SaaS-云原生、SaaS-非云原生 #

随DataFinder产品发展，当前产品在火山引擎SaaS环境中存在两大类产品环境：SaaS-云原生环境（新版SaaS环境）、SaaS-非云原生（旧版SaaS环境）两类。

• 两类环境在埋点接入时的上报地址不一致、管理员的项目/应用等管理操作不一致。
• 其他数据分析、数据治理、看板等功能的操作流程基本一致。

增值功能/白名单功能 #

DataFinder为您提供丰富的数据集成、分析、治理等功能。

• 部分功能为增值功能需要您单独购买才可使用，例如广告监测、虚拟项目、多ID口径、多维表格等。
• 也会持续发布新功能，部分新功能可能为白名单用户才可使用。

计费事件量统计口径 #

您在开通购买DataFinder时，会在签署合约的时候选择好相应的用量统计口径（有效事件量 或 MTU）。

数据存储/使用有效期 #

数据上报至DataFinder后，DataFinder会为您保存一定时长，超出存储有效期后，历史数据将丢失。

• 查看各环境为您提供的存储有效期

查看用量 #

您可以在DataFinder控制台的集团设置页面查看当前的用量，操作入口参见：查看产品用量。

权限管控能力 #

DataFinder的权限管控主要是基于RBAC权限管控策略来的，即核心管控思路为通过规划不同角色的权限范围，将具体用户添加为角色成员，实现对用户的细化权限管控。管控粒度包括：集团层面、项目层面、应用层面、DataFinder功能层面、DataFinder数据及数据脱敏层面、看板/图表层面，详情：

• SaaS-云原生：权限管理、看板/图表权限说明
• SaaS-非云原生：权限系统、看板/图表权限说明

集团、项目、应用 #

DataFinder的产品资源管理可从集团、项目、应用维度来开展，建议您在使用DataFinder时，结合自身业务分类和人员组织情况，进行资产规划：

• 集团：集团是一个团队空间，集团名称通常为注册火山引擎账号时填写的公司名称或账号名称，在集团中可以创建项目、创建应用并进行数据分析。
• 项目：可通过项目来隔离集团下的应用、用户角色等。
• 应用：指的是属于用户（或用户所在团队）的，需要被监测数据变化及波动的产品。

分析主体 & 多主体 #

实际业务分析过程需明确进行分析的核心对象或焦点，通常“主体”是指使用产品或服务的用户。但是某些场景下也可能需要分析多个主体，例如汽车行业，需以消费者、汽车、商家等不同视角去进行数据分析，此场景下您即可开通使用DataFinder的多主体功能：使用多主体。

统计口径 & 用户唯一标识 #

通常，当我们使用高级分析进行数据分析时，增长分析（DataFinder）会默认以用户作为统计分析的对象，默认使用SSID作为用户唯一标识ID来计算指标，此时用户的SSID就是默认的统计口径。当您的分析对象为用户时，建议保持默认统计口径ssid，DataFinder可通过ID_Mapping将用户的device_id/web_id、user_unique_id等进行mapping后，尽量通过一个ssid还原一个真实的用户个体，详情请参见用户标识。
此外，增长分析还提供了统计口径切换的能力，来满足按照用户SSID之外的口径来统计用户行为数据，进而进行用户分析的场景。创建并使用其他统计口径的操作指导：统计口径。

用户标识ID & 多ID类型 #

DataFinder支持使用device_id/web_id/anonymous_id、user_unique_id、ssid来标识用户/设备。

• device_id、web_id、anonymous_id：均可作为设备的唯一id，多为无法获取用户实名id的场景下使用。
• user_unique_id：为登录态用户标识，多为在能获取用户实名ID场景下使用，一般情况直接使用产品业务中使用的用户标识，比如登录账号。当 user_unique_id 未设定时，在SaaS版本中，系统会自动使用 device_id/web_id 替代。
• ssid：为DataFinder的用户统计口径ID，与设备标识device_id/web_id、登录态用户标识user_unique_id 互相Mapping，能保证用户匿名和实名状态下的ID统一。

三类ID的mapping简单示意图如下，更多关于用户标识的介绍请参见用户标识（uid、ssid、did）。

也支持您新增更多ID类型，并为您提供ID-MAPPING计算能力，将多类ID进行MAPPING计算，通过ssid来尽量还原一个真实的自然人，使用多ID类型时的mapping简单示意图如下，多ID类型的使用指导请参见使用多ID类型。

