神策数据的功能

1、有效的测试用例：首先是提供有效的测试用例，而不是更多的测试用例。有效的测试用例是找到缺陷的最有可能的测试用例。在编写测试用例或进行自我检查时，测试者必须通过参考需求文档来关注测试的有效性，并了解哪些功能可能出错。 2、了解完整的应用程序：当测试人员对应用程序有完整的了解，实施了什么，预期的内容以及如何高效地使用应用程序时，很容易找出应用程序需要较弱和更强的测试地方。 3、熟悉应用程序的功能：测试人员应熟悉应用程序的所有功能。还有什么功能应该是最重要的？通过这样做，测试人员将有一个想法，当时间有限时，测试的优先级可能是什么。 4、回归测试：当应用程序引入新的更改时，强烈建议你进行回归测试，以检查新的更改是否影响了任何其他功能。测试者应该有一堆回归测试用例来运行每次引入新的更改或功能，以确保所有主要功能都正常工作。它也使基础测试快速高效。

测试方法为： 1、调起monitor之后，连接移动设备； 2、设置logcat的filter，填写包名即可； 3、取已埋点的安装包并且输出app埋点的日志； 4、查看埋点字段表，执行对应有埋点的操作； 5、进入手机上的app，点击 下一步； 6、查看ddms的logcat，即可看到操作的日志； 查埋点是否正确，出现错误的情况一般是： a)漏埋点； b)埋点和操作类型不对应，比如点击的是“下一步”，却上报了“返回”； c)埋点和操作频率不对应，比如只操作了一次，却上报了两次。 埋点数据的注意事项： 埋点数据的一致性：埋点数据的值需要注意客户端和服务端的一致性，包括编码格式、大小写、全角半角、发送时机等； 编码格式：埋点数据的值为中文时，尤其要注意编码格式。为了避免服务端解析数据出错，一般情况下，客户端需要对发出的数据进行编码格式转化； 大小写：埋点数据的值在命名时要和服务端数据组同步命名规则，尤其是大小写； 全角半角：埋点数据的值为英文时，常常容易忽略全角半角的输入方式，有时候会因此产生无法接收的错误； 数据格式：埋点数据的数据格式在定义时要简单明了，尤其是非实时数据的发送机制，发出的数据量大且同一条埋点发出好多，需要整合。

埋点七大步骤： 1、选择一家统计网站（使用接入第三方服务的方式）； 2、新建应用； 3、获取KEY和SDK代码包； 4、将埋点需求和SDK包发送研发； 5、自定义埋点需求完善； 6、研发部门开发并完成APP上线； 7、后台查看数据。 操作流程： Step1:基于事件属性维度，新建3份Excel（点击事件表、曝光事件表、停留事件表）； Step2:在每一个事件表中新建3份子表（sheet页），以点击事件表为例拆分为：首页事件集合、列表页事件集合、详情页事件集合； Step3:每当APP发布新版时，从上一个版本的埋点中做一份copy，新版本中新增了哪些埋点，删除了哪些埋点，需要用不同颜色或事件标记进行标注 说明。

神策数据的三大优势： 第一、可私有化部署。不仅满足SaaS公有云部署，更支持私有化部署模式，打造属于企业专属的数据平台，打消数据安全顾虑。 第二、基础数据采集与建模。多种埋点方式支持客户端、服务器日志(WebServer Log)、业务数据库(Database)、第三方服务、历史数据导入等全端数据采集，无死角的数据采集是一切分析的前提。 第三、PaaS平台深度开发。完全开放的数据接入，实时访问数据，无缝对接内部业务系统，满足灵活多变的深度分析需求。 除此之外，通过神策分析，用户可以实现用户分群与多维度分析：通过用户分群，进行目标市场的细分，实现精细化和差异化用户运营。企业运营或产品人员轻松上手事件、漏斗、留存、访问等分析模型，灵活组合、秒级响应，探索不同业务中的关键行为，洞察指标背后掩藏的问题。 growing IO的优点： 第一、部署代价低。无埋点采集将解放工程师的生产力，让写代码的人专注于写代码，而不是干埋点这种“费力不讨好又没有技术含量“的事情； 第二、统计全面。无埋点采集意味着绝大多数行为都被track了，想分析什么，仓库里都能调； 第三、分析效率比较高。常见的统计报表、行为漏斗模型都有，也可以自定义统计。

对于SDK而言，数据采集是指在用户行为触发时（例如：小程序启动、点击了某个按钮等），按照既定的数据格式，将用户的行为进行数据化。根据采集方式的不同，可以分为代码埋点、全埋点和自定义全埋点： 1.代码埋点是指调用 SDK 提供的 track() 接口采集自定义事件； 2.全埋点是指 SDK 通过代理生命周期函数与各个事件处理函数来实现预置事件的采集； 3.自定义全埋点是指将 SDK 自动采集预置事件的功能关闭，由开发者手动调用 SDK 提供的特定接口 quick() 实现预置事件的采集。 神策数据微信小程序 SDK 还提供了全埋点版本和自定义埋点版本： 全埋点版本是 SDK 自动代理了微信小程序的 App、Page 和 Component 三个接口，自动采集预置事件依赖于全埋点版本的 SDK； 自定义埋点版本是指不采用 SDK 自动采集预置事件的功能，开发者手动调用 SDK 提供的接口完成预置事件的采集。

神策数据成立于 2015 年，是一家大数据分析和营销科技服务提供商，主要为客户提供深度用户行为分析平台，以及专业的咨询服务和行业解决方案。立足于大数据及用户行为分析的技术与前沿实践，神策数据已服务证券、银行、保险、品牌零售、电商、在线教育、游戏等 30 多个细分行业 1500+ 付费企业，连续三年的业绩年均增长率超过 100%，续费率近 100%。 神策数据总部在北京，并在上海、深圳、合肥、武汉、成都、台北等地均拥有本地化的服务团队，覆盖全国及东南亚市场，同时，公司拥有专业的服务团队，为客户全面提供指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务，并提供一对一客户服务。公司在大数据领域积累多项核心技术，包括海量数据采集、存储、清洗、分析挖掘、可视化、安全与隐私保护等。 2020 年，神策分析引擎 2.0 面市，再刷新行业标准，现支持 14 种灵活的数据分析模型，事件分析查询速度同比提升 2.4 倍，每日帮客户结构化用户行为数据超过 2000 亿条，超过 5 万活跃用户使用神策驱动业务增长。