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数据增长的第一步: 选择埋点采集的“最佳”方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 312 次浏览 • 2020-08-07 13:08
本文讨论了数据增长的第一步: 选择“最佳”的埋藏点采集方法[IT168评论]在当今的大数据时代，基于经验的决策方法已成为历史，以及数据的重要性不用说，数据分析的第一步就是要做好从源头采集数据的工作. 今天的主题是: 数据埋藏.
埋藏点: 数据分析的第一步
大数据，从复杂数据的背后挖掘和分析用户的行为习惯和偏好，找到更符合用户“品味”的产品和服务，并根据用户需求进行调整和优化，正是数据价值. 并且，对这些信息的采集和分析不能绕过“埋藏点”. Zhuge io为企业提供了一种灵活的掩埋点方法，允许各个部门和角色轻松控制数据采集:
代码（代码）嵌入点: 更准确的数据采集，更着重于业务价值的数据采集（Zhuge io专业数据顾问团队可以提供定制的嵌入点计划，以便可以进行数据分析）；
完全埋入点: 无需手动埋入点，所有操作都是自动埋入点，并按需处理统计数据；
-可视化的埋入点: 基于接口的埋入点管理配置不需要开发人员的干预，更方便地更新埋入点并快速生效；
小科学普及的“埋伏点”
埋藏点是在需要的位置采集相应的信息. 就像高速公路上的摄像头一样，它可以采集车辆的属性，例如颜色，车牌号，汽车型号等，还可以采集车辆的行为，例如: 您是否闯红灯，您是否按了线路，多少速度，驾驶员在开车时接听电话等？如果摄像机的分配比较理想，则可以通过将摄像机采集的信息叠加在不同位置（路线，目的地，甚至可以推断出驾驶员的驾驶习惯，是否是老驾驶员等.
因此，每个埋藏点都像一台照相机，采集用户行为数据，并对数据进行多维交叉分析，从而可以真正恢复用户的使用场景和挖掘用户需求，从而提高用户的最大价值. 用户的生命周期.
解锁4种掩埋点“姿势”
为了将来更准确地采集大量数据并创建“纯”数据分析环境，点埋技术应运而生. 数据基础是否被合并取决于数据采集方法. 有很多掩埋点的方法. 根据掩埋点的位置，可以将其分为前端（客户端）掩埋点和后端（服务器端）掩埋点. 前端掩埋点包括: 代码掩埋点，完整掩埋点和可视掩埋点.
多种采集方法的比较
完全埋藏点: 通过SDK采集页面上所有控件的操作数据，并通过“统计数据过滤器”配置要处理的数据的特征.
优点: 所有操作都是掩埋点，简单，快速，无需掩埋点即可按需处理统计数据
缺点: 数据上传消耗大量流量，并且数据维度单一（仅单击，加载，刷新）；影响用户体验-用户体验在使用过程中容易冻结，严重影响用户体验；有很多噪声且数据精度不高，容易造成干扰；无法自定义埋藏点以采集信息
类似于卫星拍摄，不需要一一安装摄像头，但是数据量巨大，很容易遗漏，并且很难挖掘关键信息. 因此，埋入点的方法主要用于简单的页面场景中，例如短期活动中的目标页面/在主题页面中，您需要快速测量点击分布的效果.
JS可视化隐藏点: 嵌入SDK，选择可视圆以定义事件
为方便产品和操作，学生只需在页面上直接圈出选择即可跟踪用户行为（定义事件），
仅捕获单击（单击）操作以节省开发时间. Zhuge io最近支持了JS可视化掩埋点.
优点: 基于接口的配置，无需开发，埋入点的更新方便，效果快
缺点: 对嵌入式自定义属性的支持差；重构或页面更改时需要重新配置；
类似于卫星航空摄影，不需要安装相机，数据量很小，并且它支持在本地获取信息. 因此，JS可视化隐埋点更适合于短，平坦和快速的数据采集方法，例如活动/ H5等简单页面，并且业务人员可以直接圈出，没有操作门槛以及技术人员的干预减少（从现在开始，世界和平）. 这种数据采集方法方便业务人员尽快掌握页面中关键节点的转换，但用户行为数据的应用相对较浅，无法支持更深入的分析.
此外，如果临时调整了页面，则可以灵活地将其添加到埋入点，可以用作代码埋入点的补充以及时增加采集到的数据
代码埋藏点: 嵌入SDK中，定义事件并添加事件代码，按需采集，改善业务信息，并更多地关注数据分析. 因此，代码掩埋点是一种基于业务价值的行为分析.
优点: 数据采集全面，准确，便于后续的深入分析（埋点精度顺序: 代码埋点>可视化埋点>满埋点），SDK小巧，没有对应用程序本身的体验的影响
缺点: 需要研发人员的配合并且有一定的工作量
如果您不想在采集数据时降低用户体验；如果您不想采集大量无用的数据；如果您想采集数据: 更细的粒度，更大的尺寸以及更高的数据分析准确性. 然后，考虑到业务增长的长期价值，请选择代码掩埋点.
服务器端掩埋点: 它可以通过接口调用来构造数据，从而支持其他业务数据的采集和集成，例如CRM和其他用户数据，因为它是直接从服务器端采集的，因此数据准确性为更高，并且适合自己的采集 Ability客户，也可以与客户采集结合使用.
例如:
1. 通过调用API接口将CRM和其他数据与用户行为数据集成，以从多个角度全面分析用户；
2. 如果公司已经拥有自己的掩埋系统，则可以通过服务器采集将用户行为数据直接上传到Zhuge io平台以进行数据分析，而无需维护两个掩埋系统；
3. 获取历史数据（埋入点之前的数据）和新数据（埋入点之后的数据）以提高数据准确性. 例如，在访问客户以采集客户之后，在导入原创历史数据之后，先前访问该平台的现有用户将不会被标记为新用户，从而减少了数据错误.
如何“掩埋”？
购买点听起来“未知而严肃”，但实际上非常简单，就像“在高速公路上安装相机”一样.
1. 梳理产品用户的行为并确定事件的分布
埋点计划≈相机安装分配计划
童鞋经常问诸葛军: 数据分析需要获得什么样的数据？要回答这个问题，我们必须首先弄清楚目的并弄清楚逻辑.
Zhuge io数据分析的对象和基础是用户行为. 选择要记录和分析的用户行为将直接影响分析工作的价值输出. 诸葛军建议: 选择与产品目标和当前主要问题行为最密切相关的用户作为事件. 以电子商务为例，将过程中的每个用户行为定义为事件的一种，从中获得事件放置的逻辑.
2. 记录事件，了解和分析用户行为
≈确定相机要记录的信息，拍照或拍摄速度是否非法？
在整理出需要记录和分析的用户行为并完成事件布局之后，接下来，在研发工程师的帮助下，根据您的应用程序平台类型（iOS，Android，JS）完成SDK访问，每个事件的位置将变成非常简短的程序代码-当用户执行相应的行为时，您的应用程序将运行此代码以将相应的事件记录到Zhuge io. 部署完成并发布产品后，当用户开始使用新版本的应用程序时，使用行为数据将自动传输到Zhuge io，供您执行以下分析.
在此步骤中，Zhuge io的CS团队将为公司提供支持，并协助技术团队成功完成数据采集的第一步.
3. 通过识别记录用户身份
在Zhuge io中，记录了用户的行为，即: 用户做了什么？在用户分析过程中，还有另一种有用的信息，即: 用户是谁（TA的ID，名称）以及什么特征（TA的年龄，类型...）？您可以通过Zhuge io平台的识别过程将用户的身份和特征传递给Zhuge io，并使用识别信息进行精细分析:
细分用户组: 用户属性的一个非常重要的功能是将用户分为几组. 您可以基于标识的属性定义过滤条件，以细分用户组. 例如，使用“ gender = female”条件过滤掉所有女孩，然后分析女孩的行为特征和转化率...
基于属性的比较: 细分的重要目的之一是比较. 您可以根据“性别”进行细分，然后比较“女孩”和“男人”之间在行为，转换，保留等方面的差异；
基于属性的人群画像: 您可以根据用户属性（男女比例，区域分布，年龄水平，用户组的用户类型）对产品的任何用户组执行“肖像分析”.
回到开头的问题: 哪种埋葬方法最理想？
就像硬币有两个面一样，任何一种嵌入点的方法都有其优点和缺点. 企图通过几行代码/一次部署来嵌入点，甚至牺牲用户体验，这并不是企业期望的.
因此，数据采集只是数据分析的第一步. 数据分析的目的是深入了解用户行为，挖掘用户价值并促进业务增长. Zhuge io认为，最理想的掩埋解决方案是基于不同的业务和场景，以及该行业的特征及其自身的实际需求，这些掩埋点可以通过互补的方法进行组合，例如:
1. 代码掩埋点+完全掩埋点: 当需要对目标页面进行整体点击分析时，在细节中一一掩埋这些点的工作量相对较大，并且在经常优化和调整目标页面时，更新埋藏点不应低估数量，但是复杂页面上的死点无法被所有埋藏点采集. 因此，代码掩埋点可作为采集用户核心行为的辅助手段，以实现准确，跨领域的用户行为分析.
2. 代码埋入点+服务器端埋入点: 以电子商务平台为例，用户在支付过程中将跳至第三方支付平台，需要通过交易数据来验证支付是否成功在服务器上. 此时，通过将代码埋入点和服务器端埋入点结合起来，可以提高数据的准确性；
3. 代码嵌入点+视觉嵌入点: 由于代码嵌入点的工作量很大，因此可以通过核心事件代码嵌入这些点，并且可视化的嵌入点可以用于采集其他方法和补充方法.
为满足精确，精确的数据分析需求，您可以根据实际分析场景选择一种或多种采集方法组合. 毕竟，采集全部数据不是目的. 要实现有效的数据分析，从数据中寻找实现增长的关键决策信息是当务之急.
原创发布时间为: 2017-08-11
作者: 制造商提交书
本文来自云栖社区的合作伙伴IT168. 有关相关信息，请遵循IT168
原创标题: 数据增长的第一步: 选择“最佳”埋点采集方法 查看全部
埋藏点: 数据分析的第一步
大数据，从复杂数据的背后挖掘和分析用户的行为习惯和偏好，找到更符合用户“品味”的产品和服务，并根据用户需求进行调整和优化，正是数据价值. 并且，对这些信息的采集和分析不能绕过“埋藏点”. Zhuge io为企业提供了一种灵活的掩埋点方法，允许各个部门和角色轻松控制数据采集:
代码（代码）嵌入点: 更准确的数据采集，更着重于业务价值的数据采集（Zhuge io专业数据顾问团队可以提供定制的嵌入点计划，以便可以进行数据分析）；
完全埋入点: 无需手动埋入点，所有操作都是自动埋入点，并按需处理统计数据；
-可视化的埋入点: 基于接口的埋入点管理配置不需要开发人员的干预，更方便地更新埋入点并快速生效；
小科学普及的“埋伏点”
埋藏点是在需要的位置采集相应的信息. 就像高速公路上的摄像头一样，它可以采集车辆的属性，例如颜色，车牌号，汽车型号等，还可以采集车辆的行为，例如: 您是否闯红灯，您是否按了线路，多少速度，驾驶员在开车时接听电话等？如果摄像机的分配比较理想，则可以通过将摄像机采集的信息叠加在不同位置（路线，目的地，甚至可以推断出驾驶员的驾驶习惯，是否是老驾驶员等.
因此，每个埋藏点都像一台照相机，采集用户行为数据，并对数据进行多维交叉分析，从而可以真正恢复用户的使用场景和挖掘用户需求，从而提高用户的最大价值. 用户的生命周期.
解锁4种掩埋点“姿势”
为了将来更准确地采集大量数据并创建“纯”数据分析环境，点埋技术应运而生. 数据基础是否被合并取决于数据采集方法. 有很多掩埋点的方法. 根据掩埋点的位置，可以将其分为前端（客户端）掩埋点和后端（服务器端）掩埋点. 前端掩埋点包括: 代码掩埋点，完整掩埋点和可视掩埋点.
多种采集方法的比较
完全埋藏点: 通过SDK采集页面上所有控件的操作数据，并通过“统计数据过滤器”配置要处理的数据的特征.
优点: 所有操作都是掩埋点，简单，快速，无需掩埋点即可按需处理统计数据
缺点: 数据上传消耗大量流量，并且数据维度单一（仅单击，加载，刷新）；影响用户体验-用户体验在使用过程中容易冻结，严重影响用户体验；有很多噪声且数据精度不高，容易造成干扰；无法自定义埋藏点以采集信息
类似于卫星拍摄，不需要一一安装摄像头，但是数据量巨大，很容易遗漏，并且很难挖掘关键信息. 因此，埋入点的方法主要用于简单的页面场景中，例如短期活动中的目标页面/在主题页面中，您需要快速测量点击分布的效果.
JS可视化隐藏点: 嵌入SDK，选择可视圆以定义事件
为方便产品和操作，学生只需在页面上直接圈出选择即可跟踪用户行为（定义事件），
仅捕获单击（单击）操作以节省开发时间. Zhuge io最近支持了JS可视化掩埋点.
优点: 基于接口的配置，无需开发，埋入点的更新方便，效果快
缺点: 对嵌入式自定义属性的支持差；重构或页面更改时需要重新配置；
类似于卫星航空摄影，不需要安装相机，数据量很小，并且它支持在本地获取信息. 因此，JS可视化隐埋点更适合于短，平坦和快速的数据采集方法，例如活动/ H5等简单页面，并且业务人员可以直接圈出，没有操作门槛以及技术人员的干预减少（从现在开始，世界和平）. 这种数据采集方法方便业务人员尽快掌握页面中关键节点的转换，但用户行为数据的应用相对较浅，无法支持更深入的分析.
此外，如果临时调整了页面，则可以灵活地将其添加到埋入点，可以用作代码埋入点的补充以及时增加采集到的数据
代码埋藏点: 嵌入SDK中，定义事件并添加事件代码，按需采集，改善业务信息，并更多地关注数据分析. 因此，代码掩埋点是一种基于业务价值的行为分析.
优点: 数据采集全面，准确，便于后续的深入分析（埋点精度顺序: 代码埋点>可视化埋点>满埋点），SDK小巧，没有对应用程序本身的体验的影响
缺点: 需要研发人员的配合并且有一定的工作量
如果您不想在采集数据时降低用户体验；如果您不想采集大量无用的数据；如果您想采集数据: 更细的粒度，更大的尺寸以及更高的数据分析准确性. 然后，考虑到业务增长的长期价值，请选择代码掩埋点.
服务器端掩埋点: 它可以通过接口调用来构造数据，从而支持其他业务数据的采集和集成，例如CRM和其他用户数据，因为它是直接从服务器端采集的，因此数据准确性为更高，并且适合自己的采集 Ability客户，也可以与客户采集结合使用.
例如:
1. 通过调用API接口将CRM和其他数据与用户行为数据集成，以从多个角度全面分析用户；
2. 如果公司已经拥有自己的掩埋系统，则可以通过服务器采集将用户行为数据直接上传到Zhuge io平台以进行数据分析，而无需维护两个掩埋系统；
3. 获取历史数据（埋入点之前的数据）和新数据（埋入点之后的数据）以提高数据准确性. 例如，在访问客户以采集客户之后，在导入原创历史数据之后，先前访问该平台的现有用户将不会被标记为新用户，从而减少了数据错误.
如何“掩埋”？
购买点听起来“未知而严肃”，但实际上非常简单，就像“在高速公路上安装相机”一样.
1. 梳理产品用户的行为并确定事件的分布
埋点计划≈相机安装分配计划
童鞋经常问诸葛军: 数据分析需要获得什么样的数据？要回答这个问题，我们必须首先弄清楚目的并弄清楚逻辑.
Zhuge io数据分析的对象和基础是用户行为. 选择要记录和分析的用户行为将直接影响分析工作的价值输出. 诸葛军建议: 选择与产品目标和当前主要问题行为最密切相关的用户作为事件. 以电子商务为例，将过程中的每个用户行为定义为事件的一种，从中获得事件放置的逻辑.
2. 记录事件，了解和分析用户行为
≈确定相机要记录的信息，拍照或拍摄速度是否非法？
在整理出需要记录和分析的用户行为并完成事件布局之后，接下来，在研发工程师的帮助下，根据您的应用程序平台类型（iOS，Android，JS）完成SDK访问，每个事件的位置将变成非常简短的程序代码-当用户执行相应的行为时，您的应用程序将运行此代码以将相应的事件记录到Zhuge io. 部署完成并发布产品后，当用户开始使用新版本的应用程序时，使用行为数据将自动传输到Zhuge io，供您执行以下分析.
在此步骤中，Zhuge io的CS团队将为公司提供支持，并协助技术团队成功完成数据采集的第一步.
3. 通过识别记录用户身份
在Zhuge io中，记录了用户的行为，即: 用户做了什么？在用户分析过程中，还有另一种有用的信息，即: 用户是谁（TA的ID，名称）以及什么特征（TA的年龄，类型...）？您可以通过Zhuge io平台的识别过程将用户的身份和特征传递给Zhuge io，并使用识别信息进行精细分析:
细分用户组: 用户属性的一个非常重要的功能是将用户分为几组. 您可以基于标识的属性定义过滤条件，以细分用户组. 例如，使用“ gender = female”条件过滤掉所有女孩，然后分析女孩的行为特征和转化率...
基于属性的比较: 细分的重要目的之一是比较. 您可以根据“性别”进行细分，然后比较“女孩”和“男人”之间在行为，转换，保留等方面的差异；
基于属性的人群画像: 您可以根据用户属性（男女比例，区域分布，年龄水平，用户组的用户类型）对产品的任何用户组执行“肖像分析”.
回到开头的问题: 哪种埋葬方法最理想？
就像硬币有两个面一样，任何一种嵌入点的方法都有其优点和缺点. 企图通过几行代码/一次部署来嵌入点，甚至牺牲用户体验，这并不是企业期望的.
因此，数据采集只是数据分析的第一步. 数据分析的目的是深入了解用户行为，挖掘用户价值并促进业务增长. Zhuge io认为，最理想的掩埋解决方案是基于不同的业务和场景，以及该行业的特征及其自身的实际需求，这些掩埋点可以通过互补的方法进行组合，例如:
1. 代码掩埋点+完全掩埋点: 当需要对目标页面进行整体点击分析时，在细节中一一掩埋这些点的工作量相对较大，并且在经常优化和调整目标页面时，更新埋藏点不应低估数量，但是复杂页面上的死点无法被所有埋藏点采集. 因此，代码掩埋点可作为采集用户核心行为的辅助手段，以实现准确，跨领域的用户行为分析.
