大數(shù)據(jù)時代，多數(shù)的web或app產(chǎn)品都會使用第三方或自己開發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，進行用戶行為數(shù)據(jù)或其它信息數(shù)據(jù)的收集，在這個過程中，埋點是比較重要的一環(huán)。作為開發(fā)和測試人員你知道什么是數(shù)據(jù)埋點嗎？作為測試重點要關(guān)注哪些方面？埋點測試的過程有兩個比較重要的環(huán)節(jié)，埋點上報和埋點落庫。
埋點上報：無論是前端埋點還是后端埋點，是否正常按照相關(guān)規(guī)則進行上報，相關(guān)的事件名、屬性值都是否完整正確上報。
埋點落庫：埋點上報完的數(shù)據(jù)是需要存儲到數(shù)據(jù)庫當中再進行相關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析、歸類等等，除了檢查埋點上報，還要看終數(shù)據(jù)是否正常落庫，相關(guān)數(shù)據(jù)字段是否正常。 前端埋點大致分為：代碼埋點、可視化埋點、無痕埋點三種，webfunny前端埋點主要是代碼埋點方案。前端埋點數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜
為什么需要前端數(shù)據(jù)埋點？
對產(chǎn)品本身而言，產(chǎn)品和業(yè)務(wù)需要關(guān)注內(nèi)容包括如下幾個方面：用戶在產(chǎn)品里主要做什么操作、停留多久、訪問幾次；用戶點擊率占比如何，會不會出現(xiàn)某些功能設(shè)計對于用戶而言是無效的；用戶在**使用流程上是否順暢，頁面反饋是否正常友好；可能有哪些潛在的用戶的功能需要更新。
總的來說，數(shù)據(jù)埋點主要是為了收集數(shù)據(jù)，只有通過分析數(shù)據(jù)，才能更好的評估出整個項目的質(zhì)量和重要性，并且能夠為產(chǎn)品優(yōu)化指明方向（數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品）。 前端埋點框架產(chǎn)品如何搭建埋點是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，用于推薦系統(tǒng)反饋、用戶行為監(jiān)控和分析、新功能或者運營活動效果的統(tǒng)計分析等。
埋點是目的導(dǎo)向，不是說頁面上隨便寫一個埋點代碼就搞定了，一般情況下，在產(chǎn)品的規(guī)劃階段就要思考埋點問題，每一個埋點都要思考后續(xù)的數(shù)據(jù)分析，要帶來怎樣的結(jié)果。
同時埋點也不是一勞永逸的，需要不斷的根據(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃，運營的方向和前置埋點的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來合理的調(diào)整埋點，終的目的即是幫助產(chǎn)品收益比較大化。
比如活動頁，關(guān)心的即是活動參與的人數(shù)，活動分享的熱度，活動裂變的程度等等，根據(jù)這些目的就可以在頁面上的關(guān)鍵點擊按鈕處，比如“我要參加”，“分享給好友”等地方添加埋點，后續(xù)產(chǎn)品在后臺可一目了然的知道此次活動的實際效果。
對于產(chǎn)品來說，埋點可以在應(yīng)用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應(yīng)用使用的狀況，后續(xù)用來進一步優(yōu)化產(chǎn)品或是提供運營的數(shù)據(jù)支撐，包括訪問數(shù)（Visits），訪客數(shù)（Visitor），停留時長（TimeOnSite），頁面瀏覽數(shù)（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。
簡單的說可以總結(jié)為以下幾點：1、提高渠道轉(zhuǎn)化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節(jié)點。2、改善產(chǎn)品：通過用戶行為分析產(chǎn)品是否有問題，例如用戶有沒有因為設(shè)計按鈕過多導(dǎo)致用戶行為無效等問題，以此發(fā)現(xiàn)功能設(shè)計缺陷等。3、精細客戶運營：對客戶進行分組（例如有的喜歡打折購買，有的喜歡直接購買等），實現(xiàn)精細營銷，發(fā)放優(yōu)惠券等。4、完善客戶畫像：基本屬性（性別、年齡、地區(qū)等），行為屬性（設(shè)備操作習(xí)慣等）。5、數(shù)據(jù)分析：埋點作為元數(shù)據(jù)放在數(shù)據(jù)倉庫中。提供渠道轉(zhuǎn)化、個性推薦等。 埋點是數(shù)據(jù)的來源，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。
前端埋點-數(shù)倉庫表的開發(fā)成本：
埋點數(shù)據(jù)落到數(shù)倉后，需要預(yù)先建立哪些表，如何做埋點數(shù)據(jù)的分層；畢竟埋點的數(shù)據(jù)體量是非常大的，TB級數(shù)據(jù)的存儲本身就是一個比較大的成本，再加上調(diào)度系統(tǒng)、計算資源、運行性能等方面，就需要數(shù)倉團隊在一開始就要把數(shù)據(jù)模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實之間的建設(shè)；
數(shù)倉性能，時間問題（hive）：因為埋點數(shù)據(jù)的體量問題，落表的時候，一定會存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張，對于常規(guī)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計、計算都會帶來性能上的問題；在數(shù)據(jù)團隊的架構(gòu)中，有對外提供數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，對于數(shù)據(jù)的實時計算就有一定的要求，什么場景下應(yīng)該是T+1，什么場景下應(yīng)該是偽實時，避免數(shù)據(jù)調(diào)度任務(wù)影響前臺應(yīng)用產(chǎn)出。 前端埋點曝光和瀏覽數(shù)據(jù)監(jiān)測。前端埋點數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜
對于產(chǎn)品來說，用戶在你的產(chǎn)品里做了什么、停留了多久、有什么異樣，都是可以通過數(shù)據(jù)埋點來實現(xiàn)監(jiān)控的。前端埋點數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜
眾所周知產(chǎn)品通過埋點可以進行用戶行為分析，隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，企業(yè)對于網(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，運營，產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分析基于此來對用戶行為進行分析統(tǒng)計，同時埋點也可作為一種前端監(jiān)控的手段，檢驗功能是否達預(yù)期的佐證。
基于埋點數(shù)據(jù)進行用戶行為分析，可以得到包含頁面點擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉(zhuǎn)化率、導(dǎo)流轉(zhuǎn)化率、用戶訪問時長和用戶訪問內(nèi)容分析等重要數(shù)據(jù)。 前端埋點數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品排行榜
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