意义
- 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律（采集数据，进而分析用户的动作行为）
- 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
- 在企业里面，数据分析可以帮助我们掌握企业的运营状况，商品的出售情况，用户的特征、产品的粘性等等。
- 对于产品来说，用户在你的产品里做了什么、停留了多久、有什么异样，都是需要关注的。
对于运营人员主要通过自有或第三方的数据统计平台了解产品的概览性数据指标，包括新增用户数、活跃用户数等。
而对于设计师，关注的点莫过于产品重要按钮的布局是否合理，使用流程是否顺畅。好的埋点是数据驱动产品和精细化运营的前提，而埋点质量的好坏也直接影响到了产品运营的质量。其贯穿了产品的整个生命周期，为产品优化指明方向。
基础埋点怎么做
基础埋点：在产品流程关键部位植入相关统计代码，用来追踪每次用户的行为，统计关键流程的使用程度，或者接入第三方数据统计工具。
在任何的情况下，产品经理做出来新的功能都希望用户能够去体验、使用，获得用户的认可就是大量的用户都对此功能赞不绝口。就以APP注册功能来说，我们在升级到2.0时对注册功能进行了优化，不光用户可以通过手机号进行注册，还可以通过第三方账号-微信登录。我们在注册这里放置一个埋点的判断，一天后我们收集到了100条数据。有20个用户打开APP后退出（这些是流失用户），有80个用户进入了注册功能进行注册，但只有5个用户注册成功进入首页。那么我们就可以判断注册功能这里有BUG了，成功率太低。
比如，当你发现产品的UV](https://baike.so.com/doc/5393650-7590066.html))很高， 注册量却非常低，你就需要分析出用户在首页的行为，如20%的用户退出了产品，80%的用户进入了注册页，但只有5%的用户注册了该产品。这也就意味着，注册流程可能出现了问题，需要进一步细化注册各个流程，增加数据埋点，分析各个流程之间的转化率，找到产品出现的问题并解决。
具体到自己的产品，怎么数据埋点，就需要根据自己产品的任务流及产品目标来设计。这是一个由粗到细，优化迭代的过程。
最简单的使用第三方数据统计工具。例如百度统计、谷歌分析、友盟、神策数据、TalkingDate……
中级埋点都有什么
中级埋点：植入多段动作代码，追踪用户在该模块每个界面上的系列行为，事件之间相互独立
如注册功能：任意页面——注册页面——点击注册——填写手机号——判断手机号格式正确——获取验证码——输入验证码正确——输入密码——写入数据库——注册成功。
点击第三方注册——获取第三方信息——授权成功——写入数据库——注册完成。
如果不用埋点，那么注册的成功除了靠猜测、经验、模拟测试外，最靠谱还是拿真实的数据来说话。
产品经理提出埋点需求，由研发完成数据埋点和数据提取，产品经理&数据分析师开始对数据进行分析、数据图表展示，并根据数据结果形成数据报告。使用数据报告中的结果重新对注册功能进行调整，进行版本迭代，重新检测看效果，最终形成良好的功能应用。
埋点的过程就是针对功能，准备要分析的动作，对数据进行观测，提取有价值的数据，将数据进行分析，模拟及判断分析结果，形成数据报告，最终用结果对功能进行判定。
高级埋点
高级埋点：联合公司工程、ETL](https://baike.so.com/doc/2126217-2249603.html))采集分析用户全量行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析、优化的基础。
埋点的目的是什么？埋点的最终目的就是数据分析，而产品经理工作职责中一个最终的环节也是数据分析。
产品的立足点有四个点：大众、主流、高频、刚需。只要有一个那么你就可以去做产品了；满足其中两个那么你的产品就会火爆起来；满足任意三个你的产品就能够攻占市场，四个都凑齐了你就可以召唤神龙了。
