用户行为数据管理和对应的行为数据分析的关系十分紧密，如何在产品层面上应用好，前置条件是埋点数据需要做到标准化、规范化的管理和应用，这是很多行业内公司及团队都会碰到的课题。然而随着业务的迭代变更，部分埋点数据失去效用。为了确保数据的质量、效率、安全、标准及易用性，需要对埋点数据进行治理。不仅是存量数据的治理，新增数据更是要保证从源头开始就是正确的。在埋点数据的生命周期内，每个环节制定原则性的管理方法和具体的落地措施。一个稳定的治理链路是埋点治理的基石。
随着线上流量红利高峰逐渐达到瓶颈，在精细化运营、数智化运营的大背景下，越来越多的公司开始认识到数据的重要性，并将其打造成为公司的核心资产，以数据为中心驱动业务发展。而埋点数据作为企业内部最重要的两大来源（埋点数据、业务数据）之一，其重要性不言而喻。埋点是一种常用的数据采集方法。基于业务需求或产品需求，在应用页面中植入数据采集代码，监听用户各种行为事件（页面浏览、关闭，元素曝光、点击等），然后将采集的数据上报至服务端，服务端分别下发到大数据平台和搜索、推荐等各业务系统。通过分析数据，追踪用户行为和应用使用情况，推动产品优化或指导运营；通过实时的获取用户点击、浏览、停留等行为作为关键特征提供给搜索、推荐、广告等系统，来提升智能分发的转化和用户体验。埋点数据上能影响业务运营数据分析、智能推荐、AB 实验的准确性，下能影响数据仓库结构设计和数据采集团队的维护成本。
在数据分析和用户行为研究领域，事件模型和SPM（Sequence Pattern Mining，序列模式挖掘）模型是两种重要的方法论，广泛应用于产品优化、用户行为分析和市场营销等方面。以下是对这两种模型的简述
上篇文章中我们浅谈了一下埋点是什么，埋点需要具备哪些要素，哪些场景下需要埋点和业界内常用的埋点方式。这篇文章着重谈一下埋点技术上的实现原理，还望看官们不喜勿喷。埋点的原理：埋点的核心在于在应用程序或网页的特定位置插入代码，以捕捉用户的某些动作（如点击、浏览、完成交易等）。当用户执行相应操作时，这些代码就会被触发，并将相关数据发送到分析平台进行后续处理。
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的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。在产品或平台的运营过程中，要了解用户的操作行为，就需要在代码中标记一些埋伏地点，用于采集用户的行为数据，我们称之为【埋点】。
在互联网时代尤其是移动互联网时代，企业的线上触点运营(APP、公众号、小程序等)非常依赖于对用户行为数据的分析，而用户行为数据主要通过埋点来采集。因此，开发的同学们需要在App、H5、小程序等产品中进行很多插码埋点，并随着应用越复杂，更新版本越来越多，埋点以及数据口径定义可能会越来越难以管理和使用。为了解决这些痛点问题，网舟根据多年企业埋点管理的实施经验，从埋点规范化、流程化、自动化和监控四个方面，提供一些来自实际工作中的方法和经验，以供大家参考。
热图是用户行为分析中分析用户微观交互体验的重要利器之一。热图可直观了解网页用户关注，以及按钮、链接的点击热度，同时清晰了解手机界面区块的展现和停留热度。热图工具受到企业普遍欢迎，但你知道热图该怎么用？热图在企业的大数据营销中扮演怎样的角色？热图将为企业带来怎样的效益？
SVM是一种在小样本低维度下比较适用的非线性建模方法，相对比其他常用的算法（比如决策树），模型根据调参的好坏所表现的性能波动非常大。当我们决定使用SVM模型，模型的效果非常差，甚至还不如传统的线性模型的时候，很有可能使我们设置的参数范围不合理。
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