2. 代码埋入点+服务器端埋入点: 以电子商务平台为例，用户在支付过程中将跳至第三方支付平台，需要通过交易数据来验证支付是否成功在服务器上. 此时，通过将代码埋入点和服务器端埋入点结合起来，可以提高数据的准确性；
3. 代码嵌入点+视觉嵌入点: 由于代码嵌入点的工作量很大，因此可以通过核心事件代码嵌入这些点，并且可视化的嵌入点可以用于采集其他方法和补充方法.
为满足精确，精确的数据分析需求，您可以根据实际分析场景选择一种或多种采集方法组合. 毕竟，采集全部数据不是目的. 要实现有效的数据分析，从数据中寻找实现增长的关键决策信息是当务之急.
原创发布时间为: 2017-08-11
作者: 制造商提交书
本文来自云栖社区的合作伙伴IT168. 有关相关信息，请遵循IT168
原创标题: 数据增长的第一步: 选择“最佳”埋点采集方法 查看全部
本文讨论了数据增长的第一步: 选择“最佳”的埋藏点采集方法[IT168评论]在当今的大数据时代，基于经验的决策方法已成为历史，以及数据的重要性不用说，数据分析的第一步就是要做好从源头采集数据的工作. 今天的主题是: 数据埋藏.
埋藏点: 数据分析的第一步
大数据，从复杂数据的背后挖掘和分析用户的行为习惯和偏好，找到更符合用户“品味”的产品和服务，并根据用户需求进行调整和优化，正是数据价值. 并且，对这些信息的采集和分析不能绕过“埋藏点”. Zhuge io为企业提供了一种灵活的掩埋点方法，允许各个部门和角色轻松控制数据采集:
代码（代码）嵌入点: 更准确的数据采集，更着重于业务价值的数据采集（Zhuge io专业数据顾问团队可以提供定制的嵌入点计划，以便可以进行数据分析）；
完全埋入点: 无需手动埋入点，所有操作都是自动埋入点，并按需处理统计数据；
-可视化的埋入点: 基于接口的埋入点管理配置不需要开发人员的干预，更方便地更新埋入点并快速生效；
小科学普及的“埋伏点”
埋藏点是在需要的位置采集相应的信息. 就像高速公路上的摄像头一样，它可以采集车辆的属性，例如颜色，车牌号，汽车型号等，还可以采集车辆的行为，例如: 您是否闯红灯，您是否按了线路，多少速度，驾驶员在开车时接听电话等？如果摄像机的分配比较理想，则可以通过将摄像机采集的信息叠加在不同位置（路线，目的地，甚至可以推断出驾驶员的驾驶习惯，是否是老驾驶员等.
因此，每个埋藏点都像一台照相机，采集用户行为数据，并对数据进行多维交叉分析，从而可以真正恢复用户的使用场景和挖掘用户需求，从而提高用户的最大价值. 用户的生命周期.
解锁4种掩埋点“姿势”
为了将来更准确地采集大量数据并创建“纯”数据分析环境，点埋技术应运而生. 数据基础是否被合并取决于数据采集方法. 有很多掩埋点的方法. 根据掩埋点的位置，可以将其分为前端（客户端）掩埋点和后端（服务器端）掩埋点. 前端掩埋点包括: 代码掩埋点，完整掩埋点和可视掩埋点.
多种采集方法的比较
完全埋藏点: 通过SDK采集页面上所有控件的操作数据，并通过“统计数据过滤器”配置要处理的数据的特征.
优点: 所有操作都是掩埋点，简单，快速，无需掩埋点即可按需处理统计数据
缺点: 数据上传消耗大量流量，并且数据维度单一（仅单击，加载，刷新）；影响用户体验-用户体验在使用过程中容易冻结，严重影响用户体验；有很多噪声且数据精度不高，容易造成干扰；无法自定义埋藏点以采集信息
类似于卫星拍摄，不需要一一安装摄像头，但是数据量巨大，很容易遗漏，并且很难挖掘关键信息. 因此，埋入点的方法主要用于简单的页面场景中，例如短期活动中的目标页面/在主题页面中，您需要快速测量点击分布的效果.
JS可视化隐藏点: 嵌入SDK，选择可视圆以定义事件
为方便产品和操作，学生只需在页面上直接圈出选择即可跟踪用户行为（定义事件），
仅捕获单击（单击）操作以节省开发时间. Zhuge io最近支持了JS可视化掩埋点.
优点: 基于接口的配置，无需开发，埋入点的更新方便，效果快
缺点: 对嵌入式自定义属性的支持差；重构或页面更改时需要重新配置；
类似于卫星航空摄影，不需要安装相机，数据量很小，并且它支持在本地获取信息. 因此，JS可视化隐埋点更适合于短，平坦和快速的数据采集方法，例如活动/ H5等简单页面，并且业务人员可以直接圈出，没有操作门槛以及技术人员的干预减少（从现在开始，世界和平）. 这种数据采集方法方便业务人员尽快掌握页面中关键节点的转换，但用户行为数据的应用相对较浅，无法支持更深入的分析.
此外，如果临时调整了页面，则可以灵活地将其添加到埋入点，可以用作代码埋入点的补充以及时增加采集到的数据
代码埋藏点: 嵌入SDK中，定义事件并添加事件代码，按需采集，改善业务信息，并更多地关注数据分析. 因此，代码掩埋点是一种基于业务价值的行为分析.
优点: 数据采集全面，准确，便于后续的深入分析（埋点精度顺序: 代码埋点>可视化埋点>满埋点），SDK小巧，没有对应用程序本身的体验的影响
缺点: 需要研发人员的配合并且有一定的工作量
如果您不想在采集数据时降低用户体验；如果您不想采集大量无用的数据；如果您想采集数据: 更细的粒度，更大的尺寸以及更高的数据分析准确性. 然后，考虑到业务增长的长期价值，请选择代码掩埋点.
服务器端掩埋点: 它可以通过接口调用来构造数据，从而支持其他业务数据的采集和集成，例如CRM和其他用户数据，因为它是直接从服务器端采集的，因此数据准确性为更高，并且适合自己的采集 Ability客户，也可以与客户采集结合使用.
例如:
1. 通过调用API接口将CRM和其他数据与用户行为数据集成，以从多个角度全面分析用户；
2. 如果公司已经拥有自己的掩埋系统，则可以通过服务器采集将用户行为数据直接上传到Zhuge io平台以进行数据分析，而无需维护两个掩埋系统；
3. 获取历史数据（埋入点之前的数据）和新数据（埋入点之后的数据）以提高数据准确性. 例如，在访问客户以采集客户之后，在导入原创历史数据之后，先前访问该平台的现有用户将不会被标记为新用户，从而减少了数据错误.
如何“掩埋”？
购买点听起来“未知而严肃”，但实际上非常简单，就像“在高速公路上安装相机”一样.
1. 梳理产品用户的行为并确定事件的分布
埋点计划≈相机安装分配计划
童鞋经常问诸葛军: 数据分析需要获得什么样的数据？要回答这个问题，我们必须首先弄清楚目的并弄清楚逻辑.
Zhuge io数据分析的对象和基础是用户行为. 选择要记录和分析的用户行为将直接影响分析工作的价值输出. 诸葛军建议: 选择与产品目标和当前主要问题行为最密切相关的用户作为事件. 以电子商务为例，将过程中的每个用户行为定义为事件的一种，从中获得事件放置的逻辑.
2. 记录事件，了解和分析用户行为
≈确定相机要记录的信息，拍照或拍摄速度是否非法？
在整理出需要记录和分析的用户行为并完成事件布局之后，接下来，在研发工程师的帮助下，根据您的应用程序平台类型（iOS，Android，JS）完成SDK访问，每个事件的位置将变成非常简短的程序代码-当用户执行相应的行为时，您的应用程序将运行此代码以将相应的事件记录到Zhuge io. 部署完成并发布产品后，当用户开始使用新版本的应用程序时，使用行为数据将自动传输到Zhuge io，供您执行以下分析.
在此步骤中，Zhuge io的CS团队将为公司提供支持，并协助技术团队成功完成数据采集的第一步.
3. 通过识别记录用户身份
在Zhuge io中，记录了用户的行为，即: 用户做了什么？在用户分析过程中，还有另一种有用的信息，即: 用户是谁（TA的ID，名称）以及什么特征（TA的年龄，类型...）？您可以通过Zhuge io平台的识别过程将用户的身份和特征传递给Zhuge io，并使用识别信息进行精细分析:
细分用户组: 用户属性的一个非常重要的功能是将用户分为几组. 您可以基于标识的属性定义过滤条件，以细分用户组. 例如，使用“ gender = female”条件过滤掉所有女孩，然后分析女孩的行为特征和转化率...
基于属性的比较: 细分的重要目的之一是比较. 您可以根据“性别”进行细分，然后比较“女孩”和“男人”之间在行为，转换，保留等方面的差异；
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因此，数据采集只是数据分析的第一步. 数据分析的目的是深入了解用户行为，挖掘用户价值并促进业务增长. Zhuge io认为，最理想的掩埋解决方案是基于不同的业务和场景，以及该行业的特征及其自身的实际需求，这些掩埋点可以通过互补的方法进行组合，例如:
1. 代码掩埋点+完全掩埋点: 当需要对目标页面进行整体点击分析时，在细节中一一掩埋这些点的工作量相对较大，并且在经常优化和调整目标页面时，更新埋藏点不应低估数量，但是复杂页面上的死点无法被所有埋藏点采集. 因此，代码掩埋点可作为采集用户核心行为的辅助手段，以实现准确，跨领域的用户行为分析.
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 147 次浏览 • 2020-08-07 09:31
Eagle Eye Smart具有什么采集功能？
未到达的遥远地方2020-08-03
樱岩之客优采云采集器
全方位采集
优采云采集器收录100多种主流网站数据源，例如大众点评网站（例如点评）. 您只需要导入采集规则即可快速获取网站公共数据.
面向对象的集合
优采云采集器的面向对象的采集方法. 使用我们自己开发的解析引擎来实现网页源代码的类似于浏览器的解析. 页面内容是实时采集的，并且页面内容可以轻松合并.
采集高效稳定
优采云采集器使用高效的常规匹配技术，多线程分布式高速信息采集，并且阿里云服务器同时稳定运行，快速分解任务并最大化采集效率.
准确的数据采集
优采云采集器具有内置的采集监控系统，实时错误报告并及时修复；追求采集结果的100％完整性，确保采集过程中的零遗漏，并向用户提供最准确的数据信息.
全国客户信息数据行业分类，一键实时采集，确保最新数据
采集八张地图
准确采集诸如百度，腾讯，AutoNavi，搜狗，360、51 map和Tuba之类的客户信息，并一键采集高质量的客户
B2C平台信息采集
在11个主要B2B和B2C平台（例如阿里巴巴，慧聪.com，Marco Polo和Yellow Pages 88）上提供客户信息
自动编号生成集合
根据设置，可以快速生成它，并通过Eagle Eye一键式营销
应研智科是一家提供互联网营销服务的高科技企业. 我们专注于互联网营销系统的开发和销售. 我们始终了解客户的个性化需求，提供有针对性的解决方案，并为企业发展提供强大动力！ 查看全部
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应研智科是一家提供互联网营销服务的高科技企业. 我们专注于互联网营销系统的开发和销售. 我们始终了解客户的个性化需求，提供有针对性的解决方案，并为企业发展提供强大动力！ 查看全部
Eagle Eye Smart具有什么采集功能？
未到达的遥远地方2020-08-03
樱岩之客优采云采集器
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采集高效稳定
优采云采集器使用高效的常规匹配技术，多线程分布式高速信息采集，并且阿里云服务器同时稳定运行，快速分解任务并最大化采集效率.
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优采云采集器具有内置的采集监控系统，实时错误报告并及时修复；追求采集结果的100％完整性，确保采集过程中的零遗漏，并向用户提供最准确的数据信息.
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采集八张地图
准确采集诸如百度，腾讯，AutoNavi，搜狗，360、51 map和Tuba之类的客户信息，并一键采集高质量的客户
B2C平台信息采集
在11个主要B2B和B2C平台（例如阿里巴巴，慧聪.com，Marco Polo和Yellow Pages 88）上提供客户信息
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分析当前三种数据采集方法的优缺点
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 593 次浏览 • 2020-08-07 09:27
随着信息时代的到来，大数据受到越来越多的关注，数据采集的挑战变得尤为突出.
许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自己的业务构建了各种软件系统，这些软件系统积累了大量的行业和客户数据. 他们迫切需要聚合这些数据以形成自己的大型数据平台，进行数据挖掘和分析，并准确地为其客户提供服务.
当前数据采集面临的挑战如下
1. 各种数据源
2. 数据量大，更新快
3. 如何确保数据采集的可靠性和性能？
4. 如何避免重复数据
5. 如何确保数据质量.
今天，我将讨论用于各种软件系统的几种数据采集方法. 着眼于它们的实现过程以及它们各自的优缺点.
3. 软件界面对接方法
实现过程如下:
1）协调来自多个软件供应商的工程师
2）确定计划和代码
3）编码后，进入测试和调试阶段
4）交付和使用
接口对接方法的数据可靠性高；同时，数据通过接口实时传输，完全满足大数据平台的实时需求.
接口对接方法需要大量的人力和时间来协调各种软件供应商进行数据接口对接；同时，它的可扩展性不高. 例如，由于业务需求，各种软件系统开发了新的业务模块，这些模块与大数据平台兼容. 需要对两者之间的数据接口进行相应的修改和更改，甚至要颠覆所有以前的数据接口代码，这是很费时费力的.
2. 打开数据库方法
通常来说，来自不同公司的系统不太可能打开自己的数据库来相互连接，因为这会引起安全问题. 为了实现数据采集和汇总，开放数据库是最直接的方法.
两个系统都有自己的数据库，对于相同类型的数据库，它更方便:
1）如果两个数据库位于同一服务器上，则只要用户名设置没有问题，它们就可以直接相互访问. 您需要在from之后输入数据库名称和表模式所有者.
select * fromDATABASE1.dbo.table1
2）如果两个系统的数据库不在同一服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource. 这需要外围服务器配置才能访问数据库.
不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要大量设置才能生效. 我不会在这里详细说明.
开放数据库方法可以直接，准确地从目标数据库获取所需数据，这是最直接，最方便的方法；实时性能也得到保证；
开放数据库方法要求协调各种软件供应商的开放数据库，这非常困难；如果平台必须同时连接到许多软件供应商的数据库并实时获取数据，那么这对于平台本身的性能也是一个巨大的挑战.
（要点）
1. 直接采集基础数据
通过获取软件系统的基础数据交换，软件客户端和数据库之间的网络流量数据包，执行数据包流分析以采集应用程序数据. 同时，可以使用仿真技术来仿真客户请求以实现自动数据写入.
实现过程如下: 使用数据采集引擎侦听目标软件的内部数据交换（网络流量，内存），然后分析所需的数据，并经过一系列处理和封装以实现确保数据的唯一性和准确性，并输出结构化数据. 经过相应的配置，实现了数据采集的自动化.
基于基础数据交换的直接数据采集方法的技术特点如下:
1）在没有软件制造商合作的情况下进行独立爬网；
2）实时数据采集；
3）几乎所有与Windows平台兼容的软件（C / S，B / S）；作为数据挖掘和大数据分析的基础；
4）自动建立数据之间的关联；
5）配置简单，实施周期短；
6）支持历史数据的自动导入.
目前，由于缺乏数据采集和融合技术，通常通过原创软件制造商开发数据接口来实现数据互操作性. 这不仅需要大量时间，精力和金钱，而且还因为系统开发团队的解体，源代码丢失等原因. 死胡同的原因使实现数据采集和融合变得极为困难.
在这种紧急需求的环境中，基于底层数据交换的直接数据采集方法应运而生，从各种软件系统中挖掘数据，连续获取所需的准确实时数据，并自动建立数据关联，以极高的利用率输出结构化数据，使数据有序，安全，可控地流向所需的企业和用户，使不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持，提高运营效率并产生经济价值.
—上方— 查看全部
许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自己的业务构建了各种软件系统，这些软件系统积累了大量的行业和客户数据. 他们迫切需要聚合这些数据以形成自己的大型数据平台，进行数据挖掘和分析，并准确地为其客户提供服务.
当前数据采集面临的挑战如下
1. 各种数据源
2. 数据量大，更新快
3. 如何确保数据采集的可靠性和性能？
4. 如何避免重复数据
5. 如何确保数据质量.
今天，我将讨论用于各种软件系统的几种数据采集方法. 着眼于它们的实现过程以及它们各自的优缺点.
3. 软件界面对接方法
实现过程如下:
1）协调来自多个软件供应商的工程师
2）确定计划和代码
3）编码后，进入测试和调试阶段
4）交付和使用
接口对接方法的数据可靠性高；同时，数据通过接口实时传输，完全满足大数据平台的实时需求.
接口对接方法需要大量的人力和时间来协调各种软件供应商进行数据接口对接；同时，它的可扩展性不高. 例如，由于业务需求，各种软件系统开发了新的业务模块，这些模块与大数据平台兼容. 需要对两者之间的数据接口进行相应的修改和更改，甚至要颠覆所有以前的数据接口代码，这是很费时费力的.
2. 打开数据库方法
通常来说，来自不同公司的系统不太可能打开自己的数据库来相互连接，因为这会引起安全问题. 为了实现数据采集和汇总，开放数据库是最直接的方法.
两个系统都有自己的数据库，对于相同类型的数据库，它更方便:
1）如果两个数据库位于同一服务器上，则只要用户名设置没有问题，它们就可以直接相互访问. 您需要在from之后输入数据库名称和表模式所有者.
select * fromDATABASE1.dbo.table1
2）如果两个系统的数据库不在同一服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource. 这需要外围服务器配置才能访问数据库.
不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要大量设置才能生效. 我不会在这里详细说明.
开放数据库方法可以直接，准确地从目标数据库获取所需数据，这是最直接，最方便的方法；实时性能也得到保证；
开放数据库方法要求协调各种软件供应商的开放数据库，这非常困难；如果平台必须同时连接到许多软件供应商的数据库并实时获取数据，那么这对于平台本身的性能也是一个巨大的挑战.
（要点）
1. 直接采集基础数据
通过获取软件系统的基础数据交换，软件客户端和数据库之间的网络流量数据包，执行数据包流分析以采集应用程序数据. 同时，可以使用仿真技术来仿真客户请求以实现自动数据写入.
实现过程如下: 使用数据采集引擎侦听目标软件的内部数据交换（网络流量，内存），然后分析所需的数据，并经过一系列处理和封装以实现确保数据的唯一性和准确性，并输出结构化数据. 经过相应的配置，实现了数据采集的自动化.
基于基础数据交换的直接数据采集方法的技术特点如下:
1）在没有软件制造商合作的情况下进行独立爬网；
2）实时数据采集；
3）几乎所有与Windows平台兼容的软件（C / S，B / S）；作为数据挖掘和大数据分析的基础；
4）自动建立数据之间的关联；
5）配置简单，实施周期短；
6）支持历史数据的自动导入.
