俗话说“巧妇难为无米之炊”，对数据分析师来说，好的数据源，是数据分析的根基。在整个数据分析流程中，数据采集，是整个数据流的起点，也是最重要的环节之一。采集到的数据质量与准确性直接决定数据广度和质量，影响整个分析报告的所有环节。
在获得高质量数据的过程中，数据埋点这一动作尤为必要，这是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。今天我们来说说如何做好数据埋点，为收集优质数据垒实基础。
一、什么是数据埋点
所谓埋点是数据领域的专业术语，也是互联网应用里的一个俗称。它的学名应该叫做事件追踪，对应的英文是EventTracking。它主要是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求或产品需求对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结果，记录汇总数据后进行分析，推动产品优化和指导运营。
数据分析的前提是数据。例如对于电子商务平台来说，数据分为以下几类：
用户基本属性数据、交易数据、商品数据是直接通过用户录入或者行为触发，在数据库里面产生记录。而流量数据或者说用户行为数据，则需要识别具体的每个行为。通过埋点就可以取得这部分数据。
通常是业务方、PD、BI，通过实际需求设计埋点方案。开发人员在代码（前端或后端）的相应位置点植入统计代码，对用户的行为进行记录，这就是埋点。埋点后，通过打点将埋点数据发送出去，存储到服务器上，在数据库中产生记录。
包括2个步骤：①日志收集：获取每次用户行为，发送服务器；②日志处理：将日志处理、提取需要的信息，存储在数据库中。
数据埋点主流部署的方式有：①私有化部署：即部署在自己公司的服务器上，如果期望提高数据安全性，或者定制化的埋点方案较多，则适合私有部署，并开发一套针对自己公司定制化的数据后台查询系统保证数据的安全性和精确性，缺点是成本较高；②接入第三方服务：比如国内或者国外的统计工具，优点是成本较低，部分基础服务免费，缺点是：数据会存在不安全的风险；③通用的简单分析，无法定制化埋点方案。
二、为什么要做数据埋点
埋点就是为了对产品进行持续追踪，通过深度数据分析不断优化产品。医院体检，医生测了你身体的各个健康指标，以此来判断你的健康状况。埋点的目的，其实就是随时或者定期监测你的产品的“健康”状况。
任何一个系统在设计初始阶段只关心核心业务的功能，等到系统上线以后，数据分析师对用户行为分析时会发现缺少很多数据，此时需要采用埋点的方法进行采集需要的数据。
业务人员主要通过自有或第三方的数据统计平台了解产品的概览性数据指标，包括新增用户数、活跃用户数等。这些指标能帮助企业宏观的了解用户访问的整体情况和趋势，从整体上把握产品的运营状况，但很难基于这些指标直接得到切实的产品改进策略。
而埋点将产品数据分析的深度下钻到流量分布和流动层面，通过对产品中的用户交互行为的统计分析，对宏观指标进行深入剖析，发现指标背后的问题，寻找人群的行为特点和关系，洞察用户行为与提升业务价值之间的潜在关联，了解组成特定数据现象的原因，并据此构建产品优化迭代和运营策略。
对于产品来说，用户在你的产品里做了什么、停留了多久、有什么异样，都是需要