如何保证埋点数据的准确性

1、 数据上报流程


2、 本公司/待分析产品的数据上报链路

这块的信息后续补上

3、 常见的埋点问题及其产生原因

(1)埋点数据和业务产生偏差

原因维护需求文档时未进行定期沟通。

(2)采集的数据与后台数据发生差异,无法准确进行分析

原因:采集方式出现了偏差,前后端统计的口径出现了偏差导致数据出现了不一致的情况。

(3)数据发生丢失的情况

原因:采用了前端采集方式,会造成少量数据的丢失情况。

4、 该如何提升埋点质量

(1)准确分析需求适用的场景,整理埋点模块的业务流程、功能架构和信息架构

(2)根据场景来选择最适用的埋点方式,分析代码埋点、可视化埋点和全埋点最适合的场景以及优缺点,具体问题具体分析,根据业务场景和产品所处的阶段,梳理和构建埋点体系,避免场景不适用,数据采集与分析混乱的情况。

(3)埋点要是有效事件,而不是单纯的频次信息,同时指标的选择要对产品具有实际的分析和指导意义,对于产品改善没有任何指导意义的事件不要添加,同时要从多个维度进行分析,同时注意不同指标的关联性, 不要割裂埋点数据之前的关联性,同时不要过于分散。

(4)埋点的后台的日志数据做整合分析,善于发现每个异常,尽量避免数据缺失和不足的情况,统一维护指标字典。

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