目前，由于缺乏数据采集和融合技术，通常通过原创软件制造商开发数据接口来实现数据互操作性. 这不仅需要大量时间，精力和金钱，而且还因为系统开发团队的解体，源代码丢失等原因. 死胡同的原因使实现数据采集和融合变得极为困难.
在这种紧急需求的环境中，基于底层数据交换的直接数据采集方法应运而生，从各种软件系统中挖掘数据，连续获取所需的准确实时数据，并自动建立数据关联，以极高的利用率输出结构化数据，使数据有序，安全，可控地流向所需的企业和用户，使不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持，提高运营效率并产生经济价值.
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随着信息时代的到来，大数据受到越来越多的关注，数据采集的挑战变得尤为突出.
许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自己的业务构建了各种软件系统，这些软件系统积累了大量的行业和客户数据. 他们迫切需要聚合这些数据以形成自己的大型数据平台，进行数据挖掘和分析，并准确地为其客户提供服务.
当前数据采集面临的挑战如下
1. 各种数据源
2. 数据量大，更新快
3. 如何确保数据采集的可靠性和性能？
4. 如何避免重复数据
5. 如何确保数据质量.
今天，我将讨论用于各种软件系统的几种数据采集方法. 着眼于它们的实现过程以及它们各自的优缺点.
3. 软件界面对接方法
实现过程如下:
1）协调来自多个软件供应商的工程师
2）确定计划和代码
3）编码后，进入测试和调试阶段
4）交付和使用
接口对接方法的数据可靠性高；同时，数据通过接口实时传输，完全满足大数据平台的实时需求.
接口对接方法需要大量的人力和时间来协调各种软件供应商进行数据接口对接；同时，它的可扩展性不高. 例如，由于业务需求，各种软件系统开发了新的业务模块，这些模块与大数据平台兼容. 需要对两者之间的数据接口进行相应的修改和更改，甚至要颠覆所有以前的数据接口代码，这是很费时费力的.
2. 打开数据库方法
通常来说，来自不同公司的系统不太可能打开自己的数据库来相互连接，因为这会引起安全问题. 为了实现数据采集和汇总，开放数据库是最直接的方法.
两个系统都有自己的数据库，对于相同类型的数据库，它更方便:
1）如果两个数据库位于同一服务器上，则只要用户名设置没有问题，它们就可以直接相互访问. 您需要在from之后输入数据库名称和表模式所有者.
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2）如果两个系统的数据库不在同一服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource. 这需要外围服务器配置才能访问数据库.
不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要大量设置才能生效. 我不会在这里详细说明.
开放数据库方法可以直接，准确地从目标数据库获取所需数据，这是最直接，最方便的方法；实时性能也得到保证；
开放数据库方法要求协调各种软件供应商的开放数据库，这非常困难；如果平台必须同时连接到许多软件供应商的数据库并实时获取数据，那么这对于平台本身的性能也是一个巨大的挑战.
（要点）
1. 直接采集基础数据
通过获取软件系统的基础数据交换，软件客户端和数据库之间的网络流量数据包，执行数据包流分析以采集应用程序数据. 同时，可以使用仿真技术来仿真客户请求以实现自动数据写入.
实现过程如下: 使用数据采集引擎侦听目标软件的内部数据交换（网络流量，内存），然后分析所需的数据，并经过一系列处理和封装以实现确保数据的唯一性和准确性，并输出结构化数据. 经过相应的配置，实现了数据采集的自动化.
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1）在没有软件制造商合作的情况下进行独立爬网；
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实用的高质量目标集合教程，解决公司网站排名[1]
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 136 次浏览 • 2020-08-07 01:17
我一直想做个测试. 采集是否在测试中死亡？该集合对企业站点真的没有用吗？
如果垃圾回收没用，我相信. 但是高质量的采集呢？没有？我不相信去年，一位朋友使用高质量的藏书进行雅思考试，并且长期稳定. 网站的权重已增加到6-7，这是非常令人信服的. 我还帮助他在QQ空间中吹牛了一段时间. 您可以浏览我的空间.
新年快到了，所以生意量不大. 基本上进行售后并维持客户关系. 大部分时间都用于测试2018年的想法，所以我想借此机会练习！
我们不能在大方向上做，我们可以在小方向本地企业站上做. 可以查看是否可以通过纯采集来构建本地企业站点，并且权重可以为2-3.
准备工作:
1. 已有5年以上历史的旧域名，再加上PR2旧域名，估计没有优势，但是没有必要浪费它，并将其用于测试.
2. 内容更新系统或程序. 织梦是第一选择，其次是帝国. 尽管很容易被黑客入侵，但对于我们来说，这种小操作仍然不难. 这样做很安全.
3. 采集内容源. 同行站或英语翻译站.
4. 空间或服务器. 目前，请先使用2-5 G的空间，然后在服务器空间不足时获取服务器.
5. 一套优采云终极版.
本周，我们将开始“网站建设，网站优化和采集云集合的规则”的准备工作. 后续更新将根据网站的变化进行更新. 如果每天都进行更改，则没有太多数据要写入. 有兴趣的人可以保存它. 查看全部
如果垃圾回收没用，我相信. 但是高质量的采集呢？没有？我不相信去年，一位朋友使用高质量的藏书进行雅思考试，并且长期稳定. 网站的权重已增加到6-7，这是非常令人信服的. 我还帮助他在QQ空间中吹牛了一段时间. 您可以浏览我的空间.
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新年快到了，所以生意量不大. 基本上进行售后并维持客户关系. 大部分时间都用于测试2018年的想法，所以我想借此机会练习！
我们不能在大方向上做，我们可以在小方向本地企业站上做. 可以查看是否可以通过纯采集来构建本地企业站点，并且权重可以为2-3.
准备工作:
1. 已有5年以上历史的旧域名，再加上PR2旧域名，估计没有优势，但是没有必要浪费它，并将其用于测试.
2. 内容更新系统或程序. 织梦是第一选择，其次是帝国. 尽管很容易被黑客入侵，但对于我们来说，这种小操作仍然不难. 这样做很安全.
3. 采集内容源. 同行站或英语翻译站.
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需要理解的一篇文章: 韦梦之营销数据的采集和掩埋点
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 306 次浏览 • 2020-08-07 01:16
在数据驱动的精细营销时代，越来越多的公司开始重视数据的价值. 但是，由于落后的技术和过时的方法，传统数据统计服务提供者提供的简单粗粒度的数据采集服务（例如访问，活跃用户和注册）无法满足现代企业的需求. Weimob Smart Marketing集成了两种掩埋技术: 代码掩埋点和无掩埋点，并根据公司的要求推出了两项数据采集技术服务，即“全链接掩埋点解决方案”和“智能站点构建系统”，以帮助公司实现最大化灵活，完善的数据采集功能的部署将帮助公司准确，全面地采集数据，并在数据资产洞察方面迈出关键的一步.
1. 自定义智能掩埋点，精细采集所有场景
数据采集是数据分析的基础，埋葬点是主要的采集方法. 智能营销前端代码掩埋点+后端API对接的双数据掩埋系统为企业提供了全链接数据采集技术解决方案，可以轻松突破过去数据掩埋点的困惑，数据团队和业务团队之间的协作，以及缺乏有效的技术手段等待痛点. 它可以帮助企业“进行详细而准确的数据采集”，同时降低研发人员的成本. 同时，为了实现最大程度的定制化和灵活的数据采集，Weimob Smart Marketing与百度统计SDK和渠道参数高度兼容，并与百度统计共享相同的参数名称，从而降低了学习和部署成本. 企业.
1. 灵活部署前端代码，动态监控和深度采集
在前端，Smart Marketing使用代码嵌入技术为公司提供了高度灵活和智能的数据嵌入和采集解决方案: 当公司在前端页面上初始化SDK代码时，它将执行页面PV， UV，并访问非嵌入式数据统计信息（例如时间），并支持多页和单页应用程序.
此外，当用户触发公司指定的业务行为和用户行为时，将在相应的逻辑中调用内置数据接口以将数据发送给公司，公司可以动态查看用户的行为数据在后台实时显示.
例如，当企业想要监视移动官方网站上某个按钮的点击次数时，可以在按钮的相应功能中执行SDK的掩埋方法: 例如，当按钮A已被单击，您可以监视按钮单击事件并动态返回相应的数据:
A_clickA
通过在智能营销的前端部署复杂的用户数据采集系统，公司可以拆分不同的站点和不同的促销渠道，查看和监视从用户访问，浏览，单击，在线咨询和填写到整个交互过程. 形式，并借助漏斗分析和路径分析等分析模型，将分析降低到流量分布和流量水平，深入了解用户行为与用户价值增强之间的潜在关系，并使用数据分析来持续推动产品升级并改善整体营销效果.
2. 后端数据已完全集成，准确的洞察力有助于决策
随着公司产品线的日益成熟，单个前端用户行为的捕获和采集显然无法满足公司对数据分析的需求. 该公司需要为用户数据构建完善的分析系统. 例如，当公司进行在线促销活动时，某些用户单击以触发“添加到购物车”行为，但他们并未下订单以完成实际的购买和消费行为. 这时，他们仅依靠前端来采集用户行为数据将导致单面数据问题，这可以通过实现有关系统实时状态的统计数据（例如实际订单量）来解决后端嵌入式技术实现交易额和交易额.
在这里，Smart Marketing通过API访问为企业提供了一个便捷的后端数据采集解决方案: 仅需要根据规范管理后端的用户属性和用户行为事件，企业就可以实现智能营销和企业CRM，客户服务系统，ERP和其他自己的业务系统的无缝连接. 根据企业的实际业务需求实时采集数据，在保证核心数据准确性和安全性的前提下，多源数据整合后的准确分析，为企业制定营销策略提供了依据.
2. 着陆页的可视化，准确的营销分析和优化
在广告和事件等在线营销方案中，公司通常会在同一目标页面上放置多个渠道. 这时，细化页面数据分析的实现对于优化整体营销策略至关重要. 然而，为每个登陆页面执行预先埋入代码的动作，付出很高的研发成本显然是不现实的. 因此，基于封装的代码嵌入技术并支持企业一键式调用的智能营销智能网站建设系统可以完全满足企业的需求.
企业可以通过使用智能网站构建系统和多个可视组件，在3-5分钟内构建满足当前业务需求的登录页面. 启动页面后，企业可以完全查看页面PV和UV号等流量数据，而无需进行二次开发；转换行为数据，例如表单提交和手机号码授权；诸如人均停留时间和页面转发时间等访问者行为之类的多维数据，为企业实现单个页面或控件的分析提供了精确的数据基础，并优化了整体营销效果.
同时，智能网站建设系统还提供强大的数据可视化技术功能，以支持企业在日，周，月等多个时间领域实现数据统计. 然后，通过多种类型的可视化图表（例如热图，访问者行为趋势和页面报告），清晰地复制页面不同部分的精炼数据，例如客户点击次数，停留时间，访问深度和来源属性，帮助公司更直观地了解营销效果.
3. 结论
在企业数据采集，传输，建模/存储，挖掘和可视化的数据处理路径中，数据采集是第一步，也是其关键. Smart Marketing之前和之后的全链接数据采集解决方案和智能网站构建系统可满足不同公司，不同平台和不同部门对数据采集的需求，并与客户，营销，业务和其他数据连接以实现正确的用户基于个性化属性，行为事件的精确标记和分组，并使用自动化营销技术和完整的生命周期模型进行精确营销，并真正实现数据的营销授权. 查看全部
1. 自定义智能掩埋点，精细采集所有场景
数据采集是数据分析的基础，埋葬点是主要的采集方法. 智能营销前端代码掩埋点+后端API对接的双数据掩埋系统为企业提供了全链接数据采集技术解决方案，可以轻松突破过去数据掩埋点的困惑，数据团队和业务团队之间的协作，以及缺乏有效的技术手段等待痛点. 它可以帮助企业“进行详细而准确的数据采集”，同时降低研发人员的成本. 同时，为了实现最大程度的定制化和灵活的数据采集，Weimob Smart Marketing与百度统计SDK和渠道参数高度兼容，并与百度统计共享相同的参数名称，从而降低了学习和部署成本. 企业.
1. 灵活部署前端代码，动态监控和深度采集
在前端，Smart Marketing使用代码嵌入技术为公司提供了高度灵活和智能的数据嵌入和采集解决方案: 当公司在前端页面上初始化SDK代码时，它将执行页面PV， UV，并访问非嵌入式数据统计信息（例如时间），并支持多页和单页应用程序.
此外，当用户触发公司指定的业务行为和用户行为时，将在相应的逻辑中调用内置数据接口以将数据发送给公司，公司可以动态查看用户的行为数据在后台实时显示.
例如，当企业想要监视移动官方网站上某个按钮的点击次数时，可以在按钮的相应功能中执行SDK的掩埋方法: 例如，当按钮A已被单击，您可以监视按钮单击事件并动态返回相应的数据:
A_clickA
通过在智能营销的前端部署复杂的用户数据采集系统，公司可以拆分不同的站点和不同的促销渠道，查看和监视从用户访问，浏览，单击，在线咨询和填写到整个交互过程. 形式，并借助漏斗分析和路径分析等分析模型，将分析降低到流量分布和流量水平，深入了解用户行为与用户价值增强之间的潜在关系，并使用数据分析来持续推动产品升级并改善整体营销效果.
2. 后端数据已完全集成，准确的洞察力有助于决策
随着公司产品线的日益成熟，单个前端用户行为的捕获和采集显然无法满足公司对数据分析的需求. 该公司需要为用户数据构建完善的分析系统. 例如，当公司进行在线促销活动时，某些用户单击以触发“添加到购物车”行为，但他们并未下订单以完成实际的购买和消费行为. 这时，他们仅依靠前端来采集用户行为数据将导致单面数据问题，这可以通过实现有关系统实时状态的统计数据（例如实际订单量）来解决后端嵌入式技术实现交易额和交易额.
在这里，Smart Marketing通过API访问为企业提供了一个便捷的后端数据采集解决方案: 仅需要根据规范管理后端的用户属性和用户行为事件，企业就可以实现智能营销和企业CRM，客户服务系统，ERP和其他自己的业务系统的无缝连接. 根据企业的实际业务需求实时采集数据，在保证核心数据准确性和安全性的前提下，多源数据整合后的准确分析，为企业制定营销策略提供了依据.
2. 着陆页的可视化，准确的营销分析和优化
在广告和事件等在线营销方案中，公司通常会在同一目标页面上放置多个渠道. 这时，细化页面数据分析的实现对于优化整体营销策略至关重要. 然而，为每个登陆页面执行预先埋入代码的动作，付出很高的研发成本显然是不现实的. 因此，基于封装的代码嵌入技术并支持企业一键式调用的智能营销智能网站建设系统可以完全满足企业的需求.
企业可以通过使用智能网站构建系统和多个可视组件，在3-5分钟内构建满足当前业务需求的登录页面. 启动页面后，企业可以完全查看页面PV和UV号等流量数据，而无需进行二次开发；转换行为数据，例如表单提交和手机号码授权；诸如人均停留时间和页面转发时间等访问者行为之类的多维数据，为企业实现单个页面或控件的分析提供了精确的数据基础，并优化了整体营销效果.
同时，智能网站建设系统还提供强大的数据可视化技术功能，以支持企业在日，周，月等多个时间领域实现数据统计. 然后，通过多种类型的可视化图表（例如热图，访问者行为趋势和页面报告），清晰地复制页面不同部分的精炼数据，例如客户点击次数，停留时间，访问深度和来源属性，帮助公司更直观地了解营销效果.
3. 结论
在企业数据采集，传输，建模/存储，挖掘和可视化的数据处理路径中，数据采集是第一步，也是其关键. Smart Marketing之前和之后的全链接数据采集解决方案和智能网站构建系统可满足不同公司，不同平台和不同部门对数据采集的需求，并与客户，营销，业务和其他数据连接以实现正确的用户基于个性化属性，行为事件的精确标记和分组，并使用自动化营销技术和完整的生命周期模型进行精确营销，并真正实现数据的营销授权. 查看全部
在数据驱动的精细营销时代，越来越多的公司开始重视数据的价值. 但是，由于落后的技术和过时的方法，传统数据统计服务提供者提供的简单粗粒度的数据采集服务（例如访问，活跃用户和注册）无法满足现代企业的需求. Weimob Smart Marketing集成了两种掩埋技术: 代码掩埋点和无掩埋点，并根据公司的要求推出了两项数据采集技术服务，即“全链接掩埋点解决方案”和“智能站点构建系统”，以帮助公司实现最大化灵活，完善的数据采集功能的部署将帮助公司准确，全面地采集数据，并在数据资产洞察方面迈出关键的一步.
1. 自定义智能掩埋点，精细采集所有场景
数据采集是数据分析的基础，埋葬点是主要的采集方法. 智能营销前端代码掩埋点+后端API对接的双数据掩埋系统为企业提供了全链接数据采集技术解决方案，可以轻松突破过去数据掩埋点的困惑，数据团队和业务团队之间的协作，以及缺乏有效的技术手段等待痛点. 它可以帮助企业“进行详细而准确的数据采集”，同时降低研发人员的成本. 同时，为了实现最大程度的定制化和灵活的数据采集，Weimob Smart Marketing与百度统计SDK和渠道参数高度兼容，并与百度统计共享相同的参数名称，从而降低了学习和部署成本. 企业.
1. 灵活部署前端代码，动态监控和深度采集
在前端，Smart Marketing使用代码嵌入技术为公司提供了高度灵活和智能的数据嵌入和采集解决方案: 当公司在前端页面上初始化SDK代码时，它将执行页面PV， UV，并访问非嵌入式数据统计信息（例如时间），并支持多页和单页应用程序.
此外，当用户触发公司指定的业务行为和用户行为时，将在相应的逻辑中调用内置数据接口以将数据发送给公司，公司可以动态查看用户的行为数据在后台实时显示.
例如，当企业想要监视移动官方网站上某个按钮的点击次数时，可以在按钮的相应功能中执行SDK的掩埋方法: 例如，当按钮A已被单击，您可以监视按钮单击事件并动态返回相应的数据:
A_clickA
通过在智能营销的前端部署复杂的用户数据采集系统，公司可以拆分不同的站点和不同的促销渠道，查看和监视从用户访问，浏览，单击，在线咨询和填写到整个交互过程. 形式，并借助漏斗分析和路径分析等分析模型，将分析降低到流量分布和流量水平，深入了解用户行为与用户价值增强之间的潜在关系，并使用数据分析来持续推动产品升级并改善整体营销效果.
2. 后端数据已完全集成，准确的洞察力有助于决策
随着公司产品线的日益成熟，单个前端用户行为的捕获和采集显然无法满足公司对数据分析的需求. 该公司需要为用户数据构建完善的分析系统. 例如，当公司进行在线促销活动时，某些用户单击以触发“添加到购物车”行为，但他们并未下订单以完成实际的购买和消费行为. 这时，他们仅依靠前端来采集用户行为数据将导致单面数据问题，这可以通过实现有关系统实时状态的统计数据（例如实际订单量）来解决后端嵌入式技术实现交易额和交易额.
