一、常见的数据上报类型
从事件上报的触发逻辑层面上看，数据上报类型可分为：前端触发上报、前端获取后端结果后上报、后端触发上报、后端获取前端属性后上报。前端触发上报为最常见的前端采集方式，即点击按钮触发请求时发生。前端获取后端结果后上报的方式是在记录用户操作外获取到该操作后服务端返回的结果，也就是说需要在前端获取到服务端返回的信息后进行上报。后端触发上报指服务端处理请求后直接上报。后端获取前端属性且触发后上报要求前端发送请求时，将相应的属性发送至服务器，服务端执行操作后，将前端属性及处理结果一并上报，此方式解决了服务端上报无法判断设备环境属性问题，但采集成本较高。
二、常见的埋点问题
在日常的数据分析中，往往会产生很多数据偏差或者假数据，导致数据错误的常见问题如下：
1.统计口径定义不一样导致数据差异很大，例如登录定义：包含指纹验证登录、不包含指纹验证登录。
2.埋点定义不一样，同一个事件可能存在不同的触发方式，例如提交订单，点击按钮时做为触发进行上报也可以在服务端获取到订单信息后才计为触发事件，两个事件本身就存在很大的偏差。
3.采集方式带来的误差，前端采集一般会有一部分数据丢失，丢失率在5%左右属于正常范围。
如何尽量避免这次问题的出现，我认为可以从以下角度进行：
1.建立统一的规范，不同属性、不同角色的定义建立起一套规范，埋点设计人员在设计时也更加明确无需再多做说明。
2.结构化管理埋点事件，不同模块不同事件的埋点需求进行结构化整理，埋点人员在进行埋点时就不会一股脑按照一个个事件进行埋点。
3.清除定义数据，系统类的事件、属性、属性值进行对应的中文标识，有助于业余人员了解该事件的不同含义。
4.细化埋点需求，前期埋点需求范围大，需求不明确，导致上线后获取的数据不是自己想要的，前期需求提出时就要细化并明确，尽量完整。
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