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神策埋点最新视觉报道_神策埋点官网(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

神策埋点

SDK到底是什么？一文搞懂！ 𐟌Ÿ SDK，全称Software Development Kit，直译过来就是“软件开发工具包”。简单来说，SDK是一份面向开发者的代码程序，里面包含了一些功能需求。开发者可以通过调用这些方法，快速实现一些特定功能。举个例子，比如微信扫码登录SDK。你把这个SDK引入到你的代码中，就能快速实现扫码登录功能。再比如神策埋点SDK，引入它之后，你可以快速实现埋点功能。还有腾讯广告SDK，引入它之后，你可以查看广告投放后的分析效果。前端性能监控SDK也是一样，引入它之后，你可以查看网站接口返回速度、前端报错信息等，方便后续优化网站性能。一般来说，一个标准的SDK会包含若干API、版本管理和使用说明文档。懂点技术，真的能让你快人一步，每天进步一点点！

产品经理必懂：SDK到底是什么？ 𐟔 SDK，全称“Software Development Kit”，直译就是“软件开发工具集”。简单来说，SDK是一份面向开发者的代码程序，里面包含了一些预设的功能。开发者只需要调用这些功能，就能快速实现特定的需求。 𐟓𑠤𘾤𘪤𞋥퐯𜌥𞮤🡦‰맠登录SDK。如果你在我们的代码中引入了这个SDK，就能轻松实现扫码登录功能。再比如神策埋点SDK，引入它后，你可以快速实现埋点功能。还有腾讯广告SDK，通过它，你可以查看广告投放后的分析效果。另外，前端性能监控SDK也是类似的，它能帮你查看网站接口返回速度和前端报错信息，从而优化网站性能。 𐟓š 一般来说，一个标准的SDK会包含若干API、版本管理和使用说明文档。这样开发者就能更方便地使用这些工具，提高开发效率。 𐟒ᠧŽ𐥜褽终于明白SDK的作用了吧！无论是产品经理还是开发者，了解SDK的重要性都能让你在工作中更加得心应手。

神策数据结合AI技术，推出了客户旅程GPT，旨在解决企业在数据埋点、指标体系搭建等方面的挑战。该产品通过一站式智能服务，提升了埋点效率，降低了学习成本和使用门槛，为企业带来了显著优势。（ITBEAR） #神策数据#客户旅程GPTAI技术

数据分析小白到大神必读10本书嘿，大家好！今天我想和大家聊聊数据分析的那些事儿。数据分析的流程其实挺标准的：数据采集、数据传输、数据预处理、数据统计与建模、数据分析和数据挖掘，最后是数据可视化和反馈。基于这个流程，我给大家整理了一些超棒的书籍推荐，绝对干货满满！数据采集数据埋点首先，数据埋点是个关键步骤。推荐大家看看《iOS全埋点解决方案》，这本书是由国内知名大数据公司神策数据出品的，执笔人是神策数据合肥研发中心负责人，有10年的研发经验。对于Android和iOS开发者来说，这本书简直是福音。网络爬虫接下来是网络爬虫。这方面我强烈推荐《Python网络爬虫权威指南》。这本书用简洁而强大的Python语言全面介绍了网页抓取技术，解答了很多常见问题。相信我，掌握了爬虫技术，数据采集会变得轻松很多。数据预处理数据清洗数据清洗和整理是预处理的重要部分。推荐大家看看《Python数据处理》。这本书详细介绍了如何用Python进行数据操作、处理、清洗和整理，非常适合初学者入门。数据统计与建模统计学习数据统计与建模的基础是统计学习。我推荐《统计学习导论》这本书，它概述了统计学习领域，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具。数据分析 Python数据分析对于Python数据分析，我推荐《利用Python进行数据分析》。这本书详细讲解了如何在Python下操作、处理、清洗和规整数据集。 Pandas数据处理如果你对Pandas感兴趣，那一定要看看《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》。这本书从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，非常实用。数据挖掘 Python数据分析与挖掘实战数据挖掘方面，我推荐《Python数据分析与挖掘实战》。这本书畅销，被国内100余所高等院校采用为教材，绝对是经典之作。数据可视化数据可视化之美数据可视化是数据分析的最后一步，也是最直观的一步。推荐大家看看《数据可视化之美》，这本书讲解清晰、实例丰富，全方位展示了数据可视化的各种细节和实用技巧。 Tableau数据可视化如果你对Tableau感兴趣，那一定要看看《Tableau数据可视化（从入门到精通）》。这本书由专业数据分析师根据最新版本的Tableau 10编写，介绍了各项功能及其应用技巧。希望这些书籍推荐能帮到大家，让我们一起进步，成为数据分析的大神吧！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦～

