数据埋点实操课

数据的全生命周期可以划分为采集、治理、存储、建模和应用这5个阶段。在数据全生命周期内进行数据埋点管理，就可以获得更准确、更规范、更安全、更合理的数据，从而达到高效应用数据进行分析的效果。

为了帮助大家掌握规范科学的埋点方法，三节课特别邀请了数据分析专家韩城老师带来《数据埋点实操课》。本节课程围绕数据埋点工作，介绍了数据采集方案设计、数据埋点需求文档的撰写、埋点管理流程规范的设计三大部分内容。

首先，课程分享了一套数据采集方案的设计方法。希望帮助到从事数据产品设计、数据分析或业务产品设计工作的你，了解数据采集的流程与实操细节，快速上手数据采集方案设计工作。

采集用户行为数据是为了更好的分析用户行为，从而更好的满足用户诉求，进而实现业务增长。课程从基本概念切入，结合案例，层层递进、深入解析，希望课程中方法论的总结，能帮助你解决数据分析的应用问题，并不断迭代优化出更适合你自己的方法论。

数据口径定义不清晰，沟通困难？离职交接不完整，总是带来麻烦？多人同时定义口径，标准不统一？你是否也遇到过这些麻烦？设计埋点管理流程规范就可以解决这个问题，第三章为你介绍设计规范流程的三阶段。

希望课程能帮助从事数据相关工作的你更好规范的管理埋点数据，助你掌握根据业务数据需求输出数据埋点方案的流程与方法。