
在前几篇文中说明了，埋点测试选择在 埋点入库做卡点校验是最合理的。如果在上报时校验，校验的卡点是在上游，还是可能会出现问题。在入库这个节点校验，会绝对保证数据的一致性、完整性和准确性。
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。
在这一个大数据的时代，在这一个产品经理爱拍脑袋的时代，数据的重要性不言而喻，好的数据分析可以使我们的产品不偏离正确的轨道，做好数据分析的第一步就是做好数据埋点，那么怎么做好数据埋点呢，我将从以下几个方
本文来源：腾讯技术工程（ID:Tencent_TEG） 导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合
埋点管理是埋点设计的组织方式，可以细分为面向开发者的管理、面向监控者的管理和面向使用者的管理。本节节介绍面向使用者的管理。通过本节的学习，你将获得以下方面的认知：
在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？中，我介绍了大数据系统测试之功能测试，含对数据的采集和传输，存储和管理，数据计算，数据查询和分析以及数据可视化等功能的测试。本篇的埋点测试便是其中功能测试的一部分。本篇将聊聊埋点测试是什么、埋点测试的流程以及埋点测试需要注意的点，希望对大家有所帮助。
最近看到群里有小伙伴在问问题，于是就有了这篇文章。仅仅站在自己的角度去分析一下。仅供参考！！！
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。
这是一个公共收录实验测定的蛋白质-配体的结合亲 和力的数据库。 （1）实验测定的结合亲和力； （2）侧重测定候选药物靶点蛋白与小分子或 类药分子等配体的相互作用亲和力。目前含有620000 个蛋白—配体结合数据，5500 个蛋白靶点，超过 270 000 个类药小分 子。。
在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗--缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处理，在本节中将分享异常值的判断和处理方法。
我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的，只有知道了数据结构，才能理解对后续这些数据如何描点，如何计算出相应指标值。
你是否和我有同样的感觉，不知道从什么时候开始我们的隐私已经彻彻底底地暴露，在互联网场景下我们就是在裸奔。列举几个情景，你应该也会感同身受。
导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合适的渠道上报的问题。 2. 游戏数据的分类 按照服务的
从摘要可以看到这篇文章主要内容为：获取中药化学成分与成分作用靶点→疾病作用靶点→构建中药与疾病网络→GO和KEGG富集分析→解析中药作用机制。
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。
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。
关于作者：小姬，某知名互联网公司产品专家，对数据采集、生产、加工有所了解，期望多和大家交流数据知识，以数据作为提出好问题的基础，挖掘商业价值。
每一个界面的每个事件都有唯一的标示ID。此外，每个界面中都会有公共参数统计，比如：userId、timestamp、taskId 等。
NO.54 聚类算法——k-means 首先我们从聚类算法说起。前面讲过，聚类算法是在没有训练集的情况下对要分析的数据进行一个类别划分。简单来说，就是直接观察数据的分布，将它们“聚集”成多个类别。聚类算法最经典的一个问题叫作k-cluster。简单来说，就是现在有一批数据，我们要根据这批数据 的值将它们划分成k 类。 对其进行一个形式化的定义，就是： 输入——在一个n 维特征空间里面的数据项集合。 输出——划分为k 个类别的数据项。 小可：这个n 维特征空间是什么？ Mr. 王：有一个数据域的数据我们叫它
小时候，为了让喜欢的小姐姐注意到我们几个小伙伴，我和几个小伙伴会先摸熟她每天的回家路线，然后提前埋伏在这条路线上的几个地点，然后突然出现，假装偶遇。
随着信息技术的发展和应用系统规模的增大，无论是系统的建设方还是承建方，都迫切需要建设组织自身的数据度量体系，以便加强项目过程控制、提高生率、降低生产成本，提升市场竞争优势。