在这里，Smart Marketing通过API访问为企业提供了一个便捷的后端数据采集解决方案: 仅需要根据规范管理后端的用户属性和用户行为事件，企业就可以实现智能营销和企业CRM，客户服务系统，ERP和其他自己的业务系统的无缝连接. 根据企业的实际业务需求实时采集数据，在保证核心数据准确性和安全性的前提下，多源数据整合后的准确分析，为企业制定营销策略提供了依据.
2. 着陆页的可视化，准确的营销分析和优化
在广告和事件等在线营销方案中，公司通常会在同一目标页面上放置多个渠道. 这时，细化页面数据分析的实现对于优化整体营销策略至关重要. 然而，为每个登陆页面执行预先埋入代码的动作，付出很高的研发成本显然是不现实的. 因此，基于封装的代码嵌入技术并支持企业一键式调用的智能营销智能网站建设系统可以完全满足企业的需求.
企业可以通过使用智能网站构建系统和多个可视组件，在3-5分钟内构建满足当前业务需求的登录页面. 启动页面后，企业可以完全查看页面PV和UV号等流量数据，而无需进行二次开发；转换行为数据，例如表单提交和手机号码授权；诸如人均停留时间和页面转发时间等访问者行为之类的多维数据，为企业实现单个页面或控件的分析提供了精确的数据基础，并优化了整体营销效果.
同时，智能网站建设系统还提供强大的数据可视化技术功能，以支持企业在日，周，月等多个时间领域实现数据统计. 然后，通过多种类型的可视化图表（例如热图，访问者行为趋势和页面报告），清晰地复制页面不同部分的精炼数据，例如客户点击次数，停留时间，访问深度和来源属性，帮助公司更直观地了解营销效果.
3. 结论
在企业数据采集，传输，建模/存储，挖掘和可视化的数据处理路径中，数据采集是第一步，也是其关键. Smart Marketing之前和之后的全链接数据采集解决方案和智能网站构建系统可满足不同公司，不同平台和不同部门对数据采集的需求，并与客户，营销，业务和其他数据连接以实现正确的用户基于个性化属性，行为事件的精确标记和分组，并使用自动化营销技术和完整的生命周期模型进行精确营销，并真正实现数据的营销授权.
第三方在线APP开发平台的优缺点是什么？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 220 次浏览 • 2020-08-06 23:10
应用开发公司瑞云科技表示，随着应用开发市场规模的扩大，涌现出许多快速的应用开发平台. 这些第三方在线生产软件具有模块化功能. 没有预算的客户可以选择这样做，但实际上，这些APP开发平台有很多缺点. 今天，瑞云科技只是分析在线APP生产平台的优缺点，以便您可以更全面地了解在线生产平台. 如果要制作出色的APP，则必须找到专业的APP开发公司来做. 在用户体验良好之后，利润自然不是问题. 在线APP开发平台的优缺点
优点:
1. 操作相对简单
用户完全不需要了解编程代码，只需单击一下即可生成应用.
2. 灵活的界面设计
您可以应用模板，也可以添加，删除或禁用现有模板.
3. 开发时间短
在线平台的生产是基于相对熟练的. 通常，大约两个星期内即可生产出两个主要版本的Android和Apple. 完成后，您还可以将其提交给主要的Android商店和Apple商店进行审核.
4. 低成本
投资成本低. 在线APP生产平台可以满足大多数开发人员的需求. 收录Android和Apple版本的APP的成熟APP只需几千美元即可完成.
缺点:
1. 没有源代码，无法自定义功能
由于该应用是通过生产平台制作的，因此用户不可能拥有源代码. 没有源代码，如果要自定义新功能，基本上是不可能实现的.
2，同质性更加严重
尽管APP开发平台将提供多套模板供用户选择，但由于许多用户可能使用同一套模板，因此仍然存在很大的局限性.
3. 安全性和稳定性较低
某些在线生产平台的服务器稳定性较低，因此会影响在此平台上生产的应用的安全性和稳定性.
App快速开发平台具有明显的优缺点. 一些公司可能更喜欢此平台，而一些公司可能更喜欢APP本机开发. 那有哪些APP生产平台呢？
1，Bizness Apps
Bizness Apps为中小企业提供了一个快速制作移动应用程序的平台. 目前，它支持IOS（iPhone，iPad）和Android平台上的本机App生产. 用户根本不需要任何编程知识，只要选中并拖动按钮，就可以完成大部分设计工作.
2，AppMakr
此App开发平台是国外的. 它先前不支持中文，但是现在它还配备了中文支持模型. 开发人员只需要根据他们的实际情况选择一种生产工具，甚至无需编写任何代码. 创建漂亮的应用程序，Appmakr的目标群体是不会编写代码的普通用户.
3，Appmachine
AppMachine的开发门槛非常低. 它提供20个应用程序设计模板. 任何用户都可以在不进行编程的情况下创建自己的本机IOS / Android应用程序，并添加实时新闻，社交媒体，相机L，BS等. 多个集成内容. 如果您需要本机APP开发，请咨询瑞云科技. 我们为客户提供Android和IOS APP开发和定制服务. 凭借丰富的开发经验和出色的UI设计，我们可以为客户创建不同的APP.
标签: 第三方在线APP开发平台APP开发平台APP生产平台 查看全部
优点:
1. 操作相对简单
用户完全不需要了解编程代码，只需单击一下即可生成应用.
2. 灵活的界面设计
您可以应用模板，也可以添加，删除或禁用现有模板.
3. 开发时间短
在线平台的生产是基于相对熟练的. 通常，大约两个星期内即可生产出两个主要版本的Android和Apple. 完成后，您还可以将其提交给主要的Android商店和Apple商店进行审核.
4. 低成本
投资成本低. 在线APP生产平台可以满足大多数开发人员的需求. 收录Android和Apple版本的APP的成熟APP只需几千美元即可完成.
缺点:
1. 没有源代码，无法自定义功能
由于该应用是通过生产平台制作的，因此用户不可能拥有源代码. 没有源代码，如果要自定义新功能，基本上是不可能实现的.
2，同质性更加严重
尽管APP开发平台将提供多套模板供用户选择，但由于许多用户可能使用同一套模板，因此仍然存在很大的局限性.
3. 安全性和稳定性较低
某些在线生产平台的服务器稳定性较低，因此会影响在此平台上生产的应用的安全性和稳定性.
App快速开发平台具有明显的优缺点. 一些公司可能更喜欢此平台，而一些公司可能更喜欢APP本机开发. 那有哪些APP生产平台呢？
1，Bizness Apps
Bizness Apps为中小企业提供了一个快速制作移动应用程序的平台. 目前，它支持IOS（iPhone，iPad）和Android平台上的本机App生产. 用户根本不需要任何编程知识，只要选中并拖动按钮，就可以完成大部分设计工作.
2，AppMakr
此App开发平台是国外的. 它先前不支持中文，但是现在它还配备了中文支持模型. 开发人员只需要根据他们的实际情况选择一种生产工具，甚至无需编写任何代码. 创建漂亮的应用程序，Appmakr的目标群体是不会编写代码的普通用户.
3，Appmachine
AppMachine的开发门槛非常低. 它提供20个应用程序设计模板. 任何用户都可以在不进行编程的情况下创建自己的本机IOS / Android应用程序，并添加实时新闻，社交媒体，相机L，BS等. 多个集成内容. 如果您需要本机APP开发，请咨询瑞云科技. 我们为客户提供Android和IOS APP开发和定制服务. 凭借丰富的开发经验和出色的UI设计，我们可以为客户创建不同的APP.
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应用开发公司瑞云科技表示，随着应用开发市场规模的扩大，涌现出许多快速的应用开发平台. 这些第三方在线生产软件具有模块化功能. 没有预算的客户可以选择这样做，但实际上，这些APP开发平台有很多缺点. 今天，瑞云科技只是分析在线APP生产平台的优缺点，以便您可以更全面地了解在线生产平台. 如果要制作出色的APP，则必须找到专业的APP开发公司来做. 在用户体验良好之后，利润自然不是问题. 在线APP开发平台的优缺点
优点:
1. 操作相对简单
用户完全不需要了解编程代码，只需单击一下即可生成应用.
2. 灵活的界面设计
您可以应用模板，也可以添加，删除或禁用现有模板.
3. 开发时间短
在线平台的生产是基于相对熟练的. 通常，大约两个星期内即可生产出两个主要版本的Android和Apple. 完成后，您还可以将其提交给主要的Android商店和Apple商店进行审核.
4. 低成本
投资成本低. 在线APP生产平台可以满足大多数开发人员的需求. 收录Android和Apple版本的APP的成熟APP只需几千美元即可完成.
缺点:
1. 没有源代码，无法自定义功能
由于该应用是通过生产平台制作的，因此用户不可能拥有源代码. 没有源代码，如果要自定义新功能，基本上是不可能实现的.
2，同质性更加严重
尽管APP开发平台将提供多套模板供用户选择，但由于许多用户可能使用同一套模板，因此仍然存在很大的局限性.
3. 安全性和稳定性较低
某些在线生产平台的服务器稳定性较低，因此会影响在此平台上生产的应用的安全性和稳定性.
App快速开发平台具有明显的优缺点. 一些公司可能更喜欢此平台，而一些公司可能更喜欢APP本机开发. 那有哪些APP生产平台呢？
1，Bizness Apps
Bizness Apps为中小企业提供了一个快速制作移动应用程序的平台. 目前，它支持IOS（iPhone，iPad）和Android平台上的本机App生产. 用户根本不需要任何编程知识，只要选中并拖动按钮，就可以完成大部分设计工作.
2，AppMakr
此App开发平台是国外的. 它先前不支持中文，但是现在它还配备了中文支持模型. 开发人员只需要根据他们的实际情况选择一种生产工具，甚至无需编写任何代码. 创建漂亮的应用程序，Appmakr的目标群体是不会编写代码的普通用户.
3，Appmachine
AppMachine的开发门槛非常低. 它提供20个应用程序设计模板. 任何用户都可以在不进行编程的情况下创建自己的本机IOS / Android应用程序，并添加实时新闻，社交媒体，相机L，BS等. 多个集成内容. 如果您需要本机APP开发，请咨询瑞云科技. 我们为客户提供Android和IOS APP开发和定制服务. 凭借丰富的开发经验和出色的UI设计，我们可以为客户创建不同的APP.
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如何分析国内知名采集工具的优缺点？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 336 次浏览 • 2020-08-06 01:07
通过讨论，我采集了一些信息并在个人使用后发表了一些想法:
网络爬虫，也称为网络蜘蛛，网络机器人，是根据某些规则自动在万维网上爬网信息的程序或脚本. 如果大多数人都理解它，那它就是一个采集工具.
一个好的采集工具可以为网站站长的工作带来乘数效应. 目前，中国有几种流行的采集工具:
出生地优采云，三个人，ET，优采云.
下面我们对这些采集工具进行简单的评估.
优采云
优采云应该是最成功的家用采集软件模型之一，用户数量（包括收费用户）应该最大
优点: 功能比较齐全，采集速度较快，主要针对cms，可以在短时间内采集很多，过滤和更换都很好，更详细；
技术: 该技术主要是论坛支持，具有许多帮助文件且易于使用. 有收费和免费版本
缺点: 功能复杂，软件越来越大，内存和CPU资源相对占用，采集速度不佳，资源恢复控制不佳以及受CS架构的限制
出生地
也许大多数人还不知道. 这是我自己的研发. 我曾经使用搜寻器来编写程序，例如java，python等. 后来我发现它很麻烦，因此我尝试使事情变得更简单，然后就无法停止. 现在，它已经在最近的产品迭代中.
优点: 强大的功能聚合，快速的速度，saas架构，数据预览，数据规则市场，api和其他输出方法，免费
缺点: 受欢迎程度仍然较低
三人行
主要用于论坛集合，功能比较完善
优点: 仍然适合论坛，适合开设论坛
技术: 收费技术，免费广告
缺点: 超级复杂，难以入门，对cms的支持不佳
ET工具
优点: 无人值守，自动更新，适合长期派驻，用户群主要集中在长期派潜水站长. 软件清晰，必要的功能也很完善. 关键是该软件是免费的. 听说添加了中英文翻译功能.
技术: 论坛支持，该软件本身是免费的，但也提供付费服务. 帮助文件少，不容易上手
缺点: 对论坛和CMS的常规支持
海纳（Haina）
优势: 庞大，可以在网站上检索很多关键字文章，似乎适合该网站的主题，尤其是文章，博客
技术: 不收取论坛费用，免费提供功能限制
缺点: 分类不便，即所采集文章的分类不便，手动（自动容易混淆），特定的界面，所采集的内容有限
优采云
优点: 非常适合采集discuz论坛
缺点: 过于具体且不兼容.
只需写那么多，我希望对大家有用. 查看全部
网络爬虫，也称为网络蜘蛛，网络机器人，是根据某些规则自动在万维网上爬网信息的程序或脚本. 如果大多数人都理解它，那它就是一个采集工具.
一个好的采集工具可以为网站站长的工作带来乘数效应. 目前，中国有几种流行的采集工具:
出生地优采云，三个人，ET，优采云.
下面我们对这些采集工具进行简单的评估.
优采云
优采云应该是最成功的家用采集软件模型之一，用户数量（包括收费用户）应该最大
优点: 功能比较齐全，采集速度较快，主要针对cms，可以在短时间内采集很多，过滤和更换都很好，更详细；
技术: 该技术主要是论坛支持，具有许多帮助文件且易于使用. 有收费和免费版本
缺点: 功能复杂，软件越来越大，内存和CPU资源相对占用，采集速度不佳，资源恢复控制不佳以及受CS架构的限制
出生地
也许大多数人还不知道. 这是我自己的研发. 我曾经使用搜寻器来编写程序，例如java，python等. 后来我发现它很麻烦，因此我尝试使事情变得更简单，然后就无法停止. 现在，它已经在最近的产品迭代中.
优点: 强大的功能聚合，快速的速度，saas架构，数据预览，数据规则市场，api和其他输出方法，免费
缺点: 受欢迎程度仍然较低
三人行
主要用于论坛集合，功能比较完善
优点: 仍然适合论坛，适合开设论坛
技术: 收费技术，免费广告
缺点: 超级复杂，难以入门，对cms的支持不佳
ET工具
优点: 无人值守，自动更新，适合长期派驻，用户群主要集中在长期派潜水站长. 软件清晰，必要的功能也很完善. 关键是该软件是免费的. 听说添加了中英文翻译功能.
技术: 论坛支持，该软件本身是免费的，但也提供付费服务. 帮助文件少，不容易上手
缺点: 对论坛和CMS的常规支持
海纳（Haina）
优势: 庞大，可以在网站上检索很多关键字文章，似乎适合该网站的主题，尤其是文章，博客
技术: 不收取论坛费用，免费提供功能限制
缺点: 分类不便，即所采集文章的分类不便，手动（自动容易混淆），特定的界面，所采集的内容有限
优采云
优点: 非常适合采集discuz论坛
缺点: 过于具体且不兼容.
只需写那么多，我希望对大家有用. 查看全部
通过讨论，我采集了一些信息并在个人使用后发表了一些想法:
网络爬虫，也称为网络蜘蛛，网络机器人，是根据某些规则自动在万维网上爬网信息的程序或脚本. 如果大多数人都理解它，那它就是一个采集工具.
一个好的采集工具可以为网站站长的工作带来乘数效应. 目前，中国有几种流行的采集工具:
出生地优采云，三个人，ET，优采云.
下面我们对这些采集工具进行简单的评估.
优采云
优采云应该是最成功的家用采集软件模型之一，用户数量（包括收费用户）应该最大
优点: 功能比较齐全，采集速度较快，主要针对cms，可以在短时间内采集很多，过滤和更换都很好，更详细；
技术: 该技术主要是论坛支持，具有许多帮助文件且易于使用. 有收费和免费版本
缺点: 功能复杂，软件越来越大，内存和CPU资源相对占用，采集速度不佳，资源恢复控制不佳以及受CS架构的限制
出生地
也许大多数人还不知道. 这是我自己的研发. 我曾经使用搜寻器来编写程序，例如java，python等. 后来我发现它很麻烦，因此我尝试使事情变得更简单，然后就无法停止. 现在，它已经在最近的产品迭代中.
优点: 强大的功能聚合，快速的速度，saas架构，数据预览，数据规则市场，api和其他输出方法，免费
缺点: 受欢迎程度仍然较低
三人行
主要用于论坛集合，功能比较完善
优点: 仍然适合论坛，适合开设论坛
技术: 收费技术，免费广告
缺点: 超级复杂，难以入门，对cms的支持不佳
ET工具
优点: 无人值守，自动更新，适合长期派驻，用户群主要集中在长期派潜水站长. 软件清晰，必要的功能也很完善. 关键是该软件是免费的. 听说添加了中英文翻译功能.
技术: 论坛支持，该软件本身是免费的，但也提供付费服务. 帮助文件少，不容易上手
缺点: 对论坛和CMS的常规支持
海纳（Haina）
优势: 庞大，可以在网站上检索很多关键字文章，似乎适合该网站的主题，尤其是文章，博客
技术: 不收取论坛费用，免费提供功能限制
缺点: 分类不便，即所采集文章的分类不便，手动（自动容易混淆），特定的界面，所采集的内容有限
优采云
优点: 非常适合采集discuz论坛
缺点: 过于具体且不兼容.
只需写那么多，我希望对大家有用.
数据增长的第一步: 选择埋点采集的“最佳”方法
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 312 次浏览 • 2020-08-07 13:08
本文讨论了数据增长的第一步: 选择“最佳”的埋藏点采集方法[IT168评论]在当今的大数据时代，基于经验的决策方法已成为历史，以及数据的重要性不用说，数据分析的第一步就是要做好从源头采集数据的工作. 今天的主题是: 数据埋藏.
埋藏点: 数据分析的第一步
大数据，从复杂数据的背后挖掘和分析用户的行为习惯和偏好，找到更符合用户“品味”的产品和服务，并根据用户需求进行调整和优化，正是数据价值. 并且，对这些信息的采集和分析不能绕过“埋藏点”. Zhuge io为企业提供了一种灵活的掩埋点方法，允许各个部门和角色轻松控制数据采集:
代码（代码）嵌入点: 更准确的数据采集，更着重于业务价值的数据采集（Zhuge io专业数据顾问团队可以提供定制的嵌入点计划，以便可以进行数据分析）；
完全埋入点: 无需手动埋入点，所有操作都是自动埋入点，并按需处理统计数据；
-可视化的埋入点: 基于接口的埋入点管理配置不需要开发人员的干预，更方便地更新埋入点并快速生效；
小科学普及的“埋伏点”
埋藏点是在需要的位置采集相应的信息. 就像高速公路上的摄像头一样，它可以采集车辆的属性，例如颜色，车牌号，汽车型号等，还可以采集车辆的行为，例如: 您是否闯红灯，您是否按了线路，多少速度，驾驶员在开车时接听电话等？如果摄像机的分配比较理想，则可以通过将摄像机采集的信息叠加在不同位置（路线，目的地，甚至可以推断出驾驶员的驾驶习惯，是否是老驾驶员等.
