线上行为的紧张载体可以分为传统互联网和移动互联网两种，对应的形态有PC系统、PC网页、H5、微信小程序、App、智能可穿着设备、物联网传感设备等。在技能上，数据采集紧张有客户端埋点和做事端埋点两种办法。个中客户端埋点紧张通过在终端设备内嵌入埋点功能模块，通过模块供应的能力采集客户真个用户行为，并上传回行为采集做事端。
常见的客户端埋点办法有3种：全埋点、可视化埋点和代码埋点。
❑全埋点将终端设备上用户的所有操作和内容都记录并保存下来，只须要对内嵌SDK做一些初始配置就可以达到网络全部行为的目的。这也常常被称为无痕埋点、无埋点等。
❑可视化埋点将终端设备上用户的一部分操作，通过做事端配置的办法有选择性地记录并保存。
❑代码埋点根据需求来定制每次的网络内容，须要对相应的终端模块进行升级。
1.2.2.2 优略势剖析对付这3种埋点办法，企业可以根据实际业务场景来判断和选择。它们的利害势比拟如下。
全埋点适宜于终端设计标准化且有统一系统接口的环境。它利用系统供应的事宜捕获机制，在工具事宜发生时调用埋点工具中的指定处理逻辑，对该事宜干系的信息进行记录。这种方法的优点是不用频繁升级，在一次性验证并发布后，就可以获取终真个全量行为数据。当溘然创造须要对某个工具进行剖析时，可以直接从历史数据中找到所需的数据，而不须要再次进行数据网络。其缺陷是数据存储、传输的本钱较高，有些当前不用的数据也须要保留。
可视化埋点适宜于须要考虑存储和带宽本钱的环境，可通过后端配置来降落工具事宜行为采集数量，实现机制和全埋点类似。其优点是发布后不须要频繁升级，本钱比全埋点低，并且能够灵巧配置；缺陷是当须要对某一个工具进行剖析，但创造其数据没有采集时，须要重新配置并等数据采集完成后再进行后续事情，随意马虎影响业务进度。
代码埋点紧张适宜于终端设计非标准化、事宜行为须要通过代码来掌握的环境。其优点是灵巧性强，针对繁芜场景可以单独设计方案，对存储、带宽等可以做较多的优化；缺陷是本钱高，掩护难度大，升级周期较长。
1.2.2.3 埋点举例下图所示为某站点的网站行为埋点日志
该埋点日志中记录了数据的类型(logtype)、内容标题(title)、行为的上一级页面(pre)、用户的屏幕分辨率(scr)、用户标识(cna)、用户名(nick)等各种信息。对付这些数据，后端运营职员可以进行挖掘和剖析，从而辅导产品、运营的优化。例如：根据用户的屏幕分辨率数据，可以在产品布局上进行更好的适配；通过行为的上一级页面，可以知道用户是从哪个页面进入当前页面的，进而优化用户行为路径。
1.2.3 做事端埋点除了客户端埋点，常见的线上埋点还有做事端埋点，即通过在系统做事器端支配相应的数据采集模块，将采集到的数据作为行为数据进行处理和剖析。
做事端埋点常见的形态有HTTP做事器中的access_log，即所有的Web做事的日志数据。前面提到的客户真个3种埋点办法，常见的简化实现方案一样平常也汇合营HTTP做事器中的access_log来落地，但有时为了更好地领悟，会定制一些做事真个SDK，用于捕获做事端系统中无法通过常规访问获取的数据信息，如内部处理耗时、包大小等数据。
做事端埋点的优点很明显，当须要获取的用户行为通过做事端要求就可以采集到或者通过做事端内部的处理逻辑能获取时，采取这种办法来网络用户行为数据能够降落客户真个繁芜度，避免一些信息安全问题。
但其弊端也很明显，有些用户行为不一定会发出访问做事真个要求，这种办法就无法采集这部分数据。因此，做事端埋点一样平常会和客户端埋点结合利用，相互补充，以完玉成体目标用户行为的采集。
1.3 线下行为采集1.3.1 概述线下行为数据紧张通过Wi-Fi探针、摄像头、传感器等硬件采集。随着设备的升级，各种场景中对智能设备的运用越来越多，安防、客户监测、考勤等开始深入人们的事情和生活。常见的线下行为采集办法有网络旗子暗记采集、图像识别采集及设备日志采集等。
1.3.2 网络旗子暗记采集通过Wi-Fi或移动分光旗子暗记采集周边移动设备上的用户行为是从前比较常用的用户行为采集办法，但有些不合规的利用涉及个人隐私，且手机操作系统也针对这类征象进行了一定的防采集处理，出于隐私保护、系统防护等缘故原由，现在这种采集办法仅限于公共安全领域利用。拿Wi-Fi旗子暗记采集来说，其紧张事理是通过旗子暗记探测的协议，在热点附近的移动设备探测SSID时建立网络连接，从网络协议中获取手机的网络设备号。
1.3.3 图像识别采集图像紧张通过智能摄像头来采集，采集内容后会根据业务须要及存储本钱哀求进行处理，既可以输出原始或压缩过的视频流，也可以通过设备本身支配的算法模型识别图像的内容，输出构造化数据。例如，目标工具进入相应区域后摄像头可以识别干系信息，然后采集和保存图像并天生唯一标识（如Face ID）、行为特色等描述信息供后续业务利用。
1.3.4 设备日志采集AIoT设备记录了运行期间各种行为事宜日志，这些日志数据的构造相对标准，有较强的韶光属性，在工业制造、智能安防、司法稽查等领域广泛运用。由于短缺逼迫性的行业标准哀求，当前大部分设备厂商为了构建自己的生态壁垒而利用私有协议进行数据传输。如果要采集和利用AIoT设备中的日志数据，企业常日须要先利用物联网平台或盒子对设备生产的数据进行协议转换，并通过订阅的办法获取基于标准协议传输的数据。
1.4 互联网数据采集网络爬虫又称为网页蜘蛛，是一种按照既定规则自动抓取互联网信息的程序或脚本，常用于网站的自动化测试和行为仿照。Google、搜狗、百度等搜索引擎都基于它们内部自建的网络爬虫，在遵守干系协议的情形下不断爬取互联网上的新鲜网页信息，对内容进行处理后供应相应的检索做事。
当企业的内部信息不敷时，可以考虑利用外部互联网的数据进行一些“化学反应”，将外部的数据与内部数据有效领悟，从而让内部数据在运用上有更多代价。网络爬虫有多种实现办法，目前有较多的开源框架，如Apache Nutch 2、WebMagic、Scrapy、PHPCrawl等，利用它们我们可以快速根据自己的实际运用处景构建数据抓取逻辑。当然，须要遵守相应的协议和法规，同时要避免对目标网站带来过大的要求压力。
1.5 数据手工填报受限于业务信息化程度较弱或数据保密哀求，并不是所有的数据都会被机器记录，但这部分数据对决策剖析等用场又至关主要。因此，为了能够将这些数据重新“信息化”，企业会利用数据填报类工具完成这部分数据的采集。
常日，数据网络员会定义网络数据的规范表单，比如填写字段、预设值、填写韶光哀求、填报职员等，下发给填报职员填写。数据填报与组织构造紧密关联，涉及多级上报时，还须要设定不同级别表单内容之间的联动打算办法，让全体上报过程更大略精确。
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