埋点功能就是数据分析的力量吗

在日常工作中，很多时候我们都会用到数据分析的方法，优质的数据分析能够帮我们快速的找到问题所在；产品经理在日常工作中也需要对数据分析的方法有一定的掌握，更好的提高工作效率；本文作者分享了关于数据埋点和日常数据分析，我们一起来了解一下。

数据反馈，不仅能验证我们的产品是否符合市场的预期，而且还能为我们优化产品，迭代产品提供需求，建立产品的优化飞轮。

因此，数据分析是形成整个产品工作闭环中，必不可少的一环。

去年我们团队上线了一个新的产品，上线后，由于一直招不到合适的数据产品经理，因此团队让我先暂时支持下数据产品的基础工作。

于是，在这期间，我成了半个数据产品，在支持了一段时间的数据工作后，也建立了对数据的基本认知。

所以今天，我先从埋点开始，介绍下数据埋点工作过程中要了解的要点，同时补充介绍下，在数据分析工作中，可以直接应用一些分析框架和工作方法。

一、数据埋点与事件管理

1 什么是埋点、事件、参数

埋点，是通过在程序中植入代码的方式，记录用户在软件（web、app、小程序）上的 *** 作行为的技术手段。

事件，是记录用户在软件中 *** 作行为的标签，如，用户在首页的曝光事件、按钮的点击事件等。

而在事件中，为了进一步区分事件的范围，更好地进行数据分析，会增加事件的“参数”，用来框定某个范围内的数据。如，时间参数、城市参数，就是用来筛选某个区间内事件上报数据的。

假如，我们要看到3月20日的产品首页曝光人数。

我们首先可以在首页中增加带有“时间”参数的“曝光”事件埋点。

在查询时，可通过代码在数据库中找到“首页曝光”这个事件，并在时间上选择“昨天”这个时间参数。

就可以得到昨天在首页曝光的用户数。

2 事件分类

事件是通过用户在软件中留下的痕迹，来进行统计和上报的。

因此，从用户痕迹获取的维度上来看，事件可分为：基础事件和行为事件

1）基础事件是用户的属性标签，可用来建立用户画像的；如，用户id、城市、地址、年龄、经纬度、设备、ip地址、运营商、网络等信息，都属于基础事件。

2）行为事件就是用户在软件上的行为标签；如，曝光pv/uv、点击pv/uv、停留时长等，都属于行为事件。而根据用户 *** 作的行为，行为事件又可进一步细分出以下三类：

点击事件，指用户在软件中的点击，如用户在某个按钮、某个功能的点击，都记录为一次点击事件；曝光事件，指用户打开页面的行为，如用户在某个页面上曝光一次，记录为一次曝光事件；页面事件，指用户在页面中的 *** 作，如，通过统计A用户在B页面停留时长；

3 埋点的方式

介绍完事件分类之后，我们再来看下埋点的两种主要方式：

1）私有化部署

全部功能都自己开发，在代码中写入事件和上报逻辑，并搭建起相应的查询后台，埋点后，事件上报到对应的平台即可进行可视化呈现。

私有化部署的优势是：数据安全性高；且可根据业务需要，定制埋点逻辑；

但缺点也同样明显，就是不论是埋点开发还是可视化平台的搭建，所耗费的成本都比较高；

所以，一般只有大厂或相对成熟的产品，才会选择私有化部署的方案。

CEPS数据是指中国教育在线招聘网站（China Education Online Placement Services）的数据，该网站为教育行业提供人才招聘服务。获取CEPS数据可以从多个角度入手，下面将从数据购买、数据爬取、数据API、数据分析等四个方面进行解答。

第一段：数据购买

CEPS数据可以通过购买的方式获取，有一些数据公司或数据中介代理商提供CEPS数据的销售服务。通过购买可以获得较为完整的数据，包括职位信息、公司信息、薪资信息等。但是购买数据需要付费，价格也比较昂贵，不适合个人和小型企业使用。

第二段：数据爬取

CEPS数据也可以通过爬虫程序爬取，爬虫程序可以模拟人的 *** 作，自动抓取数据。通过爬取可以获取到大量的数据，且成本较低，适合个人或小型企业使用。但是需要注意的是，爬虫程序需要技术支持，且存在法律风险，需要注意合法合规使用。

第三段：数据API

CEPS数据也可以通过API接口获取，API接口是指数据提供商开放的接口，通过API可以实现数据的自动获取和调用。通过API可以获得实时数据，且可以根据需要进行筛选和过滤，也可以实现数据的自动化处理。但是需要注意的是，API接口需要技术支持，且需要付费使用。

第四段：数据分析

获取CEPS数据后，可以通过数据分析的方式进行深入挖掘和利用。数据分析可以帮助企业了解人才市场的需求和趋势，优化招聘策略，提高招聘效率。同时，数据分析也可以对人才市场进行预测和预警，提前做好应对措施。但是需要注意的是，数据分析需要技术和专业知识支持，需要对数据进行合理的处理和解读。

综上所述，获取CEPS数据可以通过数据购买、数据爬取、数据API、数据分析等多个角度入手。不同的方式有各自的优缺点和适用场景，需要根据实际情况进行选择和使用。同时，需要注意合法合规使用，保护数据安全和隐私。

移动互联网时代，无论是Android、iOS还是小程序，都有很多成熟的解决方案，无需花费很多的时间去处理埋点的事情，而且基于第三方提供的SDK进行埋点，在数据处理和分析上也有很大的优势。

但是在之前的PC互联网时代，除了网页端有百度统计、谷歌分析等，客户端的埋点似乎没有一套能拿出来可供大家讨论的解决方案，我就基于我的工作经验和理解，给大家分享一下PC客户端的埋点。

