关于数据埋点你需要了解这些基本知识

　　本文作者从工作实践出发，梳理总结了关于数据埋点的相关基本知识，与大家分享。
　　产品汪每天都在和数据打交道，你知道数据来自哪里吗？
　　移动app端内的用户行为数据大多来自埋点，了解一些埋点知识，能和数据分析师、技术侃大山，参与到前期的数据采集，更重要是让最终的埋点数据能为我所用，否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。
　　埋点类型
　　根据埋点方式，可以区分为：
　　手动埋点
　　半自动埋点
　　全自动埋点
　　秉承任何事物都有两面性的道理：自动程度高的，能解决通用统计，便于统一化管理，但个性化定制需求难满足，成本较低；偏手动的，能满足个性化需求，但容易出错和疏漏，成本较高。
　　上报方式：
　　客户端上报
　　服务端上报
　　客户端能记录一些通用页面PV、UV、点击等信息，但更多细节无法覆盖，用户购买了什么、订单金额、成交单数，用户看了哪个视频、视频物理时长是多少等信息则需要服务端回传，服务端上报有上线灵活、不随版本、丢失率较低的优点。
　　客户端上报埋点数据流转如下图：
　　（客户端上报埋点数据流转）
　　埋点在个性化推荐系统（详见下一篇推送）中扮演着先头兵的角色，采集的数据的准确性将直接影响策略方向。
　　端数据
　　由于不同端的用户具有不同用户特征，往往会有不同的做功点，因此，采集数据时需要区分端数据，可以通过appid区分产品不同端，如iOS、Android、iPad、PC各端。
　　埋点事件
　　如果作为数据分析师，思考角度较高，输出的埋点需要有可扩展、可维护、易用性、高效性，字少事大的典型。产品汪可降低要求，只要能看懂埋点文档，正确提出埋点需求、知道哪些数据对应哪些埋点即可。
　　（埋点文档示例）
　　根据场景，同一属性的行为往往会归为同一类埋点，成为同一事件，同一事件下会有相应的扩展字段来承接相关的细节信息。
　　事件字段
　　以资讯app（如今日头条、腾讯新闻、网易新闻）为例，按漏斗思维和用户的行为路径拆解，有哪些数据可能需要获取？
　　打开APP人数（客户端登录损耗）amp；gt；首页栏目访问人数（访问占比）amp；gt；刷新或点击人数（刷新或点击人数占比）amp；gt；点击人数（点击率）amp；gt；阅读时长停留时长（读完率、阅读进度）amp；gt；跟帖收藏分享等互动行为（互动率）amp；gt；回流人数（回流率、病毒传播系数）
　　以上环节怎么对应上埋点？
　　根据行为属性，埋点事件大致分为以下几类，并不唯一：
　　埋点事件下的信息怎么看？如itemid：114774，冒号前是字段（key），冒号后是值（value），后的是注释。
　　以视频浏览事件（vdE）为例：
　　字段注意点和应用场景：
　　itemid：内容id，易错传为序列id
　　type：内容类型，如图文、视频、音频，可区分内容类型作分析
　　refererid：上一页面内容id，可用于相关推荐业务的分析
　　ptpipm系列：定位页面和模块，可用于不同业务线的分析，例如首页、要问频道、正文页等
　　pre系列：追踪了上一级页面，可用于用户行为路径分析
　　除了关注字段的定义和场景外，还需留意上报时机，定义尽可能周全，就以此视频浏览事件为例：
　　页面退出（销毁）时：点击返回等
　　切换到其他视频：点击上下集，点击相关视频等
　　按home键退出时
　　锁屏时
　　app杀死时
　　以刷新事件（fsE）为例：
　　direction：可供产品汪区分上拉、下拉作刷新行为的分析。你可能会发现，除自动刷新外，大部分用后喜欢上拉刷新，但下拉刷新的广告位更值钱（有问题存在就有工作要做了）。
　　autotype：在新session，打开app到达首页会有一次自动刷新（即用户没有手动操作），可用于分析用户主动刷新的行为。
　　以评论事件（cmE）为例：
　　从以上埋点，我们能获取哪些数据？
