数据采集的重要性不言而喻。

一、数据采集方案

目前有三种常见的数据采集方案，分别是埋点、可视化埋点、无埋点。

1. 埋点

埋点也称打点，通在在产品（网页、APP等）中手动添加统计代码收集需要的数据。
假设要收集用户注册数，就需要在注册近钮处加载相应的统计代码，谷歌统计、百度统计等工具采用的就是这一方法。

痛点：工程量大、周期大，容易发生漏埋、错埋的情况。

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2. 可视化埋点

可视化埋点是埋点的延伸，通过可视化交互的方式来代替手动埋点。这种方式降低了用户使用的门槛，提升了效率。

无论是埋点还是可视化埋点，数据运营都需要起到承前启后的作用；收集业务部门数据需求，撰写需求文档，向技术部门提交埋点需求。

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3. 无埋点

无埋点颠覆了传统的“先定义再采集”的流程，只需要加载一个SDK就可以采集全量的用户行为数据，然后可以灵活自定义分析所有行为数据。

优势：成本低、速度快，不会发生错埋、漏埋情况；使用无埋点方案，数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏，将更多时间放在业务分析上。

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二、数据报表

定期向业务部门提交数据报表是数据运营的工作之一，包括日报、周报、月报、年报。
数据报表建立在数据指标体系的基础上，数据运营应该让这部分工作尽可能自动化。

• 搭建数据看板（Dashboard)是除了数据报表之后又一项工作，数据看板往往和企业的BI系统连在一起，属于数据可视化的一部分。
• 在资源充足的企业，往往采用自建的方式搭建数据平台
• 对于中小企业，合理借助第三方数据工个是一个非常不错的选择

在数据采集和数据可视化这个环节，数据运营应该善于借助工具，减少在数据采集、数据清理、数据可视化上面耗费的时间。

流量概览看板

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