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通过埋点可以分析哪些数据

通过埋点可以分析的数据主要包括以下几个方面：

用户行为数据：通过埋点可以收集用户在网站或应用中的行为数据，例如用户的浏览时间、访问页面、点击行为等。这些数据可以用于分析用户的兴趣爱好、购买习惯等，从而为网站或应用的优化提供依据。
转化数据：通过埋点可以分析用户在网站或应用中的转化行为，例如用户在购物网站上的购买行为、在游戏中的付费行为等。这些数据可以用于分析用户的购买力、付费意愿等，从而为网站或应用的营销策略提供依据。
系统性能数据：通过埋点可以收集网站或应用的系统性能数据，例如服务器响应时间、页面加载时间等。这些数据可以用于分析网站或应用的性能瓶颈，从而为网站或应用的优化提供依据。
错误数据：通过埋点可以收集网站或应用的错误数据，例如用户在使用网站或应用时遇到的错误信息等。这些数据可以用于分析网站或应用的稳定性，从而为网站或应用的优化提供依据。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云移动分析：https://cloud.tencent.com/product/mna
腾讯云应用性能管理：https://cloud.tencent.com/product/apm
腾讯云网站应用防火墙：https://cloud.tencent.com/product/waf
腾讯云负载均衡：https://cloud.tencent.com/product/clb
腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云硬盘：https://cloud.tencent.com/product/cbs
腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云内容分发网络：https://cloud.tencent.com/product/cdn
腾讯云对象存储：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云云联网：https://cloud.tencent.com/product/ccn

以上是通过埋点可以分析的数据以及相关的腾讯云产品介绍链接。

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什么是数据埋点？数据埋点的工具有什么？

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。...根据埋点技术可分为：代码埋点、可视化埋点、无埋点（表格形式） ?...代码埋点：采集说明：嵌入SDK，定义事件并添加事件代码场景：以业务价值为出发点的行为分析优势：按需采集；业务信息更完善；对数据的分析更聚焦劣势：与其他两种相比，开发人员多全埋点：采集说明：嵌入...SDK 场景：无需采集时间；适用于活动页、着陆页关键页面设计体验衡量优势：简单、快捷；与代码埋点相比，开发人员工作量较少劣势：数据准确性不高；上传数据多、消耗流量高；数据纬度单一可视化埋点：采集说明...跳出率跳出率的指标可操作性非常强，通过统计跳出率可以直接发现页面的问题及页面中关键词的布局问题。退出率退出率主要反映用户从应用离开的情况。

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数据采集与埋点

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数据埋点是什么？设置埋点的意义是什么？

跳出率可以分解到两个层次：一是整个应用的跳出率，二是重点的着陆页的跳出率，甚至是搜索关键词的跳出率。跳出率的指标可操作性非常强，通过统计跳出率可以直接发现页面的问题发现关键词的问题。...哪些页面需要被改进最快的方式被发掘。...提交订单量/访客数是最基本的转化率，转化率还可以分层次，指定用户路径的，如：完成某条路径的提交订单数/访客数。试着找一条路径，想想转化率的数据怎么得来的吧，埋点都收集了什么样的数据吧？...目前，国内的主要第三方数据分析服务商，如百度统计、友盟、TalkingData 等都提供 iOS、Android、Web 等主流平台的代码埋点方案。...原理就是在APP或者界面初始化的时候，初始化数据分析的SDK，然后在某个事件发生时就调用SDK里面相应的数据发送接口发送数据。

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uniapp 数据统计，数据埋点，自定义事件埋点封装

本博文实现了uniapp的数据统计埋点的封装，可以自动统计页面的PV， UV，页面停留时长，不需要在每个页面的生命周期写统计（tabBar 的页面除外，tabBar 页面需要添加自定义事件） ...$common.Init.call(this); // 统计自定义事件触发埋点 this.myMta('show') 3.修改mtaUrl...myMta.js const mtaUrl = 'https://test.cn/commonapi/system/saveRecordLog' const appId = 'test'; // 埋点通用接口...pageUrl：非必传，页面路径，不穿默认获取当前路径 async function myMta(triggerType = "", pageUrl = '') { console.log('埋点

