数据埋点大概梳理

为什么要埋点

在实际的业务问题中,难免会遇到问题: 分析时缺少关键的数据指标,或者数据指标的维度和属性满足不了分析需求.所以要进行埋点.

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。

埋点形式

• 代码埋点
  为检测网站上/app上用户的行为,是需要在网页/app中加上一些代码 ,当用户触发相应行为时,进行数据上报,也就是代码埋点.

• 可视化埋点
  利用可视化交互手段,数据产品/数据分析师傅可以通过可视化界面(管理后台连接设备)配置事件,
  可视化埋点仍需要先配置相关事件,在采集.
  优点: 埋点只需要业务人员接入,无需开发人员支持.
  缺点: 仅支持客户端app行为
  

• 无埋点
  又叫做全埋点.是指开发人员集成采集sdk后,sdk便开始直接捕捉和检测用户在应用里的所有行为,并全部上报.不需要开发人员添加额外代码.数据分析师/数据产品 通过管理后台的圈选功能来选出自己关注的用户行为,并给出事件命名.之后就可以结合时间属性,用户属性,事件进行分析.
  优点:无需开发 ,业务人员埋点即可,支持先上报数据,后进行埋点
  缺点:数据存储量大