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。 代码埋点优点传递多样化自定义属性、自定义事件,传递比较丰富的数据到服务端。前端埋点自定义埋点方案
产品全埋点还是分块埋点?分块儿埋点的话有什么响应机制?应用措施?
全埋点和分模块埋点,直接的影响是数据存储成本的问题,作为一个数据分析,这也是不得不考虑的问题,如果数据结构优化不做好,每年浪费的存储成本可能会是百万级的消耗。随着周期的增加,成本浪费会更严重。
所以说,企业数据的分析,不仅局限在数据本身,而应该是多元的剖析,多场景的结合。凡事都不简单,如果简单为什么那么多人都没有做成功,只不过是层次还到而已。 有效的前端埋点数据采集软件埋点无论是项目后期的复盘,还是明确业务价值,还是产品价值的挖掘,都具备很重要的意义。
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。
前端数据埋点之错误警告:页面中代码运行产生的错误,可能会导致用户关键操作流程被中断,为了避免大量用户受到影响,我们需要获取生产环境的错误数据,这样才能便于开发者及时进行修复。
通常来讲代码中的错误会包含以下几大类:一、全局错误,即未被捕获的错误;二、局部错误,即通过、、等捕获的错误;三、接口请求错误,即在二次封装请求API中进行请求和接收响应时的错误;四、组件级错误,即使用Vue/React组件时发生的错误。 埋点分析,是网站分析和APP分析常用的数据采集方法。埋点采集方法一般分为两种,可视化埋点和代码埋点。
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。 可视化埋点方案适用场景业务上下文数据相对简单,操作交互比较固定的界面。好用的前端埋点和前端监控工具
前端监控和前端埋点方案设计。前端埋点自定义埋点方案
前端埋点和前端监控能做什么?从单个页面的常规数据角度出发我们可以通过埋点获取:访问次数(UV/PV)、地域数据(IP)、在线时长、区域点击次数等数据。
当我们将这些单点数据按照特定的纬度进行数据聚合,就可以获得全流程视角下的数据如:用户留存率/流转率、用户转化率、用户访问深度等数据。
而在埋点数据进行上报的同时,我们也可以同步收集页面基础数据/接口相关数据如:页面加载/渲染时长、页面异常、请求接口等数据。同时对于前端监控来说,大致可以分成三个方向:数据监控、性能监控、异常监控。 前端埋点自定义埋点方案
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