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数据埋点|六个步骤实现数据埋点方案设计

在数据埋点这项工作中，数据分析师需要立足于当前的数据需求，提炼出数据指标方案，并且构思要看这些指标需要有哪些数据，这些数据也就是需要埋的点。...在和需求方以及程序的反复讨论中修改完善埋点文档，将埋点文档交付程序进行埋点，在此期间分析师需要通过测试环境的数据验证当前埋点是否存在一定的问题，若有问题还可以在该阶段进行修改，若无问题可上线埋点事件。...02 六个步骤实现数据埋点设计数据埋点设计师数据分析师是埋点的重中之重，埋点设计得好能够极大地方便后续的数据应用。对于数据埋点设计，我们也总结了六个关键步骤。...确认事件与变量可以通过AARRR模型或者UJM模型进行逐步拆解，理清用户生命周期和行为路径，抽象出每一个步骤的关键指标。...6.明确优先级数据埋点都是为数据应用做铺排，埋点之后分析师可能面临着搭建指标体系和数据报表体系的工作，可以根据报表的优先级、埋点的技术实现成本以及资源有限性为数据埋点确定优先级。

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Java 应用通过 OpenTelemetry API 实现手动埋点

我们知道对于 Java 应用可以通过 OpenTelemetry 提供的 Java agent 来实现自动埋点功能，在大多数场景下也完全足够了，但是有时候我们需要更加精细的控制，这时候我们就需要使用手动埋点的方式来实现了...使用注解埋点我们可以在 Java 应用通过手动埋点的方式来实现链路追踪，但如果我们不希望进行太多的代码更改，那么可以使用注解的方式来实现，OpenTelemetry 提供了一些注解来帮助我们实现手动埋点...使用 API 手动埋点除了使用注解的方式来实现埋点之外，我们还可以使用 OpenTelemetry 提供的 API 来实现手动埋点，这样我们就可以更加精细的控制我们的 span 了，当然这样也会增加我们的代码量...在 Java 应用中，要实现手动埋点，首先第一步是获取 OpenTelemetry 接口的实例，我们需要尽早在应用程序中配置一个 OpenTelemetrySdk 的实例，我们可以使用 OpenTelemetrySdk.builder...同样的方式我们还可以在 getAllOrders 处理器中添加数据库查询的 span，代码如下所示： // 新建一个 DB 查询的 span Span dbSpan = tracer.spanBuilder

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游戏数据埋点二三事

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....游戏数据分析的基本流程在进行游戏产品的数据分析时一般会遵循下面的流程。数据设计中就包含了数据埋点与数据上报路径的处理。游戏的功能开发结束后，数据埋点的开发就应该提上日程。...最后在数据分析时通过数据清洗、筛选、提取、分析的步骤得到相关的结论来验证设计，或为下一个设计方案提供支撑。在首次分析数据的过程中不断优化下来的数据处理方式就会逐步的制作成标准的数据处理流程。...使用自动化脚本（洛子系统），idata服务（创建经营分析页面）来方便需要重复分析或长期监控的数据分析需求。 4. 数据埋点的基础原则数据埋点时我们需要遵循一些原则，这些原则与APP数据埋点类似。...APP产品数据的基础行为主要可以拆解为：页面停留（曝光）和按钮点击。功能性的数据埋点，大部分可以通过这两者的组合来进行追踪式的数据埋点，或标记相关的功能触发点。更像是“用户行为的来源于什么。”

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游戏数据埋点二三事

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....游戏数据分析的基本流程在进行游戏产品的数据分析时一般会遵循下面的流程。 ? 数据设计中就包含了数据埋点与数据上报路径的处理。游戏的功能开发结束后，数据埋点的开发就应该提上日程。...最后在数据分析时通过数据清洗、筛选、提取、分析的步骤得到相关的结论来验证设计，或为下一个设计方案提供支撑。在首次分析数据的过程中不断优化下来的数据处理方式就会逐步的制作成标准的数据处理流程。...使用自动化脚本（洛子系统），idata服务（创建经营分析页面）来方便需要重复分析或长期监控的数据分析需求。 4. 数据埋点的基础原则数据埋点时我们需要遵循一些原则，这些原则与APP数据埋点类似。...APP产品数据的基础行为主要可以拆解为：页面停留（曝光）和按钮点击。功能性的数据埋点，大部分可以通过这两者的组合来进行追踪式的数据埋点，或标记相关的功能触发点。更像是“用户行为的来源于什么。”