神策数据客户旅程 GPT：以 AI 驱动客户旅程及埋点落地

转行数据产品经理？这些你必须知道！ 𐟎•𐦍祓经理主要可以分为两大类：平台型产品经理和数据应用型产品经理。 𐟌 平台型产品经理主要是为数据分析师、BI分析师、数据开发工程师等提供从数据采集存储、数据处理到数据服务的大数据基础平台。通过平台化工具，提升数据使用效率。这类产品经理除了需要具备通用的产品经理能力外，还需要深入了解大数据的底层框架和基本原理，如HDFS、Yarn、Spark、Presto、Kafka、Sqoop、Flink等。此外，他们还需要熟悉数据分析师和数据开发者的工作内容和流程，有数据分析师或数据开发经验的小伙伴非常适合转型这类数据产品经理。 𐟓Š 数据应用型产品经理则更多服务于业务产品和业务运营，为业务决策提供数据产品。这类产品经理除了需要对数据来源和数据处理过程有充分认识外，更需要具备业务思维，拥有较强的数据分析能力。 𐟑‡ 根据大量数据产品经理的岗位描述，总结出以下技能要求：熟悉数据生产加工流程熟悉数据仓库技术及理论熟悉数据治理技术及理论熟悉数据埋点、指标体系、用户画像搭建熟练使用Excel、SQL、Hive、Python、R等数据处理技术了解主流大数据产品及分布式大数据技术了解主流BI产品，如Tableau、saiku、kylin、BDP、growingIO、神策等了解数据分析，如业务增长分析、用户行为分析、ABTest等了解数据建模和数据挖掘技术及理论转行数据产品经理需要具备多方面的技能和知识，如果你对这些领域感兴趣，不妨深入学习，逐步提升自己的能力。

PM速规划埋点！5步搞定对于产品经理来说，了解数据分析可以帮助更好地梳理需求。那么，在工作中如何快速规划数据埋点呢？今天为你总结了5个实用步骤，想直接抄结果的同学可以直接跳到最后一张图。 ❶ 确定公共数据点主要是用户属性和设备属性。这些公共数据点一旦确定，很少会修改，所以可以直接复制粘贴。用户属性和设备属性的样例见图1。 ❷ 锁定产品需求范围梳理所有涉及到的App端页面，不区分原生或H5，单列成表，每个页面列一条。 ❸ 枚举页面上的所有按钮补充到对应页面的下方，单列一条。例如：注册页面一般有获取验证码按钮、注册登录按钮，每个按钮都需单列一条。如果是二级页面，左上角的返回按钮可列可不列。 ❹ 填充数据埋点需求表需要关注的是埋点是由前端埋点还是后端埋点。一般来说，如果仅仅是时间譬如访问和点击这种就做前端埋点，但如果有结果的需求，譬如帖子发布成功这种就做后端埋点。不确定的事项，及时和技术讨论是最好的方法。 ❺ 查漏补缺，审核校对自查的同时，同步给技术大佬审阅，注意讲清楚细节。如页面访问：什么情况下定义为一次访问，点击即访问？还是100%加载成功才算一次等。 𐟗’五个校对Tips：中英文的命名是否正确/重复事件定义是否完整/清晰事件触发的时机是否正确埋点的前后端区分是否正确属性定义是否完整具体解析详见图𐟑‰ Btw，从实践经验来看，大部分小厂都无法解决数据的准确性问题，数据污染问题比较严重，大厂可能会相对好一些。并不是所有的公司都需要自己做数据埋点。如果公司的业务还处在比较早期的阶段，使用神策、Growing IO这些三方数据公司的产品也是一个比较好的选择。毕竟耗时耗力后达不到精准的话，头会很痛。另外，如果技术愿意做全埋点的话，产品就无需额外提数据需求。如果是这样，那么必须心怀感恩，因为他们为你保留了发量的天真以及更多和发际线斡旋的空间。

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