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埋点数据最新视觉报道_sar参数设置3个数(2024年12月全程跟踪)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

埋点数据

如何分析数据异常波动：四大步骤详解在面试中，如何分析数据异常波动是一个常见的问题。以下是一些实用的步骤和方法，帮助你更好地理解和应对这个问题。 𐟔 数据准确性检查首先，确保数据的准确性是关键。数据错误可能来自多个环节，如数据采集（如埋点错误）、数据提取、产品缺陷（如BUG）以及业务逻辑不一致。你需要检查这些方面，确保数据无误。 𐟓ˆ 周期性波动分析通过拉长时间周期进行纵向分析，识别数据是否受到季节性或市场淡旺季的影响。例如，家电、饮料、在线教育等行业的数据表现会受到季节性影响。同时，对比同比和环比数据，看看是否有差异。 𐟔砦Œ‡标拆解与定位采用公式拆解法和多维度拆解法，将复杂问题细化为可操作的小问题。通过计算影响系数，初步确定主要影响因素。然后，通过假设检验法逐步深入，直至找到问题的根源。 𐟌𐠤𞋥퐯𜚄AU相较昨日下降了10% 数据准确性排查：检查数据埋点是否准确，是否有新的埋点错误或遗漏。确认数据提取过程中是否有错误，比如数据库查询错误或数据同步问题。检查APP是否有新的BUG或功能问题，影响用户体验。确认业务逻辑和数据口径是否一致，是否有变更导致数据波动。周期性波动分析：分析APP是否受季节性影响，比如旅游类APP在旅游淡季可能会有下降。检查是否有行业淡旺季的影响，比如电商APP在非促销期间可能会有下降。对比去年同期和上一个周期的DAU数据，看看是否有明显差异。多维度拆解：分析不同渠道（如社交媒体、广告、自然增长等）的用户来源，看看是否有某个渠道的用户下降。拆解用户在APP内的行为路径，比如登录、浏览、购买等，看看是否有某个环节的用户流失。分析新用户和老用户的留存率，看看是否有某个用户群体的留存率下降。拆分不同地域的用户数据，看看是否有某个地区的用户活跃度下降。通过这些步骤和方法，你可以更全面地分析数据异常波动，找出问题的根源并提出解决方案。

数据分析师必读的十本书籍推荐最近有不少同学问我，数据分析师需要读哪些书？今天我就来给大家整理了一些优质的数据分析书籍，供大家参考！《数据分析实践：专业知识和职场技巧》这本书从浅到深，用问答的形式讲解了数据分析的必备技能。内容涵盖了数据埋点、数据仓库、指标体系、归因分析、预测分析、AB实验、产品分析、用户增长、汇报总结、职业规划、求职面试等方方面面。特别适合刚入门的小伙伴们。《关键迭代：可信赖的线上对照实验》这本书由硅谷创业教父Steve Blank和Angelo等37位专家联合推荐，讲解了如何进行可信赖的线上对照实验。书中详细介绍了微软、亚马逊、谷歌和领英等公司运行的两万多个对照实验的方法论和应用落地。如果你对AB实验感兴趣，这本书绝对值得一读。《硅谷增长黑客实战笔记》这本书由硅谷独角兽Pinterest的增长负责人Casey Winters撰写，内容涵盖了增长黑客的实战技巧。书中分享了22个反复实践的工具模板和9位中美一线增长专家的深度分享。适合那些希望快速提升增长能力的小伙伴们。《深入浅出统计学》这本书由Dawn Grifths撰写，内容生动有趣，摒弃了枯燥的讲解方式。书中涵盖了假设检验、概率分布、描述统计、贝叶斯等统计概念，适合非数学专业的同学阅读。《SQL基础教程》这本书由日本知名数据库工程师撰写，内容涵盖了关系型数据库和SQL语言的应用方法。通过大量示例讲解操作步骤，适合初学者从基础概念到实际应用。《Excel最强教科书》这本书被称为“即学即用、受益一生”的Excel工作法，涵盖了从基本思路到效果明显的专业技巧。适合那些希望提升Excel技能的小伙伴们。《利用Python进行数据分析》这本书由韦斯ⷩ𚦩‡‘尼撰写，内容涵盖了Python在数据分析中的应用。书中详细讲解了Pandas、Numpy、Matplotlib这三个数据分析库的应用，适合有一定Python基础的小伙伴们。《R语言实战》这本书由罗伯特ⷥ᥷𔧧‘夫撰写，内容全面地介绍了R语言的核心应用点。从安装R开始，到每一个模块的细节内容都涵盖在内，适合需要深入学习R语言的小伙伴们。《Tableau应用实战》这本书由刘红阁、王淑娟等撰写，内容介绍了Tableau的核心功能，包括数据连接与编辑、图形展示与编辑功能、地图分析、交互分析与数据挖掘等。适合那些希望快速掌握数据分析方法与技术的小伙伴们。《鸟哥的Linux私房菜：基础学习篇》这本书由鸟哥撰写，内容涵盖了Linux的基础学习知识。讲解清晰，标注了需注意的细节，适合初识Linux的小伙伴们。希望这些书籍能帮到大家，提升自己的数据分析能力！如果你有其他好书推荐，欢迎留言分享哦！

