一、场景描述
做面向C端用户的产品，十分依赖用户数据的收集，下面都见过这样一张数据分析图，通过链路上各个环节的数据采集，分析对比出曝光产品的交易量：
通过对商品的浏览-点击-交易页面-支付购买等，分析产品的交易场景，这里是从大的业务方面观察数据的链路，实际上在分析的时候要考虑很多细节问题。
二、数据来源
用户数据来衡量用户或者产品的各方面纬度是最具有说服力的，所以在互联网的产品后期开发和优化过程中，对数据的采集和管理一直都是非常重要操作。
现在产品常见的客户端有PC端、H5端、APP端、小程序等各个场景的入口，更有一些物联网设备或者专门做的数据采集机制，不同的场景下的数据类型都是要区分的。通过不同端口下各类数据埋点，获取各个场景下的不同事件的数据来分析产品的优缺点，获取具有建设性的分析结果。
例如模块一中的案例：通过对端口的分析如果在APP端商品A的推荐和交易率最高，在小程序端推荐效果不好，那就可以考虑针对APP和小程序端采用不同的推荐机制。
三、事件类型划分
数据需要采集，并且要区分不同端口的数据只是基本的意识层面，思考采集数据的事件类型是最基础的操作。这里要从产品的特点去考虑，不同一概而论。下面提供一些基础采集数据和一些常见案例，关于核心业务数据相对都是精细和完整的，基本具备读库直接分析的条件。
基础信息
属性 字段 类型 描述 操作终端 app_client String Android/IOS/小程序/H5等 终端版本 app_version String 版本号标识 用户标识 user_id Integer 用户ID 网络地址 ip_address String 用户IP信息这些信息是存在任何采点数据中的，通过这些基础信息采集，用来分析不同端口下用户的特点，以此可以进行差异化的管理和运营。
登录信息
属性 字段 类型 描述 登录时间 login_time Date 用户登录时间 在线时长 online_time Long 在线使用系统的时间通过对登录和在线时间，以及一些使用信息，判断该类用户活跃度，是否需要重点运营或者营销激活。
业务基础
属性 字段 类型 描述 服务类型 service_id Integer 不同的业务服务 模块划分 model_type Integer 例如订单/支付/物流等以此作为业务数据采集的基础信息，用来对业务数据做整体的划分和分析，具体的细节数据需要根据具体场景设计。
商品案例
属性 字段 类型 描述 商品信息 product_id Integer 商品信息 展现位置 position_id Integer 例如：列表/推荐位/广告位 店铺信息 shop_id Integer 所属店铺信息 搜索信息 key_word String 搜索关键字