游戏内数据埋点事件 3类7个事件作为特殊事件

Mob统计游戏专版为游戏开发者提供了垂直化的数据分析服务,包括付费事件、用户事件及游戏角色事件三大类共计七个特殊事件。通过SDK直接埋点,可自动生成LTV、ARPU等游戏专属的数据分析模型。

Mob统计游戏专版为游戏行业做了垂直化定制,提供如下3类共7个事件作为特殊事件,强烈建议您调用SDK提供的方法直接埋点,这样将为您自动生成LTV、ARPU、ARRPU等游戏版专属数据分析模型

1、付费类型事件– ALSDKPayEvent

ALSDKPayEvent 适用于付费事件的埋点专用

[AnalySDK trackPayEvent:payEvent];

在您的游戏执行付费事件时,我们强烈建议您使用ALSDKPayEvent,并调用对应的付费接口进行埋点。这能很好帮助我们进行精准的统计,并是您在统计后台能够使用更丰富的功能。

例如LTV、ARPU、ARRPU等游戏专属数据分析模型均会用到此事件及属性

ALSDKPayEvent中的更多字段属性请尽量补充,丰富的字段也更利于您的统计分析。

其头文件也有注释可参考

 

2、用户类型事件-LSDKUser

ALSDKUser适用于注册/登录/用户更新信息接口。

[AnalySDK userRegist:user];

[AnalySDK userLogin:user];

[AnalySDK userUpdate:user];

在您的游戏执行上述三个行为操作时,我们强烈建议您使用ALSDKUser,并调用对应的注册/登录/用户更新信息接口进行埋点。这样我们将自动为您更新用户属性,并在之后的每次事件埋点时产生用户属性快照,方便您记录用户行为场景

ALSDKUser中的更多字段属性请尽量补充,丰富的字段也更利于您的统计分析。

其头文件也有注释可参考

 

3、游戏角色类型事件– ALSDKRole

ALSDKRole 适用与游戏专用的角色创建/角色登录/角色更新

[AnalySDK roleCreate:role];

[AnalySDK roleLogin:role];

[AnalySDK roleUpdate:role];

在您的游戏执行上述三个环境操作时,我们强烈建议您使用ALSDKRole,并调用对应的角色创建/登录/更新信息接口进行埋点。这样我们将自动为您更新角色属性,并在之后的每次事件埋点时产生角色属性快照,方便您记录用户角色行为场景

当然若您的游戏并不涉及角色或者一个用户账号对应多个服务器的情况下可不使用该角色模型

ALSDKRole中的更多字段属性请尽量补充,丰富的字段也更利于您的统计分析。

其头文件也有注释可参考

 

 

