1.数据上报流程
数据上报流程一般跟用户的操作相关联，当用户进行了某个关键操作时，即进行相应的数据上报，以某一教育APP为例：
操作链路
数据上报链路
2.常见的埋点问题
1、数据源异常：如功能变动后没有及时调整埋点需求，或者埋点需求方以及开发对埋点的理解有偏差等，这些情况都有可能导致最后埋点的结果不准确，所以需要统一埋点规范，当涉及到页面改动时，相应的埋点也需要改动
2、数据上报异常：业务需求的上报口径不统一，导致没有按照格式上报采集，就会导致采集的结果不准确
3.提升埋点质量
1.数据埋点的前提是，团队需要首先明确产品的目标以及当下的首要问题。产品可能产生的用户行为数据纷繁复杂，清晰的目标能让项目团队避免迷失在数据的海洋中，从而耗费大量的时间和机会成本。
2.最开始进行需求梳理时，需要从整体进行考虑，要给给深层次和具体的需求。不要等到开发埋好指标结果出来时却不是自己想要的，需要重新埋点。另外，后续产品版本更新迭代了，原有埋点不可用，也需要重新埋点。
3.数据采集方案要想清楚，哪些应该在前端埋点，哪些应该在后端埋点，埋点采集SDK如何正确使用在还没了解清楚时就急于上手。数据统计口径需要确定清楚，且和开发保持良好沟通，将埋点的具体采集时机正确传达给开发，导致最终埋点实现的不是自己想要定义的指标。
4.在分析的一开始，建议采集少数的用户行为。选择少量、重要的用户行为开始记录和分析，这样很快就能有成果产出。另外用户行为不等同于应用的页面或点击操作，用户行为是更加具体的一个事件定义。
5.埋点结束后，测试一般只会看一下埋点是否有数据返回，而不会一个个是对数据是否有收到以及是否准确。这个时候需要我们在有一定数据量积累的时候，对数据的有无和准确性进行验证
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