本文目录
- 我想请教个问题，经常听他们说网页布点、埋点什么的是什么意思有什么用么
- 较之埋点，无埋点数据采集方式有何特点
- 数据统计分析工具有哪些
- 数据运营主要做什么
- 互联网采集数据有哪几种常见的方法
- 什么叫数据运营
- “知道如何埋数据点，取数据”是什么意思
- 数据运营到底能做什么
我想请教个问题，经常听他们说网页布点、埋点什么的是什么意思有什么用么
埋点是网站和APP等产品进行日常改进及数据分析的数据采集基础，根据采集得到的用户行为数据（例如：页面访问路径，点击了哪一个按钮）进行数据分析，从而更加合理的推送跟优化，增强用户体验。现在市面上有很多第三方埋点服务商，百度统计、友盟、growingIO等。
常见的埋点方法包括：
手动埋点：根据业务需求在需要采集数据的地方进行埋点，是比较常见的埋点手段。
可视化埋点：一些事件带有元素唯一标识。通过在后台进行埋点配置，将元素与要采集信息关联起来，然后自动生成埋点代码嵌入到页面中，目前发展比较火的埋点方式，但是技术上的实现跟推广比较困难
无埋点：简单来说就是没有埋点，前端会采集用户所有的行为跟信息，然后后台再对这些信息进行筛选，由于数据量巨大，对服务器的性能要求很高。
网页布点即布局，网页的三种布局：固定布局，流式布局，弹性布局。
固定布局：以px来设置宽度。
流式布局：以百分比来设置宽度！在宽度较小时，行宽会变得非常窄且难阅读。因此我们要给它添加以px或者em为单位的min－width，从而防止布局变得太窄。
弹性布局：相对于字号来设置宽度，以em为单位设置宽度！由于字号增加时整个布局宽度会加大，因此可能比浏览器窗口宽，导致水平滚动条出现。所以，要给它添加一个max－width为100％。
扩展资料：
埋点分析，是网站分析的一种常用的数据采集方法。数据埋点分为初级、中级、高级三种方式。数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。
数据埋点分为初级、中级、高级三种方式，分别为：
初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立ID确保数据采集不重复（如购买按钮点击率）；
中级：植入多段代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，事件之间相互独立（如打开商品详情页——选择商品型号——加入购物车——下订单——购买完成）；
高级：联合公司工程、ETL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。
参考资料：百度百科-埋点
较之埋点，无埋点数据采集方式有何特点
“无埋点”相比框架式埋点(埋点)的优点，一方面是解决了数据“回溯”的问题，另一方面，“无埋点”方案也可以自动获取很多启发性的信息。无埋点大大减少了开发人员的开发成本及技术和业务人员的沟通成本。 无埋点看似十分先进，但也同样存在一些弊端，不能灵活地自定义属性，传输时效性和数据可靠性欠佳，由于所有的控件事件都全部搜集，给服务器和网络传输带来更大的负载；现有的无埋点技术并非官方标准方案，有可能在未来无法使用；监测需求相对比较基础，更多的是依据流量、用户、热点的一些分析统计，不涉及到一些自定义、或者更细化的统计分析，比如每个订单、 会员的监测
数据统计分析工具有哪些
这一类的软件比较多，专业点的用SPSS，这一个比较简单。再就是excel了，也可以做回归，方差检验。还有就是更专业的了SAS、EVIEWS、MALTABL了
就要看楼主问的是哪方面的啦，如果只是单纯的数据分析工具最简单的就是Excel了，如果是想全面的分析数据并且根据数据找到解决方案，那就要一些第三方的数据分析平台，比如Infobeat，是一个相对全面的数据分析平台，能多维度分析APP的各项运营指标及用户行为，如新增、留存、转化、活跃、页面活动、使用习惯等，还能对移动威胁事件，如攻击行为、位置欺诈、刷单等进行事先感知，事中实时响应，事后溯源，帮助企业运营管理人员更加安全高效的运营好移动业务等。
数据运营主要做什么
1.数据规划
数据规划是指收集整理业务部门数据需求，搭建完整的数据指标体系。
这里有两个重要概念：指标和维度!指标(index)，也有称度量(measure)。指标用来衡量具体的运营效果，比如UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。选择维度的原则是：记录那些对指标可能产生影响的维度。
2.数据采集
数据采集是指采集业务数据，向业务部门提供数据报表或者数据看板。
巧妇难为无米之炊，数据采集的重要性不言而喻。目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿，越来越多的企业采用了GrowingIO的无埋点方案。在无埋点情景下，数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏，将更多时间放在业务分析上。
3.数据分析
数据分析是指通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据;提供数据分析报告，定位问题，并且提出解决方案。
数据分析是数据运营的重点工作，数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。
互联网采集数据有哪几种常见的方法
通过日志获取数据的，一般是服务器，工程类的，这类型数据一般是人为制定数据协议的，对接非常简单，然后通过日志数据结构化，来分析或监测一些工程类的项目通过JS跟踪代码的，就像GA，百度统计，就属于这一类，网页页尾放一段JS，用户打开浏览网页的时候，就会触发，他会把浏览器的一些信息送到服务器，基于此类数据做分析，帮助网站运营，APP优化。通过API，就像一些天气接口，国内这方面的平台有很多，聚合就是其中一个，上面有非常多的接口。此类的，一般是实时，更新型的数据，按需付费通过爬虫的，就像百度蜘蛛，或类似我们八爪鱼采集器，只要是互联网公开数据均可采集，这类型的产品有好几款，面向不同的人群，各有特色吧。而说能做到智能的，一般来说，也就只有我们这块的智能算法做得还可以一点。（利益相关）比如自动帮你识别网页上的元素，自动帮你加速等。埋点的，其实跟JS那个很像，一般是指APP上的，像神策，GROWINGIO之类的，这种的原理是嵌套一个SDK在APP里面。如果对某项采集需要了解更深再说吧，说白就是通过前端，或自动化的技术，收集数据。
