如何做好数据埋点(二):如何设计好的埋点体系

　　如何做好数据埋点(二):如何设计好的埋点体系

　　编者按：对于数据分析师来说，好的数据源是数据分析的基础。 采集到达的数据质量决定了数据的广度和质量，影响着分析报告的方方面面。在获取高质量数据的过程中，数据嵌入的动作尤为必要。这是捕获、处理和发送特定用户行为或事件的相关技术及其实现过程。今天这篇文章的作者就为我们总结一下如何做好数据的埋点工作。

　　买点是数据分析的基础。一个好的埋点系统可以支持后续的数据清洗、数据存储、数据产品、数据分析等，可以让整个数据应用的工作量加倍，大大提高数据使用效率。

　　那么埋点具体应该怎么做，有哪些注意事项呢？一位具有丰富埋点经验的知名大公司数据产品经理一一为我们揭晓。

　　一、什么是埋点？

　　购买点是基于数据的用户行为记录。根据业务或产品需求，将相关代码植入产品中每个用户行为事件对应的页面、位置、属性等中，并通过采集工具报表统计，可以使用采集数据进行分析网站/APP的使用、用户习惯等，扩展用户画像、用户偏好、转化路径等一系列数据产品。

　　通常的记录维度是who、when、what、where、how，即用户何时何地以某种方式做了什么。比如游戏ID：1001，早上十点，峡谷里有boss被杀（bossID：abc）。

　　如上例，数据分析师或数据产品通常需要采集产品的用户行为（How：阅读），设计相应的嵌入系统，并产生严谨的、系统的、支持后续数据分析的需求嵌入文档，那么如何设计一个标准化的嵌入文档？

　　二、如何设计埋藏文档？

　　首先：梳理产品的功能结构和业务流程，梳理核心流程，确定关键指标，细化各个流程的影响因素。同时考虑上下游接入点，避免埋点重复，提高埋点复用率。

　　其次：规划数据分析框架。基于产品功能和重要指标链接的路径转换，设计可记录的嵌入点框架，使嵌入点符合分析框架的逻辑，避免冗余。

　　同时，埋点用于记录用户的行为。需要将埋点文档提供给前端和后端研发进行埋点开发。因此，文档中的信息要尽量描述清楚，并要求开发和拉动会议埋点。理解是一致的。

　　文档信息具体包括：

　　从上面的例子可以看出，埋点文档除了公共字段（Who、When、What、Where）外，主要记录了How的设计，包括：

　　1.埋点、埋点含义、触发场景2.参数、参数名称、参数值类型

　　参数中记录的参数是针对嵌入行为的，收录的信息不同，嵌入行为不同，对应的信息也不同，所以不能作为数据表中的公共字段记录，会字段中以json的形式记录，具体信息需要分析，可以通过函数(get_json_object)解析出来。

　　json记录的数据分为key和value，比如role_type(key):1(value)，所以上面例子的json整体如下，可以使用：

　　3.备注信息

　　备注信息的意思是解释。比如文档中只记录了物品和怪物的id，不记录具体名称。原因是日志中存储的中文容易出现乱码。只记录id就可以满足分析需求，减少数据量。

　　同时，在嵌入点文档中，除了在sheet第一页显示的嵌入点文档外，后面还需要写一个收录多个枚举值参数的code sheet，以便数据人员可以分析、比较和查询数据。

　　embedding 文档设计完成后，可以提交给研发学生解释embedding 文档。产品的大部分核心数据都是基于嵌入点完成的，如用户行为分析、转化分析、流失分析、核心功能分析等。

　　其重要性不言而喻，那么我们如何保证埋点的准确性呢？

　　三、埋点验收怎么做？

　　埋点的验收不一定需要在开发和提交安装包后完成。尽量在前期、中期、后期运用一些策略，保证埋点质量。

　　1.埋点文档审核

　　埋点文档设计完成后，需要对数据组进行审核，对埋点和参数进行一一核对，包括：

　　2.埋点开发阶段

　　在埋点的开发阶段，与研发团队保持密切沟通，确保与研发的理解一致，使其了解每个点的含义以及后续的应用计划。对于重要的埋点和重要的参数，研发需要提供相应的源代码，保证每个枚举值都输入到代码中。

　　例如，用户获取货币有多种途径。如果研发错过其中两条路径，后续分析将导致数据结果缺失。

　　3.埋点验收阶段

　　埋点完成后，提交安装包后，数据同学会配合QA同学一起做埋点验收。请注意以下几个方面：

　　在实际业务中接受埋点是一项复杂而乏味的任务。每个项目对应不同的规格。建议建立《埋点验收清单》，记录需要检查的部位，分配给负责人，并一一签字。检查以防止错误和遗漏。