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Licence: apache-2.0
Android App 无痕迹全埋点

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TamicAppMonitoring

Android App 无痕迹全埋点方案

本次基于的埋点框架: https://github.com/Tamicer/SkyMonitoring

背景

目前统计已经是一个产品常见的需求,尤其在业务模式探索的前期,埋点功能更是必不可少的功能,下面将介绍最简单的app全埋点方案!

什么是数据埋点

数据埋点是一般项目采用统计UV,PV,Action,Time等一系列的数据信息,对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。

为什么要数据埋点

产品或运营分析人员,基于埋点数据分析需要,对用户行为的每一个事件进行埋点布置,并通过SDK上报埋点的数据结果,进行分析,并进一步优化产品或指导运营。

数据埋点包括哪些

这里有我之前写的一篇文章App优质精准的用户行为统计和日志打捞方案

地址:http://blog.csdn.net/sk719887916/article/details/50931485

数据埋点采集模式

##自动埋点

App通过代理,调用Sdk相关API,进行的将数据埋点上报的模式.

无痕埋点

无需通过专门提供代理类,直接由sdk提供相关接口,或者通过编译工具,预编译替换代码等,直接由sdk全部负责采集上报

可视化埋点

可视化埋点指 前端或者app端基于dom 元素和控件所精准自动埋点的上报的方案。

对比分析:

自动埋点:

缺点: 1 开发人员工作量大,需对业务提供唯一的ID,来区分每一个业务,无论是否提供sdk代理,业务开发人员至少需要多次调用sdk相关API.

2 业务人员和产品沟通成本提高,需要对具体业务制定相关的业务标识,以便于产品分析和统计

优点:

产品运营工作量少,对照业务映射表,就能分析出还原相关业务场景, 数据比较精细,无需大量的加工和处理。

无痕埋点

缺点:

1 sdk开发人员需提供一套无痕埋点技术成品,包括能正确获取PV,UV,ACtion,TIme等多项统计指标。前期技术投入大。

2 数据量大,需后端落地进行大量处理,并由产品进行自我还原业务员场景。 无论采用智能系统平台,还是通过原生的数据库查询数据,都是一种大量的分析精力。

优点:

1 开发人员工作量小,无需对业务标识进行唯一区分,由sdk自动进行生成,ID规则由sdk和产品进行约定。减少业务人员的沟通成本和使用步骤。

2 数据量全面,覆盖面广,产品可按需进行分析。做到毫无遗漏。

3 支持动态页面和局部动效的统计。

可视化埋点

优点:

1 相对数据量而言 相比较于无埋点相而言对较低,但是这个可视化元素的识别技术是客户端或者前端所要实现的,唯一id生成也无需客户端去自定义规则,这套生成规则由相关产品在自动化工具的情况下生成配置表,下发到客户端,再由客户端按坑就班到相关界面去实现。

2 数据量相对精确

缺点:

1 可视化工具的平台的搭建,静态页面的元素识别都需要额外开发。 2 动态效果可能会遗漏。

#实现方案:

埋点需求可参考我之前的文章:

App优质精准的用户行为统计和日志打捞方案

App打造自定义的统计SDK

自动埋点实际上也是,提供一个base类,由业务类继承base类,在base里面做相关统计api调用, 可参考我的github:https://github.com/Tamicer/SkyMonitoring

核心实现:

以android作为列子:

提供自动遍历元素 并能扑捉点击的控件的activity, 并能在生命周期统计pv的打开和关闭,调用我开源的SkyMonitoring的对应的api.

复写dispatchTouchEvent(MotionEvent ev) 事件函数,确定被点击的view的相关位置,并生成唯一的ID,企业级app都是从服务器下发对应的ID,对应页面去调用埋点sdk Api,实现事件行为TcStatInterface.initEvent(path.viewTree);。

这个path就是view的路径,页面的深度路径,包括打开和关闭sdk在SkyMonitoring中已能自动获取。

本次demo是id生成规则是按照 :包名+ Activity+ Viewgroup+ Layout+ view + View index + viewID实现的。

业务直接去继承TamicActivity即可,就能去实现所有可视化view的埋点功能。

App项目集成使用,初始化url和相关统计配置字典,这个字典可以从服务器下发下来,我本次只是通过简单的本地文件做实践。

    public class StatAppliation extends Application {

    @Override
    public void onCreate() {
        super.onCreate();
        // you app id
        int appId = 21212;
        // assets
        String fileName = "my_statconfig.json";
        String url = "https://github.com/Tamicer/TamicAppMonitoring";
        // init statSdk
        TcStatInterface.initialize(this, appId, "you app chanel", fileName);
        TcStatInterface.setUrl(url);
        TcStatInterface.setUploadPolicy(TcStatInterface.UploadPolicy.UPLOAD_POLICY_DEVELOPMENT, TcStatInterface.UPLOAD_TIME_ONE);
     }
    }

可视化也可以通过aop插桩实现,但是实现起来对代码的入侵性太高,这里不做介绍。

Aop 插桩对碎片化fragment支持比较好。对这块的介绍可看我以前在公众号推送的一篇文章 :AOP编程之AspectJ实战实现数据无痕埋点

可参考: https://www.baidu.com/link?url=FniQOFyj1pd6O5Fz6viRMN3ZgexIKAk7SQ08EgpBU9cHHMszPlm2jRXJ21mkomtY&wd=&eqid=ffc87acf0005fd18000000045a5d98dd

项目地址:

github:https://github.com/Tamicer/TamicAppMonitoring

Tamic 原创 http://blog.csdn.net/sk719887916/article/details/79074556

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