什么叫数据运营
么是数据运营？我们可以从广义和侠义两个角度来理解：①狭义：指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支，从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展；②广义：数据是反映产品和用户状态真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策。二、数据运营的主要工作是什么1、数据运营是做什么的：数据规划 数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚「要什么」。只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。数据规划有两个重要概念：指标和维度。1）什么是指标？指标用来衡量具体的运营效果，比如 UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。2）什么是维度？维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。大体上，维度可以分为人口属性、设备属性、流量属性、行为属性4个方面：①人口属性：包括性别、年龄、学历等人口统计学数据；②设备属性：包括设备类型、型号等等；③流量属性：访问来源，广告来源、广告内容、关键词等等；④行为属性：活跃度、新老用户等等。2、数据运营是做什么的：数据采集数据采集是数据分析的基础，传统的数据采集需要花费人力成本和时间成本。数据采集目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。①埋点：通过在产品（网页、APP等）中手动添加统计代码收集需要的数据。②可视化埋点：可视化埋点是埋点的延伸，通过可视化交互的方式来代替手动埋点。这种方式降低了用户使用的门槛，提升了效率。③无埋点：无埋点颠覆了传统的“先定义再采集”的流程，只需要加载一个SDK就可以采集全量的用户行为数据，然后可以灵活自定义分析所有行为数据。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错错埋、漏埋情况。
“知道如何埋数据点，取数据”是什么意思
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。埋点的技术实质，是先监听软件应用运行过程中的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获，然后获取必要的上下文信息，最后将信息整理后发送至服务器端。所监听的事件，通常由操作系统、浏览器、APP框架等平台提供，也可以在基础事件之上进行触发条件的自定义（如点击某一个特定按钮）。一般情况下，埋点可以通过监测分析工具提供的SDK来进行编程实现。埋点的业务意义显而易见，即帮助定义和获取分析人员真正需要的业务数据及其附带信息。在不同场景下，业务人员关注的信息和角度可能不同。典型的应用场景有面向数字营销领域的分析，以及面向产品运营领域的分析。前者注重来源渠道和广告效果，后者更在意产品本身流程和体验的优化。两者各有侧重，也可以有一些交叉。所以，对于不同的项目和分析目的，应当设计不同的埋点方案。近年来，埋点的方法论上也出现了一些业界新趋势，如“无埋点”技术。所谓“无埋点”，是指不再使用笨拙的采集代码编程来定义行为采集的触发条件和后续行为，而是通过后端配置或前端可视化圈选等方式来完成关键事件的定义和捕获，可以大幅提升埋点工作的效率和易用性。在“无埋点”的场景下，数据监测工具一般倾向于在监测时捕获和发送尽可能多的事件和信息，而在数据处理后端进行触发条件匹配和统计计算等工作，以较好地支持关注点变更和历史数据回溯。当然，即便是“无埋点”技术，也仍然需要部署数据采集基础SDK（又称基础代码），这一点需要注意，容易产生误区。
数据运营到底能做什么
数据规划
数据规划是指收集整理业务部门数据需求，搭建完整的数据指标体系。
这里有两个重要概念：指标和维度!指标(index)，也有称度量(measure)。指标用来衡量具体的运营效果，比如UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。维度是用来对指标进行细分的属性，比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。
数据采集
数据采集是指采集业务数据，向业务部门提供数据报表或者数据看板。
目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点和无埋点。相比于埋点方案，无埋点成本低、速度快，不会发生错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿，越来越多的企业采用了GrowingIO的无埋点方案。在无埋点情景下，数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏，将更多时间放在业务分析上。
数据分析
数据分析是指通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据;提供数据分析报告，定位问题，并且提出解决方案。
数据分析是数据运营的重点工作，数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长。
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