工作时候需要的一些概念性问题，边查询边记录，大多都是copy大神的，方便自己回顾
数据接口的原理
系统、应用或软件的宝贵数据的会存在机房的数据库服务器上，或者是在云服务器上。一般人是接触不到的。如果你想用数据，可以通过加油站这样的门店，也就是知乎、iOS的应用、安卓应用、网站、小程序、公众号、头条这些，就能看到你要的信息了。而这些“门店”呢，背后就是通过 数据接口 和服务端进行数据通讯的。如果你想开士多店，去加盟，就会有供应商给你送货。如果你想开发一个应用，就需要去找平台开个账号，就会有API接口给你使用了
作者：dogstar
链接：https://www.zhihu.com/question/266709096/answer/802488439
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
<meta charset="utf-8">
先引用国外大神对API（应用程序接口）的解释：
如果把餐厅当做一个系统，当你来到一家餐馆，拿起菜单进行点餐时，首先看到的是菜单上罗列的众多菜品信息，厨房将是你点餐“系统”的一部分，但其中的关键环节是如何将点菜的信息传达至厨房，并将食物送到餐桌上，这个时候服务员就起到作用了，服务员就是一个信使(API)，他接收你的点菜信息，并告诉厨房(系统)该做什么，在这种情况下，服务员以“食物”作为信息反馈。
再来说说数据接口（数据api接口）：
如果说广义的api接口是引用一个应用程序集的口令，那么数据api则是引用封装起来的数据集的口令。
举个例子，你在计算机中输入1+1（入参），然后按等于（传参），计算机给你返回2（出参）.
1+1等于就是API，2是返回值。
计算机为什么能返回2呢，简单来说就是所有数字的加减关系及结果都被它预先存储起来了，你输入参数的时候它直接去库（存储空间）里读出答案显示给你。此处仅为方便解释数据接口，实际计算机工作原理并非如此。[1]
结论：
无论是广义的API接口还是数据接口，其原理都是先预设好一个功能（集）或者答案（集），然后通过特定的API去拿这个集里你想用的那部分。再想想点菜的事，就清晰明朗了。
作者：数据宝
链接：https://www.zhihu.com/question/266709096/answer/1007882674
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
数据埋点
数据埋点主要是对app或网站的一些日常书库的采集，通过采集用户的行为数据，如功能按钮点击次数、页面流连、访问路径等，进行数据分析，然后基于数据进行更好的运营或产品优化迭代。
常见的埋点方式：
1.手动埋点:手动代码埋点，有点是流量可控：业务方根据需求在任意场景进行数据采集，缺点是方法可能会写死，采集方案变化的话代码也需要修改
2.可视化埋点:通过可视化界面来配置实现，活动控件都带有唯一标识，通过埋点配置后台，将元素与要采集事件关联，自动生成埋点代码嵌入到页面中。优点是业务方工作量少，缺点是技术实现较难
3.无埋点：前端采集所有事件，上报埋点数据，候选过滤和计算有用数据。优点是前端只要加载埋点数据脚本，缺点是流量和采集的数据过大，服务器压力大
H5和PC的埋点方式
埋点简单来说就是：先通过数据统计系统把统计代码或代码包拿到，然后加在你的页面代码或者集成到APP代码包里，然后就可以看到相应的用户行为数据。
目前第三方的数据采集和分析产品有很多，如：google Analytics、百度统计、友盟+、GrowingIO、百度移动统计等。APP埋点，就选移动统计；如果是给网站统计，就选网站统计。网站一般用的是统计平台的JS代码，APP是用的统计平台的统计SDK.
