属性数据分析(属性数据)

认识数据埋点：基本属性及流程

数据埋点，对于产品迭代而言，有很重要的指向意义。本文从常规埋点属性和常规埋点流程两个方面带我们认识了数据埋点。

数据埋点属于数据采集的阶段，是互联网分析业务闭环中的起点，为之后的许多日常及专题的分析提供数据源。本篇文章从两个角度来阐述数据埋点的预备知识。横向角度为，每个埋点事件可以埋一些什么内容（用户、时间、地点、方式及内容等），即埋点指标的基本属性。纵向角度为，要完成埋点操作，整个时间上的流程及顺序是如何（梳理需求、撰写需求文档、后期监控等）。

本文旨在梳理数据埋点过程中的基础知识以及流程，若有错误之处，敬请指点！

一、常规埋点属性

在日常的数据监控及分析中，也就是特殊情况发生之前，不管是作为产品、运营还是数据方都很难预料到会需要何种特殊的分析需求，自然也就没有办法预先制定好相应的特殊埋点。

这时候，常规的一些埋点属性可以帮助我们进行一些基础的观察与分析，以一次普通的付费行为来举例，常规的埋点主要可以从以下几个属性来划分：

1. Who（用户）：

主要目的是通过该属性将产品不同的付费用户区分开。主要有以下两种方式：

设备：主要包括移动端（IOS、安卓）及PC端。账号：可以是手机号、邮箱、微信号等用以登录的识别号，关键是不可重复性，即一个账号只代表一个用户。

以上两种方式都能达到将识别并区分用户的目的，至于如何选择，主要取决于当前产品如何定义唯一用户。例如某APP是一个强登录型产品（不登录将无法使用），那么账号本身可以完全覆盖并区分所有的用户，因此该埋点字段可设置为“user_id”。反之，如果是一个“路人”也可以使用的产品，那么设备+账号的埋点设置可能更加适合，即同时加上“user_id”与“device_id”两个字段。

2. When（时间）：

即用户于何时发生该付费动作。对于时间的上报主要有以下两种方式：

客户端时间服务器时间（Unix时间戳）

在涉及跨时区数据的时候，一般使用全球统一的Unix时间戳来上报，在用户属性的后方再加上“timestamp”。

3. Where（场景）：

即用户在何处发生了该付费动作。主要可分为：

GPS：指的是通过GPS定位获取当前设备的经纬度信息。但通常仅仅获取到经纬度信息对于产品或运营的分析是意义不大的，很少有人关注“东经116°，北纬39°”的用户日均使用某APP的时长是多少，而是说“北京地区”用户的使用情况如何。可见要将其利用起来，还需要将其转化为国家、城市、街道等人文地理信息，目前大部分产品都是通过调取API实现的。IP：通过IP地址来定位当前使用的位置，一般比较粗略。用户自定义。当使用场景涉及异地选址时，用户的实际定位可能并不能真实反映消费意向，例如异地点外卖、异地订房等，因此对于一些涉及此类场景的APP来说，在获取常规定位信息的同时，再加上对用户自定义位置的埋点，相信也是有一定意义的。

不同的位置获取方式可根据当前业务情况选定。

4. How（方式）：

即用户是通过何种方式发生的该付费动作。主要包括：

设备类型：移动端 or PC端。操作系统：安卓 or IOS or Windows or Mac OS。版本号：各产品不同的版本号。网络类型：4G or 5G or Wi-Fi。

以上几个是比较基础的常用属性。也可根据产品的特殊需求增加相关属性，例如，对于修图类软件来说，屏幕分辨率的高低可以很大程度上影响用户的使用体验，因此可将其加入常规属性进行埋点。

5. What（行为）：

上述的四种属性描述了用户在何时何地以何种方式发生了此次付费行为，而该环节它描述了用户究竟购买了什么。主要包括：

购买的类型。实物 or 虚拟服务，进一步还可以分为具体的类目是什么。购买的名称。购买的数量。付费金额。付款方式。

这几项都是比较基础的属性，可根据不同的业务需求进行添加。

上述关于who、when、where、how、what的五个维度涵盖了基本的使用场景，为日常监控产品数据提供了基本素材。

二、常规埋点流程1. 收集需求，梳理指标

（1）梳理相关部门的埋点需求，将其指标化

明确埋点目标：埋点主要为了实现什么目标？能够满足产品部门的什么需求？其他业务部门的需求：同时，结合其他部门例如技术、运营部门等需要获取的一些埋点需求。确定埋点指标：梳理上述所有需求，确定最终需要埋点的指标。

