当前位置: 首页 > news >正文

让数据驱动增长更简单! ClkLog用户行为分析系统正式入驻GitCode

你是否还在被以下问题困扰?

• 用户行为数据分散难追踪?
• 私有化部署成本高、周期长?
• 数据分析工具复杂难上手?

现在,ClkLog已加入GitCode平台,为你提供一站式开源解决方案!

在这里插入图片描述
ClkLog是一款专注用户行为分析的开源埋点系统,源自技术团队真实业务场景打磨。通过埋点接入,可全面记录用户访问与行为数据,并支持从时间、地域、渠道、访客类型等多个维度进行深度分析。系统还支持标准模式与快速模式两种部署方式,用户可根据业务场景灵活选择,并在不同模式间自由切换,大幅提升部署效率与系统可控性。从多端数据采集到多维度深度分析,从一键私有化部署到全开源自由扩展,助力技术团队低成本高效构建数分析体系!

深入核心亮点,解锁数据价值

多维度数据分析: 支持多端数据采集,结合自动化的数据清洗与治理功能,实现全面的多维度数据分析,帮助构建用户生命周期画像。主要分析模型包括基础访问量与访客统计、受访页多维度分析、访客多维度分析、用户活跃度与忠诚度分析、自定义业务分析、用户标签与画像。

全场景覆盖:Web/App/小程序多端埋点,底层采用高性能的ClickHouse数据库进行数据存储与处理,满足企业对基础用户行为数据的采集与分析需求。

极速私有化: 支持一键私有化部署,10 分钟内即可完成部署与集成,技术选型便捷,快速上线即可看到分析效果,支持标准/快速模式自由切换 。

开源即用:系统全开源,日志数据全量存储,技术团队可无负担维护,并可自由进行二次开发以扩展个性化功能。

分析零门槛:聚焦核心分析模型,界面清晰,运营人员可快速上手使用,降低数据分析门槛。

分层服务:基础访问分析功能,适用于刚起步进行用户行为分析的企业;而面向进阶需求,ClkLog还提供自定义业务分析、用户标签与画像等高级模块,帮助企业实现精细化运营。

ClkLog功能示意图

ClkLog:从企业自研到开源共建,打造更懂开发者的行为分析引擎

在数字化运营时代,用户行为数据分析已经成为企业精细化运营的核心能力。ClkLog的诞生也并非偶然,而是源于研发团队在真实业务场景中的深度思考。尽管市场上已有诸多埋点分析系统,但高昂的成本、复杂的交互逻辑与功能冗余等问题,让技术团队难以找到真正轻量化、易扩展的解决方案。

作为以技术创新为基因的团队,ClkLog选择了一条更具挑战的道路——自主搭建一套可灵活适配业务、兼顾高效与低成本的数据分析工具。

开源初心:以开放生态回馈技术社区

在ClkLog的开发过程中,项目作者深刻感受到来开源技术栈对研发效率的革命性提升。从分布式计算框架到前端可视化组件,开源社区的共享精神始终是项目快速落地的基石。

因此,项目初期团队便达成共识:将ClkLog以开源形式发布,让更多开发者能够基于他们的实践经验,低成本构建符合自身需求的分析系统。这不仅是对开源精神的致敬,更是希望通过开放协作,推动行业工具链的持续优化。

社区共成长:从功能迭代到生态进化

自开源以来,ClkLog收获了来自全球开发者的代码贡献、场景反馈与功能建议。这些声音让团队成员们意识到,一个优秀的开源项目不应仅停留在“可用”层面,更需要通过社区力量实现“好用”到“爱用”的跨越。

未来愿景:做开发者背后的数据赋能者

今天的ClkLog已从单一工具演变为可定制化的分析平台,但这仅仅是起点。在GitCode开源平台上,ClkLog不仅是一套工具,更是一个汇聚开发者智慧的协作网络。无论是希望快速搭建轻量级数据分析中台,还是渴望参与开源项目贡献代码,这里都将是一个理想起点。

开发者宣言

ClkLog团队曾与您一样,在商业系统的高昂成本和复杂功能过剩中挣扎。作为一家技术研发型企业,团队一直秉持开放共享的理念,选择用开源力量重塑研发体验,从自身出发,在痛点中破茧成蝶——ClkLog,不仅是团队给予自己的答案,更希望能成为整个开发者社区的公共解决方案。

ClkLog的每一步迈进,来自技术团队的不懈打磨,更来自万千用户的不断托举,开源,是开始而非终点,未来,ClkLog还将与更多用户一起迈入数据分析新境界。

现在访问GitCode,用ClkLog开启你的数据驱动之旅,让数据洞察回归本质——简单、高效、掌控在自己手中!

立即行动👇

开源许可证:

AGPL V3.0

点击立刻跳转至项目地址

技术支持与文档说明

http://www.xdnf.cn/news/537949.html

相关文章:

  • 【随手记】 Event Bus vs. Event Loop
  • 01、java方法
  • 【Python训练营打卡】day30 @浙大疏锦行
  • 盲盒APP开发——解锁盲盒经济无限可能
  • mapbox-gl强制请求需要accessToken的问题
  • Chromium 回调设计实战:BindOnce 与 BindRepeating 的最佳实践
  • 【css】【面试提问】css经典问题总结
  • Golang中的runtime.LockOSThread 和 runtime.UnlockOSThread
  • 嵌入式自学第二十四天
  • 整数的个数
  • Ollama 如何在显存资源有限的情况下合理分配给不同的服务?
  • 理解前端工程化
  • 新书速览|鸿蒙HarmonyOS NEXT开发之路 卷2:从入门到应用篇
  • java集成mqtt
  • 停等协议(Stop-and-Wait Protocol)
  • AI人工智能写作平台:AnKo助力内容创作变革!
  • 铅铋环境下应力腐蚀的疲劳试验装置
  • 什么业务需要用到waf
  • 20. 自动化测试框架开发之Excel配置文件的IO开发
  • 【monai 教程】transform之CropPad详解
  • 磁流体 磁性流体 磁液
  • 封装一个基于 WangEditor 的富文本编辑器组件(Vue 3 + TypeScript 实战)
  • UEFI Spec 学习笔记---33 - Human Interface Infrastructure Overview---33.2.6 Strings
  • Oracle 中 open_cursors 参数详解:原理、配置与性能测试
  • 一键无损批量压缩图片 保留高清细节 开源免费!支持 10 + 格式转换
  • HashMap 的特点及应用场景
  • GraphQL 接口设计
  • SRS流媒体服务器(6)源码分析之推流篇
  • 2025.05.19【Barplot】柱状图的多样性绘制
  • Linux句柄数过多问题排查