数据埋点太麻烦？诸葛助您快人一步

在上周的文章中，诸葛君为大家介绍了多种的数据采集和接入方式，包括数据埋点和第三方API接入等。今天诸葛君就为大家详细介绍数据埋点的相关内容。

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什么是埋点？

所谓埋点，是互联网领域非常重要的数据信息获取方式。埋点采集信息的过程一般也称作日志采集。举个例子，就是在APP或者web产品中植入一段代码，监控用户行为事件（例如某个页面的曝光）。用户一旦触发了该事件，就会上传埋点代码中定义的、需要上传的有关该事件的信息。常见的信息包括：用户会话id，用户id，当前页面编码，当前事件编码，触发时间，用户设备id，ip信息等。

因此除了像电商订单等信息是用户填写后，可以通过业务数据库中直接进行读取外，用户在APP或web产品上的行为信息，更多的是需要靠埋点方式进行获取。通过埋点收集到的信息，可以作为监控，看到APP的长期表现，也可以作为基础数据，进行复杂的运算，赋能于用户标签、渠道转化分析、个性推荐等业务。

图1:多种采集方式的对比

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如何描述一个点？

诸葛io认为，以用户为中心的行为分析系统的核心是对事件模型（事件用户模型）的构建，模型的精细化程度决定了平台数据的准确性，以及分析结果的高可用性。因此区别于传统的基于pv、uv等指标的数据统计方法，我们采用“事件模型”来描述用户在产品上的各种行为。也就是说，利用“事件”来描述一个个的“点”。

一般传统的“事件模型“定义是使用5W2H模型进行匹配，包括事件、用户、行为、来源渠道等元素。这样做的弊端在于会使得大量的公共元素多次重复，增加业务和技术人员的埋点工作量，效率低下。

图2:传统的5W2H模型定义事件

因此诸葛根据实际需求，为用户主动提供一些自动采集的埋点数据。业务人员只需根据业务需求和逻辑，定义相关的事件ID，事件相关属性，属性值和采集时机即可，大大减少工作量

• JS：新增用户，活跃用户，访问次数，平均使用时长，使用时长分布；来源网站，浏览器，分辨率，国家，省份，城市；第一次访问时间，最后一次访问时间，过去30天的总访问次数，过去30天的总在线时长，首次访问来源网站等。
• 移动端（app）：新增用户，活跃用户，访问次数，平均使用时长，使用时长分布；版本，渠道，分辨率，系统版本，国家，省份，城市；第一次访问时间，最后一次访问时间，过去30天的总访问次数，过去30天的总在线时长等。

图3:诸葛埋点示例

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怎样查看埋点？

最原始的埋点管理方式是用文档或表格记录下来埋点的编码命名、业务含义及其他必备信息，在埋点业务方内部共享即可。随着公司业务的发展，相应的埋点就会越多（多达成千甚至上万），因此诸葛在系统内提供了埋点管理功能，帮助用户简单、快速的进行埋点管理。

• 将众多的行为事件按照一定类型进行分类，方便对事件进行分组管理和使用
• 从产品业务角度将重要的用户行为标注出来，方便分析和使用。
• 对应用下的事件进行改名、隐藏、停止采集、加密等一系列的管理操作
• 对相关的用户属性进行改名、隐藏、加密等操作

图4:事件管理与用户属性管理

今天的大数据发展趋势之快，对于很多公司来说都是挑战，埋点是数据整个数据链路中的起点，是数据的生命之源。随着公司的快速发展，业务量越来越多，诸葛的数据分析平台能够实现数据采集的全面性、实时性和便捷性，真正的为业务赋能，帮助您在行业内快人一步。

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