数据埋点梳理

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介绍: 

埋点文档

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介绍: 

埋点是流量数据采集的一种主要方式, 是分析用户行为的重要手段。本质上可以理解为，一次html动作触发了网络请求, 并被服务端的框架存储下来的行为。

按照埋点实现方案分为

 按照HTML行为触发网络请求的方式可以划分为

点击事件：用户每点击页面按钮一次就记录一次数据。

曝光事件：当用户成功进入一个页面时记录一次数据，当刷新一次页面也会记录一次数据，如果通过手机HOME键切换出去，则不会记录。

页面停留时长：页面停留时长主要用来记录用户在一个页面的停留时长，他可以通过记录用户进入页面的世界和离开页面的世界计算，计算公式：用户停留时间=离开页面时间-进入页面时间。

埋点的目的： 

①产品优化， 结合A/B实验，验证产品功能或者banner的优化是否合理（如提升转化）

②业务分析， 分析不同业务场景的受众情况，如滴滴司机部落的参与度相比其他工具的优劣

③用户画像分析： 通过用户行为的分析， 累计用户画像，分析高潜用户等

埋点文档

 一般要包括，埋点名称，采集的类别，用户行为类别，采集时间，采集指标，以及各种id等技术必须字段。 如下：

 一般情况下，如果后端能直接获取数据， 不建议再去埋点

具体的案例指导： 

 

①：判断数据是前端埋点还是服务端埋点

一般在大公司，这两种采集方式不同，分别有不同的采集框架

②判断埋点新增的必要性

检查埋点是否已经存在

检查满足该需求是否有类似节点的埋点

检查原埋点逻辑是否已经过时， 需要更新

以及跨app，跨端的埋点统一问题

③设计埋点需求

命名规范：（参考hive表命名规范）

使用由字母、数字、下划线组成，并保证在应用内唯一

行为埋点规范：遵循层级、划分主次  ， 每个页面 or 组件 都有主结构的埋点 ， 功能基于页面 or 主结构延展处理

T1     nav_business_sw   (导航栏结构第一层级，结构信息延展到相关数据信息.新：统一使用小写）

{业务|角色}_{组件|页面}_{动作}  or  {时机}

T2     nav_business_change_ck  (结构第二层级，延展到相关  事件或者项目 信息上. 新：统一使用小写）

{业务|角色}_{组件|页面}_{具体元素}_{动作}  or  {时机}

以下是埋点的一个需求demo 

前端埋点需求

后端日志需求

 

 埋点交付验证

• 数据质量方案 — 合格验收从三个方面去衡量 ： 参数覆盖度 、枚举值完善度 
• 业务质量方案 — 暂无
• 分析质量方案 — 关联性检验或倒序关联检验

1 参数覆盖率，如核心参数，Pid,乘客id,Tel手机号，设备号

2 枚举值覆盖率， 业务线id,枚举值是否缺失等

3 关联性检验， 如前端埋点和后端埋点的差异，埋点数据和离线数据的量级差异

埋点管理

埋点废弃

规则：若埋点近30天PV为0  或  超过60天未被使用（“使用”的定义见概念说明），则会被废弃。废弃之后将会在当日被踢出白名单，次日埋点数据不再入库。

执行方式：当埋点近20天PV为0 或 超过50天未被使用时，会每两天发送一次预警通知给埋点负责人(业务负责人，需求负责人，开发负责人)，用户可以在邮件中选择是否续签，若点击“续签”之后，埋点将重新计算未使用时间。