什么是前端埋點(diǎn)？埋點(diǎn)，它的學(xué)名是事件追蹤（EventTracking），主要是針對(duì)特定用戶行為或業(yè)務(wù)過(guò)程進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及實(shí)施過(guò)程。埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)，也是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個(gè)俗稱。
埋點(diǎn)是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，一般用于推薦系統(tǒng)的反饋、用戶行為的監(jiān)控和分析、新功能或者運(yùn)營(yíng)活動(dòng)效果的統(tǒng)計(jì)分析等。
埋點(diǎn)包含兩個(gè)重要概念：事件（event），屬性（param）。
事件（event）：應(yīng)用中發(fā)生了什么，例如用戶操作、系統(tǒng)事件或系統(tǒng)錯(cuò)誤。以某產(chǎn)品為例，包含以下事件：enter_page（進(jìn)入頁(yè)面）、leave_page（離開頁(yè)面）。
屬性（param）：為了描述用戶群細(xì)分而定義的屬性，例如語(yǔ)言偏好或地理位置。以“進(jìn)入課后練習(xí)”事件為例，它包含如下事件屬性：enter_from（從哪個(gè)頁(yè)面來(lái)），class_id（課程id）等。屬性值（value）：屬性的維度，即行為觸發(fā)時(shí)的具體維度。例如：enter_from：home（主頁(yè)）、system（系統(tǒng)）等。 埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的一個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)，也是互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個(gè)俗稱。前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)開源
產(chǎn)品全埋點(diǎn)還是分塊埋點(diǎn)？分塊兒埋點(diǎn)的話有什么響應(yīng)機(jī)制？應(yīng)用措施？
全埋點(diǎn)和分模塊埋點(diǎn)，直接的影響是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本的問(wèn)題，作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析，這也是不得不考慮的問(wèn)題，如果數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不做好，每年浪費(fèi)的存儲(chǔ)成本可能會(huì)是百萬(wàn)級(jí)的消耗。隨著周期的增加，成本浪費(fèi)會(huì)更嚴(yán)重。
所以說(shuō)，企業(yè)數(shù)據(jù)的分析，不僅局限在數(shù)據(jù)本身，而應(yīng)該是多元的剖析，多場(chǎng)景的結(jié)合。凡事都不簡(jiǎn)單，如果簡(jiǎn)單為什么那么多人都沒(méi)有做成功，只不過(guò)是層次還到而已。 前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)開源埋點(diǎn)無(wú)論是項(xiàng)目后期的復(fù)盤，還是明確業(yè)務(wù)價(jià)值，還是產(chǎn)品價(jià)值的挖掘，都具備很重要的意義。
為什么需要埋點(diǎn)和前端監(jiān)控？當(dāng)我們?cè)诜治鰪?fù)盤一個(gè)產(chǎn)品是否成功的時(shí)候，產(chǎn)品、技術(shù)、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)方都會(huì)有自己對(duì)應(yīng)的分析層面，那不同的角色考慮的方向是不同的。
站在產(chǎn)品的視角，經(jīng)常會(huì)問(wèn)如下幾個(gè)問(wèn)題：1.產(chǎn)品有沒(méi)有用戶使用；2.用戶用得怎么樣；3.系統(tǒng)會(huì)不會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)異常；4.如何更好地滿足用戶需求服務(wù)用戶；
當(dāng)站在技術(shù)視角時(shí)，經(jīng)常會(huì)問(wèn)如下幾個(gè)問(wèn)題：1.系統(tǒng)出現(xiàn)異常的頻率如何；2.異常出現(xiàn)后如何快速進(jìn)行定位追蹤；3.如何分析解決問(wèn)題；
而當(dāng)站在老板的視角時(shí)，問(wèn)題可能又會(huì)變?yōu)椋?.我的存量用戶多少，未來(lái)還有多少潛力；2.多少用戶在系統(tǒng)內(nèi)進(jìn)行了消費(fèi)。
當(dāng)在回答了上述問(wèn)題之后，埋點(diǎn)和監(jiān)控兩者的作用便躍然紙上。因?yàn)橐卮鹨陨蠁?wèn)題，只有通過(guò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方式才能弄清楚。其實(shí)無(wú)論是前端埋點(diǎn)還是前端監(jiān)控，二者并不是分開存在，而是相互依存的關(guān)系。
埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集中的一個(gè)統(tǒng)稱，通常也叫做事件追蹤（Event Tracking），它主要針對(duì)特定用戶行為或事件進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及其實(shí)施過(guò)程。
埋點(diǎn)是為了滿足快捷、高效、豐富的數(shù)據(jù)應(yīng)用而做的用戶行為過(guò)程及結(jié)果記錄。數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是一種常用的數(shù)據(jù)采集的方法。埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)的來(lái)源，采集的數(shù)據(jù)可以分析網(wǎng)站/APP的使用情況，用戶行為習(xí)慣等，是建立用戶畫像、用戶行為路徑等數(shù)據(jù)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，webfunny前端埋點(diǎn)是一體化輕量級(jí)埋點(diǎn)系統(tǒng)。 數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是一種常用的數(shù)據(jù)采集的方法。
埋點(diǎn)本身現(xiàn)在已經(jīng)有太多的集成解決方案，如webfunny、神策、GIO等平臺(tái)，但是在實(shí)踐的過(guò)程中仍然還是會(huì)碰都很多問(wèn)題，給前端埋點(diǎn)同學(xué)分享下：埋點(diǎn)實(shí)踐過(guò)程中碰到的坑點(diǎn)。
一、梳理當(dāng)前業(yè)務(wù)，未來(lái)業(yè)務(wù)發(fā)展問(wèn)題，目的是給埋點(diǎn)預(yù)留空間①業(yè)務(wù)兼容的問(wèn)題前期規(guī)范執(zhí)行之后，后續(xù)隨著業(yè)務(wù)的拓展，已有數(shù)據(jù)字段滿足不了業(yè)務(wù)的分析需求；②產(chǎn)品兼容的問(wèn)題埋點(diǎn)從應(yīng)用端來(lái)區(qū)分，web/ios/android，小程序，公眾號(hào)，然后還要區(qū)分一下是否是原生，還是H5，新老版本之間肯定會(huì)帶來(lái)一些模塊化的差異； 前端埋點(diǎn)活躍用戶分析。前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)開源
前端監(jiān)控和前端埋點(diǎn)sdk。前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)開源
前端埋點(diǎn)-數(shù)倉(cāng)庫(kù)表的開發(fā)成本：
埋點(diǎn)數(shù)據(jù)落到數(shù)倉(cāng)后，需要預(yù)先建立哪些表，如何做埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的分層；畢竟埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)體量是非常大的，TB級(jí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)本身就是一個(gè)比較大的成本，再加上調(diào)度系統(tǒng)、計(jì)算資源、運(yùn)行性能等方面，就需要數(shù)倉(cāng)團(tuán)隊(duì)在一開始就要把數(shù)據(jù)模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實(shí)之間的建設(shè)；
數(shù)倉(cāng)性能，時(shí)間問(wèn)題（hive）：因?yàn)槁顸c(diǎn)數(shù)據(jù)的體量問(wèn)題，落表的時(shí)候，一定會(huì)存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張，對(duì)于常規(guī)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、計(jì)算都會(huì)帶來(lái)性能上的問(wèn)題；在數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的架構(gòu)中，有對(duì)外提供數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，對(duì)于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算就有一定的要求，什么場(chǎng)景下應(yīng)該是T+1，什么場(chǎng)景下應(yīng)該是偽實(shí)時(shí)，避免數(shù)據(jù)調(diào)度任務(wù)影響前臺(tái)應(yīng)用產(chǎn)出。 前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)開源
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