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知乎数据埋点方案

目前知乎的埋点流程如下图所示。回顾知乎埋点流程的迭代史，整个流程落地三部曲可以总结为六个字：能力、意愿、工具。能力这几年知乎的业务发展很快，埋点的流程也随着迭代了很多个版本。...以下是业务几个和数据有关角色的主要工作内容：数据分析师和产品经理主要是数据的使用者，工作内容是发现和解决业务的问题，不断对产品进行迭代工程师对代码的细节和打点时机最为了解，但是对于数据具体的使用不见得很清晰...「他山之石，可以攻玉」，如果大家在这块有好的实践经验，欢迎给文章评论中分享知识。...埋点测试平台埋点的质量是数据的生命线，一旦出现问题，则会导致整条大数据链路的数据价值出现问题。...知乎的数据团队在 2016 年做了一个埋点的小工具，只要输入测试设备的 id，就可以查看对应的埋点信息。

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通过埋点实现代码层面上报Prometheus

：Spring Boot 使用 Micrometer 集成 Prometheus 监控 Java 应用性能三、埋头苦干，放眼全局在完成了代码的Prometheus接入后，我们便可以在代码中自定义的埋点啦...现在在代码里埋进去的点，便是我们后续在Grafana中看到的指标啦～埋点的方式，上一节的文章中都是有的，大家参考食用。...现在就是埋头苦干的时候啦，现在埋的点越多，将来我们能获取到的指标也就越多～那为什么还要放眼全局呢？其实我是想为大家提供一些我指标上报时候的一些小思路，借此抛砖引玉。...针对这一场景，我们就可以通过对服务的响应时间加上指标来实现接口响应时间的监控。...原文链接：《通过埋点实现代码层面上报Prometheus》发布日期：2021-03-02

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埋点自动收集方案-路由依赖分析

如果我们有个完整的组件依赖关系，就可以很好的解决这个问题。我们以下面的场景为例，看一看依赖分析的重要性和必要性。通过前一篇文章，想必大家对埋点自动收集方案有了宏观且全面的了解。...在这里再简单概述下：埋点自动收集方案是基于jsdoc对注释信息的搜集能力，通过给路由页面中所有埋点增加注释的方式，在编译时建立起页面和埋点信息的对应关系。...点击查看《埋点自动收集方案-概述》在整个方案中，埋点的数据源很重要，而数据源与页面的对应关系又是保证数据源完整性的关键。...通过对这份统计分析信息的二次加工和分析，也可以得到预期的依赖关系（插件webpack-bundle-analyzer也是基于这份数据生成的分析图表）。...在埋点自动收集项目中，这份依赖关系数据交由jsdoc处理，就可以完成所有埋点信息与页面的映射关系。 one more thing webpack5，它来了，它带着持久化缓存策略来了。

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通过Vue自定义指令实现前端埋点

在营销活动中，通过埋点可以获取用户的喜好及交互习惯，从而优化流程，进一步提升用户体验，提高转化率。在之前的埋点方案实现中，都是在具体的按钮或者图片被点击或者被曝光时主动通过事件去上报埋点。...为了改造这种情况，我们对于原有的埋点方式做了一些小改进，使得埋点效率得到了极大提升。在阐述我们的埋点改造之前，有必要对埋点的一些常识做下简单的了解。埋点上报方式都有哪些？...可视化埋点是指通过可视化系统配置埋点，这种方式接触的不是很多，就不展开说了。无痕埋点，也叫自动埋点、全埋点。即对全局所有事件和页面加载周期进行拦截埋点。一般对哪些数据做埋点？...为了达到数据分析，便于后续的运营及产品策略调整的目的，一般需要对以下几点做埋点统计：页面埋点：统计用户进入或者离开页面的信息，如页面浏览次数（pv）、浏览页面人数（uv）、页面停留时长、设备信息等点击埋点...实现思路其实也很清晰：在需要埋点的DOM节点挂载特殊属性，通过埋点SDK监听挂载了相应属性对应的事件，在事件触发时进行埋点数据上报。那么问题来了，怎么监听呢？

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《七天数据埋点之旅》第七天埋点实战

在第二节《埋点准备工作》中介绍到，埋点设计之前有四件准备工作要做，分别是了解产品、梳理旧需求、梳理旧埋点以及熟悉埋点流程。...了解产品环节我们通过下载并详细的使用来实现，由于无法获取产品设计的内幕和未来的规划，所以只能通过使用了解输出信息流结构；梳理旧需求和旧埋点环节由于资源问题也无法实现，而指标体系的梳理也做不到，所以本节更多的是遍历式的解构整个应用...0x04 具体设计经过设计布局后，我们可以根据实体、界面、行为三者快速的定位到具体的埋点。...需要强调的是虽然埋点框架在很大程度上解决了埋点设计的检索、管理和扩展问题，但更详细的埋点采集信息等血肉的补充则是更加关键的内容，这个是在七天埋点设计之旅系列上无法传递和分享的，需要埋点设计人员根据业务特点和需求进行相应的调整...本文为数据茶水间群友原创，经授权在本公众号发表。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。

