掌握数据生命周期：初识数据埋点

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「日志下载」 。

它是标准的服务器日志文件，对分析师来说，IP，时间、浏览了哪些网页，这三个字段足够做出一份完整的分析报告。后续的章节我将围绕它进行演练，为了照顾新手，会同时用Excel和Python演示。

首先进行简单的清洗。如果是Excel，直接将内容复制，文件开头的内容只需要保留第四行Fields信息，它是数据的字段。将内容复制黏贴到Excel中。

按空格进行分列，初步的数据格式就出来了。

我们仔细观察cs-uri-stem，会发现有很多无用数据。比如/images/index_r2_c1.jpg，它是向服务器请求了图片数据，对我们分析其实没有多大帮助。用户访问的具体网页，是/index.asp这类以.asp为结尾的。

利用过滤功能，将含有.asp字符串的内容提取出来，并且只保留date、time、c-ip、cs-uri-stem、cs-uri-stem。按c-ip和time按从小到大排序，这样用户在什么时间做了什么的行为序列就很清晰了。

像172.16.100.11这位游客，在凌晨30分的时候访问了网站首页，然后浏览了校园新闻和一周安排相关的内容，整个会话持续了半小时左右的时间。

Python相关的清洗留待下一篇文章，这里就不多花时间讲解了。感兴趣 ，大家可以先自行练习一下。

APP行为 数据

数据埋点，抽象理解便是记录用户在客户端的关键操作行为，一行数据便等于一条行为操作记录。点击「立即抢购」是，在文章页面停留5min是，发表文章评论是，进行退出登录操作是，视频网站首页看到了10条新视频的内容曝光也是...反必要的，我们都采集。

APP行为数据是在日志数据的基础上发展和完善的。虽然数据的载体是在APP端，但它同样可以抽象出几个要素：who、when、where、what、how。

who即唯一标识用户，在移动端，我们可以很方便地采集到user_id，一旦用户注册，就会生成新的user_id。

这里有一个问题，如果用户处于未登录状态呢？如果用户有多个账号呢？为了更好地统一和识别唯一用户，移动端还会采集device_id，通过手机设备自带的唯一标识码进行区分。

实际的生成逻辑要复杂的多，安卓和iOS不一样，device_id只能趋近于唯一、用户更换设备后怎么让数据继承，未登录状态的匿名账户怎么继承到注册账户，这些都会影响到分析的口径，不同公司的判断逻辑不一致，此处注意踩坑。

回到用户行为：

when依旧是行为发生的时间。

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