上篇文章里面提到数据sense对于一个产品经理的意义，后台有朋友问：“我就是一个创业的小团队，除了用户注册量有记录之外，其他数据都后台都没做统计啊，真的有必要花功夫去做数据监测么？”

“有，太有必要了，没有数据监测，你连怎么死的都不知道。”

多看数据，少拍脑袋。

手Q里，统称埋点的数据为大T（Tvalue），在大T查询的网站上有一句大大的solgan：多看数据，少拍脑袋。

Patrick，支付宝前产品经理（公众号ProStory）在他的文章里也详细论述了［数据是驱动产品的动力］的观点。

任何一个聪明的产品经理，都不会忽视数据，数据在产品设计和更迭过程中所扮演了举足轻重的角色。

那么这些数据来自于哪里？

可能有一些数据能直接从后台读到。比如用户的注册量，某个页面的PV/UV。

但要想方方面面掌握用户的动态，了解用户的喜好，那数据埋点则不必可少。

首先数据埋点是什么？

它是PM或运营分析人员，基于统计分析需要，对用户行为的每一个事件进行埋点监测，并通过SDK上报埋点的数据结果。

产品或者运营的同学通过埋点获得的数据进行分析，并进一步优化产品或指导运营。

简单来说，用户每一次button的点击，或者从某个入口进入某个banner时，用户的操作在后台都会有记录。

而产品经理要做的就是尽可能的把用户的行为场景考虑到位，给出最有效最能反应用户行为的监测方式。

下面谈四点，我认为在数据埋点时比较的部分：

1.埋点要广，尽可能的让覆盖面更广一些

手Q的用户是上亿级别的，每一个用户都是独立的存在。

可能有的用户觉得［嘴里喷火］的短视频挂件最好玩，可能有的用户觉得［兔子头饰］最萌萌哒。

产品经理不可能去臆断哪些部分是用户感兴趣的，唯一可以做的就是在资源足够的情况下，尽可能多的去上报监测的点。

每一个画笔的颜色使用，每一次文字的大小调整，都是被埋点的部分。

这样的好处是：总能根据数据，挑出大部分用户喜欢的部分。所以在写需求的时候，数据埋点的地方是否完善，能直接反映一个产品经理功力的深浅。

2.覆盖不到的地方，学会类推

产品经理面试时，有一道经典的题。“如何判断一辆汽车里能装下多少个乒乓球？”

受限于资源，或因为疏漏，我们可能会漏掉一些本该埋点。学会类推是必要的方法。

举例来说，假设手Q后台每天图片的消息量有A条，但是我不知道这A条中，有多少来自于C2C，有多少来自于讨论组中，又有多少来自于群消息。所以只能做个估算。通过对后台C2C,讨论组，群，三者的总消息量占比，来粗略的估计图片消息量的占比。

不可否认这样的估计是不够精确的，但在数据埋点没有覆盖到的地方，适当的类推，可以帮我们做出相对正确的判断。

3.使用统一的描述规范，方便其他人理解

互联网行业的人事变动是最频繁的。昨天还抱怨着着腾讯游戏不充钱玩不下去的同学，可能今天就入职科兴了。可能明天做游戏的同学又会跳到其他公司。

但无论如何变动，你埋下的数据点却坚守着它的使命，所以在某种意义上来说，你埋下的数据点要让你的后来人能够清楚的明白这个点埋下去是用来干嘛的。这很像代码注释，可能写几个字你自己就明白了，但其他人看到还是一头雾水。

这里推荐一种以层级加上“－”的描述规范，能够比较清楚地表达描述的对象。比如：［动态－附近－排行榜］

4.经常整理数据，和开发同学反应哪里出了问题

最近在cheak一个数据时，我发现这个数据的Android用户使用人数，竟然比iOS用户数要少，这是很不寻常的。

（做移动端的同学可能会了解，在中国，Android手机的市场占比，要远远高于iOS，感兴趣的同学可以去了解一下。）手Q的用户中，安卓用户也是占了比较大的比重。

于是就去找开发的同学看代码，是否当时的数据统计有误。后经查证，Android端少统计了一个维度。

所以，最后一点建议就是，当你有数据埋点的时候，要经常去回看数据，及时发现数据中的问题，和开发同学保持沟通，只有这样，数据才能保持它原始的美。