因此，每个埋藏点都像一台照相机，采集用户行为数据，并对数据进行多维交叉分析，从而可以真正恢复用户的使用场景和挖掘用户需求，从而提高用户的最大价值. 用户的生命周期.
解锁4种掩埋点“姿势”
为了将来更准确地采集大量数据并创建“纯”数据分析环境，点埋技术应运而生. 数据基础是否被合并取决于数据采集方法. 有很多掩埋点的方法. 根据掩埋点的位置，可以将其分为前端（客户端）掩埋点和后端（服务器端）掩埋点. 前端掩埋点包括: 代码掩埋点，完整掩埋点和可视掩埋点.
多种采集方法的比较
完全埋藏点: 通过SDK采集页面上所有控件的操作数据，并通过“统计数据过滤器”配置要处理的数据的特征.
优点: 所有操作都是掩埋点，简单，快速，无需掩埋点即可按需处理统计数据
缺点: 数据上传消耗大量流量，并且数据维度单一（仅单击，加载，刷新）；影响用户体验-用户体验在使用过程中容易冻结，严重影响用户体验；有很多噪声且数据精度不高，容易造成干扰；无法自定义埋藏点以采集信息
类似于卫星拍摄，不需要一一安装摄像头，但是数据量巨大，很容易遗漏，并且很难挖掘关键信息. 因此，埋入点的方法主要用于简单的页面场景中，例如短期活动中的目标页面/在主题页面中，您需要快速测量点击分布的效果.
JS可视化隐藏点: 嵌入SDK，选择可视圆以定义事件
为方便产品和操作，学生只需在页面上直接圈出选择即可跟踪用户行为（定义事件），
仅捕获单击（单击）操作以节省开发时间. Zhuge io最近支持了JS可视化掩埋点.
优点: 基于接口的配置，无需开发，埋入点的更新方便，效果快
缺点: 对嵌入式自定义属性的支持差；重构或页面更改时需要重新配置；
类似于卫星航空摄影，不需要安装相机，数据量很小，并且它支持在本地获取信息. 因此，JS可视化隐埋点更适合于短，平坦和快速的数据采集方法，例如活动/ H5等简单页面，并且业务人员可以直接圈出，没有操作门槛以及技术人员的干预减少（从现在开始，世界和平）. 这种数据采集方法方便业务人员尽快掌握页面中关键节点的转换，但用户行为数据的应用相对较浅，无法支持更深入的分析.
此外，如果临时调整了页面，则可以灵活地将其添加到埋入点，可以用作代码埋入点的补充以及时增加采集到的数据
代码埋藏点: 嵌入SDK中，定义事件并添加事件代码，按需采集，改善业务信息，并更多地关注数据分析. 因此，代码掩埋点是一种基于业务价值的行为分析.
优点: 数据采集全面，准确，便于后续的深入分析（埋点精度顺序: 代码埋点>可视化埋点>满埋点），SDK小巧，没有对应用程序本身的体验的影响
缺点: 需要研发人员的配合并且有一定的工作量
如果您不想在采集数据时降低用户体验；如果您不想采集大量无用的数据；如果您想采集数据: 更细的粒度，更大的尺寸以及更高的数据分析准确性. 然后，考虑到业务增长的长期价值，请选择代码掩埋点.
服务器端掩埋点: 它可以通过接口调用来构造数据，从而支持其他业务数据的采集和集成，例如CRM和其他用户数据，因为它是直接从服务器端采集的，因此数据准确性为更高，并且适合自己的采集 Ability客户，也可以与客户采集结合使用.
例如:
1. 通过调用API接口将CRM和其他数据与用户行为数据集成，以从多个角度全面分析用户；
2. 如果公司已经拥有自己的掩埋系统，则可以通过服务器采集将用户行为数据直接上传到Zhuge io平台以进行数据分析，而无需维护两个掩埋系统；
3. 获取历史数据（埋入点之前的数据）和新数据（埋入点之后的数据）以提高数据准确性. 例如，在访问客户以采集客户之后，在导入原创历史数据之后，先前访问该平台的现有用户将不会被标记为新用户，从而减少了数据错误.
如何“掩埋”？
购买点听起来“未知而严肃”，但实际上非常简单，就像“在高速公路上安装相机”一样.
1. 梳理产品用户的行为并确定事件的分布
埋点计划≈相机安装分配计划
童鞋经常问诸葛军: 数据分析需要获得什么样的数据？要回答这个问题，我们必须首先弄清楚目的并弄清楚逻辑.
Zhuge io数据分析的对象和基础是用户行为. 选择要记录和分析的用户行为将直接影响分析工作的价值输出. 诸葛军建议: 选择与产品目标和当前主要问题行为最密切相关的用户作为事件. 以电子商务为例，将过程中的每个用户行为定义为事件的一种，从中获得事件放置的逻辑.
2. 记录事件，了解和分析用户行为
≈确定相机要记录的信息，拍照或拍摄速度是否非法？
在整理出需要记录和分析的用户行为并完成事件布局之后，接下来，在研发工程师的帮助下，根据您的应用程序平台类型（iOS，Android，JS）完成SDK访问，每个事件的位置将变成非常简短的程序代码-当用户执行相应的行为时，您的应用程序将运行此代码以将相应的事件记录到Zhuge io. 部署完成并发布产品后，当用户开始使用新版本的应用程序时，使用行为数据将自动传输到Zhuge io，供您执行以下分析.
在此步骤中，Zhuge io的CS团队将为公司提供支持，并协助技术团队成功完成数据采集的第一步.
3. 通过识别记录用户身份
在Zhuge io中，记录了用户的行为，即: 用户做了什么？在用户分析过程中，还有另一种有用的信息，即: 用户是谁（TA的ID，名称）以及什么特征（TA的年龄，类型...）？您可以通过Zhuge io平台的识别过程将用户的身份和特征传递给Zhuge io，并使用识别信息进行精细分析:
细分用户组: 用户属性的一个非常重要的功能是将用户分为几组. 您可以基于标识的属性定义过滤条件，以细分用户组. 例如，使用“ gender = female”条件过滤掉所有女孩，然后分析女孩的行为特征和转化率...
基于属性的比较: 细分的重要目的之一是比较. 您可以根据“性别”进行细分，然后比较“女孩”和“男人”之间在行为，转换，保留等方面的差异；
基于属性的人群画像: 您可以根据用户属性（男女比例，区域分布，年龄水平，用户组的用户类型）对产品的任何用户组执行“肖像分析”.
回到开头的问题: 哪种埋葬方法最理想？
就像硬币有两个面一样，任何一种嵌入点的方法都有其优点和缺点. 企图通过几行代码/一次部署来嵌入点，甚至牺牲用户体验，这并不是企业期望的.
因此，数据采集只是数据分析的第一步. 数据分析的目的是深入了解用户行为，挖掘用户价值并促进业务增长. Zhuge io认为，最理想的掩埋解决方案是基于不同的业务和场景，以及该行业的特征及其自身的实际需求，这些掩埋点可以通过互补的方法进行组合，例如:
1. 代码掩埋点+完全掩埋点: 当需要对目标页面进行整体点击分析时，在细节中一一掩埋这些点的工作量相对较大，并且在经常优化和调整目标页面时，更新埋藏点不应低估数量，但是复杂页面上的死点无法被所有埋藏点采集. 因此，代码掩埋点可作为采集用户核心行为的辅助手段，以实现准确，跨领域的用户行为分析.
2. 代码埋入点+服务器端埋入点: 以电子商务平台为例，用户在支付过程中将跳至第三方支付平台，需要通过交易数据来验证支付是否成功在服务器上. 此时，通过将代码埋入点和服务器端埋入点结合起来，可以提高数据的准确性；
3. 代码嵌入点+视觉嵌入点: 由于代码嵌入点的工作量很大，因此可以通过核心事件代码嵌入这些点，并且可视化的嵌入点可以用于采集其他方法和补充方法.
为满足精确，精确的数据分析需求，您可以根据实际分析场景选择一种或多种采集方法组合. 毕竟，采集全部数据不是目的. 要实现有效的数据分析，从数据中寻找实现增长的关键决策信息是当务之急.
原创发布时间为: 2017-08-11
作者: 制造商提交书
本文来自云栖社区的合作伙伴IT168. 有关相关信息，请遵循IT168
原创标题: 数据增长的第一步: 选择“最佳”埋点采集方法 查看全部
埋藏点: 数据分析的第一步
大数据，从复杂数据的背后挖掘和分析用户的行为习惯和偏好，找到更符合用户“品味”的产品和服务，并根据用户需求进行调整和优化，正是数据价值. 并且，对这些信息的采集和分析不能绕过“埋藏点”. Zhuge io为企业提供了一种灵活的掩埋点方法，允许各个部门和角色轻松控制数据采集:
代码（代码）嵌入点: 更准确的数据采集，更着重于业务价值的数据采集（Zhuge io专业数据顾问团队可以提供定制的嵌入点计划，以便可以进行数据分析）；
完全埋入点: 无需手动埋入点，所有操作都是自动埋入点，并按需处理统计数据；
-可视化的埋入点: 基于接口的埋入点管理配置不需要开发人员的干预，更方便地更新埋入点并快速生效；
小科学普及的“埋伏点”
埋藏点是在需要的位置采集相应的信息. 就像高速公路上的摄像头一样，它可以采集车辆的属性，例如颜色，车牌号，汽车型号等，还可以采集车辆的行为，例如: 您是否闯红灯，您是否按了线路，多少速度，驾驶员在开车时接听电话等？如果摄像机的分配比较理想，则可以通过将摄像机采集的信息叠加在不同位置（路线，目的地，甚至可以推断出驾驶员的驾驶习惯，是否是老驾驶员等.
因此，每个埋藏点都像一台照相机，采集用户行为数据，并对数据进行多维交叉分析，从而可以真正恢复用户的使用场景和挖掘用户需求，从而提高用户的最大价值. 用户的生命周期.
解锁4种掩埋点“姿势”
为了将来更准确地采集大量数据并创建“纯”数据分析环境，点埋技术应运而生. 数据基础是否被合并取决于数据采集方法. 有很多掩埋点的方法. 根据掩埋点的位置，可以将其分为前端（客户端）掩埋点和后端（服务器端）掩埋点. 前端掩埋点包括: 代码掩埋点，完整掩埋点和可视掩埋点.
多种采集方法的比较
完全埋藏点: 通过SDK采集页面上所有控件的操作数据，并通过“统计数据过滤器”配置要处理的数据的特征.
优点: 所有操作都是掩埋点，简单，快速，无需掩埋点即可按需处理统计数据
缺点: 数据上传消耗大量流量，并且数据维度单一（仅单击，加载，刷新）；影响用户体验-用户体验在使用过程中容易冻结，严重影响用户体验；有很多噪声且数据精度不高，容易造成干扰；无法自定义埋藏点以采集信息
类似于卫星拍摄，不需要一一安装摄像头，但是数据量巨大，很容易遗漏，并且很难挖掘关键信息. 因此，埋入点的方法主要用于简单的页面场景中，例如短期活动中的目标页面/在主题页面中，您需要快速测量点击分布的效果.
JS可视化隐藏点: 嵌入SDK，选择可视圆以定义事件
为方便产品和操作，学生只需在页面上直接圈出选择即可跟踪用户行为（定义事件），
仅捕获单击（单击）操作以节省开发时间. Zhuge io最近支持了JS可视化掩埋点.
优点: 基于接口的配置，无需开发，埋入点的更新方便，效果快
缺点: 对嵌入式自定义属性的支持差；重构或页面更改时需要重新配置；
类似于卫星航空摄影，不需要安装相机，数据量很小，并且它支持在本地获取信息. 因此，JS可视化隐埋点更适合于短，平坦和快速的数据采集方法，例如活动/ H5等简单页面，并且业务人员可以直接圈出，没有操作门槛以及技术人员的干预减少（从现在开始，世界和平）. 这种数据采集方法方便业务人员尽快掌握页面中关键节点的转换，但用户行为数据的应用相对较浅，无法支持更深入的分析.
此外，如果临时调整了页面，则可以灵活地将其添加到埋入点，可以用作代码埋入点的补充以及时增加采集到的数据
代码埋藏点: 嵌入SDK中，定义事件并添加事件代码，按需采集，改善业务信息，并更多地关注数据分析. 因此，代码掩埋点是一种基于业务价值的行为分析.
优点: 数据采集全面，准确，便于后续的深入分析（埋点精度顺序: 代码埋点>可视化埋点>满埋点），SDK小巧，没有对应用程序本身的体验的影响
缺点: 需要研发人员的配合并且有一定的工作量
如果您不想在采集数据时降低用户体验；如果您不想采集大量无用的数据；如果您想采集数据: 更细的粒度，更大的尺寸以及更高的数据分析准确性. 然后，考虑到业务增长的长期价值，请选择代码掩埋点.
服务器端掩埋点: 它可以通过接口调用来构造数据，从而支持其他业务数据的采集和集成，例如CRM和其他用户数据，因为它是直接从服务器端采集的，因此数据准确性为更高，并且适合自己的采集 Ability客户，也可以与客户采集结合使用.
例如:
1. 通过调用API接口将CRM和其他数据与用户行为数据集成，以从多个角度全面分析用户；
2. 如果公司已经拥有自己的掩埋系统，则可以通过服务器采集将用户行为数据直接上传到Zhuge io平台以进行数据分析，而无需维护两个掩埋系统；
3. 获取历史数据（埋入点之前的数据）和新数据（埋入点之后的数据）以提高数据准确性. 例如，在访问客户以采集客户之后，在导入原创历史数据之后，先前访问该平台的现有用户将不会被标记为新用户，从而减少了数据错误.
如何“掩埋”？
购买点听起来“未知而严肃”，但实际上非常简单，就像“在高速公路上安装相机”一样.
1. 梳理产品用户的行为并确定事件的分布
埋点计划≈相机安装分配计划
童鞋经常问诸葛军: 数据分析需要获得什么样的数据？要回答这个问题，我们必须首先弄清楚目的并弄清楚逻辑.
Zhuge io数据分析的对象和基础是用户行为. 选择要记录和分析的用户行为将直接影响分析工作的价值输出. 诸葛军建议: 选择与产品目标和当前主要问题行为最密切相关的用户作为事件. 以电子商务为例，将过程中的每个用户行为定义为事件的一种，从中获得事件放置的逻辑.
2. 记录事件，了解和分析用户行为
≈确定相机要记录的信息，拍照或拍摄速度是否非法？
在整理出需要记录和分析的用户行为并完成事件布局之后，接下来，在研发工程师的帮助下，根据您的应用程序平台类型（iOS，Android，JS）完成SDK访问，每个事件的位置将变成非常简短的程序代码-当用户执行相应的行为时，您的应用程序将运行此代码以将相应的事件记录到Zhuge io. 部署完成并发布产品后，当用户开始使用新版本的应用程序时，使用行为数据将自动传输到Zhuge io，供您执行以下分析.
在此步骤中，Zhuge io的CS团队将为公司提供支持，并协助技术团队成功完成数据采集的第一步.
3. 通过识别记录用户身份
在Zhuge io中，记录了用户的行为，即: 用户做了什么？在用户分析过程中，还有另一种有用的信息，即: 用户是谁（TA的ID，名称）以及什么特征（TA的年龄，类型...）？您可以通过Zhuge io平台的识别过程将用户的身份和特征传递给Zhuge io，并使用识别信息进行精细分析:
细分用户组: 用户属性的一个非常重要的功能是将用户分为几组. 您可以基于标识的属性定义过滤条件，以细分用户组. 例如，使用“ gender = female”条件过滤掉所有女孩，然后分析女孩的行为特征和转化率...
基于属性的比较: 细分的重要目的之一是比较. 您可以根据“性别”进行细分，然后比较“女孩”和“男人”之间在行为，转换，保留等方面的差异；
基于属性的人群画像: 您可以根据用户属性（男女比例，区域分布，年龄水平，用户组的用户类型）对产品的任何用户组执行“肖像分析”.
回到开头的问题: 哪种埋葬方法最理想？
就像硬币有两个面一样，任何一种嵌入点的方法都有其优点和缺点. 企图通过几行代码/一次部署来嵌入点，甚至牺牲用户体验，这并不是企业期望的.
因此，数据采集只是数据分析的第一步. 数据分析的目的是深入了解用户行为，挖掘用户价值并促进业务增长. Zhuge io认为，最理想的掩埋解决方案是基于不同的业务和场景，以及该行业的特征及其自身的实际需求，这些掩埋点可以通过互补的方法进行组合，例如:
1. 代码掩埋点+完全掩埋点: 当需要对目标页面进行整体点击分析时，在细节中一一掩埋这些点的工作量相对较大，并且在经常优化和调整目标页面时，更新埋藏点不应低估数量，但是复杂页面上的死点无法被所有埋藏点采集. 因此，代码掩埋点可作为采集用户核心行为的辅助手段，以实现准确，跨领域的用户行为分析.
2. 代码埋入点+服务器端埋入点: 以电子商务平台为例，用户在支付过程中将跳至第三方支付平台，需要通过交易数据来验证支付是否成功在服务器上. 此时，通过将代码埋入点和服务器端埋入点结合起来，可以提高数据的准确性；
3. 代码嵌入点+视觉嵌入点: 由于代码嵌入点的工作量很大，因此可以通过核心事件代码嵌入这些点，并且可视化的嵌入点可以用于采集其他方法和补充方法.
为满足精确，精确的数据分析需求，您可以根据实际分析场景选择一种或多种采集方法组合. 毕竟，采集全部数据不是目的. 要实现有效的数据分析，从数据中寻找实现增长的关键决策信息是当务之急.
原创发布时间为: 2017-08-11
作者: 制造商提交书
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原创标题: 数据增长的第一步: 选择“最佳”埋点采集方法 查看全部
本文讨论了数据增长的第一步: 选择“最佳”的埋藏点采集方法[IT168评论]在当今的大数据时代，基于经验的决策方法已成为历史，以及数据的重要性不用说，数据分析的第一步就是要做好从源头采集数据的工作. 今天的主题是: 数据埋藏.