PM速规划埋点！5步搞定对于产品经理来说，了解数据分析可以帮助更好地梳理需求。那么，在工作中如何快速规划数据埋点呢？今天为你总结了5个实用步骤，想直接抄结果的同学可以直接跳到最后一张图。 ❶ 确定公共数据点主要是用户属性和设备属性。这些公共数据点一旦确定，很少会修改，所以可以直接复制粘贴。用户属性和设备属性的样例见图1。 ❷ 锁定产品需求范围梳理所有涉及到的App端页面，不区分原生或H5，单列成表，每个页面列一条。 ❸ 枚举页面上的所有按钮补充到对应页面的下方，单列一条。例如：注册页面一般有获取验证码按钮、注册登录按钮，每个按钮都需单列一条。如果是二级页面，左上角的返回按钮可列可不列。 ❹ 填充数据埋点需求表需要关注的是埋点是由前端埋点还是后端埋点。一般来说，如果仅仅是时间譬如访问和点击这种就做前端埋点，但如果有结果的需求，譬如帖子发布成功这种就做后端埋点。不确定的事项，及时和技术讨论是最好的方法。 ❺ 查漏补缺，审核校对自查的同时，同步给技术大佬审阅，注意讲清楚细节。如页面访问：什么情况下定义为一次访问，点击即访问？还是100%加载成功才算一次等。 𐟗’五个校对Tips：中英文的命名是否正确/重复事件定义是否完整/清晰事件触发的时机是否正确埋点的前后端区分是否正确属性定义是否完整具体解析详见图𐟑‰ Btw，从实践经验来看，大部分小厂都无法解决数据的准确性问题，数据污染问题比较严重，大厂可能会相对好一些。并不是所有的公司都需要自己做数据埋点。如果公司的业务还处在比较早期的阶段，使用神策、Growing IO这些三方数据公司的产品也是一个比较好的选择。毕竟耗时耗力后达不到精准的话，头会很痛。另外，如果技术愿意做全埋点的话，产品就无需额外提数据需求。如果是这样，那么必须心怀感恩，因为他们为你保留了发量的天真以及更多和发际线斡旋的空间。