支持的埋点类型：代码埋点（结合预置事件/属性使用）、全埋点 #

更多埋点规划与demo参考 #

• 如何梳理需求
• 如何设计埋点采集方案
• 指标体系demo
• 埋点方案模板

数据上报注意事项 #

• 上报前先录入：如果您需要上报自定义埋点数据，您需要先在DataFinder的数据管理>元数据管理页面先创建对应的事件和属性，将自定义埋点数据先录入入库至DataFinder，后续自定义埋点数据才可正常上报。录入操作指导。
• 上报前确认上报地址：不同环境的埋点数据上报地址是什么？
• 数据数量限制：进行数据上报时，您先查看当前各类数据的数量限制，超过上报数量限制时，超过的事件、属性数据可能会被系统自动丢弃。单个应用的上报的事件数总量、单个应用支持元事件种类、单个事件的属性数量、用户属性的属性数量、单个应用自定义事件公共属性数量限制

数据接入上报流程 #

• 采集方案制定的指导详情请参见：如何设计埋点采集方案。
• 采集方案实施时：通常有以下通用流程与注意事项。

各端的数据集成操作指导请参见数据接入概述。

数据上报地址 #

进行数据接入上报时，您需要根据当前的环境类型和端类型确认您的数据上报地址，如果上报地址设置错误，后续会导致您无法查询到上报的数据：数据上报地址。

预置事件/属性、自定义事件/属性 #

DataFinder为您提供了丰富的常用预置事件和属性，您可以先查看当前已支持的预置事件和属性：预置属性总表。您也可以根据业务需要将自定义埋点录入DataFinder，后续上报自定义埋点数据用于用户行为分析。

埋点数据格式要求 #

当前支持采集的埋点数据类型包括整数、浮点数、字符串、数组、日期时间等.

• 采集的数据在落库后数据类型会做一定的转化，支持的数据类型列表和数据类型转化说明请参见属性数据类型。
• 数据入库至DataFinder后的示例可参见数据入库格式。
• 入库后可将数据导出，数据导出的格式示例可参见数据对外输出格式。

上报结果验证 #

• 在数据集成SDK开发过程中：可先检查一下各端的集成SDK配置易错点；然后在集成过程中进行验证，例如使用DataFinder提供的实时埋点监测功能、使用Devtools工具进行验证。
• 集成SDK开发完成，数据开始上报：在数据接入SDK开发完成后，您可主动构造一些埋点数据进行上报验证，通常等待10~15分钟后即可在DataFinder的元数据管理页面查看数据上报记录、使用分析工具可查询上报的数据。

更多埋点验证的操作指导请参见通用埋点验证操作指引。

接入&上报报错处理 #

• 数据上报后报错，提示事件/属性不存在

数据导入方案 #

• 当前支持通过HTTP API导入不超过7天内的历史数据：HTTP API 导入历史数据
• 当前支持通过导入CSV文件的方式批量导入业务维度数据：上传CSV导入item数据

数据导出方案 #

• DataFinder中分析工具/看板的数据大部分支持下载为Excel表存储到本地。

• DataFinder为您提供了数据输出功能模块，当前主要支持实时导出方案。数据输出能力、数据导出的格式示例可参见数据对外输出格式。

  实时导出方案	主要流程与详细指导文档	适用场景	易用性	event数据	user数据
  webHook API推送	1 API对接，主动推送。 2 一定数据量免费，超出按量计费 详情请参见：DataFinder上创建数据输出任务	1 数据量较小，主动推数消耗公网火山带宽资源 2 数据质量要求不高，可接受部分因网络抖动、消费失败的丢数场景	需按照Finder要求开发接口	Y	N
  接火山Kafka/BMQ消费落数仓	1 创建的topic 仅支持华北2（北京）地域 2 消费topic走公网域名，可能会时延会大一些，如果您的服务部署在火山北京机房可以走私网域名 3 引入了Kafka/BMQ服务，您需要支持对应产品的费用；此外使用公网IP也会产生费用。 详情请参见： 数据推送到Kafka/BMQ Kafka/BMQ公网开启消费方式： BMQ配置公网访问 Kafka配置公网访问 开启火山侧公网IP	1 希望通过中间件对接 2 适合数据质量有要求（可以重新消费、有重试机制）	直接消费Kafka，开发选型灵活	Y	N