埋藏点: 数据分析的第一步
大数据，从复杂数据的背后挖掘和分析用户的行为习惯和偏好，找到更符合用户“品味”的产品和服务，并根据用户需求进行调整和优化，正是数据价值. 并且，对这些信息的采集和分析不能绕过“埋藏点”. Zhuge io为企业提供了一种灵活的掩埋点方法，允许各个部门和角色轻松控制数据采集:
代码（代码）嵌入点: 更准确的数据采集，更着重于业务价值的数据采集（Zhuge io专业数据顾问团队可以提供定制的嵌入点计划，以便可以进行数据分析）；
完全埋入点: 无需手动埋入点，所有操作都是自动埋入点，并按需处理统计数据；
-可视化的埋入点: 基于接口的埋入点管理配置不需要开发人员的干预，更方便地更新埋入点并快速生效；
小科学普及的“埋伏点”
埋藏点是在需要的位置采集相应的信息. 就像高速公路上的摄像头一样，它可以采集车辆的属性，例如颜色，车牌号，汽车型号等，还可以采集车辆的行为，例如: 您是否闯红灯，您是否按了线路，多少速度，驾驶员在开车时接听电话等？如果摄像机的分配比较理想，则可以通过将摄像机采集的信息叠加在不同位置（路线，目的地，甚至可以推断出驾驶员的驾驶习惯，是否是老驾驶员等.
因此，每个埋藏点都像一台照相机，采集用户行为数据，并对数据进行多维交叉分析，从而可以真正恢复用户的使用场景和挖掘用户需求，从而提高用户的最大价值. 用户的生命周期.
解锁4种掩埋点“姿势”
为了将来更准确地采集大量数据并创建“纯”数据分析环境，点埋技术应运而生. 数据基础是否被合并取决于数据采集方法. 有很多掩埋点的方法. 根据掩埋点的位置，可以将其分为前端（客户端）掩埋点和后端（服务器端）掩埋点. 前端掩埋点包括: 代码掩埋点，完整掩埋点和可视掩埋点.
多种采集方法的比较
完全埋藏点: 通过SDK采集页面上所有控件的操作数据，并通过“统计数据过滤器”配置要处理的数据的特征.
优点: 所有操作都是掩埋点，简单，快速，无需掩埋点即可按需处理统计数据
缺点: 数据上传消耗大量流量，并且数据维度单一（仅单击，加载，刷新）；影响用户体验-用户体验在使用过程中容易冻结，严重影响用户体验；有很多噪声且数据精度不高，容易造成干扰；无法自定义埋藏点以采集信息
类似于卫星拍摄，不需要一一安装摄像头，但是数据量巨大，很容易遗漏，并且很难挖掘关键信息. 因此，埋入点的方法主要用于简单的页面场景中，例如短期活动中的目标页面/在主题页面中，您需要快速测量点击分布的效果.
JS可视化隐藏点: 嵌入SDK，选择可视圆以定义事件
为方便产品和操作，学生只需在页面上直接圈出选择即可跟踪用户行为（定义事件），
仅捕获单击（单击）操作以节省开发时间. Zhuge io最近支持了JS可视化掩埋点.
优点: 基于接口的配置，无需开发，埋入点的更新方便，效果快
缺点: 对嵌入式自定义属性的支持差；重构或页面更改时需要重新配置；
类似于卫星航空摄影，不需要安装相机，数据量很小，并且它支持在本地获取信息. 因此，JS可视化隐埋点更适合于短，平坦和快速的数据采集方法，例如活动/ H5等简单页面，并且业务人员可以直接圈出，没有操作门槛以及技术人员的干预减少（从现在开始，世界和平）. 这种数据采集方法方便业务人员尽快掌握页面中关键节点的转换，但用户行为数据的应用相对较浅，无法支持更深入的分析.
此外，如果临时调整了页面，则可以灵活地将其添加到埋入点，可以用作代码埋入点的补充以及时增加采集到的数据
代码埋藏点: 嵌入SDK中，定义事件并添加事件代码，按需采集，改善业务信息，并更多地关注数据分析. 因此，代码掩埋点是一种基于业务价值的行为分析.
优点: 数据采集全面，准确，便于后续的深入分析（埋点精度顺序: 代码埋点>可视化埋点>满埋点），SDK小巧，没有对应用程序本身的体验的影响
缺点: 需要研发人员的配合并且有一定的工作量
如果您不想在采集数据时降低用户体验；如果您不想采集大量无用的数据；如果您想采集数据: 更细的粒度，更大的尺寸以及更高的数据分析准确性. 然后，考虑到业务增长的长期价值，请选择代码掩埋点.
服务器端掩埋点: 它可以通过接口调用来构造数据，从而支持其他业务数据的采集和集成，例如CRM和其他用户数据，因为它是直接从服务器端采集的，因此数据准确性为更高，并且适合自己的采集 Ability客户，也可以与客户采集结合使用.
例如:
1. 通过调用API接口将CRM和其他数据与用户行为数据集成，以从多个角度全面分析用户；
2. 如果公司已经拥有自己的掩埋系统，则可以通过服务器采集将用户行为数据直接上传到Zhuge io平台以进行数据分析，而无需维护两个掩埋系统；
3. 获取历史数据（埋入点之前的数据）和新数据（埋入点之后的数据）以提高数据准确性. 例如，在访问客户以采集客户之后，在导入原创历史数据之后，先前访问该平台的现有用户将不会被标记为新用户，从而减少了数据错误.
如何“掩埋”？
购买点听起来“未知而严肃”，但实际上非常简单，就像“在高速公路上安装相机”一样.
1. 梳理产品用户的行为并确定事件的分布
埋点计划≈相机安装分配计划
童鞋经常问诸葛军: 数据分析需要获得什么样的数据？要回答这个问题，我们必须首先弄清楚目的并弄清楚逻辑.
Zhuge io数据分析的对象和基础是用户行为. 选择要记录和分析的用户行为将直接影响分析工作的价值输出. 诸葛军建议: 选择与产品目标和当前主要问题行为最密切相关的用户作为事件. 以电子商务为例，将过程中的每个用户行为定义为事件的一种，从中获得事件放置的逻辑.
2. 记录事件，了解和分析用户行为
≈确定相机要记录的信息，拍照或拍摄速度是否非法？
在整理出需要记录和分析的用户行为并完成事件布局之后，接下来，在研发工程师的帮助下，根据您的应用程序平台类型（iOS，Android，JS）完成SDK访问，每个事件的位置将变成非常简短的程序代码-当用户执行相应的行为时，您的应用程序将运行此代码以将相应的事件记录到Zhuge io. 部署完成并发布产品后，当用户开始使用新版本的应用程序时，使用行为数据将自动传输到Zhuge io，供您执行以下分析.
在此步骤中，Zhuge io的CS团队将为公司提供支持，并协助技术团队成功完成数据采集的第一步.
3. 通过识别记录用户身份
在Zhuge io中，记录了用户的行为，即: 用户做了什么？在用户分析过程中，还有另一种有用的信息，即: 用户是谁（TA的ID，名称）以及什么特征（TA的年龄，类型...）？您可以通过Zhuge io平台的识别过程将用户的身份和特征传递给Zhuge io，并使用识别信息进行精细分析:
细分用户组: 用户属性的一个非常重要的功能是将用户分为几组. 您可以基于标识的属性定义过滤条件，以细分用户组. 例如，使用“ gender = female”条件过滤掉所有女孩，然后分析女孩的行为特征和转化率...
基于属性的比较: 细分的重要目的之一是比较. 您可以根据“性别”进行细分，然后比较“女孩”和“男人”之间在行为，转换，保留等方面的差异；
基于属性的人群画像: 您可以根据用户属性（男女比例，区域分布，年龄水平，用户组的用户类型）对产品的任何用户组执行“肖像分析”.
回到开头的问题: 哪种埋葬方法最理想？
就像硬币有两个面一样，任何一种嵌入点的方法都有其优点和缺点. 企图通过几行代码/一次部署来嵌入点，甚至牺牲用户体验，这并不是企业期望的.
因此，数据采集只是数据分析的第一步. 数据分析的目的是深入了解用户行为，挖掘用户价值并促进业务增长. Zhuge io认为，最理想的掩埋解决方案是基于不同的业务和场景，以及该行业的特征及其自身的实际需求，这些掩埋点可以通过互补的方法进行组合，例如:
1. 代码掩埋点+完全掩埋点: 当需要对目标页面进行整体点击分析时，在细节中一一掩埋这些点的工作量相对较大，并且在经常优化和调整目标页面时，更新埋藏点不应低估数量，但是复杂页面上的死点无法被所有埋藏点采集. 因此，代码掩埋点可作为采集用户核心行为的辅助手段，以实现准确，跨领域的用户行为分析.
2. 代码埋入点+服务器端埋入点: 以电子商务平台为例，用户在支付过程中将跳至第三方支付平台，需要通过交易数据来验证支付是否成功在服务器上. 此时，通过将代码埋入点和服务器端埋入点结合起来，可以提高数据的准确性；
3. 代码嵌入点+视觉嵌入点: 由于代码嵌入点的工作量很大，因此可以通过核心事件代码嵌入这些点，并且可视化的嵌入点可以用于采集其他方法和补充方法.
为满足精确，精确的数据分析需求，您可以根据实际分析场景选择一种或多种采集方法组合. 毕竟，采集全部数据不是目的. 要实现有效的数据分析，从数据中寻找实现增长的关键决策信息是当务之急.
原创发布时间为: 2017-08-11
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原创标题: 数据增长的第一步: 选择“最佳”埋点采集方法
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采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 147 次浏览 • 2020-08-07 09:31
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未到达的遥远地方2020-08-03
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面向对象的集合
优采云采集器的面向对象的采集方法. 使用我们自己开发的解析引擎来实现网页源代码的类似于浏览器的解析. 页面内容是实时采集的，并且页面内容可以轻松合并.
采集高效稳定
优采云采集器使用高效的常规匹配技术，多线程分布式高速信息采集，并且阿里云服务器同时稳定运行，快速分解任务并最大化采集效率.
准确的数据采集
优采云采集器具有内置的采集监控系统，实时错误报告并及时修复；追求采集结果的100％完整性，确保采集过程中的零遗漏，并向用户提供最准确的数据信息.
全国客户信息数据行业分类，一键实时采集，确保最新数据
采集八张地图
准确采集诸如百度，腾讯，AutoNavi，搜狗，360、51 map和Tuba之类的客户信息，并一键采集高质量的客户
B2C平台信息采集
在11个主要B2B和B2C平台（例如阿里巴巴，慧聪.com，Marco Polo和Yellow Pages 88）上提供客户信息
自动编号生成集合
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未到达的遥远地方2020-08-03
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分析当前三种数据采集方法的优缺点
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 593 次浏览 • 2020-08-07 09:27
随着信息时代的到来，大数据受到越来越多的关注，数据采集的挑战变得尤为突出.
许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自己的业务构建了各种软件系统，这些软件系统积累了大量的行业和客户数据. 他们迫切需要聚合这些数据以形成自己的大型数据平台，进行数据挖掘和分析，并准确地为其客户提供服务.
当前数据采集面临的挑战如下
1. 各种数据源
2. 数据量大，更新快
3. 如何确保数据采集的可靠性和性能？
4. 如何避免重复数据
5. 如何确保数据质量.
今天，我将讨论用于各种软件系统的几种数据采集方法. 着眼于它们的实现过程以及它们各自的优缺点.
3. 软件界面对接方法
实现过程如下:
1）协调来自多个软件供应商的工程师
2）确定计划和代码
3）编码后，进入测试和调试阶段
4）交付和使用
接口对接方法的数据可靠性高；同时，数据通过接口实时传输，完全满足大数据平台的实时需求.
接口对接方法需要大量的人力和时间来协调各种软件供应商进行数据接口对接；同时，它的可扩展性不高. 例如，由于业务需求，各种软件系统开发了新的业务模块，这些模块与大数据平台兼容. 需要对两者之间的数据接口进行相应的修改和更改，甚至要颠覆所有以前的数据接口代码，这是很费时费力的.
2. 打开数据库方法
通常来说，来自不同公司的系统不太可能打开自己的数据库来相互连接，因为这会引起安全问题. 为了实现数据采集和汇总，开放数据库是最直接的方法.
两个系统都有自己的数据库，对于相同类型的数据库，它更方便:
1）如果两个数据库位于同一服务器上，则只要用户名设置没有问题，它们就可以直接相互访问. 您需要在from之后输入数据库名称和表模式所有者.
select * fromDATABASE1.dbo.table1
2）如果两个系统的数据库不在同一服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource. 这需要外围服务器配置才能访问数据库.
不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要大量设置才能生效. 我不会在这里详细说明.
开放数据库方法可以直接，准确地从目标数据库获取所需数据，这是最直接，最方便的方法；实时性能也得到保证；
开放数据库方法要求协调各种软件供应商的开放数据库，这非常困难；如果平台必须同时连接到许多软件供应商的数据库并实时获取数据，那么这对于平台本身的性能也是一个巨大的挑战.
（要点）
1. 直接采集基础数据
通过获取软件系统的基础数据交换，软件客户端和数据库之间的网络流量数据包，执行数据包流分析以采集应用程序数据. 同时，可以使用仿真技术来仿真客户请求以实现自动数据写入.
实现过程如下: 使用数据采集引擎侦听目标软件的内部数据交换（网络流量，内存），然后分析所需的数据，并经过一系列处理和封装以实现确保数据的唯一性和准确性，并输出结构化数据. 经过相应的配置，实现了数据采集的自动化.
基于基础数据交换的直接数据采集方法的技术特点如下:
1）在没有软件制造商合作的情况下进行独立爬网；
2）实时数据采集；
3）几乎所有与Windows平台兼容的软件（C / S，B / S）；作为数据挖掘和大数据分析的基础；
4）自动建立数据之间的关联；
5）配置简单，实施周期短；
6）支持历史数据的自动导入.
目前，由于缺乏数据采集和融合技术，通常通过原创软件制造商开发数据接口来实现数据互操作性. 这不仅需要大量时间，精力和金钱，而且还因为系统开发团队的解体，源代码丢失等原因. 死胡同的原因使实现数据采集和融合变得极为困难.
在这种紧急需求的环境中，基于底层数据交换的直接数据采集方法应运而生，从各种软件系统中挖掘数据，连续获取所需的准确实时数据，并自动建立数据关联，以极高的利用率输出结构化数据，使数据有序，安全，可控地流向所需的企业和用户，使不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持，提高运营效率并产生经济价值.
—上方— 查看全部
许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自己的业务构建了各种软件系统，这些软件系统积累了大量的行业和客户数据. 他们迫切需要聚合这些数据以形成自己的大型数据平台，进行数据挖掘和分析，并准确地为其客户提供服务.
当前数据采集面临的挑战如下
1. 各种数据源
2. 数据量大，更新快
3. 如何确保数据采集的可靠性和性能？
4. 如何避免重复数据
5. 如何确保数据质量.
今天，我将讨论用于各种软件系统的几种数据采集方法. 着眼于它们的实现过程以及它们各自的优缺点.
3. 软件界面对接方法
实现过程如下:
1）协调来自多个软件供应商的工程师
2）确定计划和代码
3）编码后，进入测试和调试阶段
4）交付和使用
接口对接方法的数据可靠性高；同时，数据通过接口实时传输，完全满足大数据平台的实时需求.
接口对接方法需要大量的人力和时间来协调各种软件供应商进行数据接口对接；同时，它的可扩展性不高. 例如，由于业务需求，各种软件系统开发了新的业务模块，这些模块与大数据平台兼容. 需要对两者之间的数据接口进行相应的修改和更改，甚至要颠覆所有以前的数据接口代码，这是很费时费力的.
2. 打开数据库方法
通常来说，来自不同公司的系统不太可能打开自己的数据库来相互连接，因为这会引起安全问题. 为了实现数据采集和汇总，开放数据库是最直接的方法.
两个系统都有自己的数据库，对于相同类型的数据库，它更方便:
1）如果两个数据库位于同一服务器上，则只要用户名设置没有问题，它们就可以直接相互访问. 您需要在from之后输入数据库名称和表模式所有者.
select * fromDATABASE1.dbo.table1
2）如果两个系统的数据库不在同一服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource. 这需要外围服务器配置才能访问数据库.
不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要大量设置才能生效. 我不会在这里详细说明.
开放数据库方法可以直接，准确地从目标数据库获取所需数据，这是最直接，最方便的方法；实时性能也得到保证；
开放数据库方法要求协调各种软件供应商的开放数据库，这非常困难；如果平台必须同时连接到许多软件供应商的数据库并实时获取数据，那么这对于平台本身的性能也是一个巨大的挑战.
（要点）
1. 直接采集基础数据
通过获取软件系统的基础数据交换，软件客户端和数据库之间的网络流量数据包，执行数据包流分析以采集应用程序数据. 同时，可以使用仿真技术来仿真客户请求以实现自动数据写入.
实现过程如下: 使用数据采集引擎侦听目标软件的内部数据交换（网络流量，内存），然后分析所需的数据，并经过一系列处理和封装以实现确保数据的唯一性和准确性，并输出结构化数据. 经过相应的配置，实现了数据采集的自动化.
基于基础数据交换的直接数据采集方法的技术特点如下:
1）在没有软件制造商合作的情况下进行独立爬网；
2）实时数据采集；
3）几乎所有与Windows平台兼容的软件（C / S，B / S）；作为数据挖掘和大数据分析的基础；
4）自动建立数据之间的关联；
5）配置简单，实施周期短；
6）支持历史数据的自动导入.
目前，由于缺乏数据采集和融合技术，通常通过原创软件制造商开发数据接口来实现数据互操作性. 这不仅需要大量时间，精力和金钱，而且还因为系统开发团队的解体，源代码丢失等原因. 死胡同的原因使实现数据采集和融合变得极为困难.
在这种紧急需求的环境中，基于底层数据交换的直接数据采集方法应运而生，从各种软件系统中挖掘数据，连续获取所需的准确实时数据，并自动建立数据关联，以极高的利用率输出结构化数据，使数据有序，安全，可控地流向所需的企业和用户，使不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持，提高运营效率并产生经济价值.
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随着信息时代的到来，大数据受到越来越多的关注，数据采集的挑战变得尤为突出.
许多大型企业和政府机构在信息化过程中结合自己的业务构建了各种软件系统，这些软件系统积累了大量的行业和客户数据. 他们迫切需要聚合这些数据以形成自己的大型数据平台，进行数据挖掘和分析，并准确地为其客户提供服务.
当前数据采集面临的挑战如下
1. 各种数据源
2. 数据量大，更新快
3. 如何确保数据采集的可靠性和性能？
4. 如何避免重复数据
5. 如何确保数据质量.
今天，我将讨论用于各种软件系统的几种数据采集方法. 着眼于它们的实现过程以及它们各自的优缺点.
3. 软件界面对接方法
实现过程如下:
1）协调来自多个软件供应商的工程师
2）确定计划和代码
3）编码后，进入测试和调试阶段
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接口对接方法的数据可靠性高；同时，数据通过接口实时传输，完全满足大数据平台的实时需求.
