互联网经历了野蛮时期，用户数量激增，用户需求更趋多元，当用户基数足够庞大(亿万级)时，对于用户行为数据的分析从而获取用户本身驱动的隐藏需求愈发重要。而如何获取这一部分隐藏需求呢？答案是数据埋点，通过对用户行为数据进行捕捉，通过数据分析工具进行分析处理，最终落脚在运营支撑上--如何有效的利用分析得到的结果。
数据埋点可以划分为页面统计和行为统计。页面统计是PV，页面浏览数量。行为统计是页面中某一个Button点击事件的捕捉，即用户在界面上的操作行为。
页面统计
关于页面统计，可以统计哪些数据呢？页面访问人数、页面访问次数、页面访问时长等，都可以纳入监控统计的范围，具体其实也要看需求hh（比如大部分企业级应用其实是是不会监控统计页面访问时长这一数据的，因此具体要根据需求来选择）。
页面统计基础应用
关于页面统计，首先要关注一下页面与页面之间的关系。关系无外乎两种，能且仅能从A页面进入D页面时，A页面是D页面的唯一入口；从A、B、C三个页面都有入口进入到D页面。
能且仅能从A页面进入D页面时，A页面是D页面的唯一入口，此时我们获得了A页面的访问次数是1000,D页面的访问次数是50，页面转化率即5%。通过页面转化率这一间接参数，我们可以得到如下结果：A页面中D的入口设计没有足够的吸引力or用户本身没有意愿访问D页面（即D页面的存留有问题，导致用户没有进行多次访问）。得到了结果之后，可以有针对性的进行修改。如重新设计A页面中B的入口，或者将D页面中的内容调整增加用户访问的时间、时长。
从A、B、C三个页面都有入口进入到D页面，这种情况下，我们得到了从A页面点击D（入口点击数其实是行为统计当中的一个部分）的入口数值为10，B页面点击D的入口数值为20，C页面点击D的入口数值是30，D总计有60，获得各个途径访问D的占比，进而根据页面转化率进行分析以及设计对应的解决方案（从UI设计以及内容入手）。
行为统计以及基础应用
关于行为统计，可以统计用户日活、某个按钮的点击次数等来进行统计。通过这一途径获取到的数据，其实和页面统计的应用方式是一样的，最终可以反馈到UI的设计，内容的设计上，因此不做过多介绍了。
小总结
数据埋点的最终目的是对产品的设计（不仅仅是UI设计）进行相应的操作（也不是全部的设计都要进行修改），从而达到我们对于日活、PV数量的要求。和我们做其他事情是一样的，驱动是需求，目的才是我们的终极目标。上次被问道，抓取什么数据？我说可以按照时间段（获取高峰期）、操作的次数（获取频率）来进行抓取。答案没有错，但是不完整。除了时间段、次数还可以抓取什么？用户的性别、年龄阶段、区间、类别等等进行统计，并且最终要落脚到运营上。
这个回答也让我看到了自己思维的局限性...就像高数题一样，我猛地刷题（数据），但是换个题目我依然不会做，究其本质，还是因为没有真正意义懂得拉格朗日...
其实这几天还发现一个问题：面向市场（全部智能手机用户均为潜在客户）以及面向企业的应用，二者对于数据埋点的需求是完全不一致的。对于面向市场的应用，数据埋点是刚需，对于面向企业的应用，数据埋点几乎没有出现过...这里有意犹未尽的地方，但是就不多说了。
以上内容是我从万能的互联网学到的，有些内容并非原创，只是根据自己的理解进行了编辑。纸上得来终觉浅，最近找机会练习一下~~
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