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我们在上文中给大家简单介绍了数据可视化分析平台搭建的一些基础知识，而今天我们就再来了解一下，数据收集与展示方法都有哪些。
1、数据采集
数据采集一般分为以下三种：
无埋点(全埋点)：零埋点成本，抓取用户行为全量数据，任何操作行为都会被上传。数据量大，“噪音”多;
可视化埋点：在页面中操作，选择埋点位置/模块，非开发人员也可以进行埋点;
侵入式埋点：埋点时需要将数据采集代码写入业务代码中，埋点成本较高，但准确度也更高;
由于对数据的准确度要求较高，同时希望前期只投入较少的开发资源就可以进行快速试错，并为了满足重点的用户行为数据的采集需求，因此，我们优先采用代码侵入式埋点方案。
2、数据展示
目前前台站点已经提供了比较丰富的数据展示功能，比如：PV(浏览次数)/UV(浏览人数)排序或趋势、漏斗分析、路径分析、热图分析、用户画像、自定义看板等等，还有各种业务相关的数据统计及报表导出功能。
PV/UV排序或趋势(PV：PageView，页面浏览次数，用户每打开一次记录一次，多次打开同一页面将累计多次;UV：UserView，浏览页面人数;下文中将直接用PV/UV;)
全站的PV/UV单日趋势图：分时段查看访问量的高峰和低谷;
PV/UV排序：查看Top页面的PV/UV
按页面、时间区间查询PV/UV
漏斗分析：按流程排序每个阶段的人数，计算出转化率;
路径分析：查询各个页面的来源和去向;
热图分析
点击热图：按钮及链接点击的热图;
滚屏热图(即将上线)：用户页面滚屏触达率;
用户画像(即将上线)：针对重点用户的回访次数、浏览路径、用户身份、所在地、操作系统、浏览器等详细信息查询;
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2025-02-12
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