前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控能做什么？從單個(gè)頁面的常規(guī)數(shù)據(jù)角度出發(fā)我們可以通過埋點(diǎn)獲?。涸L問次數(shù)（UV/PV）、地域數(shù)據(jù)（IP）、在線時(shí)長、區(qū)域點(diǎn)擊次數(shù)等數(shù)據(jù)。
當(dāng)我們將這些單點(diǎn)數(shù)據(jù)按照特定的緯度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合，就可以獲得全流程視角下的數(shù)據(jù)如：用戶留存率/流轉(zhuǎn)率、用戶轉(zhuǎn)化率、用戶訪問深度等數(shù)據(jù)。
而在埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行上報(bào)的同時(shí)，我們也可以同步收集頁面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)/接口相關(guān)數(shù)據(jù)如：頁面加載/渲染時(shí)長、頁面異常、請(qǐng)求接口等數(shù)據(jù)。同時(shí)對(duì)于前端監(jiān)控來說，大致可以分成三個(gè)方向：數(shù)據(jù)監(jiān)控、性能監(jiān)控、異常監(jiān)控。 webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng)適用于體現(xiàn)總量和比率，還支持多個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊展示等等。前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)有哪些好用的
前端數(shù)據(jù)埋點(diǎn)之用戶行為就是在網(wǎng)頁應(yīng)用中進(jìn)行的一系列操作，但用戶的操作有很多種，都需要記錄下來是不可能的，一般需要記錄用戶的以下幾種行為：
一、用戶瀏覽頁面次數(shù)，PV（PageView）：用戶每次訪問網(wǎng)站中的一個(gè)頁面就被記錄為1個(gè)PV，多次訪問同一個(gè)頁面，訪問量就會(huì)累計(jì)二、頁面瀏覽用戶數(shù)，UV（Uniquevisitor）：通過網(wǎng)絡(luò)正常訪問頁面的使用者，通常一臺(tái)電腦客戶端或一個(gè)用戶賬號(hào)為一個(gè)訪客，一般同一個(gè)客戶端或用戶賬號(hào)在24h內(nèi)多次訪問只會(huì)被記錄為1個(gè)UV，計(jì)算策略視具體情況而定三用戶點(diǎn)擊按鈕次數(shù)：以上兩種可以認(rèn)為是自動(dòng)式觸發(fā)埋點(diǎn)，而點(diǎn)擊按鈕次數(shù)就屬于是互動(dòng)式觸發(fā)埋點(diǎn)，便于去了解這個(gè)功能按鈕的使用情況。 好用的前端埋點(diǎn)頁面埋點(diǎn)方案代碼埋點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)控制精細(xì)，可以非常精確地選擇什么時(shí)候發(fā)送數(shù)據(jù)。
埋點(diǎn)是目的導(dǎo)向，不是說頁面上隨便寫一個(gè)埋點(diǎn)代碼就搞定了，一般情況下，在產(chǎn)品的規(guī)劃階段就要思考埋點(diǎn)問題，每一個(gè)埋點(diǎn)都要思考后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，要帶來怎樣的結(jié)果。
同時(shí)埋點(diǎn)也不是一勞永逸的，需要不斷的根據(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃，運(yùn)營的方向和前置埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來合理的調(diào)整埋點(diǎn)，終的目的即是幫助產(chǎn)品收益比較大化。
比如活動(dòng)頁，關(guān)心的即是活動(dòng)參與的人數(shù)，活動(dòng)分享的熱度，活動(dòng)裂變的程度等等，根據(jù)這些目的就可以在頁面上的關(guān)鍵點(diǎn)擊按鈕處，比如“我要參加”，“分享給好友”等地方添加埋點(diǎn)，后續(xù)產(chǎn)品在后臺(tái)可一目了然的知道此次活動(dòng)的實(shí)際效果。
眾所周知產(chǎn)品通過埋點(diǎn)可以進(jìn)行用戶行為分析，隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，企業(yè)對(duì)于網(wǎng)站的PV、UV、用戶的轉(zhuǎn)化、新增和留存也越來越關(guān)注。而完整的數(shù)據(jù)采集是一切的前提。
埋點(diǎn)即監(jiān)控用戶在應(yīng)用表現(xiàn)層的行為，于產(chǎn)品迭代而言至關(guān)重要，運(yùn)營，產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分析基于此來對(duì)用戶行為進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，同時(shí)埋點(diǎn)也可作為一種前端監(jiān)控的手段，檢驗(yàn)功能是否達(dá)預(yù)期的佐證。
基于埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為分析，可以得到包含頁面點(diǎn)擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉(zhuǎn)化率、導(dǎo)流轉(zhuǎn)化率、用戶訪問時(shí)長和用戶訪問內(nèi)容分析等重要數(shù)據(jù)。 埋點(diǎn)事件較多，或者網(wǎng)頁內(nèi)部交互頻繁，可以通過本地存儲(chǔ)的方式先緩存上報(bào)信息，然后定期上報(bào)。
前端埋點(diǎn)的3種主流方案：
一、無痕埋點(diǎn)（全埋點(diǎn)）方案，利用瀏覽器或APP自帶的監(jiān)控方式，對(duì)用戶的瀏覽頁面、點(diǎn)擊等行為進(jìn)行收集，一般用于粗顆粒度的數(shù)據(jù)分析，例如公司的slardar：數(shù)據(jù)噪聲大不管有用沒有；數(shù)據(jù)都會(huì)被收集，無法定制化埋點(diǎn)；無法采集到指定事件和業(yè)務(wù)屬性；可供DA使用的信息較少；接入簡單，幾乎無侵入，不需要額外的開發(fā)成本；用戶操作行為收集非常完整，幾乎不會(huì)遺漏。
二、代碼埋點(diǎn)方案，前端開發(fā)人員在代碼中自定義監(jiān)控和收集：工作量大，而且對(duì)代碼侵入性很大，后期維護(hù)也不是很方便；可以精確埋點(diǎn)，具備明確的事件標(biāo)識(shí)；業(yè)務(wù)屬性非常豐富；埋點(diǎn)觸發(fā)方式可以靈活定義；DA使用更方便和精確。
三、埋點(diǎn)sdk方案，sdk向外暴露上報(bào)埋點(diǎn)的接口，監(jiān)控和收集過程前端開發(fā)人員無感知。業(yè)務(wù)開發(fā)只需關(guān)注事件標(biāo)識(shí)、業(yè)務(wù)屬性等；兼顧無痕埋點(diǎn)優(yōu)點(diǎn)和代碼埋點(diǎn)的優(yōu)勢。 可視化埋點(diǎn)即以業(yè)務(wù)代碼為輸入，通過可視化系統(tǒng)配置埋點(diǎn)，以耦合的形式輸出業(yè)務(wù)代碼和埋點(diǎn)代碼。前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)有哪些好用的
前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控搭建方案。前端埋點(diǎn)框架系統(tǒng)有哪些好用的
前端埋點(diǎn)-數(shù)倉庫表的開發(fā)成本：
埋點(diǎn)數(shù)據(jù)落到數(shù)倉后，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)倉性能，時(shí)間問題（hive）：因?yàn)槁顸c(diǎn)數(shù)據(jù)的體量問題，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)帶來性能上的問題；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，什么場景下應(yīng)該是T+1，什么場景下應(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)有哪些好用的
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