接口对接方法需要大量的人力和时间来协调各种软件供应商进行数据接口对接；同时，它的可扩展性不高. 例如，由于业务需求，各种软件系统开发了新的业务模块，这些模块与大数据平台兼容. 需要对两者之间的数据接口进行相应的修改和更改，甚至要颠覆所有以前的数据接口代码，这是很费时费力的.
2. 打开数据库方法
通常来说，来自不同公司的系统不太可能打开自己的数据库来相互连接，因为这会引起安全问题. 为了实现数据采集和汇总，开放数据库是最直接的方法.
两个系统都有自己的数据库，对于相同类型的数据库，它更方便:
1）如果两个数据库位于同一服务器上，则只要用户名设置没有问题，它们就可以直接相互访问. 您需要在from之后输入数据库名称和表模式所有者.
select * fromDATABASE1.dbo.table1
2）如果两个系统的数据库不在同一服务器上，建议使用链接服务器进行处理，或者使用openset和opendatasource. 这需要外围服务器配置才能访问数据库.
不同类型的数据库之间的连接比较麻烦，需要大量设置才能生效. 我不会在这里详细说明.
开放数据库方法可以直接，准确地从目标数据库获取所需数据，这是最直接，最方便的方法；实时性能也得到保证；
开放数据库方法要求协调各种软件供应商的开放数据库，这非常困难；如果平台必须同时连接到许多软件供应商的数据库并实时获取数据，那么这对于平台本身的性能也是一个巨大的挑战.
（要点）
1. 直接采集基础数据
通过获取软件系统的基础数据交换，软件客户端和数据库之间的网络流量数据包，执行数据包流分析以采集应用程序数据. 同时，可以使用仿真技术来仿真客户请求以实现自动数据写入.
实现过程如下: 使用数据采集引擎侦听目标软件的内部数据交换（网络流量，内存），然后分析所需的数据，并经过一系列处理和封装以实现确保数据的唯一性和准确性，并输出结构化数据. 经过相应的配置，实现了数据采集的自动化.
基于基础数据交换的直接数据采集方法的技术特点如下:
1）在没有软件制造商合作的情况下进行独立爬网；
2）实时数据采集；
3）几乎所有与Windows平台兼容的软件（C / S，B / S）；作为数据挖掘和大数据分析的基础；
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目前，由于缺乏数据采集和融合技术，通常通过原创软件制造商开发数据接口来实现数据互操作性. 这不仅需要大量时间，精力和金钱，而且还因为系统开发团队的解体，源代码丢失等原因. 死胡同的原因使实现数据采集和融合变得极为困难.
在这种紧急需求的环境中，基于底层数据交换的直接数据采集方法应运而生，从各种软件系统中挖掘数据，连续获取所需的准确实时数据，并自动建立数据关联，以极高的利用率输出结构化数据，使数据有序，安全，可控地流向所需的企业和用户，使不同系统的数据源实现联动流通，为客户提供决策支持，提高运营效率并产生经济价值.
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实用的高质量目标集合教程，解决公司网站排名[1]
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 136 次浏览 • 2020-08-07 01:17
我一直想做个测试. 采集是否在测试中死亡？该集合对企业站点真的没有用吗？
如果垃圾回收没用，我相信. 但是高质量的采集呢？没有？我不相信去年，一位朋友使用高质量的藏书进行雅思考试，并且长期稳定. 网站的权重已增加到6-7，这是非常令人信服的. 我还帮助他在QQ空间中吹牛了一段时间. 您可以浏览我的空间.
新年快到了，所以生意量不大. 基本上进行售后并维持客户关系. 大部分时间都用于测试2018年的想法，所以我想借此机会练习！
我们不能在大方向上做，我们可以在小方向本地企业站上做. 可以查看是否可以通过纯采集来构建本地企业站点，并且权重可以为2-3.
准备工作:
1. 已有5年以上历史的旧域名，再加上PR2旧域名，估计没有优势，但是没有必要浪费它，并将其用于测试.
2. 内容更新系统或程序. 织梦是第一选择，其次是帝国. 尽管很容易被黑客入侵，但对于我们来说，这种小操作仍然不难. 这样做很安全.
3. 采集内容源. 同行站或英语翻译站.
4. 空间或服务器. 目前，请先使用2-5 G的空间，然后在服务器空间不足时获取服务器.
5. 一套优采云终极版.
本周，我们将开始“网站建设，网站优化和采集云集合的规则”的准备工作. 后续更新将根据网站的变化进行更新. 如果每天都进行更改，则没有太多数据要写入. 有兴趣的人可以保存它. 查看全部
如果垃圾回收没用，我相信. 但是高质量的采集呢？没有？我不相信去年，一位朋友使用高质量的藏书进行雅思考试，并且长期稳定. 网站的权重已增加到6-7，这是非常令人信服的. 我还帮助他在QQ空间中吹牛了一段时间. 您可以浏览我的空间.
新年快到了，所以生意量不大. 基本上进行售后并维持客户关系. 大部分时间都用于测试2018年的想法，所以我想借此机会练习！
我们不能在大方向上做，我们可以在小方向本地企业站上做. 可以查看是否可以通过纯采集来构建本地企业站点，并且权重可以为2-3.
准备工作:
1. 已有5年以上历史的旧域名，再加上PR2旧域名，估计没有优势，但是没有必要浪费它，并将其用于测试.
2. 内容更新系统或程序. 织梦是第一选择，其次是帝国. 尽管很容易被黑客入侵，但对于我们来说，这种小操作仍然不难. 这样做很安全.
3. 采集内容源. 同行站或英语翻译站.
4. 空间或服务器. 目前，请先使用2-5 G的空间，然后在服务器空间不足时获取服务器.
5. 一套优采云终极版.
本周，我们将开始“网站建设，网站优化和采集云集合的规则”的准备工作. 后续更新将根据网站的变化进行更新. 如果每天都进行更改，则没有太多数据要写入. 有兴趣的人可以保存它. 查看全部
我一直想做个测试. 采集是否在测试中死亡？该集合对企业站点真的没有用吗？
如果垃圾回收没用，我相信. 但是高质量的采集呢？没有？我不相信去年，一位朋友使用高质量的藏书进行雅思考试，并且长期稳定. 网站的权重已增加到6-7，这是非常令人信服的. 我还帮助他在QQ空间中吹牛了一段时间. 您可以浏览我的空间.
新年快到了，所以生意量不大. 基本上进行售后并维持客户关系. 大部分时间都用于测试2018年的想法，所以我想借此机会练习！
我们不能在大方向上做，我们可以在小方向本地企业站上做. 可以查看是否可以通过纯采集来构建本地企业站点，并且权重可以为2-3.
准备工作:
1. 已有5年以上历史的旧域名，再加上PR2旧域名，估计没有优势，但是没有必要浪费它，并将其用于测试.
2. 内容更新系统或程序. 织梦是第一选择，其次是帝国. 尽管很容易被黑客入侵，但对于我们来说，这种小操作仍然不难. 这样做很安全.
3. 采集内容源. 同行站或英语翻译站.
4. 空间或服务器. 目前，请先使用2-5 G的空间，然后在服务器空间不足时获取服务器.
5. 一套优采云终极版.
本周，我们将开始“网站建设，网站优化和采集云集合的规则”的准备工作. 后续更新将根据网站的变化进行更新. 如果每天都进行更改，则没有太多数据要写入. 有兴趣的人可以保存它.
需要理解的一篇文章: 韦梦之营销数据的采集和掩埋点
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 306 次浏览 • 2020-08-07 01:16
在数据驱动的精细营销时代，越来越多的公司开始重视数据的价值. 但是，由于落后的技术和过时的方法，传统数据统计服务提供者提供的简单粗粒度的数据采集服务（例如访问，活跃用户和注册）无法满足现代企业的需求. Weimob Smart Marketing集成了两种掩埋技术: 代码掩埋点和无掩埋点，并根据公司的要求推出了两项数据采集技术服务，即“全链接掩埋点解决方案”和“智能站点构建系统”，以帮助公司实现最大化灵活，完善的数据采集功能的部署将帮助公司准确，全面地采集数据，并在数据资产洞察方面迈出关键的一步.
1. 自定义智能掩埋点，精细采集所有场景
数据采集是数据分析的基础，埋葬点是主要的采集方法. 智能营销前端代码掩埋点+后端API对接的双数据掩埋系统为企业提供了全链接数据采集技术解决方案，可以轻松突破过去数据掩埋点的困惑，数据团队和业务团队之间的协作，以及缺乏有效的技术手段等待痛点. 它可以帮助企业“进行详细而准确的数据采集”，同时降低研发人员的成本. 同时，为了实现最大程度的定制化和灵活的数据采集，Weimob Smart Marketing与百度统计SDK和渠道参数高度兼容，并与百度统计共享相同的参数名称，从而降低了学习和部署成本. 企业.
1. 灵活部署前端代码，动态监控和深度采集
在前端，Smart Marketing使用代码嵌入技术为公司提供了高度灵活和智能的数据嵌入和采集解决方案: 当公司在前端页面上初始化SDK代码时，它将执行页面PV， UV，并访问非嵌入式数据统计信息（例如时间），并支持多页和单页应用程序.
此外，当用户触发公司指定的业务行为和用户行为时，将在相应的逻辑中调用内置数据接口以将数据发送给公司，公司可以动态查看用户的行为数据在后台实时显示.
例如，当企业想要监视移动官方网站上某个按钮的点击次数时，可以在按钮的相应功能中执行SDK的掩埋方法: 例如，当按钮A已被单击，您可以监视按钮单击事件并动态返回相应的数据:
A_clickA
通过在智能营销的前端部署复杂的用户数据采集系统，公司可以拆分不同的站点和不同的促销渠道，查看和监视从用户访问，浏览，单击，在线咨询和填写到整个交互过程. 形式，并借助漏斗分析和路径分析等分析模型，将分析降低到流量分布和流量水平，深入了解用户行为与用户价值增强之间的潜在关系，并使用数据分析来持续推动产品升级并改善整体营销效果.
2. 后端数据已完全集成，准确的洞察力有助于决策
随着公司产品线的日益成熟，单个前端用户行为的捕获和采集显然无法满足公司对数据分析的需求. 该公司需要为用户数据构建完善的分析系统. 例如，当公司进行在线促销活动时，某些用户单击以触发“添加到购物车”行为，但他们并未下订单以完成实际的购买和消费行为. 这时，他们仅依靠前端来采集用户行为数据将导致单面数据问题，这可以通过实现有关系统实时状态的统计数据（例如实际订单量）来解决后端嵌入式技术实现交易额和交易额.
在这里，Smart Marketing通过API访问为企业提供了一个便捷的后端数据采集解决方案: 仅需要根据规范管理后端的用户属性和用户行为事件，企业就可以实现智能营销和企业CRM，客户服务系统，ERP和其他自己的业务系统的无缝连接. 根据企业的实际业务需求实时采集数据，在保证核心数据准确性和安全性的前提下，多源数据整合后的准确分析，为企业制定营销策略提供了依据.
2. 着陆页的可视化，准确的营销分析和优化
在广告和事件等在线营销方案中，公司通常会在同一目标页面上放置多个渠道. 这时，细化页面数据分析的实现对于优化整体营销策略至关重要. 然而，为每个登陆页面执行预先埋入代码的动作，付出很高的研发成本显然是不现实的. 因此，基于封装的代码嵌入技术并支持企业一键式调用的智能营销智能网站建设系统可以完全满足企业的需求.
企业可以通过使用智能网站构建系统和多个可视组件，在3-5分钟内构建满足当前业务需求的登录页面. 启动页面后，企业可以完全查看页面PV和UV号等流量数据，而无需进行二次开发；转换行为数据，例如表单提交和手机号码授权；诸如人均停留时间和页面转发时间等访问者行为之类的多维数据，为企业实现单个页面或控件的分析提供了精确的数据基础，并优化了整体营销效果.
同时，智能网站建设系统还提供强大的数据可视化技术功能，以支持企业在日，周，月等多个时间领域实现数据统计. 然后，通过多种类型的可视化图表（例如热图，访问者行为趋势和页面报告），清晰地复制页面不同部分的精炼数据，例如客户点击次数，停留时间，访问深度和来源属性，帮助公司更直观地了解营销效果.
3. 结论
在企业数据采集，传输，建模/存储，挖掘和可视化的数据处理路径中，数据采集是第一步，也是其关键. Smart Marketing之前和之后的全链接数据采集解决方案和智能网站构建系统可满足不同公司，不同平台和不同部门对数据采集的需求，并与客户，营销，业务和其他数据连接以实现正确的用户基于个性化属性，行为事件的精确标记和分组，并使用自动化营销技术和完整的生命周期模型进行精确营销，并真正实现数据的营销授权. 查看全部
1. 自定义智能掩埋点，精细采集所有场景
数据采集是数据分析的基础，埋葬点是主要的采集方法. 智能营销前端代码掩埋点+后端API对接的双数据掩埋系统为企业提供了全链接数据采集技术解决方案，可以轻松突破过去数据掩埋点的困惑，数据团队和业务团队之间的协作，以及缺乏有效的技术手段等待痛点. 它可以帮助企业“进行详细而准确的数据采集”，同时降低研发人员的成本. 同时，为了实现最大程度的定制化和灵活的数据采集，Weimob Smart Marketing与百度统计SDK和渠道参数高度兼容，并与百度统计共享相同的参数名称，从而降低了学习和部署成本. 企业.
1. 灵活部署前端代码，动态监控和深度采集
在前端，Smart Marketing使用代码嵌入技术为公司提供了高度灵活和智能的数据嵌入和采集解决方案: 当公司在前端页面上初始化SDK代码时，它将执行页面PV， UV，并访问非嵌入式数据统计信息（例如时间），并支持多页和单页应用程序.
此外，当用户触发公司指定的业务行为和用户行为时，将在相应的逻辑中调用内置数据接口以将数据发送给公司，公司可以动态查看用户的行为数据在后台实时显示.
例如，当企业想要监视移动官方网站上某个按钮的点击次数时，可以在按钮的相应功能中执行SDK的掩埋方法: 例如，当按钮A已被单击，您可以监视按钮单击事件并动态返回相应的数据:
A_clickA
通过在智能营销的前端部署复杂的用户数据采集系统，公司可以拆分不同的站点和不同的促销渠道，查看和监视从用户访问，浏览，单击，在线咨询和填写到整个交互过程. 形式，并借助漏斗分析和路径分析等分析模型，将分析降低到流量分布和流量水平，深入了解用户行为与用户价值增强之间的潜在关系，并使用数据分析来持续推动产品升级并改善整体营销效果.
2. 后端数据已完全集成，准确的洞察力有助于决策
随着公司产品线的日益成熟，单个前端用户行为的捕获和采集显然无法满足公司对数据分析的需求. 该公司需要为用户数据构建完善的分析系统. 例如，当公司进行在线促销活动时，某些用户单击以触发“添加到购物车”行为，但他们并未下订单以完成实际的购买和消费行为. 这时，他们仅依靠前端来采集用户行为数据将导致单面数据问题，这可以通过实现有关系统实时状态的统计数据（例如实际订单量）来解决后端嵌入式技术实现交易额和交易额.
在这里，Smart Marketing通过API访问为企业提供了一个便捷的后端数据采集解决方案: 仅需要根据规范管理后端的用户属性和用户行为事件，企业就可以实现智能营销和企业CRM，客户服务系统，ERP和其他自己的业务系统的无缝连接. 根据企业的实际业务需求实时采集数据，在保证核心数据准确性和安全性的前提下，多源数据整合后的准确分析，为企业制定营销策略提供了依据.
2. 着陆页的可视化，准确的营销分析和优化
在广告和事件等在线营销方案中，公司通常会在同一目标页面上放置多个渠道. 这时，细化页面数据分析的实现对于优化整体营销策略至关重要. 然而，为每个登陆页面执行预先埋入代码的动作，付出很高的研发成本显然是不现实的. 因此，基于封装的代码嵌入技术并支持企业一键式调用的智能营销智能网站建设系统可以完全满足企业的需求.
企业可以通过使用智能网站构建系统和多个可视组件，在3-5分钟内构建满足当前业务需求的登录页面. 启动页面后，企业可以完全查看页面PV和UV号等流量数据，而无需进行二次开发；转换行为数据，例如表单提交和手机号码授权；诸如人均停留时间和页面转发时间等访问者行为之类的多维数据，为企业实现单个页面或控件的分析提供了精确的数据基础，并优化了整体营销效果.
同时，智能网站建设系统还提供强大的数据可视化技术功能，以支持企业在日，周，月等多个时间领域实现数据统计. 然后，通过多种类型的可视化图表（例如热图，访问者行为趋势和页面报告），清晰地复制页面不同部分的精炼数据，例如客户点击次数，停留时间，访问深度和来源属性，帮助公司更直观地了解营销效果.
3. 结论
在企业数据采集，传输，建模/存储，挖掘和可视化的数据处理路径中，数据采集是第一步，也是其关键. Smart Marketing之前和之后的全链接数据采集解决方案和智能网站构建系统可满足不同公司，不同平台和不同部门对数据采集的需求，并与客户，营销，业务和其他数据连接以实现正确的用户基于个性化属性，行为事件的精确标记和分组，并使用自动化营销技术和完整的生命周期模型进行精确营销，并真正实现数据的营销授权. 查看全部
在数据驱动的精细营销时代，越来越多的公司开始重视数据的价值. 但是，由于落后的技术和过时的方法，传统数据统计服务提供者提供的简单粗粒度的数据采集服务（例如访问，活跃用户和注册）无法满足现代企业的需求. Weimob Smart Marketing集成了两种掩埋技术: 代码掩埋点和无掩埋点，并根据公司的要求推出了两项数据采集技术服务，即“全链接掩埋点解决方案”和“智能站点构建系统”，以帮助公司实现最大化灵活，完善的数据采集功能的部署将帮助公司准确，全面地采集数据，并在数据资产洞察方面迈出关键的一步.
1. 自定义智能掩埋点，精细采集所有场景
数据采集是数据分析的基础，埋葬点是主要的采集方法. 智能营销前端代码掩埋点+后端API对接的双数据掩埋系统为企业提供了全链接数据采集技术解决方案，可以轻松突破过去数据掩埋点的困惑，数据团队和业务团队之间的协作，以及缺乏有效的技术手段等待痛点. 它可以帮助企业“进行详细而准确的数据采集”，同时降低研发人员的成本. 同时，为了实现最大程度的定制化和灵活的数据采集，Weimob Smart Marketing与百度统计SDK和渠道参数高度兼容，并与百度统计共享相同的参数名称，从而降低了学习和部署成本. 企业.
1. 灵活部署前端代码，动态监控和深度采集
在前端，Smart Marketing使用代码嵌入技术为公司提供了高度灵活和智能的数据嵌入和采集解决方案: 当公司在前端页面上初始化SDK代码时，它将执行页面PV， UV，并访问非嵌入式数据统计信息（例如时间），并支持多页和单页应用程序.