<think>好的,用户现在想了解埋点事件与业务过程之间的对应关系,特别是在数据仓库中的作用。问题具体是:一个埋点事件是否可以对应多个不同的业务过程? 首先,我需要回顾之前关于埋点和原子指标的讨论。之前提到,埋点提供原始数据,原子指标基于这些数据定义,每个埋点事件通常对应一个业务过程,比如用户点击商品详情页对应点击次数这个原子指标。用户现在进一步问是否一个埋点事件可以对应多个业务过程,这需要深入分析。 根据之前的引用,引用[2]提到埋点是为了满足业务或产品需求,比如统计点击次数或曝光次数。业务过程通常对应具体的业务事件,如注册、下单等。如果埋点设计时包含多个业务相关信息,可能一个埋点事件涉及多个业务过程。例如,用户提交订单时,埋点可能同时记录下单和支付两个动作,但这种情况可能更倾向于拆分为两个埋点事件,以避免混淆。 不过,实际中可能存在一个埋点事件被多个业务过程使用的情况。比如,用户浏览商品详情页的埋点,可能既用于分析用户兴趣(推荐系统),又用于统计页面流量(运营分析),这时同一个埋点事件数据被不同业务过程使用,但埋点本身可能只对应一个业务过程,即“浏览”。 需要区分业务过程和分析维度。业务过程是原子性的,而分析维度可能不同。例如,支付成功的埋点事件对应“支付”业务过程,但可能涉及不同的分析维度,如支付方式、用户等级等。因此,一个埋点事件可能支持多个分析需求,但业务过程本身是单一的。 另外,引用[1]提到一个workflow输出一个正式表,这可能影响数据模型的设计。如果埋点事件对应多个业务过程,可能导致事实表冗余或需要拆分,影响管理效率。因此,最佳实践可能是一个埋点事件对应一个业务过程,确保数据血缘清晰,便于管理和分析。 不过,用户的问题可能存在例外情况。例如,某些复合事件可能在设计时未明确拆分,导致一个埋点包含多个业务动作。这时,在数据仓库处理阶段可能需要拆分,但这种情况应尽量避免,以符合规范。 总结:一般情况下,一个埋点事件应对应一个业务过程,确保数据清晰和可维护性。但在特殊情况下,可能通过数据加工支持多个业务过程,但这会增加复杂性和管理成本,需谨慎处理。</think>### 数据仓库中埋点事件与业务过程的对应关系分析 #### 1. **核心原则:业务过程与埋点事件的逻辑映射** 在数据仓库设计中,**业务过程**通常指独立的、最小粒度的业务行为(如“用户注册”“商品下单”),而**埋点事件**是记录这些行为的技术实现。根据引用[2],埋点的核心目标是**精准捕获业务需求对应的用户行为**。因此: - **理想情况下**,一个埋点事件应严格对应一个业务过程,以保障数据血缘的清晰性和指标定义的唯一性[^1][^3]。 - **例外场景**:若埋点事件中同时包含多个关联业务行为(如“提交订单并支付”),则可能需通过**数据解析**拆分为多个业务过程。但这种设计会增加数据清洗的复杂性,可能违反引用[1]中提到的“简化任务管理”原则[^1]。 #### 2. **一对多关系的可行性及风险** 尽管不推荐,实践中可能存在以下情况: - **场景示例**: 埋点事件“页面浏览”可能同时服务于两个业务过程: 1. **用户行为分析**:统计页面停留时长(业务过程:用户活跃度分析); 2. **广告效果评估**:统计广告位曝光次数(业务过程:广告投放监控)。 - **实现方式**: 通过同一埋点的不同维度(如页面型、模块ID)区分业务过程,例如: ```text 埋点字段:event_type=page_view, page_category=ad_banner → 业务过程1:用户活跃度分析(维度:页面停留时间) → 业务过程2:广告效果评估(维度:广告位曝光次数) ``` - **风险与限制**: - **统计口径混乱**:若埋点未明确区分业务属性(如缺少`page_category`字段),可能导致同一事件被重复计算到不同业务过程中[^3]。 - **任务耦合**:引用[1]指出,多业务过程合并到同一任务流会增加管理和性能优化难度[^1]。 #### 3. **最佳实践建议** 1. **设计阶段解耦**: - 优先为每个业务过程设计独立的埋点事件(如拆分为“页面浏览_用户行为”和“页面浏览_广告曝光”),确保数据血缘单一化[^3]。 - 通过埋点参数(如`biz_type`)标记业务归属,例如: ```json {"event": "page_view", "biz_type": "ad_exposure", "ad_id": "123"} ``` 2. **加工阶段规范化**: - 在ETL过程中,根据埋点参数将原始数据分发到不同业务过程对应的事实表中,避免混合存储[^1]。 - 例如: ```sql -- 用户行为事实表 INSERT INTO user_behavior_fact SELECT * FROM raw_events WHERE biz_type = &#39;user_activity&#39;; -- 广告事实表 INSERT INTO ad_fact SELECT * FROM raw_events WHERE biz_type = &#39;ad_exposure&#39;; ``` 3. **元数据管理**: - 建立埋点与业务过程的映射文档,明确每个埋点事件的服务范围和关联指标,防止误用[^3]。 --- ### 相关问题 1. 如何通过埋点参数实现多业务过程的区分? 2. 在数据仓库中处理多业务过程埋点时,如何优化ETL性能? 3. 业务过程拆分不清晰会对数据建模产生哪些负面影响?
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