数据埋点类型
有代码埋点、可视化埋点、无埋点。
1.代码埋点
代码埋点又称手动埋点，可自定义程度高，符合自定义埋点需求
2.可视化埋点
可视化埋点是在可视化页面上对埋点区域和事件进行设定，从而在用户有所操作时，对交互时间（操作行为）进行记录的方式。代码埋点是手动编码产生的，自由度高，功能强大，企业可以自定义事件和属性，精准控制监控对象，传输丰富的数据内容。自定义埋点需要知道埋点的目的和需求。
3.无埋点（全埋点）
无埋点（全埋点）是采集页面上所有的点击行为，可绘制出用户点击的热力图的方式。
数据埋点的阶段
第一阶段
是在产品流程关键部位植入相关统计代码，用来追踪单次用户的行为，统计关键流程的使用程度。
数据埋点有两种形式，一是在产品内部进行埋点，二是利用第三方平台对于产品的下载量、使用时长等进行监测。对于追踪单次用户行为，我们就需要对页面访问量（PV）、访问人数（UV）、访问时间、停留时间、页面路径等信息进行监测。页面路径主要的可视化展现形式即为热点图，点击越多，颜色越深。
产品内部埋点主要包含页面埋点和事件埋点。页面埋点统计应用页面的访问情况，事件埋点统计应用内的具体点击和操作行为。两者分别从“面”和“点”的角度来统计用户的访问情况。事件埋点更关注针对某一个具体功能、模块、区域的用户访问情况。通过统计页面上不同功能区的流量分布判断用户对于产品功能和内容的偏好，分析业务流程设计对用户漏损的影响，不同用户在 APP 中的使用路径，从而指导产品优化。
第二阶段
是在产品中植入多段代码追踪用户的连续行为，建立用户模型来具体化用户在使用产品中的操作行为。
在产品中植入多段代码追踪用户连续的行为，在友盟中会统计用户在页面上进行埋点，来获取用户在页面上的访问路径，通过访问路径可以得到整体用户的行为数据。
第三阶段
是与研发及数据分析师团队合作，通过数据埋点，还原出用户画像及用户行为，建立数据分析后台，用以优化产品。
第三阶段就是通过标签类的用户画像来获取对不同类型的客户提供不同的服务，而还原出用户画像和用户行为这件事就需要数据分析师参与了。（比如说淘宝的千人千面，大数据推送）
需要埋点的指标类型
基础指标：
比如用户行为相关的，有用户数、新增用户数、活跃用户数等；用户设备相关的，比如电脑系统、地区、语言、国家、产品版本等；用户属性相关的，性别、年龄等。
用户行为数据指标：
用户行为的行为数据，就是埋点的核心了。这一部分根据不同的产品，收集的数据也不同。再拿PC端的腾讯视频举例，每个用户每天使用腾讯视频的时长是多少？每次看的是哪些视频？用户最喜欢看哪个频道的视频？
想要看的数据非常多，而这些，都是要提前规划好，有目的性得去决定要埋什么点、怎么埋。如果你的目的是为了研究一下用户对弹幕的接受程度，那围绕弹幕，设置一些指标数据。比如发布弹幕的次数和频率？看视频时是否开启了弹幕？
核心质量指标：
比如迅雷、photoshop等软件，核心质量的指标能帮助我们监控产品的“健康”情况。对于视频编辑产品，编辑成功率是很重要的指标；对于迅雷，下载成功率是核心指标；对于在线类产品，资源解析成功率是核心指标。
数据埋点的流程
1.明确数据埋点目的，根据需求进行埋点
2.与技术团队沟通
3.制定埋点表——开始埋点
4.获取数据——漏斗模型分析数据
数据埋点的注意事项
1.数据埋点的前提是，团队需要首先明确产品的目标以及当下的首要问题。
2.最开始进行需求梳理时，需要从整体进行考虑，要给给深层次和具体的需求。
3.数据采集方案要想清楚，哪些应该在前端埋点，哪些应该在后端埋点，埋点采集SDK如何正确使用在还没了解清楚时就急于上手。
4.在分析的一开始，建议采集少数的用户行为。
5.埋点结束后，测试一般只会看一下埋点是否有数据返回，而不会一个个是对数据是否有收到以及是否准确。
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