PC客户端的埋点

首先，在PC上，我们得知道我们需要统计些什么内容。

一个PC客户端，无论是工具类的还是内容类的，我们都希望知道我们提供的服务的效果。那么，我们从一个客户端安装、运行到最终被卸载来看看。

就拿产品使用较多的工具“Axure RP”来举例吧。如果“Axure RP”是我们自己的软件，首先我们需要知道被安装了，之后，我们关注激活情况，也就是使用，到最后，被卸载了，这一整个环节，构成了一个生命周期。 重点来了，对于这个生命周期，所有你想知道的关于“Axure RP”的情况你都可以统计到。

1软件的安装

在PC客户端安装的过程中，流程一般是这样的：①运行安装包②d出安装界面提供给用户 *** 作③执行安装过程-写注册表、启动项、计划任务等④执行安装过程-创建安装的文件夹（③和④可以交换）。

在这个环节，我们一般需要知道：

安装包被运行了

在安装界面用户做了哪些 *** 作

我们的安装过程是否正常执行

我们最终是否安装成功

在PC上，只要我们的安装包运行起来了，无论是d出安装界面、写注册表还是创建文件，这些都是安装包可以控制的，所以我们能通过安装包进程，将整个安装环节的所有数据记录下来发送到我们的后台并记录下来 （这里要重点记住，由于安装是一次性的动作，所以统计一定要发实时的） 。

2软件的使用

软件的使用，包括启动软件、使用功能和退出软件。

在PC上，软件的启动有很多种方式，例如开机自启动、计划任务、手动点击快捷方式，我们继续以“Axure RP”举例，当我们装上了“Axure RP”后，会在桌面、开始菜单中，创建快捷方式（有些程序会在任务栏上也创建），同时，会将后缀名为“rp”的文件默认打开方式调整为“Axure RP”。

对于启动， 我们就有了三种方式：桌面快捷方式、开始菜单快捷方式和默认软件打开，所以我们需要统计软件是否被启动了，是如何启动的。

对于使用功能， 当软件运行起来后，其进程就会启动，这个时候就跟移动端的应用类似，我们需要统计一系列事件，每个功能的使用情况、功能状态、付费、登录等一系列信息（区别于移动端的是，在PC上一般这些统计都是做单点统计，例如统计d窗的d出、功能的点击、某个状态，对于相互关联的一组事件统计是比较复杂的，需要定义结构体，在一条统计中包含很多组字段信息，因为没有成熟的SDK集成，所以基本都要自己定义埋点，复用性较差）。

这部分统计分为公共统计和专用统计。公共统计就是基本信息，常用的是用户标识、用户基本信息、计算机硬件信息和其他的可复用的；专用统计就是针对你的功能，你想了解哪些情况，针对性进行埋点统计。

对于软件退出， 这就比较简单了，是正常退出还是异常退出？软件使用了多久退出？

3软件的卸载

软件卸载的流程包括启动卸载程序、用户 *** 作、删除注册表及文件等 *** 作、完成卸载。

在这个过程中，我们主要关注两方面的信息，一方面是用户怎么卸载的？是主动使用卸载程序，还是通过一些管理软件进行卸载；另一方面是用户为什么要卸载，这个时候我们可以在卸载的界面中给用户提供选择，以获取用户的反馈。

该怎么埋点

1埋点的分类

（1）时效性

PC客户端一般情况下都比较复杂，子功能很多，可统计的内容很多，为了节省带宽，我们不可能每次都实时将数据传输回来，而且很多时效性不是很强的功能没有必要实时上报。

实时统计

当功能触发时或达到一定条件，立即将统计回传，一般情况下用于时效性比较强的功能，例如活跃统计、营收类统计，我们需要实时分析并调整策略。

延时统计

统计不立即回传，将统计积累，达到一定的条件或者一定的时间，统一将这部分统计回传，一般情况用于时效性不强的功能，例如采集设备信息、获取某些功能的状态、常规功能的统计，这部分统计使用范围比较广，一般都是隔日发送，有一天的延迟，统计的信息晚一天不会对分析产生较大的影响。

（2）埋点的作用

常规的基础统计

每次统计都需要发送，可以理解为公用统计，这部分统计是将几乎所有的统计都需要的部分包括进来，封装成一个统一的部分，每次发送统计都会带上这些内容，方便管理，节省后续埋点时间。

功能统计

针对特定功能，当功能被使用或者生效的时候，我们需要统计效果或者状态，可以理解为专用统计，不同于移动端，PC一般没有第三方提供的SDK，需要每个专用统计自己埋点，维护大量的统计内容，不过在一个公司内部，可以统一设计规范，方便维护。

（3）数据类型

结构体

统计连贯的事件，各项信息之间的关联很重要。

计数

统计某个行为发生的次数。

字符串

统计内容。

整形

统计数值，也可用来统计状态。

布尔型

统计需要判断的类型，一般使用场景较少，为了方便计算，大部分被整形和字符串替代。

2数据埋点实例

（1）软件安装

场景：统计安装过程中的信息

（2）软件的使用

场景：软件启动后，用户使用了分享功能，将自己做的原型分享到了云端，最后用户关闭了软件。

要注意的是，软件启动和关闭，看需要是可以调整的，如果你只是想知道是不是启动了，来判断活跃，那么仅仅需要启动的时候发送个整型的值标识即可；如果想知道更详细的信息，比如启动方式、启动时间等等，可以定义结构体，将这一刻更多的信息发送回来，可灵活定义。

（3）软件卸载

卸载跟软件安装类似，这里就不赘述了。

在这里，如果希望收集用户的卸载原因，可以定义一个字符串，将用户填写的内容上报，这种形式的数据如果太多，不太利于分析，所以看产品情况可灵活设置。

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