• SaaS-非云原生还支持通过OpenAPI导出原始事件属性数据、导出原始用户属性数据。

基本概念 #

• 事件、事件属性、公共属性、指标
• 事件+用户模型、分析模型

事件分析须知 #

• 使用示例：
  • 【配置指标】最近N天新用户数据
  • 【配置指标】最近XX天日活用户数据
  • 【细分筛选】对比高、中、低活跃用户的人均使用次数
  • 【属性分组】查看不同系统版本下的日活用户数据
  • 【同环比】对比上一周期的数据情况

留存分析须知 #

• 基本概念：起始事件与回访事件
• 计算逻辑：留存率指标计算公式留存指标：留存率
• 使用示例：
  • 【默认区间留存】过去 7 天的默认天级别留存
  • 【默认区间留存】过去 30 天的周级别留存
  • 【自定义区间留存】2-4 天、5-7天、8-10天的留存
• 深度学习：留存分析中的时间粒度

转化分析须知 #

• 基本概念：
  • 转化窗口期、漏斗事件和流量
  • 有序漏斗和无序漏斗
• 计算逻辑：
  • 整体转化率、上一步转化率计算公式
  • 转化率、上一步转化率数据计算详细过程示例
• 深度学习：多条路径的转化率对比分析——多路径对比

用户路径分析须知 #

• 基本概念：用户路径、路径步骤、参与分析事件
• 计算逻辑：用户路径判定逻辑
• 分析图表查看要点

用户生命周期分析须知 #

• 基本概念：本期/上期、活跃/留存/流失/回流/新用户
• 计算逻辑：
  • 活跃用户的计算逻辑
  • 流失用户的计算逻辑

LTV分析须知 #

• 基本概念：当天新增用户数、随后n天的花费的金额累加求和、随后n天的广告点击次数；起始事件、营收事件
• 计算逻辑：
  • LTV计算公式
  • 计算与分析示例

• 您可以将常用的分析指标在统一的页面中创建为固化的指标，便于您在多个分析工具中直接选择使用：指标管理。
• 您可以对DataFinder中的多个一般事件通过一定的逻辑关系组合成虚拟事件，后续通过虚拟事件进行用户行为分析：虚拟事件。
  例如，想看一下发生了事件A或者发生了事件B的去重用户数。比如浏览了页面A或者浏览了页面B的去重用户数有多少。此时就需要用到虚拟事件：表示发生了事件A或者事件B。

看板搭建与权限管控 #

• 如果您拥有“公共空间管理权限”，那么您可以将看板创建到公共空间或个人空间。
• 如果您没有“公共空间管理权限”，那么您只能将看板创建到个人空间。
• 创建到公共空间的看板：创建后默认对全体成员可见，您可以通过“分享”功能修改查看范围。
• 创建到私人空间的看板：创建后默认仅对自己可见，您可以通过“分享”功能将看板分享给其他人查看（对应查看权限）或协同编辑（对应编辑权限）。
• 您可以通过“分享”功能将看板分享给其他人查看（对应查看权限）或协同编辑（对应编辑权限）。

看板订阅/监控 #

• DataFinder的看板支持通过邮件/飞书群/钉钉群方式进行图片订阅，单看板最多订阅20条：看板订阅操作指导。
• 在看板中，我们可以通过创建监控任务，来关注重点数据的波动变化。根据监控规则可以自动判断指标是否在正常范围内波动，异常时触发报警（邮件），无需人工每日跟踪判断，实现自动化监测：监控管理。

看板嵌出 #

看板和图表嵌出是指将DataFinder的看板/图表嵌出外部平台，例如：报表平台、飞书文档、或您公司自建的业务系统等。通过该能力，您将获得属于看板/图表的链接，对于拥有看板/图表权限账号的用户，即可直接在外部平台通过该链接查看嵌出的看板/图表：看板嵌出操作指导。

图表嵌入 #

支持嵌入火山引擎域名下的图表，如增长分析其他应用下看板以及各产品页面的url地址等：图表嵌入操作指导。