从零开始搭建前端埋点页面埋点软件

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。 对于产品来说，用户在你的产品里做了什么、停留了多久、有什么异样，都是可以通过数据埋点来实现监控的。从零开始搭建前端埋点页面埋点软件

什么是前端埋点？埋点，它的学名是事件追踪（EventTracking），主要是针对特定用户行为或业务过程进行捕获、处理和发送的相关技术及实施过程。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。

埋点是产品数据分析的基础，一般用于推荐系统的反馈、用户行为的监控和分析、新功能或者运营活动效果的统计分析等。

埋点包含两个重要概念：事件（event），属性（param）。

事件（event）：应用中发生了什么，例如用户操作、系统事件或系统错误。以某产品为例，包含以下事件：enter_page（进入页面）、leave_page（离开页面）。

属性（param）：为了描述用户群细分而定义的属性，例如语言偏好或地理位置。以“进入课后练习”事件为例，它包含如下事件属性：enter_from（从哪个页面来），class_id（课程id）等。属性值（value）：属性的维度，即行为触发时的具体维度。例如：enter_from：home（主页）、system（系统）等。 前端埋点自定义埋点系统webfunny前端埋点支持用户根据自己的需求，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。

如果要问前端埋点基本要实现的功能是什么？

那必然是数据发送的能力，否则即便有应用、有用户、有数据也只能保存在本地没法发送给相应的监控系统，意味就没法进行收集和统计，数据就等于白给。

那么数据发送都有什么方式呢？针对这个问题把数据发送翻译成请求发送就容易多了，转而问题就变成了请求发送方式都有哪些？一般会包括如下几种（包括但不限于）：XMLHttpRequest、fetch、form表单的action、基于元素src属性的请求、img标签的src、script标签的src、N

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。 webfunny前端埋点系统，它是一个轻量级、易使用，埋点分析一体化的产品。

埋点的功能作用：分析运营策略的合理性，优化用户体验，提高使用效率。（精细营销、场景化提示/私人助理）比如用户去餐厅购买产品，每次都需要在APP中选择是否使用优惠券，但是通过埋点发现，全部的用户对于该商家都是选择的否，那么说明该商家是从来没有进行优惠券的发放，那么就可以考虑在商家版中增加一个是否让用户选择优惠券的选项，若商家没有优惠券，那么用户就可以直接跳过选择是否使用优惠券，从而提升用户体验及使用效率，分析用户消费行为，分析不同渠道用户行为差异。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。前端埋点和前端监控平台怎么做

前端埋点和前端监控搭建方案。从零开始搭建前端埋点页面埋点软件

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。 从零开始搭建前端埋点页面埋点软件

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