数据分析小白到大神必读10本书嘿，大家好！今天我想和大家聊聊数据分析的那些事儿。数据分析的流程其实挺标准的：数据采集、数据传输、数据预处理、数据统计与建模、数据分析和数据挖掘，最后是数据可视化和反馈。基于这个流程，我给大家整理了一些超棒的书籍推荐，绝对干货满满！数据采集数据埋点首先，数据埋点是个关键步骤。推荐大家看看《iOS全埋点解决方案》，这本书是由国内知名大数据公司神策数据出品的，执笔人是神策数据合肥研发中心负责人，有10年的研发经验。对于Android和iOS开发者来说，这本书简直是福音。网络爬虫接下来是网络爬虫。这方面我强烈推荐《Python网络爬虫权威指南》。这本书用简洁而强大的Python语言全面介绍了网页抓取技术，解答了很多常见问题。相信我，掌握了爬虫技术，数据采集会变得轻松很多。数据预处理数据清洗数据清洗和整理是预处理的重要部分。推荐大家看看《Python数据处理》。这本书详细介绍了如何用Python进行数据操作、处理、清洗和整理，非常适合初学者入门。数据统计与建模统计学习数据统计与建模的基础是统计学习。我推荐《统计学习导论》这本书，它概述了统计学习领域，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具。数据分析 Python数据分析对于Python数据分析，我推荐《利用Python进行数据分析》。这本书详细讲解了如何在Python下操作、处理、清洗和规整数据集。 Pandas数据处理如果你对Pandas感兴趣，那一定要看看《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》。这本书从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，非常实用。数据挖掘 Python数据分析与挖掘实战数据挖掘方面，我推荐《Python数据分析与挖掘实战》。这本书畅销，被国内100余所高等院校采用为教材，绝对是经典之作。数据可视化数据可视化之美数据可视化是数据分析的最后一步，也是最直观的一步。推荐大家看看《数据可视化之美》，这本书讲解清晰、实例丰富，全方位展示了数据可视化的各种细节和实用技巧。 Tableau数据可视化如果你对Tableau感兴趣，那一定要看看《Tableau数据可视化（从入门到精通）》。这本书由专业数据分析师根据最新版本的Tableau 10编写，介绍了各项功能及其应用技巧。希望这些书籍推荐能帮到大家，让我们一起进步，成为数据分析的大神吧！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦～

设计师必备：轻松搞定设计复盘的三步法作为一个交互设计师，不知道如何做设计复盘？别担心，今天我来给你讲讲设计复盘那些事儿，保证你一听就懂，一做就会！什么是设计复盘？ “复盘”这个词大家应该都不陌生吧？简单来说，就是在某个时间节点，回顾和总结一下过去一段时间的工作，特别是那些出过问题的地方，避免以后再犯。对于设计师来说，定期做设计复盘也是非常重要的。如何进行设计复盘？前期准备：设计阶段就要开始首先，在设计阶段就要开始准备复盘的内容。具体要记录哪些东西呢？主要有以下几个方面：主要解决的问题：记录一下这次设计主要解决了哪些问题，原因是什么。设计分歧：比如某个功能，A觉得方案1好，B觉得方案2好，这些分歧都要记录下来。辅助数据：比如场景频次、用户操作耗时、解决成本等，这些数据都能帮你更好地判断。遗留问题：记录那些由于时间或成本原因未解决的问题，比如某些需求没满足，或者设计方案为了研发让步导致用户体验变差。这些内容在设计交付时都要记录下来，作为后续复盘的指导。记得要尽量完整和有条理，这样复盘效率会更高。提交数据需求：提前布局这一步可以看作是第一步的补充。在设计阶段就要梳理好需要验证的内容和数据，提前埋点。举个例子，比如你在设计阶段做了功能入口排序，认为“功能A的使用频次大于功能B”，并以此为设计依据。那么就需要分别对两个入口进行埋点，复盘时通过埋点数据进行验证。进行复盘：迭代上线后等到迭代上线一段时间后，埋点数据趋于稳定，就可以开始复盘了。复盘的内容主要有以下几个方面：回顾设计阶段记录的内容，逐一进行复盘。对比实际数据和设计阶段的预估，看看有哪些出入。总结经验教训，为下次设计提供参考。怎么样，是不是很简单？只要按照这三个步骤来，你也能轻松搞定设计复盘！希望这篇指南能帮到你，赶紧试试吧！𐟒ꀀ

电商产品数据埋点：你真的了解吗？ 𐟤” 你是否在考虑是否要在你的电商产品中进行数据埋点？让我来告诉你，这真的是一个不错的选择！随着用户需求的不断精细化，数据埋点已经成为数据分析的第一步，它可以帮助你系统地收集和分析复杂的用户数据。 𐟔 那么，什么是数据埋点呢？简单来说，数据埋点是一种常用的数据采集方法，通过在产品中预设的数据收集点来追踪用户的各种行为，并记录这些行为发生的具体细节。这样，你就可以对用户的行为进行深入分析，从而更好地理解他们的需求和习惯。 𐟓ˆ 数据埋点的目的是什么？数据埋点的目的主要有两个：一是验证产品经理的假设是否正确，二是通过数据驱动产品设计和优化。通过分析这些数据，你可以不断找到优化和增长的空间，从而提升产品的竞争力。 𐟛 ️ 如何实施数据埋点？在实施数据埋点时，首先要围绕核心指标确认关键路径，并拆分指标维度。尽量细化核心指标，并不断完善围绕其的非关键指标。这样做可以帮助你更全面地了解用户的行为和需求。 𐟓Š 关注哪些指标？作为社群电商的试水产品，你需要重点关注市场规模变化、新老用户情况以及营收等指标。通过这些数据的收集和分析，你可以更好地把握市场动态和用户需求。 𐟒ᠦƒ𓨦了解更多关于电商数据埋点的知识？记得关注相关的学习资源，不断提升自己的数据分析能力！

