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"火山引擎数据分析与运营实践:字节跳动企业级埋点设计方法论分享"

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字节跳动企业级埋点设计方法论及实践内部分享.pdf一文介绍了火山引擎数据分析师华雷关于火山引擎增长分析DataFinder的内容。该平台是一个支持多场景业务决策的数据分析平台,可以跨端跨触点,聚合多种数据源和埋点形式,采集APP、网站、小程序等各种平台数据,并通过API实现对用户的全面洞察。它的主要特点是可以搭建指标体系,链接不同业务,并对关键节点的数据进行深度下钻分析,更好地用数据衡量业务效果,从数据中挖掘增长点。 火山引擎增长分析DataFinder还聚合了多种高级分析模型,可以灵活组合各项指标,实时数据洞察用户全生命周期的行为表现,发现指标背后的增长可能。通过归因模型找到增长的真正原因,并固化为行之有效的业务范式。 此外,该平台还可以细化分群并精确运营,根据各种特征数据精确洞察和运营,通过透弹窗,短信,邮件等渠道推进个性化运营活动,实现分层运营。总的来说,火山引擎增长分析DataFinder是一个一站式的用户分析和运营平台,可以帮助企业更好地理解用户行为,洞察业务问题,找到增长点,并实现个性化运营。 Copyright © 2022 北京火山引擎科技有限公司 All rights reserved.WWW.VOLCENGINE.COM2022/09 字节跳动企业级埋点设计方法论及实践分享火山引擎数据分析师:华雷 关于火山引擎增长分析DataFinder 火山引擎增长分析DataFinder是由火山引擎科技有限公司开发的一款支持多场景业务决策的数据分析平台。该平台可以跨端跨触点,聚合多种数据源和埋点形式,包括APP、网站、小程序等各种平台数据,并通过API实现对用户的全面洞察。通过搭建指标体系,并链接不同业务,可以对关键节点的数据进行深度下钻分析,更好地用数据衡量业务效果,从中挖掘增长点。 此外,火山引擎增长分析DataFinder还聚合了多种高级分析模型,可以灵活组合各项指标,实时数据洞察用户全生命周期的行为表现,从而发现指标背后的增长可能。通过归因模型找到增长的真正原因,并固化为行之有效的业务范式。 该平台还可以细化分群并精确运营,根据各种特征数据精确洞察和运营,通过透弹窗,短信,邮件等渠道推进个性化运营活动,实现分层运营。总的来说,火山引擎增长分析DataFinder是一个一站式的用户分析和运营平台,可以帮助企业更好地理解用户行为,洞察业务问题,找到增长点,并实现个性化运营。 在实践中,火山引擎增长分析DataFinder被广泛应用于各个行业,为企业带来了客观的商业价值。例如,通过该平台,企业可以了解到什么渠道的投放效果最好,哪个资源位为运营指标的上升带来了最大贡献,从而找到增长的真正原因。通过分析用户的行为表现,可以更好地理解用户,并为业务增长进行归因。通过精准的分群和运营,可以实现个性化的运营活动,进一步推动业务增长。 总的来说,火山引擎增长分析DataFinder为企业提供了一个全面的数据分析和运营平台,帮助企业更好地理解用户行为,找到增长点,并实现个性化运营活动,从而为企业的发展带来新的机遇和挑战。

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如何设计埋点⽅案 如何设计埋点⽅案 ⼀ ⼀.与埋点相关的⼀些概念: 与埋点相关的⼀些概念: (⼀).埋点⽅式   1.代码埋点     代码埋点是最经典埋点⽅式,实施埋点的研发将埋点代码结合到业务代码中,实现⽤户⾏为数据的采集。这种埋点⽅式能采集到⾮常复杂的⾏为,尤其是⼀些⾮点击 的、不可视的⾏为,必须⽤代码埋点来实现。代码埋点按照位置的不同,可以分为前端埋点、后端埋点。前端埋点⽤来记录⽤户在客户端的操作⾏为,后端埋点⽤来记录客户 端进⾏服务器请求的⽇志。     代码埋点分为以下两种⽅式:     (1)前端埋点       前端埋点能够收集更全⾯、精细的⽤户数据,尤其是不需要请求服务器的⾏为数据,如:页⾯停留时长、页⾯浏览深度、视频播放时长、⽤户⿏标轨迹、表单项 停留及终⽌等等,只能通过前端埋点实现。