H5是HTML代码形式编写，埋点方式与app不一样。
详细步骤可看http://www.woshipm.com/data-analysis/1706558.html
APP的埋点方式
APP数据埋点的几个步骤：
1.注册一家统计网站：第三方统计网站：百度移动统计、友盟、诸葛IO
2.新建应用：创建应用
3.获取KEY和SDK代码包
4.将埋点需求和SDK包发给研发
5.自定义埋点需求完善：基本数据需求（跃用户，留存用户，下载量等）第三方可以满足，会有更细节的数据需要自定义事件完善，比如：button的点击量，banner和导航、搜索等按钮的点击量等，你要做的事导出埋点需求列表发给研发，并做好关系标注
6.研发开发并完成APP上线
7.在后台查看数据
更具体的描述参看http://www.woshipm.com/data-analysis/689019.html
可视化埋点
可视化埋点，通常是指用户通过设备连接用户行为分析工具的数据接入管理界面，对可交互且交互后有效果的页面元素（如：图片、按钮、链接等），直接在界面上进行操作实现数据埋点，下发采集代码生效回数的埋点方式。这种方式所见即所得，跳过代码部署、测试验证和发版过程，极大提升生产力。
作者：Analysys易观
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42080662
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出
简单的来说，就是使用者只在其可视化埋点页面上，点击想要监测的元素，然后起个名字、给个编号，埋点就完成了。同时，还可以根据时间、地理位置、操作系统、useragent、渠道等几十个维度，细分查看该埋点的数据，而不仅仅是这个元素的点击。
可视化埋点的技术原理是什么呢？其实，可视化埋点与好多年前比较流行的面向业务人员的网页制作工具Dreamweaver 类似，即所见即所得，通过点击交互替代手写代码。可视化埋点参考Visual Studio 等一系列IDE做法，用可视化的页面交互手段来代替代码编写，从而大幅缩减工作量和沟通成本，同时降低出错几率。
作者：Analysys易观
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42080662
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
可视化埋点的具体流程
手机APP嵌入开启可视化功能的SDK，通过WebSocket的方式和服务器、前端进行相互通信，SDK会定时收到服务器下发的页面请求；然后会上报页面快照和界面因子信息到服务器，服务器收到信息后会根据界面因子信息对页面的每个元素进行分析，根据控件的类型来标记哪些页面元素是可以被埋点的；最后将可埋点信息交给前端渲染，此时，前端Web页面上展示就的就是可以埋点的页面。埋点人员在渲染出来的前端Web页面上进行框选，标记事件属性等进行埋点。前端Web页面会将对应的埋点信息传递给服务器保存，SDK则会通过策略定时从服务器获取埋点信息。以上就是整个埋点的大体工作流程，具体包含WebSocket通信过程以及具体的埋点过程。下面就针对这两个过程分别进行细致的介绍。
作者：易观方舟
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/50658971
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
PV,UV,VV及UV去重
访问次数（VV）：记录所有访客1天内访问了多少次您的网站，相同的访客有可能多次访问您的网站。
独立访客（UV）：1天内相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客。
网站浏览量（PV）：用户每打开一个页面便记录1次PV
独立IP（IP）：同一IP无论访问了几个页面，独立IP数均为1
访问次数（VV）
名词：VV = Visit View（访问次数）
说明：从访客来到您网站到最终关闭网站的所有页面离开，计为1次访问。若访客连续30分钟没有新开和刷新页面，或者访客关闭了浏览器，则被计算为本次访问结束。
独立访客（UV）
名词：UV= Unique Visitor（独立访客数）
说明：1天内相同的访客多次访问您的网站只计算1个UV。以cookie为依据
网站浏览量（PV）
名词：PV=PageView (网站浏览量)
说明：指页面的浏览次数，用以衡量网站用户访问的网页数量。多次打开同一页面则浏览量累计；
独立IP（IP）
名词：IP=独立IP数
说明：指1天内使用不同IP地址的用户访问网站的数量。
产品验收
产品小白进行产品验收，从这些方面入手 http://www.woshipm.com/pmd/851063.html
项目验收，产品上线前的最后一道防线http://www.woshipm.com/pmd/2206347.html
怎么做项目验收，避免项目翻车？http://www.woshipm.com/zhichang/3458748.html
灰度发布是什么
用灰度发布，玩点不一样
https://blog.csdn.net/sybaris/article/details/106026217?utm_medium=distribute.pc_aggpage_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-2-106026217.nonecase&utm_term=%E7%81%B0%E5%BA%A6%E6%B5%8B%E8%AF%95%E5%92%8C%E5%86%85%E4%BE%A7%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB
5分钟学会灰度发布 https://blog.csdn.net/m371047623/article/details/81945868
知乎客户端内测和灰度方案演进 https://zhuanlan.zhihu.com/p/39155476
如何检查你的产品原型是否合格
http://www.woshipm.com/rp/2430723.html
善用Axure写PRD，最正统的产品逻辑表达法http://www.woshipm.com/rp/620243.html