　　每篇内容的评论数，可区分内容类型、栏目、评论类型、位置；结合获取到的用户id，还可以从用户维度分析。
　　以上埋点字段仅做示例说明，需要根据实际的数据需要来增删字段，定义要明确，场景要详尽，避免出现想要分析次均阅读进度，却发现没有相关字段的窘境。
　　五花八门的用户id
　　用户id是用户的唯一标识，是该用户在应用里活动的身份证，但它在获取的时候可是五花八门的，曾经某产品汪提供的deviceid和数据分析师手上的uuid完全对不上，ab实验得重做，所以懂多点儿概念提前问一问准没错。
　　（用户id获取示例）
　　以iOS系统的用户id获取为例，先补充几个概念。
　　IDFA（广告标识符，AdvertisingIdentifier），是苹果公司提供的用于追踪用户的广告ID，同一手机的不同APP对应着相同的IDFA，IDFA可通过以下步骤重置：设置隐私广告还原广告标识符。因为IDFA会存在取不到的情况，因此需要选用其他的ID作为DeviceID。在取不到IDFA的情况下，选用IDFV。
　　IDFV（Vindor标示符，IdentifierForVendor），一般用于追踪用户在应用内的行为，每个设备在所属同一个Vender的应用里值是相同的。如果用户删掉了该vender的所有APP，IDFV将会被重置。
　　UUID（通用唯一标识码，UniversallyUniqueIdentifier），通用唯一识别码，每次生成均不一样；第1次生成后UUID后，需要保存到钥匙串（keyChain）中；应用被删除再重装时，仍然可以从钥匙串得取到UUID；在一台设备上，同一个开发者账号的所有APP，可获取到相同的UDID；刷机或者重新安装系统后，UUID将重新生成。
　　鉴于没有任何一种标识符能百分百准确获取，且为了尽可能获取用户id，会有一个退而求其次的获取逻辑，即先取IDFA的值，取不到IDFA时去取IDFV的值，再取不到时IDFA时，则生成UUID。
　　获取用户id逻辑示例：
　　iOS：先取userDA；如果userDA为空或者为00000000000000000000000000000000，取userDV；如果userDV为空，取deviceid
　　Android：先取imei；如果imei为空或者为02：00：00：00：00：00，取deviceid
　　埋点踩过的坑
　　字段和值
　　id字段指内容id，错传序列id，导致无法读取用户浏览的内容，丢失用户阅读历史（影响个性化推荐）。
　　当内容是合集时，itemid传合集id还是主视频id需提前定义
　　上报时机
　　需明确定义，如：不同端的文章浏览事件切换前后台时的上报时机需统一，Android切前后台都上报，iOS仅切前台时上报，导致两端的人均阅读数差异大。
　　需正确上报，如：视频浏览事件出现同一个用户的同一条数据重复上报（事件、时间戳、用户id等都相同），使统计的浏览量偏大。
　　统计
　　栗子1：过滤浏览事件中时长amp；gt；10ms和时长amp；lt；10000000ms的异常数据。
　　栗子2：过滤刷新事件中单个用户每天几千几万次刷新的异常数据。
　　埋点注意点
　　埋点问题需跟版本修复，bug修复周期长：手动埋点如果出现漏埋或埋错的情况，必须依赖下一个版本发版，才能看到数据（发版还需时间覆盖，很伤），想周全多测试高效率
　　定义明确，格式规范，正确上报
　　测试环节很重要（老生常谈）
　　日常反馈bug姿势
　　产品汪反馈bug是家常便饭，甩个bug截图可能会被忙碌精分的开发直接无视，掌握反馈bug的正确姿势：
　　截图
　　提供自己的app账号或手机信息
　　Android：提供imei（手机数入06可自助查询）
　　iOS：提供idfa（抓包查询）
　　说明时间和场景，给开发补充上下文，方便定位问题
　　走上述流程，开发一定觉得你可爱无比。
　　结语
　　只要产品仍在迭代，就需要更新埋点以供数据分析使用，可以说埋点将伴随产品终生，携手埋点，头发也将越来越少，且行且珍惜。