（2）建立流程图，规范细节

建立用户行为流程图：根据梳理好的需求，建立详细的流程图，例如用户从点击广告进入，一直到购买页面，具体可能经过哪些步骤都需要整理清楚，这样能有效避免漏埋等情况。事件触发的时机：根据不同事件，定义好该事件的触发时机，例如购买事件是按照点击“购买”按钮还是按照出现“付款成功”计算，这就涉及前面对用户行为流程图的详细规定，具体的规则需要不同部门之间认真商讨，达成共识。埋点属性的设计：埋点的属性与上文4w1h的属性范围相对应，主要描述的是关于每一个埋点的事件，是由谁在何时何地以何种方式完成了什么。

2. 形成数据需求文档（DRD）

在梳理清楚上述细节之后，假定一个用户从浏览商品列表到下单购买的场景，参考上述4w1h的属性，再根据不同的埋点事件进行选取及调整，一份较为完整的数据需求文档能够应运而生了，例如下图：

3. 上线后，复盘效果

（1）验证所有指标能否被正确采集

主要负责保证埋点数据的正确性及准确性，如有异常、缺失等情况，则需及时反映并进行调整。

（2）监控、管理当前埋点指标的效果

在产品运行的过程中，会逐渐体现出不同功能模块的业务复杂程度，因此埋点的需求也会随之产生一定的调整，能否尽早地调整各个埋点的计划以适应不同的分析需求，这就需要产品及数据部门更加敏锐的洞察力了。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议。

原神：角色属性攻略，角色面板属性，要多少是及格，多少是稀释？

面板属性多少是及格，多少是稀释。这些对一般玩家都是非常神秘的存在，今天我来分享一下个人的见解，当然有部分数据是借鉴大神的，我就通俗直接说一说。

如何判断及格、稀释、溢出？

目前大部分角色都是以攻击力为输出，但也有少部分角色是以生命值和防御力为输出的，不管是攻击力还是生命值，或者是防御力，我统称为输出的基础。

如攻击力，有足够攻击力，提升暴击率才能伤害最大化。如果一味提升攻击力，那整体伤害收益会变低，这就是属性稀释。而暴击率是一样的，要有足够的暴击率，提升暴击伤害才有意义。如果攻击力是0， 哪怕暴击率100%，最终伤害也是0。如果不触发暴击，哪怕暴击伤害是300%，最终伤害提升也是0。而属性溢出，就像元素充能效率，明明最低只能提升到放2个E攒满大招，还继续提升元素充能效率，这就是属性溢出。

面板属性数值详解

如下图，角色面板生命值、攻击力、防御力。分为白数值与绿数值，白数值是基础属性，白数值都是来自角色等级。但攻击力的白数值多了一个武器的基础攻击力。绿数值是提升属性，来自圣遗物和武器的副属性和被动。其他的基础属性，暴击率是5%，暴击伤害50%，元素充能效率100%。

攻击力要提升多少呢？

以常规主C角色来说，攻击力绿数值达到白数值的1倍就算及格，当攻击力绿数值超过白数值1.6倍就会稀释，如上图我魈的，白数值是1024，那绿数值只要超过1024就是及格的，绿数值超过1638就是稀释了。

生命值/防御力为输出，要提升多少数值呢？如同上面攻击力计算的数值一样。

暴击率要提升多少呢？

当攻击力属性及格了，才考虑暴击率。暴击率及格是60%，当暴击率超过80%就会稀释，没必要把暴击率提升到100%。因为平时深渊、活动、副本、角色技能、元素共鸣都有提升暴击率BUFF。当把面板暴击率提升到100%，那再获得暴击率BUFF就是溢出了。

暴击伤害要多少呢？

当暴击率及格了，才考虑暴击伤害，暴击伤害虽说伤害提升大，但如同前面说的一样，暴击率低导致不触发暴击，那暴击伤害提升就是0，暴击率与暴击伤害比例是1:2，按照这个比例算，暴击伤害及格数值就是120%，那暴击伤害多少会稀释呢？我认为是不会稀释的，因为暴击伤害是受限于攻击力和暴击率，在攻击力和暴击率足够的情况下，暴击伤害越多越好，不过优先提升了攻击力和暴击率，暴击伤害实际分配到的也是有限。

元素充能效率要提升多少呢？

需要提升元素充能效率的角色，往往都是副C或者辅助角色，依赖大招输出。到底要堆多少元素充能效率呢？这个需要根据每个角色的E技能产元素球数量而定的。如果行秋E技能产球是5个，每个元素球是3点能量，当元素充能效率达到267%时，放2个E技能就足够开大招。公式是5×3×2.67×2=80.1点能量。元素充能效率超出267%，那超出部分就是溢出。