但缺点在于,前端埋点的上报⼀般存在 15% 左右的延迟上报和漏报(客户端未联⽹、数据打包上报、⽤户删除⾏为数据等原 因)。另外,如果客户端是 APP,每次上线新的埋点或者更新埋点时,需要发布新的版本才⾏,但是会存在部分⽤户不更新版本情况,影响数据质量。     (2)后端埋点       理论上,只要客户端向服务器发送过请求,服务端埋点能够收集到。相⽐于前端埋点,能实时采集数据,不存在延时上报,数据很准确;并且,服务端埋点⽀持 与⽤户⾝份信息和⾏为附带属性信息整合;另外,每次上线新的埋点或者更新埋点时,发布后马上⽣效。     代码埋点适合精细化分析的场景,我们可以将各种细粒度的数据采集下来,后续做深度分析。当然这种埋点⽅式很低效,需要经历完整的埋点流程,包括业务梳理 (产品运营)、埋点设计(产品运营/研发)、实施/测试/上线埋点(研发/测试)。整个过程需要多⽅协作,且要求产品运营也具备⼀定的专业⽔平,如果发⽣错漏⽆法快速补 救。   2.全埋点     ⽆埋点、⽆痕埋点、⾃动埋点,指的都是全埋点。这种埋点⽅式想要实现的效果是全⾃动化埋点,将客户端的⽤户⾏为尽可能地全⾯采集,然后通过界⾯配置的⽅式 对关键⾏为进⾏定义。使⽤这种⽅案,每次有⽤户⾏为分析的需求,不⽤再⾛⼀次完整的埋点流程,只⽤在产品中嵌⼊ SDK,等于做了⼀个统⼀的埋点。但是,⽆埋点也有 很明显的弊端。⽆埋点只能覆盖基本的点击、展⽰等⽤户⾏为;其次,全埋点采集的数据量⾮常⼤,随着数据量上升,可能会导致客户端崩溃的概率也会上升。尤其是移动 端,更多的数据量意味着更多的电量、流量和内存消耗;第三,即使全部⾏为数据都被收集回来了,具体分析时也不能避免⼆次梳理和加⼯,因为机器⽆法在采集时按照我们 想要的⽅式对全部事件进⾏有意义的命名,甚⾄⽆法保证采集上来的事件都正好是正确的;第四,现阶段全埋点对于⽤户⾝份信息和⾏为附带的属性信息也⼏乎⽆能为⼒。   3.可视化埋点     可视化埋点也被称为「⽆码埋点」,它的理念是降低实施埋点的门槛,以此来提升原⼯作流程的效率。实施埋点时,⽆需研发⼈员介⼊,产品运营可以直接在⽹站或 移动应⽤的真实界⾯上操作埋点,⽽且埋点之后⽴即可以验证埋点是否正确,并且,埋点部署到所有客户端也是⼏乎实时⽣效的。同样的,可视化埋点也有很多局限。⾸先, 可视化埋点也只是针对点击可见元素的,⼀些动态页⾯、不可见的⾏为是采集不到的;其次,对于点击操作附带的业务属性,⽐较难实现;第三,为了确保埋点准确性,可视 化埋点也逐步整合了更为复杂的⾼级设置,操作起来也很低效。 (⼆).埋点⽅案相关概念   1.事件     记录⽤户在使⽤⽹站、APP 或⼩程序的过程中触发的⾏为。     ⽤户的⾏为有⼀部分会在他们使⽤的过程中⾃动被采集上来,常见的如:跟访问有关的"页⾯浏览","停留时长";另外⼀部分包含具体业务含义的,则需要通过埋点才 能得到,例如:"注册"、"登录"、"⽀付"等等。   2.事件属性     可以通过属性为事件补充相关的信息,例如:位置,⽅式和内容。     ⽤户产⽣⾏为时就会上报具体的属性值,⽐如对"购买事件"定义了"⽀付⽅式"的属性值,则根据不同的⾏为可能上报的是微信⽀付,⽀付宝⽀付。事件属性有点像字 段,发⽣这件事件的⼀些相关字段都可以理解为属性,例如"购买事件"中的⽀付平台、⾦额、银⾏卡等相关字段,都可以被定义为事件属性。   3.⽤户属性     在分析过程中,需要引⼊注册⽤户的更多维度,⽐如注册⽤户ID、姓名、⽤户等级等等,也需要进⾏梳理,⽅法同事件属性。    ⼆ ⼆.埋点⽅案,以京东排⾏榜为例 埋点⽅案,以京东排⾏榜为例    1.⾸先分析分析当前APP所处的阶段,设置合理的⽬标。 京东排⾏榜是为了让⽤户跟着排⾏榜购买好物,即为了让⽤户更多地消费,同时由于推荐的是经得起考验的好物,也希望能在客户⼼⽬中留下好的⼝碑,提⾼⽤户对APP购物 体
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内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。