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《七天数据埋点之旅》第二天：埋点之前

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。...通过对旧需求的梳理，你能明白产品关注哪些指标，是从哪些角度进行分解的，有哪些度量方式此外尝试着将这些指标梳理成体系，比如哪些是技术指标，哪些是业务指标，哪些是故障指标等，对需求的梳理也是同样的逻辑。...数据测试：根据业务开发的上报，通过测试用例抓包的方式验证数据的上报是否和埋点设计的一致，验证一致后发起埋点验收报告。...注意产品提出统计需求的时候，需要用到哪些数据最好能先和开发沟通一下，是否能获取到，可以极大的减少在埋点需求和设计评审时讨论开发能否实现的耗时。...数据测试发起埋点验收报告的时候，上报数据要经过筛选，只核验本次埋点设计改动的地方，并见埋点设计的改动和上班数据的对应关系标注出来，可以极大的加快数据验收的进度。

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《七天数据埋点之旅》第三天埋点设计（上）

通过本篇的阅读，你将获得以下五个埋点设计思维的认知。漏斗思维层次思维扩展思维分类思维 0x01 漏斗思维漏斗思维即分阶段思维，是从流水线的角度考虑问题，追踪整个链条，具体有以下两种形式。...* 同一事件的不同阶段在埋点设计中时常会遇到一些持续性的事件，不是在瞬间完成的，比如播放、下载等，都存在这一定的持续阶段，对于这样的非孤立事件，要设计一个链条进行追踪，在埋点设计中常用会话的方式表示，比如可以采用开始时间戳的方式作为会话...不仅可以方便对埋点进行查找，而且可以在更高维度上概括。...属性扩展属性扩展在属性值的上报格式上体现十分明显，此外扩展格式设计的时候要不影响已有数据的原始处理逻辑，表现在埋点上尽可能的采用增加属性和属性值的方式进行埋点，避免一大堆不可复用的垃圾事件，增加管理的难度...《七天数据埋点之旅》系列文章：《七天数据埋点之旅》第一天：初识埋点《七天数据埋点之旅》第二天：埋点之前

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《七天数据埋点之旅》第四天埋点设计（下）

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。...0x00 前言在上节中我们介绍了埋点设计时四种主要思维方式，本节我们挑选典型的疑难埋点场景进行埋点设计。...通过本节的阅读，你将获得以下典型场景埋点设计的认知：刷新流列表式点击相关联动演化 0x01 刷新流刷新流又称服务流，是在新闻资讯类APP中常见的交互形式，随着用户不断的滑动，内容不听的更新，根据刷新的方式有分为全部刷新和增量刷新...对于刷新流埋点我们要终端关注上报的数据信息和上报时机。...另外一些隐性的联动也可以通过事件映射的方式下沉到埋点层解决，如果没有这个将同类型操作结果的事件在底层映射成一个，很容易造成埋点遗漏，如果后面又利用此事件建立了开关累积表，则统计的准确性大大降低，而且修复起来也很复杂

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用户行为分析-埋点实时数仓实践

目录一、概述二、数据模型三、数据格式四、架构图五、动态添加ClickHouse列六、用户关联(IdMapping) 七、批量写入八、结束(附用户关联源码) 一、概述埋点采集、用户行为分析...、实时数仓、IdMapping 此文重点讲述埋点的数据模型、数据格式、数据实时采集、加工、存储及用户关联。...关于用户行为分析的概念、意义以及埋点相关的东西此文不作赘述二、数据模型业界比较流行的事件、用户模型；即： who: 设备ID、登录ID when: 事件发生时间、上报时间 where: 设备环境、网络环境...：分为全埋点和自定义事件埋点；按数据条数和时间间隔批量发送埋点收集器：一个API接口，通过nginx作负载均衡，接收到埋点后异步写入kafka；业界通用的做法是用nginx接受埋点后直接落盘，然后再通过...kafka原始数据：通过flume采集一份到离线数仓 Flink ETL：核心数据处理逻辑 1.动态添加ClickHouse列 2.用户关联 3.数据校验、解析、清洗批量写入：按数据条数和时间间隔批量写入

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