不过并不是行秋就需要267%元素充能效率，因为在实战中，驻场的主C释放技能获得能量时，行秋在后台也会获得能量。具体吸收量是（同元素后台0.6，异元素后是0.6再除以3）。大概只要215%的元素充能效率就够了，为啥这样说呢，因为我的行秋就是215%。

素精通要提升多少呢？

元素精通算是目前受限最大的属性，需要触发元素反应，而且还要后触发才能吃到元素精通提升伤害，虽然火C搭配行秋或者夜兰打蒸发反应，算是比较稳定后触发的，但提升元素精通属性，就意味着其他输出属性降低，打其他反应就非常不稳定了，基于搭配比较单一，操作难度较大，又不稳定，因此，个人不建议主C提升元素精通，当然特定的角色除外，如万叶、砂糖等等增伤辅助角色。

以上是个人粗浅的见解，如有不对的请留言指出。

零基础入门Python(四十一) 修改实例属性的值

修改实例属性的值。

在上期的课程中，我们学习了如何创建类的实例。除了创建实例之外，我们还可以对实例的属性进行修改。对类实例的属性修改通常是修改实例属性相关的值。在本节课程中，我们将具体介绍如何修改实例属性的值。如果你是0基础想要快速入门Python，一定要认真看完本节视频。

在本节课程中，我们将介绍如何修改Python类的实例属性。对Python类的实例属性修改通常是修改实例属性的值。如何修改实例属性的值呢？我们将介绍具体的方法。例如，我们将在上期课程中的动物类中修改对应的属性值。

在上期课程中，我们介绍了如何实例化动物类。现在，我们将介绍如何修改其实例属性。例如，我们将修改my dog实例的属性值。

在上期课程中，我们介绍了如何实例化动物类。现在，我们将介绍如何修改其实例属性。例如，我们将修改my dog实例的属性值。首先，我们需要实例化动物类。我们可以使用类似于上节课的方法。在创建实例时，我们需要指定类名和实例属性名。例如，我们将创建名为my dog的动物实例，并将其名称设置为dog，年龄设置为3岁。

这是my dog实例，它包含动物的名称和年龄。现在，我们可以修改my dog实例的属性值。我们不需要重新实例化动物类，而是可以使用实例化后的对象名称和属性名称来赋值新值。例如，我们将my dog的名称更改为cat，然后检查其名称是否已更改为cat。

通过这种方式，我们可以修改实例化后对应的属性值。同样，我们也可以使用类似的方法来修改年龄值。例如，我们将年龄更改为5岁，然后检查其年龄是否已更改为5岁。我们可以使用实例化后的对象名称和属性名称来赋值新值，从而修改实例属性。

这是其中一种修改方法，当然也可以在定义类时修改对应的属性。例如，我们可以在初始化方法中添加新的属性，例如动物的体重。在这里，我们将体重值设置为二两千克。

在这里，我们可以使用体重属性来修改is_fat属性。例如，我们可以将is_fat的值更改为“一撇s”，然后使用体重属性来更新输出。最终的输出是某某动物正在坐着，体重是多少。同样的打滚方法也可以在后面加上这样一段话：动物的体重这是eps，也是在这里加上self点全能归结点归于后面的点好结束。

这个方法需要进行相应的修改。修改完成后，需要先执行一次，才能得到最新的修改结果。

最后，需要调用对应的方法，以查看它是否仍然是原始状态。因为在这里没有重新实例化，因此需要重新实例化。需要给它一个新的参数。因为在初始化时增加了体重参数，因此这里仍需写一个二。请查看实例化。

这里的结果没有改变，因此无需重新执行。如果进行了修改，则需要重新实例化，并给它一个新的参数。因为在初始化时增加了体重参数，因此这里仍需写一个二。请查看实例化。

这里仍然相同，因为没有进行任何修改，所以这里进行了修改，就会更改动物的名称和年龄。因此，请再次调用该方法，以查看它是否仍然是原始状态。因为在这里没有重新执行，因此输出的内容仍然是原始状态。

同样，您也可以更改动物的体重属性。例如，您可以将其更改为3千克，此时将其更改为3千克即可。然后，输出体重属性将显示为3。因此，该方法将输出体重为3的结果。请查看是否已更改为3。

同样的，请执行该方法，以查看它是否仍然是原始状态。因为在这里没有重新执行，因此输出的内容仍然是原始状态。因此，对类进行实例化后，可以修改其中对应实例化的属性值。您可以在实例化后修改对应属性的值，也可以在定义的方法中进行修改。这些都是可行的。这是修改实例属性值的基本方法。

下节课将介绍Python类的继承问题。请期待下期的介绍。以上是修改拍摄。您是否已经学会了Python实例属性的基本方法？如果您认为我的视频对您有所帮助，请关注我。下期我们将介绍Python类的继承。下期再见。