数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。

数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合适的渠道上报的问题。

游戏数据的分类

按照服务的对象分类可以分为：运营数据和产品个性化数据。

• **运营数据：**用来监测产品的健康程度，收益效益。例如活跃情况，收入情况等等。
• **产品数据：**往往着力于产品自身的设计验证，玩法验证以及数值平衡调整的内容。

按照数据的时间属性分类可以分为：流水数据和状态数据。

简而言之，流水数据是每一次行为的历史存档，例如A玩家击杀了B玩家1次；状态数据是一种状态数值，例如A玩家当前的击杀数是1。

在接下来的关于数据埋点的内容中，主要涉及的是针对游戏产品内容设计的数据埋点相关内容。质量指标（运营数据）应当采用公司规定通用的数据指标的埋点方式和上报定义。

游戏数据分析的基本流程

在进行游戏产品的数据分析时一般会遵循下面的流程。

数据设计中就包含了数据埋点与数据上报路径的处理。游戏的功能开发结束后，数据埋点的开发就应该提上日程。最后在数据分析时通过数据清洗、筛选、提取、分析的步骤得到相关的结论来验证设计，或为下一个设计方案提供支撑。

数据埋点的基础原则

数据埋点时我们需要遵循一些原则，这些原则与APP数据埋点类似。

游戏数据的本质

首先让我们理解一下游戏数据的本质，也就是描述行为信息基本四要素：时间、人物、地点、事件。

时间：客观时间与时机。客观时间是系统的记录时间，而时机分为**触发记录的时机和上报数据的时机 人物：发生行为的主体。例如，玩家角色，工会，道具，团队等 地点：发生行为的环境。可以是游戏模式，也可以是其他字段条件 行为：被记录下来的事件数据本身

数据上报时机

数据埋点时选择的上报时机十分的重要。**合理的选择记录数据的触发时机，并在考虑性能的情况下适当的选择上报的时机。**这一点需要策划、数据、程序三方重点沟通讨论记录某个行为信息的上报时机。因为它不仅仅涉及到数据的有效性，数据定义本身，还涉及到数据上报产生的性能消耗等诸多内容。

以吃鸡类的单局组队情况下的战绩上报为例，当上报时机是某个玩家死亡时，上报的战绩中得到的排名为该玩家相对于局内所有玩家的排名（死亡顺序），而真正在战绩部分展示的小队排名，需要等待其队友结束游戏时才能得到。这时就需要根据表的服务对象设计不同的表格来处理对数据的实时性要求。

在面对单局中大量的玩家行为时，如果在每一个行为发生时都上报数据，势必会造成上报带宽的堵塞以及客户端响应速度的延时。这对于有着较高的延时要求来说的游戏是致命的。因此就需要将触发记录记录在本地，并统计计算后在某一个空闲时机记录上报，例如物品拾取操作的统计结果，或前文提到的武器使用情况这类的数据。