ClkLog埋点用户分析系统支持手机端查询统计数据

原创 已于 2025-03-20 10:49:32 修改 · 290 阅读 · 0 ·
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#开源软件 #数据分析 #sdk #数据库

于 2025-01-17 17:24:22 首次发布

1月正值年终汇报之际，随时查询数据成了大家的“刚需”。

ClKLog的付费版中提供了兼容移动端的h5展示界面，简单来说，手机浏览器直接访fangwe问统计地址就能直接查询主要的统计数据。

希望这个小小的功能能给大家带来一点点便利，尤其是应对boss们的突击拷问

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ClkLog埋点分析系统-支持自定义事件分析
ClkLog的博客
06-21 704
自定义分析依赖于元数据管理与代码埋点，您需要先完成（事件与属性的元数据配置、事件及属性的的代码埋点）工作后，才可以进行自定义的分析查询。ClkLog在四月先上线了一版，可以通过元数据的配置，创建并统计自定义事件的数据情况（例如：用户数、触发次数、人均次数）。6月，千呼万唤始出来，同时我们还增加了、模块。>点击书签名称进入该书签的事件分析指标筛选页>修改事件分析指标筛选项>点击。从事件指标、查看维度、全局筛选的维度进行事件分析指标筛选。
ClkLog埋点分析系统集成指南
ClkLog的博客
12-20 695
在实际应用过程中请根据不同版本的SDK去查询相关的事件数据, 如果在ClkLog统计前端浏览量无数据请根据埋点项目所引用的SDK去排查采集到的日志记录是否有相应的浏览页面事件。由于神策不同客户端的SDK的浏览页面事件的事件名称不同，ClkLog根据神策SDK的浏览页面事件定义对各种端做了不同的统计分析处理。元数据是按项目根据业务系统定义的自定义事件、神策预置事件的事件及属性（事件、用户、公共）的管理。在【元事件管理-用户属性】中未定义项目的用户属性（用户属性不能是label之类的关键词）。
ClkLog埋点分析系统支持漏斗分析
ClkLog的博客
08-09 519
创建漏斗时需要先进行元数据配置，并集成相应事件的埋点后才能在创建漏斗时选择到这个事件。比如：需要进行【加购】到【付款】的转化分析，必须先实现【加购】与【付款】的自定义事件埋点集成。转化周期：是以漏斗的第一步步骤为起始时间点来计算完成整个漏斗路径的最大时间范围。漏斗分析主要是对一个多步骤的场景进行的每一步的转化数据分析。在漏斗转化分析页面中点击【保存书签】，可将当前选择好的漏斗和分析条件保存成书签，便于下次从【我的书签】点击进入直接查询分析结果。点击【新增漏斗】，创建漏斗模型步骤进行保存。
好用的开源埋点方案-ClkLog埋点用户分析系统
ClkLog的博客
11-12 2753
在这里，你可以轻松看到用户访问网页、APP、小程序或业务系统的行为轨迹，同时也可以从时间、地域、渠道、用户访客类型等多维度了解用户的全方位信息，完美助力大数据用户画像、实时归因/离线归因分析、漏斗分析、大数据推荐场景。进入移动互联网的下半场，以用户行为数据分析驱动的算法个性化推荐和人工精细化运营已成为各个产品必不可缺的配置，数据成为各产品的核心竞争力之一。ClkLog计划建设一个关于端侧埋点的开放社区，如果你对客户端侧埋点或者埋点数据分析感兴趣，请与我们联系，或者可以在。
ClkLog埋点分析系统支持自定义SQL 查询
ClkLog的博客
09-06 436
本期主要为大家介绍ClkLog九月上线的新功能-自定义SQL查询。
ClkLog埋点分析系统：快速实现用户行为数据采集与分析
ClkLog的博客
11-07 321
ClkLog 是一款可私有化部署的开源用户行为数据分析系统，支持 Web、App、小程序、鸿蒙 OS 等端的事件埋点采集，帮助团队快速搭建自有数据分析平台。
ClkLog埋点分析系统-支持APP崩溃分析
ClkLog的博客
07-22 492
ClkLog商业版七月上线新功能-App崩溃分析
ClkLog埋点系统常见问题-埋点集成篇Sec. 2
ClkLog的博客
09-27 564
ClkLog使用过程中【埋点集成】阶段的常见问题。
用户行为分析正在被保险行业广泛采纳-ClkLog埋点分析系统
ClkLog的博客
04-16 675
ClkLog埋点分析系统，是一种全新的、开源的洞察方案，它能够帮助您捕捉每一个关键数据点，确保您的决策基于最准确的用户行为分析。我们相信，一款产品最终能够走得远，靠的不只是功能，更是它所坚持的理念与价值观。- 业务层面：理赔流程是我们的核心业务，我们希望通过对用户在理赔过程中的行为分析，找到可以优化的环节，从而提升整体服务体验。近年来，除了那些已经走在数字化转型前沿的行业，传统的保险行业也开始觉醒，尝试通过用户行为分析来优化产品、提升服务体验。- 成本友好，对我们这种探索阶段的技术团队来说非常难得。
Mattermost限制历史消息访问：开源软件商业化困局
feihanim的博客
12-26 1190
2025年10月，开源即时通讯平台Mattermost在其v11版本中悄然引入了一项重大限制：**团队版用户的消息历史被限制在10,000条以内**。超过限制后，历史消息将被隐藏，无法访问。这一事件在Hacker News和GitHub上引发了轩然大波，开源社区对此普遍感到失望和愤怒。
