当我们点击一个控件时，要上报哪些内容才能全的分析这个点击行为呢？
准确的说，一个事件的触发，有4个因素：触发者、触发位置、触发的事件、触发的时间。(3)触发的事件事件类型有浏览、点击、曝光、悬浮，下拉、滚动、长按、右键等等，常用的还是浏览和点击。(4)触发的事件事件触发的时间一般取的是客户端时间，也就是用户的本地时间，如果用户的设备是移动端，取的就是手机时间，如果是电脑，取的就是电脑的时间。
但是客户端的时间不太准确，因为用户可以去更改设备时间。所以我们需要一个机制去校准客户端时间。一般的做法是，在上报事件时，我们会上报事件触发时间t1和数据发送时间t2，服务端也会拿到一个接收数据的时间t3，如果t3-t2>60s，则认为客户端时间不准，要对客户端时间进行修正，修正后的客户端时间是：t1+(t3-t2)为啥t3-t2>60s会认为不准，因为数据发送到接收的时间，一般不会超过60s。 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。前端埋点数据采集工具推荐
埋点是数据采集中的一个统称，通常也叫做事件追踪（Event Tracking），它主要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。
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。数据埋点是一种常用的数据采集的方法。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，是建立用户画像、用户行为路径等数据产品的基础，webfunny前端埋点是一体化轻量级埋点系统。 前端埋点数据采集软件前端埋点活跃用户分析。
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。
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。 webfunny前端埋点系统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。
前端埋点在标签预留场景中，要考虑到反推埋点预留：
①基于用户画像的标签建设，需要考虑画像的多层属性，社会属性、基本属性、市场属性、交易属性、行为属性等，通过画像筛选人群的时候，可能需要通过数据模型建立用户分层的过程，所需要用到的辅助数据；
②基于智能运营的标签建设，运营策略、活动、方案的数据需求收集，哪些标签需要用到埋点中的信息；
③基于营销系统的标签建设，涉及到渠道分配、广告投放、点击预测等，可能需要对曝光、点击、转化进行全链路的埋点建设，或者基于某一个产品使用链路，埋点数据要完备；
④标签管理，没有一套产品来支撑，多标签你怎么对外提供；海量的标签，又要怎么做标签管理。 搭建前端监控平台之数据上报，需要通过埋点方案来实现。有哪些前端埋点数据采集软件
代码埋点优点控制精细，可以非常精确地选择什么时候发送数据。前端埋点数据采集工具推荐
代码埋点的实现原理比较简单，主要是初始化 SDK 之后，在某个事件发生时调用 - track: 或 - track:withProperties: 等相关接口，将触发的事件和属性保存到数据模型中（SDK 中使用的是 NSDictionary 类型的数据模型）。
并将数据模型转化为 JSON 串，存储到本地数据库中。然后，按照发送策略将数据发送到指定的服务端。例如：我们想统计 App 里面某个按钮的点击次数，可以在这个按钮对应的点击方法里面调用 SDK 提供的接口来采集事件。
webfunny前端埋点系统采用了代码埋点方案、集数据集采+分析一体化轻量级系统。 前端埋点数据采集工具推荐
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