抖音号交易出售资讯设计埋点收集

设计埋点收集

指标体系设计完成后，我们确定了数据收集的边界。根据不同维度场景下需要的数据，通过埋点事件模型设计数据采集方案，也可以直接从关系型数据库中拉取非日志类数据，最终同步到数据仓库中。这其实是一个业务驱动指标设计，再驱动数据收集的过程。

3.4 统计与应用

有了基本数据之后，依据业务指标定义确定数据的统计逻辑，最终计算结果可视化到报表系统中，供日常离线/实时监控使用；也可以依据数据仓库中存储的用户、商品、订单等信息进行数据分析、挖掘。

3.5 验证指标体系设计的合理性

指标体系设计是否合理，往往也是一个不断被挑战，然后不断优化改进的过程，下面列举几个验证指标设计合理性的关键点：

1. 可执行可描述：所有设计出来的指标应该可被执行，也应当可被业务语言和技术语言描述；
2. 完整性：可依据金字塔等原理，枚举指标和维度，不重不漏以保证完整性；
3. 优先级：按优先级确定哪些维度下的哪些指标需要优先解决，以保证执行效率。

数据指标体系设计流程：