数据分析师也要懂埋点？埋点是什么？

当数据分析师需要进行埋点归集工作时就需要了解和理解埋点是什么，但埋点工作也不是由数据分析师负责的，所以当你找工作时遇到这类岗位要求也不用慌。一起来看看什么情况下需要进行数据埋点？什么是数据埋点？埋点一般由谁负责？数据分析师需要做什么？埋点的优缺点？

什么情况下需要做数据埋点？

当后台数据库和日志文件无法满足项目的目标和分析需求时，针对具体的产品和项目一般还需要针对性地进行“数据埋点”工作

除上面的情况外，“非探索式分析”即核心KPI监控和深度业务分析的数据，一般都建议使用埋点采集，尤其是深度业务分析只能使用埋点事件。这类场景，称为“监控与分析式数据场景”，它们具有如下属性:

1.数据稳定准确，反映真实的业务场景

2.需要长期监控，需要长期存储数据

3.业务属性丰富，可以做深度业务分析

4.监控核心KPI，指标需要少而精

5.需要设置数据权限，数据可及性弱

什么是数据埋点？

埋点也被称为打点，借助埋点（写代码）来采集数据，例如在需要监测用户行为数据的地方加上一段代码。在客户端或者服务端埋下确定的点，采集相关数据输送到云端，最终在云端呈现，我们称为Capture(捕获)模式。相关信息如用户在当前页面是否用鼠标滚动页面、用户操作时长是多少、相关页面区域是否曝光了、页面停留时长多少等等

埋点一般由谁负责？数据分析师一般需要做什么？

埋点工作一般由前端开发和后端开发完成具体的埋点工作，产品经理和数据分析师提前确定好分析需求（梳理好需要的信息整理成需求文档）提交给开发团队

埋点的优缺点？

优点：经过数据校验后的埋点数据非常准确，稳定性高，适合监控和分析对于非探索式分析来说是一个行之有效的方法;埋点往往还可以添加较多的业务属性，方便产品经理对事件进行业务属性拆解和下钻分析，能很好地从业务逻辑切入行为分析，理解行为背后的业务思路

劣势：埋点是需要跨团队协作的;埋点不能回溯历史数据;由于埋点数量有限，许多用户行为数据可能缺失，影响数据分析的效率等，这些劣势最终可能导致诸如没有埋上点、埋点数据异常、埋点上线的业务已经下线、对于想分析的维度忘了埋点等问题，往往难以满足产品频繁迭代或活动快速上线的需求

为什么埋点需要跨团队协作算作劣势？

因为埋点这件事，往往不是一个人或者一个团队就能完成的事情，它需要跨团队协作，需要业务人员分析师、埋点工程师、数据校验工程师等人的通力合作在实际工作中，跨团队协作常会遇到“部门墙”问题、沟通问题、资源优先级问题等。同时，产品经理很难从一开始就掌握所有用户路径，很可能存在漏埋、错埋的现象，出现这些现象后，又要重新协调排期和资源,费时费力所以大家在提需要前一定要好好思考需要哪些信息，考虑全面一些，多考虑价值与必要两方面

文章来自：gzh数据分析之渔