数据埋点是什么？
所谓“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。
埋点：数据分析的第一步
大数据，从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，正是大数据的价值。而这信息的汇集、分析就绕不开“埋点”。
小科普：“埋点”
埋点就是在有需要的位置采集相应的信息，就如同公路上的摄像头，可以采集到车辆的属性，比如：颜色、车牌号，车型等信息，还可以采集到车辆的行为，比如：有没有闯红灯，有没有压线，车速多少，司机有没有在驾驶中接听电话等，如果摄像头分布是理想状态，那么通过叠加不同位置的摄像头所采集的信息，完全可以还原出某一辆车的路径、目的地，甚至推测出司机的开车习惯、是否是老司机等信息。
那么，每一个埋点就像摄像头，采集用户行为数据，将数据进行多维度的交叉分析，可真实还原出用户使用场景，挖掘用户需求，从而提升用户全生命周期的最大价值。
4种埋点“姿势”
为了将海量数据采集得更加精准，为后续营造“纯净”的数据分析环境，埋点技术应运而生。数据基础夯实与否，取决于数据的采集方式。埋点方式多种多样，按照埋点位置不同，可以分为前端（客户端）埋点与后端（服务器端）埋点，其中前端埋点包括：代码埋点、全埋点、可视化埋点。
所谓埋点就是在应用中特定的流程收集一些信息，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑，包括访问数（Visits），访客数（Visitor），停留时长（Time On Site），页面浏览数（Page Views）和跳出率（Bounce Rate）。这样的信息收集可以大致分为两种：页面统计（track this virtual page view），统计操作行为（track this button by an event）。
通俗来说就是，对用户的操作进行编码解码映射的过程。
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。
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、神策、Talkingdata、GrowingIO等。
名词解释：
。。。。
。。。。。
一、数据流程
数据生产-数据采集-数据处理-数据分析和挖掘-数据驱动/用户反馈-产品优化/迭代。
数据采集，顾名思义采集相应的数据，是整个数据流的起点，采集的全不全、对不对，直接决定数据广度和质量，影响后续所有的环节。
在数据采集失效性、完整性不好的公司，经常会有业务方发现数据发生的大幅度变化，追其所以时发现是数据采集的问。而另一方面，采集什么数据才能有效的得到数据分析结论，才能有效的进行推荐，就需要提前规划埋点。
当前数据采集普遍遇到的几个问题：
- 实时性，对于工具性产品在无网条件下的数据，无法实时上报；
- 完整性，由于用户隐私协议&欧盟通用数据保护条例的，部分数据无法采集；
- 异常，android_id、idfa、idfv 随版本升级变化或无法获取。
二、数据埋点
接下来用5w2h的思路来看埋点。
1. 埋点是什么？
所谓“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。
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。
特别注意需要明确事件发生时间点、判别条件，这里如果遇到不清楚的，需要和开发沟通清楚，避免采集数据与理想存在差异。例如：期望采集某个app的某个广告的有效曝光数，有效曝光的判别条件是停留时长超过1秒且有效加载出广告内容。
2. 埋点是谁的工作？
现在公司通常都会有数据产品经理或业务线数据分析师，结合版本迭代过程进行埋点规划。如果是代码埋点，还需要开发完成相应的埋点代码。
3. 在什么时间点&在哪里埋点呢？
埋点是目的导向。
在产品规划时就要思考数据埋点问题，如果在产品外发后再考虑怎么埋点，就会导致前期版本用户的数据无法收集，想要看某个数据时就会非常无奈，只有等到新版本完善来弥补。
