时间: 2021-07-30 09:12:56 人气: 15 评论: 0
在上一篇文章中讲了数据分析的前置工作，这篇将详细介绍一下如何完成数据埋点的梳理和交接（细化到执行层面就是文档输出和埋点验收）。
定义数据埋点及数据埋点的交接主要分为5个步骤：
梳理数据需求—定义数据指标—埋点整理（埋点包含的参数整理）—文档输出—埋点验收
前2个步骤在上文《如何做好数据分析的前置工作》中已经详细描述过方法，本文不再赘述。
本文主要是简洁的整理了埋点整理的方法和文档输出的内容，希望大家可以充分吸收。
一个埋点需要传输大量的用户参数（用户数据/行为数据/场景数据等），那么为什么要传输这些数据？都要传输那些数据？则需要我们产品来定义。
定义：埋点的目的是为了尽可能完整的收集可以体现用户使用场景和真实需求的行为数据。
方法：4W1H（who\when\where\what\how）—方法来自最近学习的数据课程。
某个用户在某个时间+某个地点通过某种方式完成了某个具体的事情。
A：who
目的：定位是谁完成了这个行为。用户ID应该唯一，可将行为与用户关联的指标。
常用数据：用户id（平台生成的唯一ID）、手机号、身份证、微信识别码。
B：where
目的：定位用户在什么地方完成该行为。
常用数据：IP(WEB 、手机)、GPS（手机）、自主填写位置（在乎用户希望在哪里发生这件行为，如买房/装修/当地美团）。
C：when
目的：定位用户什么时间完成该行为。
常用数据：时间戳、当地时间。
D：how
目的：定位用户发生行为时的周边环境/手段/设备等。尽可能还原用户所处环境即可。
常用数据：操作系统、设备版本、设备型号、网络环境（Wi-Fi、4g）、产品版本（用户使用的产品版本）、浏览器、上级页面。
E：what
目的：定位用户当前做了什么行为，行为记录的越具体越好。
常用数据：根据业务功能需要进行设计，常用数据如下。
交易：商品ID、商品类型、购买数量、付款方式、付款金额。
搜索：关键词、搜索类型、是否为当时热词。
内容：内容ID、内容类型、浏览数、列表位置、是否喜欢。
Tips：以上的内容为定义数据埋点需要传输的参数的方法（这个方法能够很大程度的包含埋点需要的参数内容，减少遗漏）。和开发确认参数后一定要确认这些数据是以什么更新频次传至后台。
事件发生时上报：用户产生某个行为，触发埋点后，将以上数据传输至后台；
固定时机上报：每天、每小时、数据量达到某个数值（如10MB）、有x条数据等上报一次；
这个频次一定要确认，因为对数据的及时性要求不同，数据更新频率需要根据需求设置。
文档输出的主要目的是为了和开发对某个数据的采集有一致的理解，同时不要有遗漏数据，最好记录是哪个版本有这些数据需求，以便于维护和查找。
文档必备的要素：
案例：如当前根据数据需求确认数据指标为内容浏览量，则需要统计用户的每一次内容浏览行为，根据上述的埋点数据整理方法整理的需收集的内容如下：
整理为Excel大致如下：
埋点验收的目的：如果埋点上线后有误，则该过程的用户数据均**丢失无法回溯。
验收方法：查看对应数据平台是否有对应事件产生，是否拿到相关参数。网页可点击F12查看数据反馈。与输出的Excel表格进行核对确认是否有遗漏。
数据埋点的方法分享完毕啦，大家一定要充分吸收！再次回顾一下，主要步骤为：
梳理数据需求—定义数据指标—埋点整理（埋点包含的参数整理）—文档输出—埋点验收
最后祝大家身体健康，百毒不侵。
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