第一章：什么是数据分析？
自学以强自身
12-24 87
《数据赋能：从数字到决策的科学转化》摘要 本文探讨了大数据时代的认知误区与实际应用价值。数据不仅是阿拉伯数字，还包括文字、图片等多元形式，本质是客观事实的载体。数据分析通过对原始数据的收集、处理与解读，挖掘规律、预测趋势，最终为决策提供科学依据。从个人消费优化、家庭预算管理，到企业经营策略、国家政策制定，数据分析正在推动各领域决策从"凭感觉"转向"靠数据"。真正的数据赋能不在于谈论概念，而在于将原始数据转化为可执行的决策依据，实现业务增长与社会效益提升。
AutoGen数据分析智能体实战：让Excel自动说话
七夜zippoe的博客
12-25 1017
📌 AutoGen智能体实现Excel自动化分析方案 本文分享了基于AutoGen多智能体协作的Excel自动化分析方案，通过分工协作将传统3小时的手工报表压缩至5分钟完成。核心内容包括： 技术架构：采用AutoGen 0.7.4异步多智能体系统，包括数据加载、分析、可视化和报告生成4个专业智能体，支持并行处理百万级数据。 实战指南：提供完整可运行的Python代码示例，涵盖环境搭建、测试数据生成到全流程自动化分析，并配套常见问题解决方案。 企业级优化：分享电商场景落地经验，包含缓存策略、并行处理和内存监
数据驱动商品运营：电商 SKU 生命周期数据分析与优化策略
Ob_API20230201的博客
12-24 827
SKU 生命周期是指一款商品从上架测试到退出市场的完整周期，核心分为导入期、成长期、成熟期、衰退期四个阶段。不同阶段的市场反馈、销量表现、用户需求存在显著差异，运营策略需动态适配。核心区别：传统运营将 SKU 生命周期视为“自然过程”，被动应对；数据驱动运营则通过量化指标提前预判阶段切换，主动优化资源配置。
文本数据分析的基础知识
m0_54291751的博客
12-23 971
**** : 放到形参位置就是接收可变键值对元素到字典中 放到实参位置就类似字典拆包** 分隔符操作 **分隔符.join(列表): 把列表中的每个元素取出用指定分隔符依次拼接成新字符串** 字符串.split(分隔符): 把字符串根据指定分隔符依次分隔,分隔后元素放到列表中set(x): 把x转换为set 注意: 默认去重list(x): 把x转换为list 列表的拼接 **chain 是一种函数能将两个列表进行拼接，但是拼接形成的结果为生成器，如果直接进行输出，输出的结果为生成器地址，可以使用l
基于大数据的民宿数据分析及可视化平台的设计与实现
有问题联系我qq：270490096
12-24 1077
本文设计并实现了一个基于大数据的民宿数据分析及可视化平台，通过多源数据采集、智能分析模型和可视化展示，为行业提供决策支持。平台采用模块化架构，包含数据采集层（分布式爬虫）、存储层（MySQL+Elasticsearch）、处理层（Spark实时计算）和展示层（Vue.js+ECharts）。核心功能包括：价格智能预测模型（Spark ML）、房源竞争力评估算法、用户行为分析（协同过滤/NLP情感分析）等，最终通过可视化界面呈现数据分析结果，帮助房东优化定价、平台提升运营效率、游客选择合适房源。平台实现了从原
数据分析之(MySQL+普通程序) VS (Python的NumPy/Pandas)
qq_37638125的博客
12-24 704
NumPy/Pandas相比普通程序在数据分析中具有显著优势：1）向量化运算（底层C优化）使效率提升数十倍；2）高度封装的分析API极大简化开发；3）专用数据结构（DataFrame等）完美适配分析场景；4）无缝衔接Python数据科学生态。这些特性解决了普通程序在效率、开发成本和功能完整性上的痛点，使NumPy/Pandas成为数据分析的必备工具而非可选替代。面对万级以上的数据或复杂分析需求，它能实现普通程序难以企及的高效处理与便捷开发。
Python中的Pandas：数据分析的利器
最新发布
weixin_40266856的博客
12-28 1816
Pandas是基于 NumPy 构建的开源 Python 数据分析库，由 Wes McKinney 于 2008 年开发，旨在为数据科学家提供一种高效、灵活且易于使用的工具来处理结构化数据。其名称“Pandas”源自"Panel Data"（面板数据）和的缩写。Series：一维带标签的数组，用于表示单列数据。DataFrame：二维表格型数据结构，类似于 Excel 表格或 SQL 表，是 Pandas 最常用的数据对象。
同步辐射EXAFS拟合与数据分析的原理和处理流程-测试GO
wj45500的博客
12-24 624
​同步辐射扩展X射线吸收精细结构（EXAFS）光谱是研究材料局部原子结构的强大工具，广泛应用于材料科学、化学和物理学等领域。本文将系统介绍EXAFS数据从原始处理到最终拟合的完整流程。
根据业务角色创建 AI 数据分析助手，满足集团型企业多部门个性化需求
Aloudata的博客
12-24 782
这种个性化定制能力，使得 HR、财务、区域经理等不同部门能够拥有专属的 AI 数据分析工具，满足其独特的分析需求。
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