app数据埋点在一个新的Flutter项目中，我们需要收集用户在各个页面上的操作数据。为了实现这一目标，我们选择了Datadog作为技术支持，它提供了云日志、安全监控、性能分析和数据埋点等多种功能。 𐟔 为什么选择Datadog？ Datadog的APM（应用性能监控）和RUM（真实用户监控）功能非常适合数据埋点。APM可以详细跟踪应用程序的性能，找出潜在的性能瓶颈，而RUM则能实时监控用户在应用中的行为，提供宝贵的数据支持。 𐟓𒠦Ž奅儡tadog的体验将Datadog接入Flutter项目非常顺畅。Datadog提供了专门的安装教程，步骤详细且易于操作。按照教程进行安装后，我们便可以在Flutter项目中各个页面的点击事件中接入Datadog的监听功能。 𐟔砥ㅨ🇧苊安装SDK：首先，在Flutter项目中添加Datadog的依赖包。Datadog提供了详细的SDK安装指南，即使是新手也能轻松上手。初始化配置：安装完SDK后，需要在项目的初始化阶段配置Datadog，设置API密钥和应用ID等必要信息。数据埋点：在需要监控的页面和事件中，添加Datadog的监听代码。例如，在用户点击按钮时记录事件数据，并将这些数据发送到Datadog进行分析。 𐟓ˆ 使用效果接入Datadog后，我们能实时监控用户在应用中的各种操作，并通过详细的日志和监控数据发现并解决问题。Datadog不仅提升了我们对应用性能的把控，还大大提高了数据分析的效率，让我们能够快速响应用户需求，优化用户体验。总之，Datadog为我们的Flutter项目提供了强大的技术支持和便捷的集成体验，使得项目在数据收集和性能监控方面变得更加高效和可靠。如果你也在寻找一款强大的云监控和数据埋点工具，不妨试试Datadog，相信它也会给你带来意想不到的惊喜。

埋点是什么？一文搞懂数据埋点的奥秘 𐟚€ 在产品开发的世界里，数据埋点是一个经常被提及的概念。那么，到底什么是数据埋点呢？让我们一起来探索一下这个神秘的领域吧！ 1⃣️ 埋点的定义埋点其实就是一种在前端或服务端部署的代码，目的是为了追踪用户的特定操作。当用户进行某些操作时，这些代码会生成数据并发送到数据库，帮助我们了解用户的行为，从而优化产品或指导运营。 2⃣️ 埋点的流程埋点的过程其实并不复杂，但需要一定的步骤：整理埋点方案：首先，我们需要明确需要追踪的数据和操作。埋点代码植入：将代码植入到前端或服务端。埋点测试：确保代码正常工作，不会影响用户体验。线上数据跟踪：最后，通过工具进行线上数据跟踪和分析。 3⃣️ 埋点的分类埋点可以分为几种类型：曝光事件：追踪用户是否有效浏览了某个区域。点击事件：记录用户在应用内的每一次点击行为。页面事件：收集当前页面的URL、上次访问时间、访问时长、页面停留时间等信息。 4⃣️ 埋点的要求在进行埋点时，我们需要考虑以下几点：成本低：从需求到开发上线，再到数据分析，各方所须投入的人力物力要低。效率高：埋点模型要复用性高，不需要每个需求都重新走一遍流程。质量好：通过机制和工具实现端到端的交付（埋点to需求）。希望这篇文章能帮助你更好地理解数据埋点的概念和流程。接下来，我们还会继续分享更多关于产品的知识，敬请期待！𐟓š

