這篇文章帶給大家的內容是關於微信小程式中資料的自訂分析過程，有一定的參考價值，有需要的朋友可以參考一下，希望對你有幫助。
在小程式後台，微信已經提供了強大的資料分析功能，包括即時統計、存取分析、來源分析和使用者畫像功能，可以說對一般的資料分析已經完全足夠了，但有時應用需要做一些更精準的數據分析，例如具體到某一個頁面的分享，頁面中某一個button的點擊等，這時候就需要用到自訂分析功能。
引用下官方文件：
自訂分析支援靈活多維和近實時的用戶行為分析，可以透過自訂上報，對用戶在小程式內的行為做精細化跟踪，滿足頁面存取等標準統計以外的個人化分析需求。
#事件英文名稱和事件中文名稱依照說明要求填寫，這兩個名稱都是唯一的，不能設定成已經設定過的，而且設定的時候盡量簡潔、還要見名知意
配置方式有：填寫配置、API上報。
設定模版：官方已經提供了一些自訂事件模版，直接使用就可以，包括有：進入頁面、離開頁面、小程式內分享，不過這些事件的分析粒度都比較粗，針對整個應用，可以自己修改只針對某一頁
填寫配置的方式支援以下幾種統計觸發器，有：
#click 點擊時觸發
enterPage 進入頁面時觸發，包括新開、後退、切換到前台都屬於進入頁面
leavePage 離開頁面時觸發，包括離開、切換到後台都屬於離開頁面
pageLoad 新開頁面時觸發，即第一次進入頁面
pageUnload 回收頁面時觸發
pullDownRefresh 下拉刷新時觸發
launch 載入小程式時觸發
background 切換到後台觸發
foreground 切換到前台觸發
share 右上角選單分享
switchTab 呼叫switchTab介面切換頁面時觸發
除此之外，還可以填入一些提供的系統屬性，以「$」開頭，目前支援以下屬性：
$PAGE_TIME 使用者從進入本頁面到目前的時間(觸發action的時間點)
$APP_TIME 使用者進入小程式到目前的時間(觸發action的時間點)
$CURRENT_PAGE 目前使用者所在的頁面
$LAST_PAGE 上一頁
註：data可以為空，為空時該事件上報僅收集系統預設欄位的資料這個範例中，data有四項：
product_id: itemID
#product_name : itemName
product_price: price
product_category: category
即：
事件的product_id字段，收集viewProduct頁面上page實例的data中的itemID字段；
事件的product_name字段，收集viewProduct頁面上page實例的data中的itemName字段；
事件的product_price字段，收集viewProduct頁面上page實例的data中的price字段；
事件的product_category字段，收集viewProduct頁面上page實例的data中的category字段；
以上內容表示：當用戶點擊viewProduct 頁面上的.addToCart 按鈕時，上報一條記錄到add_to_cart 事件，事件的 product_id, product_name, product_price, product_category 字段， 取值分別是頁面上的 itemID, itemName, price, category。
填寫完配置後，也要點選檢查欄位。
此時會提示 add_to_cart 事件包含的特定字段，繼續補充字段的名稱、資料類型和備註資訊。
關於API上報
API上報比填寫配置的方式更加靈活，但這也涉及到一些程式碼的更改，需要發布新版本，而填寫配置的方式幾乎不需要更改程式碼，所以無需發布新版本。當我們選擇API上報後，我們可以設定需要回報的參數：
接著，我們在小程式碼中可以插入產生的程式碼，如下是我在轉送成功後的success()回掉函數中提交API上報。
...
// 转发成功
success: function (res) {
wx.reportAnalytics('click_share', {
page_path: current_page_path,
from: from,
});
},
...不管是填寫設定還是API上報，都需要在填寫完配置後儲存並測試。
#我們在測試事件的時候，往往要過一段時間才能接收到數據，大概1-2分鐘，為了能夠及時判斷正確性，我們可以在手機上的小程式應用中，開啟調試，這樣，每次觸發事件時，都會在控制台的Log中看到[自訂分析]上報成功的字樣，點擊查看還能看到更多數據，比如上報的參數等，裡面的eventID就對應事件的英文名稱，可以透過這種方式快速判斷事件觸發是否符合預期，如下截圖：
透過使用，我們發現小程式的自訂分析功能很強大，你可以在頁面上分析任何元素、任何事件，使我們可以全方位的了解到小程式的使用情況，對資料加以分析總結，並以數據來驅動產品的迭代，提高用戶留存。
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