目前工作中埋点得主要作用

1.  计算各维度下的流量数据(pv，uv，跳出等常用指标)

这些指标大多数口径都是统一得，比如pv，uv，变动得一般是维度，比如看整个APP得，APP下各个页面，专题得，页面和专题下各个模块得（banner，底bar，蛋坑啊,,,），模块下具体得点击以及曝光行为，只要前期规划好，后期得维度以及统计计算是比较方便得，，，

麻烦得是增加业务数据：比如我想看商品在首页资源位得点击，这个统计就比较灵活了，需要贴近业务去设计埋点模型，，

还有件事敲重点，，，上报得属性必须前期规划好，比如事件，各种ID，不然后期会会长乱

2. 引导成交

流量里比较有趣得就是引导得算法，说白了就是我的商品卖的好，到底是哪块资源位带来的，，这个涉及得代码会比较复杂，大致得思想就是将用户整个访问路径串起来，以提交订单为节点，将日志域和交易域的数据连接在一起，将成交的订单数据打在用户整个访问路径上，然后按照业务逻辑拆分有效引导的部分(比如引导进商详的前N跳算有效引导)，这样就能有效的分析，这笔订单是谁带来的。后期统计还能从各个维度发散看这个引导。

日志数仓的建设

日志数据基本会穿插在各个业务线，麻烦点就是数据量大，查询会比较复杂，所以模型的建设是非常重要的。单建设日志域的模型是远远不够的，分析,产品和运营不会只但看流量的数据，一般会结合用户域，交易域以及商品域，所以提供一些常用模型表将这些域串到一起，会比较好用（但是记得保留一张最细颗粒度的底表，，因为需求永远会变），还有就是做一些常用维度下的集市表，足以应付大多数人的查询需求了