数据埋点作为产品数据分析中特别重要的一环，一直是很多产品经理关注的重心。但之前很多文章都是讲解方法论和理论知识，少有案例和实践的内容，这篇文章，作者从一个案例出发，为我们讲解数据埋点如何做。
结合最近的工作，输出数据埋点落地经验，希望可以帮助到大家。
本文将从以下实现埋点的步骤进行整理：
- 需求调研，明确目标和需求
- 定义需要跟踪的事件，形成埋点管理文档
- 召开需求会，同开发确认埋点难度，确定埋点优先级
- 埋点测试验收
- 发布和数据收集
- 数据分析和优化
- 结语
本次数据埋点的目的：收集学生的开发行为数据，督促、帮助学生更好的进行软件开发，帮助其高薪就业。
业务场景：学生在IDE进行代码开发
数据收集工具：开发的IDE插件
调研对象：
开发团队（前端、后台）：了解前后端使用哪些主流IDE、了解程序员如何进行代码开发，都有哪些开发步骤，明确后，梳理为以下业务流程：
- 打开IDE
- 代码开发（代码输入、代码补全）
- 代码调试（单步执行、全部执行）
- 代码编译（编译成功、编译失败）
- 代码提交（commits到git、）
- 文件操作（新建、保存、删除）
- 关闭IDE
根据步骤1，确定好了业务流程，分别按流程拆解，依据模型4W1H，即Who、When、Where、How、What，某用户在某时间点、在某地方以某种方式完成了某个具体的事情，定义事件及属性，形成埋点管理文档。
文档示例如下：
注意增加埋点版本号字段，以便后续数据维护。
三、召开需求会，同开发确认埋点难度，确定埋点优先级将完成的埋点管理文档再次上会确认，同时开发考虑实现难度，并在规定上线时间内给出最小实现版本，按照V1.0.0版本必须实现、可快速实现、需调研实现、实现有难度在埋点文档标记维护，确定埋点优先级，方便后续需求管理。
四、埋点测试验收团队较小没有测试，只能产品上。开发自测完毕，产品根据业务流程按事件触发方式在数据库验证数据有无收到及数据准确性。
注意埋点客户端和服务端均需要压测。
如以上无误可以准备上线。
五、发布和数据收集埋点管理文档再次完善实际埋了哪些点，及其上线版本号，便于后续数据维护。
上线后需每天定时验证数据正确性，检查有无异常值，如过低、过高数据、是否丢数据、时间值是否正确等等。检查这些异常值，需分析发生原因，排除是否为自身开发bug。
六、数据分析和优化运营、业务同学可根据收集上的数据，进行业务维度数据分析，产生报表需求。我们可用积木、帆软等工具快速行程数据报表，供前期业务分析使用。
同时，也可验证我们埋点的数据准确性，影响boss、业务分析的重点bug快速上线，小版本迭代优化。
七、结语本次的数据收集主要应用在b端，达到了更好的辅助业务开展的效果，拿数据说话结果更加强有力。在c端，数据分析也是提升产品功能，提升转化率的利器。
通过实操的方式介绍数据埋点落地流程，希望和大家一起进步，
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