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常见的异常成因：数据来源于不同的类（异常对象来自于一个与大多数数据对象源（类）不同的源（类）的思想），自然变异，以及数据测量或收集误差。
在看本文之前,请确保你已经了解了Oracle事务和锁的概念即其作用,不过不了解,请参考数据库事务的一致性和原子性浅析和Oracle TM锁和TX锁 1、提交事务 当执行使用commit语句可以提交事务.当执行了commit语句后,会确认事务的变化、结束事务、删除保存点、释放锁。在此之前,与当前事务相关的数据都会被加锁,直到当前事务进行了commit操作,如果在这个过程中有其他回话试图操作相关数据,(这些数据已经被当前事务加锁),那么其他回话会进行等待,或者直接返回错误。 注意:只有在提交事务之后也就是进行c
总体来讲，异常检测问题可以概括为两类：一是对结构化数据的异常检测，二是对非结构化数据的异常检测。
聚类分析（Clustering Analysis）是一种将数据对象分成多个簇（Cluster）的技术，使得同一簇内的对象具有较高的相似性，而不同簇之间的对象具有较大的差异性。这种方法在无监督学习（Unsupervised Learning）中广泛应用，常用于数据预处理、模式识别、图像处理和市场分析等领域
本篇和大家介绍一个经典的异常检测算法：局部离群因子(Local Outlier Factor)，简称LOF算法。
摘要：进入二十一世纪以来，科学技术的不断发展，使得数据挖掘技术得到了学者越来越多的关注。数据挖掘是指从数据库中发现隐含在大量数据中的新颖的、潜在的有用信息和规则的过程，是一种处理数据库数据的知识发现。数据挖掘一种新兴的交叉的学科技术，涉及了模式识别、数据库、统计学、机器学习和人工智能等多个领撤分类、聚类、关联规则是数据挖掘技术几个主要的研究领域。在数据挖掘的几个主要研究领域中，聚类是其中一个重要研究领域，对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义，而且有着重要的应用价值。聚类分析是基于物以类聚的思想，将数据划分成不同的类，同一个类中的数据对象彼此相似，而不同类中的数据对象的相似度较低，彼此相异。目前，聚类分析已经广泛地应用于数据分析、图像处理以及市场研究等。传统的Ｋ均值聚类算法（K-Means）是一种典型的基于划分的聚类算法，该聚类算法的最大的优点就是操作简单，并且Ｋ均值聚类算法的可伸缩性较好，可以适用于大规模的数据集。但是Ｋ均值聚类算法最主要的缺陷就是：它存在着初始聚类个数必须事先设定以及初始质心的选择也具有随机性等缺陷,造成聚类结果往往会陷入局部最优解。论文在对现有聚类算法进行详细的分析和总结基础上，针对Ｋ均值聚类算法随机选取初始聚类中也的不足之处，探讨了一种改进的选取初始聚类中心算法。对初始聚类中心进行选取，然后根据初始聚类中也不断迭代聚类。改进的聚类算法根据一定的原则选择初始聚类中心，避免了Ｋ均值聚类算法随机选取聚类中心的缺点，从而避免了聚类陷入局部最小解，实验表明，改进的聚类算法能够提高聚类的稳定性与准确率。
<数据猿导读> 百分点作为Gartner近期发布的 “Gartner 2016 Cool Vendors in China”报告中唯一当选的大数据技术与应用服务商，在其6月7日开放日中，百分点集团董事
离群检测和新颖性检测都用于异常检测，其中人们对检测异常或不寻常的观察感兴趣。离群检测也称为无监督异常检测，新奇检测称为半监督异常检测。
第一期内容中我们了解到，PCL官网上将PCL分为十四个功能模块（滤波器、特征、关键点、配准、Kd树、八叉树、分割、采样一致性、表面、范围图像、输入输出、可视化、常用、搜索），本期我们将粗略介绍部分模块的功能，帮助开发者定位可供自己应用的功能。
mysql方案, 随着nosql的流行，大数据的持续热点，但是mysql仍然不可替代，对于大多数的中小项目，低于千万级的数据量，采用mysql分表+cache，是完全可以胜任的，而且稳定性是其他方案无可比拟的：
引言：埋点是App数据运营中很重要的一个环节。之前我们讨论过用户分群的方式、漏斗转化的改进，但所有App数据的来源是数据采集，很多时候就是App的埋点。 数据只有采集了才能做分析，分析了才能实现价值。 复习请戳： 数据运营实战（一）：细分目标人群，结合用户画像的实践 数据运营实战（二）：细分漏斗画像，改善关键节点 上图是数据运营解决问题的思路，但相对的，数据运营分析的需求，也驱动着数据埋点的优化。 有时候，我们可能会遇到这样的尴尬： 数到用时方恨少！ 木有结论肿么破！ ” 其实，数据埋点比我们想象得有
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