前端数据埋点之页面性能：页面性能其实也是前端性能优化中一个需要考虑和优化的点，毕竟如果一个网站老是发生白屏、交互卡顿、页面资源加载时间长等问题，肯定是没办法留住用户的，特别是用户的真实环境各不相同，如Windowsx、MACOS、Android、iOS等，更加需要统计和收集相关数据，便于进行集中优化处理，提升用户体验。
与页面性能指标相关的内容，这里大致总结下：初次绘制（FirstPaint，FP）在渲染进程确认要渲染当前响应资源后，渲染进程会先创建一个空白页面，通常把创建空白页面的这个时间点称为FirstPaint，简称FP。
所谓的白屏时间其实指的就是创建这个空白页面到浏览器开始渲染非空白内容的时间，比如页面背景发生变化等。 埋点是为了满足快捷、高效、丰富的数据应用而做的用户行为过程及结果记录。常见的前端埋点sdk方案
webfunny前端埋点系统，是一个轻量级、易使用，埋点分析一体化的产品，用户可以根据自己的需求，创建不同的埋点，选择不同的图形在数据看板中来展示分析数据，我们支持单个数据的展示，有适用于体现数据的变化趋势，也有适用于体现总量和比率，还支持多个数据进行重叠展示等等。
埋点系统就是为了帮助产品经理、分析师统计业务数据而生的。原则上，无论监控系统做的多么强大，都无法覆盖场景复杂的业务数据统计。
比如：商品页面，用户从登录->浏览商品->加入购物车->点击购买按钮->付款确认，这个过程中，每一个步骤的流失率，留存率是多少，如何优化。这些跟业务强相关的数据，监控是很难做到的，这就需要埋点来完成了。 专业的前端埋点sdk平台埋点事件较多，或者网页内部交互频繁，可以通过本地存储的方式先缓存上报信息，然后定期上报。
埋点将产品数据分析的深度下钻到流量分布和流动层面，通过对产品中的用户交互行为的统计分析，对宏观指标进行深入剖析，发现指标背后的问题，寻找人群的行为特点和关系，洞察用户行为与提升业务价值之间的潜在关联，了解组成特定数据现象的原因，并据此构建产品优化迭代和运营策略。
获取关键指标。埋点可以获得一些关键指标——浏览人数、点击率、转化率、退出率等等。定位问题，监控产品的流畅性，挖掘流失点，优化产品。（漏斗优化、用户增长、流失用户预警）通过获得来的数据，我们可以判断出哪些功能模块对于用户有较强的吸引作用，哪些功能模块用户浏览、点击较少，从而定位出问题，对产品进行改进。
所谓埋点，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程，为进一步优化产品或制定有针对性的运营计划提供数据支撑。
埋点的实质，是先**应用运行过程中的关键节点，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获，获取必要的上下文信息，将信息整理后发送至指定的服务端。
webfunny前端埋点，是一款轻量级一体化埋点系统。webfunny埋点采用代码埋点方案，数据“采集+管理+分析”智能一体化，数据驱动业务，让埋点不再困难。代码埋点是基本也是重要的埋点方式，适用于需要精细控制埋点位置、灵活的自定义事件和属性等精细化需求的场景。 埋点的作用可以提高渠道转化:通过用户的操作序列，找到用户流失的节点。
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。 前端埋点技术方案如何实现？前端埋点系统如何选择
前端埋点曝光和浏览数据监测。常见的前端埋点sdk方案
代码埋点的使用场景，先来看下代码埋点的优缺点，尽量扬长避短。
优点：原理简单，学习成本较低；使用较为灵活，能够根据业务特性自定义时机、属性、事件，定制化获取数据。缺点：埋点成本高，每一个控件的埋点都需要添加相应的代码，不仅工作量大，而且限定了必须是技术人员才能完成；版本更新前后，容易发生数据紊乱；需要企业长期且稳定地完善埋点，并不断根据业务来更新。
根据上述的优缺点可以知道：代码埋点使用较为灵活，但是成本较高。因此，比较好在全埋点、可视化全埋点等埋点方案无法解决问题时，或者更强调自定义的场景时来使用。 常见的前端埋点sdk方案
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