数据埋点：产品经理必须掌握的技能嘿，大家好！今天咱们来聊聊一个特别重要但常常被忽视的话题——数据埋点。作为一个产品经理，这绝对是你们必须掌握的技能之一。数据埋点主要分为两种：业务埋点和监控埋点。让我们一起来看看这两种埋点的具体含义和用途吧。业务埋点：理解用户行为 𐟕𕯸‍♂️ 业务埋点其实就是在你认为用户可能会操作的地方，提前埋下代码。一旦用户进行了这些操作，这些数据就会被上报。比如，你想知道用户什么时候打开了应用，点击了哪些标题、功能入口或者广告，甚至他们在页面上逗留了多长时间。所有这些信息都可以通过业务埋点来获取。举个例子吧，当你进入某个界面时，客户端会上报“xx用户进入了xx页面”；当你离开时，再上报“xx用户离开了xx页面”。这样，你就能知道用户什么时候打开了应用，点击了哪些内容。甚至可以分析出用户对什么样的内容感兴趣，从而更精准地向他们推荐内容。再举个例子，比如“用户在某个页面上呆了n秒钟没有操作”，这种信息也非常有用。虽然这些数据看起来很细，但它们能帮你更好地理解用户的行为。监控埋点：程序性能监控 𐟔犊而监控埋点则不是为了产品和运营分析用户行为，而是为了开发和运维更好地了解程序的性能和健康状况。比如，你可以定时采集服务器的CPU负载、内存占用情况、IO负载以及Java的GC信息。还可以监控程序执行某个功能的耗时、远程调用的耗时、程序在一段时间内捕捉到的异常、远程接口的平均响应时间、请求次数、成功返回次数、失败次数和超时次数等等。这些数据可以帮助开发和运维人员及时发现程序的性能问题，监控程序的健康程度，并提前进行异常告警。比如，Grafana就是一个非常优秀的开源监控工具，你可以定时把埋点数据提交给它，然后查看各项指标的统计曲线，并设定告警规则。当某个指标达到告警阈值时，可以通过邮件、短信或者即时通讯工具（IM）向你推送告警信息。总结 𐟓Š 无论是业务埋点还是监控埋点，它们都是为了更好地了解用户行为和程序性能。业务埋点关注的是用户的需求和行为，而监控埋点则关注的是程序的运行状态和性能。希望这篇文章能帮到你，让你在数据埋点上有更多的收获！如果觉得有用，记得点赞收藏哦！𐟓

数据分析师在数据治理中的关键角色数据是企业的宝贵财富，而数据治理则是确保这些数据有效利用的关键过程。数据分析师在这个过程中扮演着至关重要的角色。本文将从以下三个方面详细阐述数据分析师在数据治理中的职责和作用：数据埋点：洞察业务的幕后英雄 𐟕𕯸‍♂️ 数据分析师需要对业务进行深入分析，而这一切都离不开数据。数据的获取通常需要通过埋点来实现。数据分析师参与到数据规划和数据采集的过程中，可以更快地获取数据，减少等待时间，从而提高分析效率。例如，当用户流失严重时，业务部门可能会要求分析师分析用户在流失前的行为。如果相关的事件log没有记录，分析师就需要提出埋点需求，以便在下个版本中进行数据埋点。这样一来，分析周期就会延长一个版本。如果分析师能够参与到数据埋点的工作中，这类问题就可以大大减少。指标体系及报表体系建设：业务问题的监控者 𐟔 数据的最终目的是为了解决业务问题，辅助业务决策。而指标体系就是监控和定位业务问题的得力助手。数据分析师需要建设一个能够直接反映业务问题的指标体系，这样可以帮助他们快速定位问题，为业务决策提供有力支持。一个好的指标体系不仅能够反映当前业务状态，还能预测未来趋势，为企业的战略决策提供重要参考。商业智能分析：数据的深度挖掘 𐟔슦•𐦍†析师的核心工作之一就是分析。这包括了对各类活动效果、版本变化、用户行为、流失原因等进行分析。一份优秀的分析报告能够为业务发展提供多种思路，是数据分析师价值的重要体现。通过深入分析，数据分析师可以帮助企业更好地理解市场动态、用户需求和竞争态势，从而制定出更有效的战略和策略。通过以上三个方面的阐述，我们可以看到数据分析师在数据治理中的重要角色。他们不仅是数据的分析师，更是企业决策的得力助手。希望这篇文章能帮助你更深入地理解数据分析师的职责和作用。