体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 ）什么时候派上用场 这些数据埋点主要是为业务目标的洞察分析服务，也就是说业务目标中需要采集用户行为数据时，埋点就要派上用场了，相比传统的业务日志，埋点可以收集到更加全面的界面交互的行为数据，能够简易的还原出一套线上用户的使用情景，而不仅限于一些业务后台就能统计出的转化率或基础数据等； 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 并且埋点数据可以与业务数据分开存储运维，这意味着埋点数据可以更迅速的根据设定的指标公式统计出期望的数据或视图，并且不会干扰业务访问的性能质量，因此产品迭代后的新老数据对比、营销活动的效果评估、用户行为的特征偏好识别等，数据埋点都以可以派上用场的。
）怎么提埋点需求？ 首先埋点需求没有固定的文档格式，其次不同埋点服务平台的要求也有差异，就移动端来讲，很多服务商已经支持可视化埋点、全埋点、无埋点服务，可以实现自动识别交互元素并进行埋 老挝赌博数据 点操作，大大减少了开发工作量，那么再聊回埋点需求怎么提。 核心结论就是由上而下，通过业务目标或核心指标进行拆解，然后关联到核心的任务流程上，对于一个页面或一套流程没有必要进行全篇埋点，技巧我概括为以下几点； 埋点需求的主要内容基本包含以下，根据业务或埋点平台的差异，可以自行调整；
业务扩参怎么一回事儿 扩参即扩展参数，指在当前用户业务数据，并将这些业务数据绑定到埋点日志中一并上报给埋点数据后台，通常为一些用户属性参数、业务属性参数、设备属性参数、网络环境参数，这样我们就可以通过这些额外的参数进行数据分析或是过滤，举个典型案例； 体验优化法宝之「用户行为分析」构建篇 . 数据治理是做什么 ）为什么要治理？ 简单说就是提升数据质量与准确性，在庞大的一套数据中，我们需要弄清楚数据之间的映射关系，即不同的数据参数代表了什么元素什么动作什么含义，数据是否有缺漏或冗余、报错漏报乱报、是否有无效的脏数据（例如内部的测试数据或脚本爬虫等带来的数据），如果我们不去将这些数据进行治理，则统计出的数据指标特征或趋势都将不可靠，无法被商业应用。