通过本文档快速了解如何使用Quick Tracking，为业务、需求及技术提供详尽的指导，以高效完成埋点接入工作，从而实现数据管理、分析以及可视化看板的构建与展示，让我们动手尝试下吧！
新人需知道
首先，让我们了解一次完整的埋点流程，从提出需求到数据采集到Quick Tracking展示包含哪些关键环节：
第1步：业务准备（需求｜业务技术）
由需求人员主导整体的需求梳理、指标体系设计和埋点方案设计。 其中，业务人员配合进行需求沟通，技术人员配合埋点方案设计确认。 此部分建议由Quick Tracking的分析师团队指导进行。
需求梳理（需求｜业务）
从核心目标/KPI、用户旅程、用户群体/产品功能，以及现有指标体系等模块进行梳理，明确业务目标和核心需求。
指标体系设计（需求）
梳理完业务需求，需定义关键业务指标，搭建指标框架，沉淀出指标体系；也就是要明确需求最终要看到哪些数据，可以参考标准指标体系进行设计。
埋点方案设计（需求｜技术）
基于业务需求（指标）进行场景事件设计，场景事件设计应结合业务流程和界面内容，技术依据场景事件进行内容上报。
第2步：产品准备
在使用Quick Tracking产品时，首先需要创建一个组织和应用，后续的SDK集成、用户行为日志采集和数据分析都需在此基础之上。
第3步：埋点方案录入（需求）
在埋点方案经业务、技术各方审核一致之后，需要登录到Quick Tracking后台进行事件管理，为下一步埋点集成做准备。
第4步：埋点集成与验证（技术）
在创建组织和应用后，需要客户端接入SDK来采集用户行为日志，为后续的数据分析提供数据源。
SDK集成（技术）
初次对客户端进行埋点实施时，需要按操作进行SDK初始化，当前支持多端将数据接入，对应各端的接入参考如下：
端 | 参考文档 |
Android | |
iOS | |
Web | |
小程序 | |
uniapp | |
flutter | |
React Native | |
鸿蒙Next | |
快应用 |
埋点验证（技术）
技术上报数据之后，需要核对上报的信息是否和采集的信息一致，可以通过日志验证、埋点验证、分析验证等多种方式，具体验证参考：埋点验证
第6步：埋点发布（技术）
经过技术和业务双重校验之后，技术人员可以将代码发布到生产环境，需要注意切换到生产环境的appkey和收数域名。
第7步：数据分析展示（需求）
指标看板搭建
看板分为两种类型：
预置看板：供所有拥有相应数据访问权限的用户共享查看，旨在实现组织内关键指标的标准化监控与协同分析。
我的看板：由用户独立创建与管理，仅限创建者本人查看或授权给他人查看，用于满足个性化数据洞察需求。
数据模型分析
Quick Tracking支持事件分析、漏洞分析、留存分析、分布分析、间隔分析、session分析、路径分析、可视化分析、归因分析等模型分析。
按照上述步骤逐步操作，即可快速掌握并使用Quick Tracking完成数据采集与分析任务！
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- 新人需知道
- 第1步：业务准备（需求｜业务技术）
- 需求梳理（需求｜业务）
- 指标体系设计（需求）
- 埋点方案设计（需求｜技术）
- 第2步：产品准备
- 第3步：埋点方案录入（需求）
- 第4步：埋点集成与验证（技术）
- SDK集成（技术）
- 埋点验证（技术）
- 第6步：埋点发布（技术）
- 第7步：数据分析展示（需求）
- 指标看板搭建
- 数据模型分析