工具篇-- 移动数据统计平台

数据统计对于各位移动开发的童鞋并不陌生，小到Bug统计，大到数据分析，一款性能稳定、用户体验良好的APP一定离不开数据统计的支持

统计平台

• 友盟+

• TalkingData

• GrowingIO

• Flurry

• 腾讯的 MTA

关于数据埋点

1. 代码埋点：在需要埋点的节点调用接口直接上传埋点数据，一些第三方数据分析平台大都采用这种技术比如神策，友盟，百度统计等等。
2. 可视化埋点：即在可视环境下配置采集节点，前端自动解析上报埋点数据。Mixpanel，腾讯MTA开发了类似功能。
3. 即全埋点，前端自动采集上报全部事件的埋点数据，后端在计算数据时按需过滤出有效数据。代表方案有GrowingIO

• 代码埋点

  所谓代码埋点就是在你需要统计数据的地方植入代码，统计用户的关键行为。例如：程序员们在首页这个btn进行了埋点操作，植入了统计代码。当用户点击了“首页”10次，那后端统计服务就会记录为用户点击了10次这个功能。

  比较方便地设置自定义的属性，事件。上传丰富的，多维度的数据到服务端，但是相应的，代码埋点的“代价”也比较大,由于每个功能点都需要添加对应的代码，不仅工作量大，而且限制了使用者的身份，必须得是技术人员。在每一次的更新迭代中，都需要更新埋点方案

• 可视化埋点

  在可视化环境中，进行自由埋点操作。 查看链接腾讯移动分析MTA首推可视化埋点

  最直接体现在不需要依赖技术人员就可以随时添加，修改埋点。针对代码埋点更新代价大这个问题，可视化埋点的技术实现方式把核心代码和配置、资源分开，每次用户启动app的时候通过网络更新配置和资源，但由于目前可视化埋点能够覆盖的功能有限，所以并不是所有的控件都可以通过这种方法操作。

• 无埋点

  无埋点，也可以理解为“全埋点”。对比“代码埋点”和“可视化埋点”通过配置控件确定哪些操作数据需要收集，“无埋点”则是尽可能收集全部的数据，再根据使用人的意愿配置哪些数据需要进行分析。

  如果是“可视化埋点”方案，只能收集往后的数据，而如果是“无埋点”方案，在部署SDK时，数据就一直都在收集了。既然所有的数据都被收集了，使用人则拥有数据全局观，可以通过不同数据间的对比选择大概率点击元素，或者重要的元素进行深入分析。

  无埋点依然有自身的问题，例如传输时效性和数据可靠性欠佳，服务器和网络传输经常过载。其中最主要的问题还是不能灵活地自定义属性。无埋点只适合标准化的数据采集，无法深入到更细、更深的维度。

参考链接

移动数据统计平台分析

数据埋点两三事