对于产品经理来讲，要如何能够有速度又要有技术的处理工作呢？下面这篇文是笔者整理分享关于数据埋点、数据分析的相关内容，大家一起来学习学习吧！
我那时还只是会画瓢的原型仔，以为产品就只要找个竞品抄抄、功能界面精美就行。后来工作久成了职场回锅肉，发现之前遇到的问题，主要是不懂数据埋点、数据分析造成的。
知道了问题所在，当然是赶紧问度娘，临时抱佛脚啦~
结果搜了一圈后发现，各种“数据埋点”文章看起来高大上，但我只想设计一个“数据埋点方案”，看完还是无从下手阿！加上当时工作（摸鱼）忙得飞起，还是先放放这个问题吧。
后来我一路升级打怪，什么“SQL、数据库、UML、数据分析、MVP 最小可行性”等产品知识简直信手拈来，这时我才靠着聪明的小脑瓜，设计出了我的初版数据埋点方案。
为什么说这些？主要是我不单想总结“数据埋点”踩过的坑、相关必要知识外，还想践行费曼技巧让你学会，10 分钟内完成一份数据埋点方案。
听起来不太可能，那么不妨让我试试吧~
数据埋点，指的是通过代码的方式，对用户的行为数据，结构化存储的过程。
听起来比较抽象，我们换种说法。
数据埋点有点像考勤打卡，当你上下班签到后，考勤机会记录你什么时间、在什么地点完成了打卡，这些一条条的打卡记录，都存在了类似 Excel 的数据表中，以便后续 HR、老板看看谁最近又摸鱼了~
在这里，就可以说考勤机针对员工的打卡行为，进行了数据埋点。
数据埋点的事件类型，会根据不同的用户行为进行划分。
一些复杂的数据分析系统，除了记录“用户操作”事件外，还会将“业务相关”事件进行埋点。
拿门锁考勤一体机的例子举例，员工“每次输密码、按下指纹”都是“用户操作事件”，而“密码开门记录、指纹打卡结果”则是“业务相关事件”。
为了方便小白入门，我们这里只讨论“用户操作”埋点。
学会了它们，你就能应付工作中 80% 的情况了。
数据埋点的高频事件，主要有 3 个类型：点击、浏览、曝光。
我们试着举个简单的例子，来更深入地理解它们。
用户 A 平时买东西都喜欢上一个电商 APP。最近 iPhone 又上了新款，他像往常那样：
上面的 APP 购物案例，就是埋点系统的简化版，懂了这个案例，自然能设计更复杂的埋点方案了。
要想快速上线数据埋点，除了要懂基础的“数据埋点概念、数据埋点事件”之外，你还需要掌握“MVP 思维、数据埋点通用表格、数据埋点文档模板”等内容，接下来我将一一介绍它们。
学会了它们，5 分钟内写出你的第一版数据埋点，简直易如反掌~
所谓的 MVP，即花最低成本，验证目标可行性的一种思维方式。将 MVP 思维用在数据埋点的方案设计，即用最快的速度，直接上一版可用的埋点。
何为简单？不懂 MVP 思维的产品，可能会把数据埋点想的超级复杂，动辄 50+ 的事件记录，光是开发落地可能都要花个把星期，等上线黄花菜都凉了~
更聪明的做法是，针对数据分析目的，先上线 1~3 个主要的埋点事件，这种做法写个文档加上线，开发手脚麻利点的话，1 天之内就能看埋点数据了。
数据埋点的本质是，通过数据库的方式，将用户行为数据进行结构化存储。
所以一个简洁、通用的数据表设计就尤为重要了。
下面介绍一个记录用户行为埋点时，比较通用的数据表方案（对，就是我设计的），你可以参考、或直接使用。
它主要包含了 9 个主要字段：
了解了这个表格各个字段的作用，接下来的埋点方案设计就比较简单了。
通过使用我的数据埋点模板，花几分钟按套路写埋点文档，就能快乐摸鱼啦~
在这份文档中，我们参考刚说的电商 APP 购物流程，按示例填好“模块、事件、页面、元素、参数”等规则说明，一份埋点方案就搞定啦。
还等啥，快去找研发 Battle 吧~
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