产品经理必须随时全面而准确地了解自己产品的各项数据，否则只能凭着感性在规划和设计产品，容易犯错误。因此，看哪些数据，如何统计和分析数据，如何进行数据埋点，都是产品经理必须要掌握的知识和技能。
如果你对此尚不了解，可以通过这篇文章，快速地知道一个大概，然后待到在工作中学习和实践时，就更加容易上手了。
首先简单讲一下什么是数据埋点。数据埋点通常是指开发工程师基于业务、运营或产品经理的需要，在产品前端程序中植入相关代码，以获取用户行为等数据的一种技术手段。
对开发人员而言，埋点需求同性能需求一样都属于非功能性需求，它们与功能性需求一起组成了产品需求。
网页中最常见的埋点方式是通过JS代码来实现的。
比如为了统计用户的点击事件，那么在每个链接或按钮处，都增加一段JS代码，用户一旦点击，无论页面是否有跳转、刷新等，都悄悄地请求了服务器，也就把一大堆信息传给了服务器存下来，包括用户的IP地址、地理信息、浏览器参数、点击的对象、时间等等。
又比如为了统计曝光事件，先定义好何为有效曝光（例如完成加载、渲染并进入用户视界），然后在有效曝光发生时，执行一段JS代码，把相关信息传输到服务器。
如果是手机APP或智能设备，则不同于网页主要使用JS代码的方式，它们往往被植入SDK（Software Development Kit，即软件开发工具包）来实现数据埋点。同时，为了避免频繁连接网络上传或下载数据，通常会将数据先存储在手机本地或智能设备中，等到一定的时机，再一次性同步至服务器。
一定要记住的是，数据埋点只是数据统计和分析的一种技术手段，并非所有的数据统计都必须要有数据埋点。
比如网页事件。在通过HTTP或HTTPS协议请求时，也就是访问各种网址时，浏览器发送给服务器的数据包中，不仅仅是地址栏中你看得见的那一行链接地址，而且还已经包括了诸如浏览器信息、用户信息、来源URL等，这些信息无需再通过埋点，只需要在后端接受请求的程序中加以解析，把有用的存下来即可。
还有一类数据，也是无需埋点的，比如有多少用户成功收藏了一篇文章，这本就属于功能需求的范畴，业务数据中已有记录。
好了，通过前面提到的各种方式，数据有了，但这还不是最重要的。
有了数据之后，还应该根据需要，从这些可能相当杂乱、冗余的数据中选出有用的，按照有利于查询和分析的方式进行二次加工和存储，使之与生产环境中实时变化着的数据隔离开。然后在此基础上，生成各类报表，或者提供一个可自行敲入SQL语句查询数据的界面。
稍有规模的公司通常会有专门的BI团队，他们的主要工作就是开发并维护一个这样的数据系统，供包括产品经理在内的各方面人员，随时随地地查询和分析数据。
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