数据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。比如用户某个icon点击次数、观看某个视频的时长等等。
数据分析是我们获得需求的来源之一，通过对数据的比对，对数据趋势的分析，能让我们发现哪些环节存在问题，哪些环节有提高空间。
一、 概述
埋点的技术实质，是先监听软件应用运行过程中的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获，然后获取必要的上下文信息，最后将信息整理后发送至服务器端。所监听的事件，通常由操作系统、浏览器、APP框架等平台提供，也可以在基础事件之上进行触发条件的自定义（如点击某一个特定按钮）。一般情况下，埋点可以通过监测分析工具提供的SDK来进行编程实现。
埋点的业务意义显而易见，即帮助定义和获取分析人员真正需要的业务数据及其附带信息。在不同场景下，业务人员关注的信息和角度可能不同。典型的应用场景有面向数字营销领域的分析，以及面向产品运营领域的分析。前者注重来源渠道和广告效果，后者更在意产品本身流程和体验的优化。两者各有侧重，也可以有一些交叉。所以，对于不同的项目和分析目的，应当设计不同的埋点方案。
二、 数据埋点过程
数据埋点分三个阶段：
初级的数据埋点：在产品流程关键部位植相关统计代码，用来追踪每次用户的行为，统计关键流程的使用程度。
中级的数据埋点：在产品中植入多段代码追踪用户连续行为，建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。
高级的数据埋点：与研发及数据分析师团队合作，通过数据埋点还原出用户画像及用户行为，建立数据分析后台，通过数据分析、优化产品。
埋点的意义：
数据埋点为了统计分析的需要，对用户行为的每一个事件进行埋点布置，并对这些数据结果进行分析，进一步优化产品或指导运营。
三、 数据埋点方式
现在埋点的主流有两种方式：
第一种：自己公司研发在产品中注入代码统计，并搭建起相应的后台查询。
第二种：第三方统计工具，如友盟、百度移动、魔方、App Annie、talking data等。
如果你的数据来自第二种，那你使用的工具也应该是第三方统计工具，后续没啥数据产品了，好好用这些产品吧。
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
