代码埋点是webfunny前端监控埋点系统的基础与关键，它足够丰富稳定，可以让我们在使用全埋点与存储上报等功能时无后顾之忧。大家可以到官网体验demo使用。
代码埋点使用场景：App的整体日活，App元素点击的每日次数，可使用全埋点；App某个指定按钮的点击事件，某个特定页面的页面浏览事件，可使用可视化全埋点；若对于业务统计要求非常准确，安全性要求比较高的用户数据，例如注册、支付成功，可使用服务器埋点；以上方案解决不了，或者自定义的内容较多，例如加入购物车、提交订单等，可使用代码埋点。 前端埋点曝光和浏览数据监测。前端埋点页面埋点系统一般多少钱
埋点本身现在已经有太多的集成解决方案，如webfunny、神策、GIO等平台，但是在实践的过程中仍然还是会碰都很多问题，给前端埋点同学分享下：埋点实践过程中碰到的坑点。
①前后端埋点不一致的问题前端请求服务端的数据大多是存在binlog里面的，数据日志同步解析的过程里面可能会存在丢包的可能性，数仓的稳定性也会影响数据质量；后端服务信息存储的数据是存在mysql，表字段结构化，分多表存储，需要靠主键进行关联，有大量的ETL过程。两者之间可能因为数据清洗、处理、实时技术等原因，造成数据差异化；
②自埋点和第三方应用统计口径的问题自埋点一般都会定义一个id作为区分用户的标志，但是第三方是缺少用户属性信息的判断，一般会以设备号uuid/imse，或者IP地址段、mac地址段作为区分标志，从而造成统计数据上的差异化，对于留存分析、转化分析、流失分析需要用到明细数据的场景，可兼容性不是很友好； 前端埋点页面埋点系统一般多少钱埋点是数据的来源，采集的数据可以分析网站/APP的使用情况，用户行为习惯等。
前端监控之数据监控：数据监控即通过数据分析用户行为。
常见的监控数据包括：PV/UV、页面停留时长、通过什么入口进入、在页面触发了什么行为等。统计这些数据就是为了清楚用户来源，拓宽产品的推广渠道；
了解用户在页面停留的时间情况，针对停留较短的页面进行分析改进。也就是我们常说的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定义拓展数据)串成的用户行为路径。
通过代码埋点来实现对应用户层面的行为分析。
前端埋点-数仓库表的开发成本：
埋点数据落到数仓后，需要预先建立哪些表，如何做埋点数据的分层；毕竟埋点的数据体量是非常大的，TB级数据的存储本身就是一个比较大的成本，再加上调度系统、计算资源、运行性能等方面，就需要数仓团队在一开始就要把数据模型提前建立好，做好ods层到dw层、ads层的划分，维度和事实之间的建设；
数仓性能，时间问题（hive）：因为埋点数据的体量问题，落表的时候，一定会存在大量的冗余字段，如果集群资源比较紧张，对于常规数据的统计、计算都会带来性能上的问题；在数据团队的架构中，有对外提供数据应用服务，对于数据的实时计算就有一定的要求，什么场景下应该是T+1，什么场景下应该是伪实时，避免数据调度任务影响前台应用产出。 埋点是产品数据分析的基础，用于推荐系统反馈、用户行为监控和分析、新功能或者运营活动效果的统计分析等。
前端埋点和后端埋点的区别？
在实际过程中，有些埋点是不用特意区分前后端的，用户的一个埋点事件在前端埋点或后端埋点都可以实现，但是需要注意的是，在实际埋点上报、数据收集等过程中会有数据丢失的情况，从这个角度来看的话，其实后端埋点要比前端埋点更有优势，前端埋点会因为一些网络问题、适配问题等等容易出现上报异常造成数据丢失且丢失后排查困难，因为前端相关的是没有记录相关操作的，只负责上报，上报成功与否没有记录。
而如果是后端埋点，无论是自己的数据系统还是第三方数据系统都是可以通过自己系统本身相关的数据库查询或记录日志等操作进行埋点数据的校验排查，所以针对一些比较重要的埋点，还是建议以后端埋点为主，必要时通过记录日志或记入数据库等方式对相关数据进行二次记录以便进行数据核实。 埋点是数据领域的一个专业术语，也是互联网领域的一个俗称。前端埋点数据采集工具如何选择
页面停留埋点事件主要是记录前一页浏览时间。前端埋点页面埋点系统一般多少钱
前端埋点：一种收集产品数据的方式，它的目的是上报相关行为数据，相关人员以数据为依据来分析产品在用户端的使用情况，根据分析出来的结果辅助产品优化、迭代。
埋点搭建的背景：在流量红利逐渐消失的现在，数据的采集、分析和精细化的运营显得更加重要，所以埋点在互联网产品中是很常见的，它可以更好的辅助我们去迭代、完善产品功能。
平时我们在完成基础的业务需求之后，还需要开发完成埋点需求。所以我们追求的是简单快捷的做好埋点工作，且不会占用我们太多的精力。webfunny前端埋点系统，为开发人员提供了埋点方案解决、提升开发效率。 前端埋点页面埋点系统一般多少钱
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