此外，当用户触发公司指定的业务行为和用户行为时，将在相应的逻辑中调用内置数据接口以将数据发送给公司，公司可以动态查看用户的行为数据在后台实时显示.
例如，当企业想要监视移动官方网站上某个按钮的点击次数时，可以在按钮的相应功能中执行SDK的掩埋方法: 例如，当按钮A已被单击，您可以监视按钮单击事件并动态返回相应的数据:
A_clickA
通过在智能营销的前端部署复杂的用户数据采集系统，公司可以拆分不同的站点和不同的促销渠道，查看和监视从用户访问，浏览，单击，在线咨询和填写到整个交互过程. 形式，并借助漏斗分析和路径分析等分析模型，将分析降低到流量分布和流量水平，深入了解用户行为与用户价值增强之间的潜在关系，并使用数据分析来持续推动产品升级并改善整体营销效果.
2. 后端数据已完全集成，准确的洞察力有助于决策
随着公司产品线的日益成熟，单个前端用户行为的捕获和采集显然无法满足公司对数据分析的需求. 该公司需要为用户数据构建完善的分析系统. 例如，当公司进行在线促销活动时，某些用户单击以触发“添加到购物车”行为，但他们并未下订单以完成实际的购买和消费行为. 这时，他们仅依靠前端来采集用户行为数据将导致单面数据问题，这可以通过实现有关系统实时状态的统计数据（例如实际订单量）来解决后端嵌入式技术实现交易额和交易额.
在这里，Smart Marketing通过API访问为企业提供了一个便捷的后端数据采集解决方案: 仅需要根据规范管理后端的用户属性和用户行为事件，企业就可以实现智能营销和企业CRM，客户服务系统，ERP和其他自己的业务系统的无缝连接. 根据企业的实际业务需求实时采集数据，在保证核心数据准确性和安全性的前提下，多源数据整合后的准确分析，为企业制定营销策略提供了依据.
2. 着陆页的可视化，准确的营销分析和优化
在广告和事件等在线营销方案中，公司通常会在同一目标页面上放置多个渠道. 这时，细化页面数据分析的实现对于优化整体营销策略至关重要. 然而，为每个登陆页面执行预先埋入代码的动作，付出很高的研发成本显然是不现实的. 因此，基于封装的代码嵌入技术并支持企业一键式调用的智能营销智能网站建设系统可以完全满足企业的需求.
企业可以通过使用智能网站构建系统和多个可视组件，在3-5分钟内构建满足当前业务需求的登录页面. 启动页面后，企业可以完全查看页面PV和UV号等流量数据，而无需进行二次开发；转换行为数据，例如表单提交和手机号码授权；诸如人均停留时间和页面转发时间等访问者行为之类的多维数据，为企业实现单个页面或控件的分析提供了精确的数据基础，并优化了整体营销效果.
同时，智能网站建设系统还提供强大的数据可视化技术功能，以支持企业在日，周，月等多个时间领域实现数据统计. 然后，通过多种类型的可视化图表（例如热图，访问者行为趋势和页面报告），清晰地复制页面不同部分的精炼数据，例如客户点击次数，停留时间，访问深度和来源属性，帮助公司更直观地了解营销效果.
3. 结论
在企业数据采集，传输，建模/存储，挖掘和可视化的数据处理路径中，数据采集是第一步，也是其关键. Smart Marketing之前和之后的全链接数据采集解决方案和智能网站构建系统可满足不同公司，不同平台和不同部门对数据采集的需求，并与客户，营销，业务和其他数据连接以实现正确的用户基于个性化属性，行为事件的精确标记和分组，并使用自动化营销技术和完整的生命周期模型进行精确营销，并真正实现数据的营销授权.
第三方在线APP开发平台的优缺点是什么？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 220 次浏览 • 2020-08-06 23:10
应用开发公司瑞云科技表示，随着应用开发市场规模的扩大，涌现出许多快速的应用开发平台. 这些第三方在线生产软件具有模块化功能. 没有预算的客户可以选择这样做，但实际上，这些APP开发平台有很多缺点. 今天，瑞云科技只是分析在线APP生产平台的优缺点，以便您可以更全面地了解在线生产平台. 如果要制作出色的APP，则必须找到专业的APP开发公司来做. 在用户体验良好之后，利润自然不是问题. 在线APP开发平台的优缺点
优点:
1. 操作相对简单
用户完全不需要了解编程代码，只需单击一下即可生成应用.
2. 灵活的界面设计
您可以应用模板，也可以添加，删除或禁用现有模板.
3. 开发时间短
在线平台的生产是基于相对熟练的. 通常，大约两个星期内即可生产出两个主要版本的Android和Apple. 完成后，您还可以将其提交给主要的Android商店和Apple商店进行审核.
4. 低成本
投资成本低. 在线APP生产平台可以满足大多数开发人员的需求. 收录Android和Apple版本的APP的成熟APP只需几千美元即可完成.
缺点:
1. 没有源代码，无法自定义功能
由于该应用是通过生产平台制作的，因此用户不可能拥有源代码. 没有源代码，如果要自定义新功能，基本上是不可能实现的.
2，同质性更加严重
尽管APP开发平台将提供多套模板供用户选择，但由于许多用户可能使用同一套模板，因此仍然存在很大的局限性.
3. 安全性和稳定性较低
某些在线生产平台的服务器稳定性较低，因此会影响在此平台上生产的应用的安全性和稳定性.
App快速开发平台具有明显的优缺点. 一些公司可能更喜欢此平台，而一些公司可能更喜欢APP本机开发. 那有哪些APP生产平台呢？
1，Bizness Apps
Bizness Apps为中小企业提供了一个快速制作移动应用程序的平台. 目前，它支持IOS（iPhone，iPad）和Android平台上的本机App生产. 用户根本不需要任何编程知识，只要选中并拖动按钮，就可以完成大部分设计工作.
2，AppMakr
此App开发平台是国外的. 它先前不支持中文，但是现在它还配备了中文支持模型. 开发人员只需要根据他们的实际情况选择一种生产工具，甚至无需编写任何代码. 创建漂亮的应用程序，Appmakr的目标群体是不会编写代码的普通用户.
3，Appmachine
AppMachine的开发门槛非常低. 它提供20个应用程序设计模板. 任何用户都可以在不进行编程的情况下创建自己的本机IOS / Android应用程序，并添加实时新闻，社交媒体，相机L，BS等. 多个集成内容. 如果您需要本机APP开发，请咨询瑞云科技. 我们为客户提供Android和IOS APP开发和定制服务. 凭借丰富的开发经验和出色的UI设计，我们可以为客户创建不同的APP.
标签: 第三方在线APP开发平台APP开发平台APP生产平台 查看全部
优点:
1. 操作相对简单
用户完全不需要了解编程代码，只需单击一下即可生成应用.
2. 灵活的界面设计
您可以应用模板，也可以添加，删除或禁用现有模板.
3. 开发时间短
在线平台的生产是基于相对熟练的. 通常，大约两个星期内即可生产出两个主要版本的Android和Apple. 完成后，您还可以将其提交给主要的Android商店和Apple商店进行审核.
4. 低成本
投资成本低. 在线APP生产平台可以满足大多数开发人员的需求. 收录Android和Apple版本的APP的成熟APP只需几千美元即可完成.
缺点:
1. 没有源代码，无法自定义功能
由于该应用是通过生产平台制作的，因此用户不可能拥有源代码. 没有源代码，如果要自定义新功能，基本上是不可能实现的.
2，同质性更加严重
尽管APP开发平台将提供多套模板供用户选择，但由于许多用户可能使用同一套模板，因此仍然存在很大的局限性.
3. 安全性和稳定性较低
某些在线生产平台的服务器稳定性较低，因此会影响在此平台上生产的应用的安全性和稳定性.
App快速开发平台具有明显的优缺点. 一些公司可能更喜欢此平台，而一些公司可能更喜欢APP本机开发. 那有哪些APP生产平台呢？
1，Bizness Apps
Bizness Apps为中小企业提供了一个快速制作移动应用程序的平台. 目前，它支持IOS（iPhone，iPad）和Android平台上的本机App生产. 用户根本不需要任何编程知识，只要选中并拖动按钮，就可以完成大部分设计工作.
2，AppMakr
此App开发平台是国外的. 它先前不支持中文，但是现在它还配备了中文支持模型. 开发人员只需要根据他们的实际情况选择一种生产工具，甚至无需编写任何代码. 创建漂亮的应用程序，Appmakr的目标群体是不会编写代码的普通用户.
3，Appmachine
AppMachine的开发门槛非常低. 它提供20个应用程序设计模板. 任何用户都可以在不进行编程的情况下创建自己的本机IOS / Android应用程序，并添加实时新闻，社交媒体，相机L，BS等. 多个集成内容. 如果您需要本机APP开发，请咨询瑞云科技. 我们为客户提供Android和IOS APP开发和定制服务. 凭借丰富的开发经验和出色的UI设计，我们可以为客户创建不同的APP.
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应用开发公司瑞云科技表示，随着应用开发市场规模的扩大，涌现出许多快速的应用开发平台. 这些第三方在线生产软件具有模块化功能. 没有预算的客户可以选择这样做，但实际上，这些APP开发平台有很多缺点. 今天，瑞云科技只是分析在线APP生产平台的优缺点，以便您可以更全面地了解在线生产平台. 如果要制作出色的APP，则必须找到专业的APP开发公司来做. 在用户体验良好之后，利润自然不是问题. 在线APP开发平台的优缺点
优点:
1. 操作相对简单
用户完全不需要了解编程代码，只需单击一下即可生成应用.
2. 灵活的界面设计
您可以应用模板，也可以添加，删除或禁用现有模板.
3. 开发时间短
在线平台的生产是基于相对熟练的. 通常，大约两个星期内即可生产出两个主要版本的Android和Apple. 完成后，您还可以将其提交给主要的Android商店和Apple商店进行审核.
4. 低成本
投资成本低. 在线APP生产平台可以满足大多数开发人员的需求. 收录Android和Apple版本的APP的成熟APP只需几千美元即可完成.
缺点:
1. 没有源代码，无法自定义功能
由于该应用是通过生产平台制作的，因此用户不可能拥有源代码. 没有源代码，如果要自定义新功能，基本上是不可能实现的.
2，同质性更加严重
尽管APP开发平台将提供多套模板供用户选择，但由于许多用户可能使用同一套模板，因此仍然存在很大的局限性.
3. 安全性和稳定性较低
某些在线生产平台的服务器稳定性较低，因此会影响在此平台上生产的应用的安全性和稳定性.
App快速开发平台具有明显的优缺点. 一些公司可能更喜欢此平台，而一些公司可能更喜欢APP本机开发. 那有哪些APP生产平台呢？
1，Bizness Apps
Bizness Apps为中小企业提供了一个快速制作移动应用程序的平台. 目前，它支持IOS（iPhone，iPad）和Android平台上的本机App生产. 用户根本不需要任何编程知识，只要选中并拖动按钮，就可以完成大部分设计工作.
2，AppMakr
此App开发平台是国外的. 它先前不支持中文，但是现在它还配备了中文支持模型. 开发人员只需要根据他们的实际情况选择一种生产工具，甚至无需编写任何代码. 创建漂亮的应用程序，Appmakr的目标群体是不会编写代码的普通用户.
3，Appmachine
AppMachine的开发门槛非常低. 它提供20个应用程序设计模板. 任何用户都可以在不进行编程的情况下创建自己的本机IOS / Android应用程序，并添加实时新闻，社交媒体，相机L，BS等. 多个集成内容. 如果您需要本机APP开发，请咨询瑞云科技. 我们为客户提供Android和IOS APP开发和定制服务. 凭借丰富的开发经验和出色的UI设计，我们可以为客户创建不同的APP.
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如何分析国内知名采集工具的优缺点？
采集交流 • 优采云 发表了文章 • 0 个评论 • 336 次浏览 • 2020-08-06 01:07
通过讨论，我采集了一些信息并在个人使用后发表了一些想法:
网络爬虫，也称为网络蜘蛛，网络机器人，是根据某些规则自动在万维网上爬网信息的程序或脚本. 如果大多数人都理解它，那它就是一个采集工具.
一个好的采集工具可以为网站站长的工作带来乘数效应. 目前，中国有几种流行的采集工具:
出生地优采云，三个人，ET，优采云.
下面我们对这些采集工具进行简单的评估.
优采云
优采云应该是最成功的家用采集软件模型之一，用户数量（包括收费用户）应该最大
优点: 功能比较齐全，采集速度较快，主要针对cms，可以在短时间内采集很多，过滤和更换都很好，更详细；
技术: 该技术主要是论坛支持，具有许多帮助文件且易于使用. 有收费和免费版本
缺点: 功能复杂，软件越来越大，内存和CPU资源相对占用，采集速度不佳，资源恢复控制不佳以及受CS架构的限制
出生地
也许大多数人还不知道. 这是我自己的研发. 我曾经使用搜寻器来编写程序，例如java，python等. 后来我发现它很麻烦，因此我尝试使事情变得更简单，然后就无法停止. 现在，它已经在最近的产品迭代中.
优点: 强大的功能聚合，快速的速度，saas架构，数据预览，数据规则市场，api和其他输出方法，免费
缺点: 受欢迎程度仍然较低
三人行
主要用于论坛集合，功能比较完善
优点: 仍然适合论坛，适合开设论坛
技术: 收费技术，免费广告
缺点: 超级复杂，难以入门，对cms的支持不佳
ET工具
优点: 无人值守，自动更新，适合长期派驻，用户群主要集中在长期派潜水站长. 软件清晰，必要的功能也很完善. 关键是该软件是免费的. 听说添加了中英文翻译功能.
技术: 论坛支持，该软件本身是免费的，但也提供付费服务. 帮助文件少，不容易上手
缺点: 对论坛和CMS的常规支持
海纳（Haina）
优势: 庞大，可以在网站上检索很多关键字文章，似乎适合该网站的主题，尤其是文章，博客
技术: 不收取论坛费用，免费提供功能限制
缺点: 分类不便，即所采集文章的分类不便，手动（自动容易混淆），特定的界面，所采集的内容有限
优采云
优点: 非常适合采集discuz论坛
缺点: 过于具体且不兼容.
只需写那么多，我希望对大家有用. 查看全部
网络爬虫，也称为网络蜘蛛，网络机器人，是根据某些规则自动在万维网上爬网信息的程序或脚本. 如果大多数人都理解它，那它就是一个采集工具.
一个好的采集工具可以为网站站长的工作带来乘数效应. 目前，中国有几种流行的采集工具:
出生地优采云，三个人，ET，优采云.
下面我们对这些采集工具进行简单的评估.
优采云
优采云应该是最成功的家用采集软件模型之一，用户数量（包括收费用户）应该最大
优点: 功能比较齐全，采集速度较快，主要针对cms，可以在短时间内采集很多，过滤和更换都很好，更详细；
技术: 该技术主要是论坛支持，具有许多帮助文件且易于使用. 有收费和免费版本
缺点: 功能复杂，软件越来越大，内存和CPU资源相对占用，采集速度不佳，资源恢复控制不佳以及受CS架构的限制
出生地
也许大多数人还不知道. 这是我自己的研发. 我曾经使用搜寻器来编写程序，例如java，python等. 后来我发现它很麻烦，因此我尝试使事情变得更简单，然后就无法停止. 现在，它已经在最近的产品迭代中.
优点: 强大的功能聚合，快速的速度，saas架构，数据预览，数据规则市场，api和其他输出方法，免费
缺点: 受欢迎程度仍然较低
三人行
主要用于论坛集合，功能比较完善
优点: 仍然适合论坛，适合开设论坛
技术: 收费技术，免费广告
缺点: 超级复杂，难以入门，对cms的支持不佳
ET工具
优点: 无人值守，自动更新，适合长期派驻，用户群主要集中在长期派潜水站长. 软件清晰，必要的功能也很完善. 关键是该软件是免费的. 听说添加了中英文翻译功能.
技术: 论坛支持，该软件本身是免费的，但也提供付费服务. 帮助文件少，不容易上手
缺点: 对论坛和CMS的常规支持
海纳（Haina）
优势: 庞大，可以在网站上检索很多关键字文章，似乎适合该网站的主题，尤其是文章，博客
技术: 不收取论坛费用，免费提供功能限制
缺点: 分类不便，即所采集文章的分类不便，手动（自动容易混淆），特定的界面，所采集的内容有限
优采云
优点: 非常适合采集discuz论坛
缺点: 过于具体且不兼容.
只需写那么多，我希望对大家有用. 查看全部
通过讨论，我采集了一些信息并在个人使用后发表了一些想法:
网络爬虫，也称为网络蜘蛛，网络机器人，是根据某些规则自动在万维网上爬网信息的程序或脚本. 如果大多数人都理解它，那它就是一个采集工具.
一个好的采集工具可以为网站站长的工作带来乘数效应. 目前，中国有几种流行的采集工具:
出生地优采云，三个人，ET，优采云.
下面我们对这些采集工具进行简单的评估.
优采云
优采云应该是最成功的家用采集软件模型之一，用户数量（包括收费用户）应该最大
优点: 功能比较齐全，采集速度较快，主要针对cms，可以在短时间内采集很多，过滤和更换都很好，更详细；
技术: 该技术主要是论坛支持，具有许多帮助文件且易于使用. 有收费和免费版本
缺点: 功能复杂，软件越来越大，内存和CPU资源相对占用，采集速度不佳，资源恢复控制不佳以及受CS架构的限制
出生地
也许大多数人还不知道. 这是我自己的研发. 我曾经使用搜寻器来编写程序，例如java，python等. 后来我发现它很麻烦，因此我尝试使事情变得更简单，然后就无法停止. 现在，它已经在最近的产品迭代中.
优点: 强大的功能聚合，快速的速度，saas架构，数据预览，数据规则市场，api和其他输出方法，免费
缺点: 受欢迎程度仍然较低
三人行
主要用于论坛集合，功能比较完善
优点: 仍然适合论坛，适合开设论坛
技术: 收费技术，免费广告
缺点: 超级复杂，难以入门，对cms的支持不佳
ET工具
优点: 无人值守，自动更新，适合长期派驻，用户群主要集中在长期派潜水站长. 软件清晰，必要的功能也很完善. 关键是该软件是免费的. 听说添加了中英文翻译功能.
技术: 论坛支持，该软件本身是免费的，但也提供付费服务. 帮助文件少，不容易上手
缺点: 对论坛和CMS的常规支持
海纳（Haina）
优势: 庞大，可以在网站上检索很多关键字文章，似乎适合该网站的主题，尤其是文章，博客
技术: 不收取论坛费用，免费提供功能限制
缺点: 分类不便，即所采集文章的分类不便，手动（自动容易混淆），特定的界面，所采集的内容有限
优采云
优点: 非常适合采集discuz论坛
缺点: 过于具体且不兼容.
只需写那么多，我希望对大家有用.
