工作时候需要的一些概念性问题,边查询边记录,大多都是copy大神的,方便自己回顾
数据接口的原理
系统、应用或软件的宝贵数据的会存在机房的数据库服务器上,或者是在云服务器上。一般人是接触不到的。如果你想用数据,可以通过加油站这样的门店,也就是知乎、iOS的应用、安卓应用、网站、小程序、公众号、头条这些,就能看到你要的信息了。而这些“门店”呢,背后就是通过 数据接口 和服务端进行数据通讯的。如果你想开士多店,去加盟,就会有供应商给你送货。如果你想开发一个应用,就需要去找平台开个账号,就会有API接口给你使用了
作者:dogstar
链接:https://www.zhihu.com/question/266709096/answer/802488439
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
先引用国外大神对API(应用程序接口)的解释:
如果把餐厅当做一个系统,当你来到一家餐馆,拿起菜单进行点餐时,首先看到的是菜单上罗列的众多菜品信息,厨房将是你点餐“系统”的一部分,但其中的关键环节是如何将点菜的信息传达至厨房,并将食物送到餐桌上,这个时候服务员就起到作用了,服务员就是一个信使(API),他接收你的点菜信息,并告诉厨房(系统)该做什么,在这种情况下,服务员以“食物”作为信息反馈。
再来说说数据接口(数据api接口):
如果说广义的api接口是引用一个应用程序集的口令,那么数据api则是引用封装起来的数据集的口令。
举个例子,你在计算机中输入1+1(入参),然后按等于(传参),计算机给你返回2(出参).
1+1等于就是API,2是返回值。
计算机为什么能返回2呢,简单来说就是所有数字的加减关系及结果都被它预先存储起来了,你输入参数的时候它直接去库(存储空间)里读出答案显示给你。此处仅为方便解释数据接口,实际计算机工作原理并非如此。[1]
结论:
无论是广义的API接口还是数据接口,其原理都是先预设好一个功能(集)或者答案(集),然后通过特定的API去拿这个集里你想用的那部分。再想想点菜的事,就清晰明朗了。
作者:数据宝
链接:https://www.zhihu.com/question/266709096/answer/1007882674
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
数据埋点
数据埋点主要是对app或网站的一些日常书库的采集,通过采集用户的行为数据,如功能按钮点击次数、页面流连、访问路径等,进行数据分析,然后基于数据进行更好的运营或产品优化迭代。
常见的埋点方式:
1.手动埋点:手动代码埋点,有点是流量可控:业务方根据需求在任意场景进行数据采集,缺点是方法可能会写死,采集方案变化的话代码也需要修改
2.可视化埋点:通过可视化界面来配置实现,活动控件都带有唯一标识,通过埋点配置后台,将元素与要采集事件关联,自动生成埋点代码嵌入到页面中。优点是业务方工作量少,缺点是技术实现较难
3.无埋点:前端采集所有事件,上报埋点数据,候选过滤和计算有用数据。优点是前端只要加载埋点数据脚本,缺点是流量和采集的数据过大,服务器压力大
H5和PC的埋点方式
埋点简单来说就是:先通过数据统计系统把统计代码或代码包拿到,然后加在你的页面代码或者集成到APP代码包里,然后就可以看到相应的用户行为数据。
目前第三方的数据采集和分析产品有很多,如:google Analytics、百度统计、友盟+、GrowingIO、百度移动统计等。APP埋点,就选移动统计;如果是给网站统计,就选网站统计。网站一般用的是统计平台的JS代码,APP是用的统计平台的统计SDK.
