前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控能做什么？從單個頁面的常規(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)行上報的同時，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/渲染時長、頁面異常、請求接口等數(shù)據(jù)。同時對于前端監(jiān)控來說，大致可以分成三個方向：數(shù)據(jù)監(jiān)控、性能監(jiān)控、異常監(jiān)控。 埋點(diǎn)上報周期:埋點(diǎn)事件較少，上報可以實時進(jìn)行，比如用戶觸發(fā)事件后，立刻上報用戶所觸發(fā)的事件類型。前端埋點(diǎn)曝光事件工具試用
埋點(diǎn)有哪些方式？代碼埋點(diǎn)出現(xiàn)的時間很早了，在GoogleAnalytics年代，就已經(jīng)出現(xiàn)了類似的方案了。目前，國內(nèi)的服務(wù)商，如觀縱科技、webfunny、友盟等都提供了這一方案。
代碼埋點(diǎn)的技術(shù)原理也很簡單，在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數(shù)據(jù)分析服務(wù)商的SDK，然后在某個事件發(fā)生時就調(diào)用SDK里面相應(yīng)的數(shù)據(jù)發(fā)送接口發(fā)送數(shù)據(jù)。例如，我們想統(tǒng)計APP里面某個按鈕的點(diǎn)擊次數(shù)，則在APP的某個按鈕被點(diǎn)擊時，可以在這個按鈕對應(yīng)的OnClick函數(shù)里面調(diào)用SDK提供的數(shù)據(jù)發(fā)送接口來發(fā)送數(shù)據(jù)。 前端埋點(diǎn)曝光事件工具試用搭建前端監(jiān)控平臺之?dāng)?shù)據(jù)上報，需要通過埋點(diǎn)方案來實現(xiàn)。
埋點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集中的一個統(tǒng)稱，通常也叫做事件追蹤（Event Tracking），它主要針對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)及其實施過程。
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)是一體化輕量級埋點(diǎn)系統(tǒng)。
前端埋點(diǎn)是前端監(jiān)控的實現(xiàn)方式，前端埋點(diǎn)和上報即是數(shù)據(jù)的收集階段。目前常見的前端埋點(diǎn)方法主要分為：代碼埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)和無痕埋點(diǎn)。代碼埋點(diǎn)：代碼埋點(diǎn)也叫手動埋點(diǎn)，是以嵌入代碼的形式進(jìn)行埋點(diǎn)的，比如需要監(jiān)控用戶的點(diǎn)擊事件，會選擇在用戶點(diǎn)擊事情上插入埋點(diǎn)代碼，從而在觸發(fā)時直接傳遞給服務(wù)端；當(dāng)需要統(tǒng)計一個toC網(wǎng)站的PV和UV時，需要在網(wǎng)頁初始化時，發(fā)送用戶的訪問信息等。本質(zhì)就是用js代碼拿到一些信息，然后在一些特定的位置返回給服務(wù)端，還可以拿到Performance的信息前端埋點(diǎn)曝光事件點(diǎn)擊事件如何埋？
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(yùn)行性能等方面，就需要數(shù)倉團(tuán)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(diǎn)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(tuán)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(diǎn)和前端監(jiān)控搭建方案。前端埋點(diǎn)曝光事件產(chǎn)品如何搭建
代碼埋點(diǎn)方案適用場景上下文理解要求較高的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。前端埋點(diǎn)曝光事件工具試用
代碼埋點(diǎn)的使用場景，先來看下代碼埋點(diǎn)的優(yōu)缺點(diǎn)，盡量揚(yáng)長避短。
優(yōu)點(diǎn)：原理簡單，學(xué)習(xí)成本較低；使用較為靈活，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)特性自定義時機(jī)、屬性、事件，定制化獲取數(shù)據(jù)。缺點(diǎn)：埋點(diǎn)成本高，每一個控件的埋點(diǎn)都需要添加相應(yīng)的代碼，不僅工作量大，而且限定了必須是技術(shù)人員才能完成；版本更新前后，容易發(fā)生數(shù)據(jù)紊亂；需要企業(yè)長期且穩(wěn)定地完善埋點(diǎn)，并不斷根據(jù)業(yè)務(wù)來更新。
根據(jù)上述的優(yōu)缺點(diǎn)可以知道：代碼埋點(diǎn)使用較為靈活，但是成本較高。因此，比較好在全埋點(diǎn)、可視化全埋點(diǎn)等埋點(diǎn)方案無法解決問題時，或者更強(qiáng)調(diào)自定義的場景時來使用。 前端埋點(diǎn)曝光事件工具試用
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