思考要埋哪些点、埋点的形式，需要紧密结合产品迭代的方向、运营需求，并和数据开发等进行充分沟通以确认：
- 埋点能够得到想要的数据解决/支持；
- 能够得到当前版本的复盘情况；
- 后续版本的数据支撑。
通常的沟通过程以 埋点文档为载体；数据埋点评审为终结。
当前版本的复盘情况：
- 新版本功能使用情况，是否符合预期；
- 新功能上线后对其他功能点的影响？是否为整体均有积极作用；
- 版本运营活动目标群体的特征获取;
- 新增商业化目标的监测……
后续版本的数据支撑：
- 规划方向的用户行为分析
- 画像特征分析
4. 怎么埋点呢？
4.1 埋点技术：代码埋点、可视化埋点、无埋点
接着第一节：埋点是什么？来看下埋点技术层面的区分：代码埋点、可视化埋点和无埋点。
（1）代码埋点
以为需要监测网站上/app上用户的行为，是需要在网页/app中加上一些代码的，当用户触发相应行为时，进行数据上报，也就是代码埋点。这样的代码，在网站上叫监测代码，在app中叫SDK（Software Development Kit）。市场上的第三方数据采集均支持代码埋点，GA, GrowingIO，神策等。
- 优点：可以详细的设置某一个事件自定义属性；
- 缺点：时间、人力成本大，数据传输的时效性。
（2）可视化埋点
利用可视化交互手段，数据产品/数据分析师可以通过可视化界面（管理后台连接设备） 配置事件，如下是腾讯移动分析的可视化埋点界面。可视化埋点仍需要先配置相关事件，再采集。
- 优点：埋点只需业务同学接入，无需开发支持；
- 缺点：仅支持客户端行为。
（3）无埋点
无埋点是指开发人员集成采集 SDK 后，SDK 便直接开始捕捉和监测用户在应用里的所有行为，并全部上报，不需要开发人员添加额外代码。
数据分析师/数据产品 通过管理后台的圈选功能来选出自己关注的用户行为，并给出事件命名。之后就可以结合时间属性、用户属性、事件进行分析了。所以无埋点并不是真的不用埋点了。
优点：
- 无需开发，业务人员埋点即可；
- 支持先上报数据，后进行埋点。
无埋点和可视化埋点均不需要开发支持，仅数据业务同学进行设置即可。但两者数据上报-埋点设置存在加大的差异：无埋点支持在数据上报之后再进行埋点设置，因而数据采集/上报的量远大于可视化埋点。
4、各种埋点场景&埋点建议
- 客户端数据：页面点击数据，比如：tab栏的点击，某个icon的点击（各入口点击对比使用情况，统计页面点击行为的转化漏斗）。
- 服务端数据：安装数据，下载后安装情况；内容数据，比如某个视频内容 曝光/展示/播放数据；搜索内容。
以视频产品为例的一次埋点过程：
1. 明确产品动态，梳理数据需求；
当前为一个视频社区软件，增加了**舞蹈跟拍**功能，用户可以根据不用的舞蹈来进行拍摄（运营同学对舞蹈进行了分类，主打几个舞蹈），目的是为了给用户提供低成本创造视频内容的方式。
基于上述的产品目的，期望能了解：
a.该功能的使用情况（uv，pv，使用过程漏斗）;
b.生产的视频情况（视频数,视频的互动情况），是否能实现促进内容生产带动社区氛围的目标。
2. 数据需求转化为指标&埋点，并与数据开发进行讨论；
a.功能使用uv、pv；
b.对其他拍摄功能的影响；
a，b：可以服务端打点，也可以客户端打点，但因为视频社区的基于内容的互动行为基本都在服务端，所以建议服务端打点。
c.拍摄流程的转化漏斗；拍摄流程主要是页面的点击过程，故使用客户端埋点，并记录uv，pv。
d.跟拍视频的播放、点赞、评论、分享、关注、二次被跟拍的情况；
f.跟拍舞蹈的类型，明确用户是否偏向于某个类型的舞蹈跟拍；
d，f服务端，基于内容的互动行为基本都在服务端。
3. 版本上线；
4. 按照预期进行数据分析，产品迭代复盘。数据分析过程，注意查看是否与预期相符，是否有优化点。
参考：数据埋点是什么？设置埋点的意义是什么？
参考：数据埋点之认识埋点
参考：什么是埋点？我们为什么需要埋点？（原作者：知乎 原志Growing）
参考：从电商页面埋点说起