H5是HTML代码形式编写,埋点方式与app不一样。
详细步骤可看http://www.woshipm.com/data-analysis/1706558.html
APP的埋点方式
APP数据埋点的几个步骤:
1.注册一家统计网站:第三方统计网站:百度移动统计、友盟、诸葛IO
2.新建应用:创建应用
3.获取KEY和SDK代码包
4.将埋点需求和SDK包发给研发
5.自定义埋点需求完善:基本数据需求(跃用户,留存用户,下载量等)第三方可以满足,会有更细节的数据需要自定义事件完善,比如:button的点击量,banner和导航、搜索等按钮的点击量等,你要做的事导出埋点需求列表发给研发,并做好关系标注
6.研发开发并完成APP上线
7.在后台查看数据
更具体的描述参看http://www.woshipm.com/data-analysis/689019.html
可视化埋点
可视化埋点,通常是指用户通过设备连接用户行为分析工具的数据接入管理界面,对可交互且交互后有效果的页面元素(如:图片、按钮、链接等),直接在界面上进行操作实现数据埋点,下发采集代码生效回数的埋点方式。这种方式所见即所得,跳过代码部署、测试验证和发版过程,极大提升生产力。
作者:Analysys易观
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42080662
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出
简单的来说,就是使用者只在其可视化埋点页面上,点击想要监测的元素,然后起个名字、给个编号,埋点就完成了。同时,还可以根据时间、地理位置、操作系统、useragent、渠道等几十个维度,细分查看该埋点的数据,而不仅仅是这个元素的点击。
可视化埋点的技术原理是什么呢?其实,可视化埋点与好多年前比较流行的面向业务人员的网页制作工具Dreamweaver 类似,即所见即所得,通过点击交互替代手写代码。可视化埋点参考Visual Studio 等一系列IDE做法,用可视化的页面交互手段来代替代码编写,从而大幅缩减工作量和沟通成本,同时降低出错几率。
作者:Analysys易观
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42080662
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
可视化埋点的具体流程
手机APP嵌入开启可视化功能的SDK,通过WebSocket的方式和服务器、前端进行相互通信,SDK会定时收到服务器下发的页面请求;然后会上报页面快照和界面因子信息到服务器,服务器收到信息后会根据界面因子信息对页面的每个元素进行分析,根据控件的类型来标记哪些页面元素是可以被埋点的;最后将可埋点信息交给前端渲染,此时,前端Web页面上展示就的就是可以埋点的页面。埋点人员在渲染出来的前端Web页面上进行框选,标记事件属性等进行埋点。前端Web页面会将对应的埋点信息传递给服务器保存,SDK则会通过策略定时从服务器获取埋点信息。以上就是整个埋点的大体工作流程,具体包含WebSocket通信过程以及具体的埋点过程。下面就针对这两个过程分别进行细致的介绍。
作者:易观方舟
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/50658971
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
PV,UV,VV及UV去重
访问次数(VV):记录所有访客1天内访问了多少次您的网站,相同的访客有可能多次访问您的网站。
独立访客(UV):1天内相同访客多次访问网站,只计算为1个独立访客。
网站浏览量(PV):用户每打开一个页面便记录1次PV
独立IP(IP):同一IP无论访问了几个页面,独立IP数均为1
访问次数(VV)
名词:VV = Visit View(访问次数)
说明:从访客来到您网站到最终关闭网站的所有页面离开,计为1次访问。若访客连续30分钟没有新开和刷新页面,或者访客关闭了浏览器,则被计算为本次访问结束。
独立访客(UV)
名词:UV= Unique Visitor(独立访客数)
说明:1天内相同的访客多次访问您的网站只计算1个UV。以cookie为依据
网站浏览量(PV)
名词:PV=PageView (网站浏览量)
说明:指页面的浏览次数,用以衡量网站用户访问的网页数量。多次打开同一页面则浏览量累计;
独立IP(IP)
名词:IP=独立IP数
说明:指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量。
产品验收
产品小白进行产品验收,从这些方面入手 http://www.woshipm.com/pmd/851063.html
项目验收,产品上线前的最后一道防线http://www.woshipm.com/pmd/2206347.html
怎么做项目验收,避免项目翻车?http://www.woshipm.com/zhichang/3458748.html
灰度发布是什么
用灰度发布,玩点不一样
https://blog.csdn.net/sybaris/article/details/106026217?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-2-106026217.nonecase&utm_term=%E7%81%B0%E5%BA%A6%E6%B5%8B%E8%AF%95%E5%92%8C%E5%86%85%E4%BE%A7%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB
5分钟学会灰度发布 https://blog.csdn.net/m371047623/article/details/81945868
知乎客户端内测和灰度方案演进 https://zhuanlan.zhihu.com/p/39155476
如何检查你的产品原型是否合格
http://www.woshipm.com/rp/2430723.html
善用Axure写PRD,最正统的产品逻辑表达法http://www.woshipm.com/rp/620243.html