數據埋點主要模型：事件和用戶是數據上報的2大主要內容。

當我們點擊一個控件時，要上報哪些內容才能全的分析這個點擊行為呢？準確的說，一個事件的觸發，有4個因素：觸發者、觸發位置、觸發的事件、觸發的時間。

(1)觸發者觸發者即觸發事件的用戶。需要一個主要標識，來識別不同的用戶。下面的用戶模型將會講到。(2)觸發位置如何識別一個網頁里面，事件觸發的位置？需要一個頁面的主要標識和控件的主要標識。頁面的主要標識一般通過url標記，但要處理好url后面的參數?？丶闹饕獦俗R一般通過元素在整個文檔中的xpath路徑來標記。xpath是能主要標記控件在網頁的主要位置的一種標記方法。 webfunny前端埋點系統，它是一個輕量級、易使用，埋點分析一體化的產品。穩定的前端埋點數據采集平臺

前端埋點和前端監控能做什么？從單個頁面的常規數據角度出發我們可以通過埋點獲?。涸L問次數（UV/PV）、地域數據（IP）、在線時長、區域點擊次數等數據。

當我們將這些單點數據按照特定的緯度進行數據聚合，就可以獲得全流程視角下的數據如：用戶留存率/流轉率、用戶轉化率、用戶訪問深度等數據。

而在埋點數據進行上報的同時，我們也可以同步收集頁面基礎數據/接口相關數據如：頁面加載/渲染時長、頁面異常、請求接口等數據。同時對于前端監控來說，大致可以分成三個方向：數據監控、性能監控、異常監控。 國內前端埋點產品前端埋點和前端監控搭建方案。

webfunny前端埋點系統，是一個輕量級、易使用，埋點分析一體化的產品，用戶可以根據自己的需求，創建不同的埋點，選擇不同的圖形在數據看板中來展示分析數據，我們支持單個數據的展示，有適用于體現數據的變化趨勢，也有適用于體現總量和比率，還支持多個數據進行重疊展示等等。

埋點系統就是為了幫助產品經理、分析師統計業務數據而生的。原則上，無論監控系統做的多么強大，都無法覆蓋場景復雜的業務數據統計。

比如：商品頁面，用戶從登錄->瀏覽商品->加入購物車->點擊購買按鈕->付款確認，這個過程中，每一個步驟的流失率，留存率是多少，如何優化。這些跟業務強相關的數據，監控是很難做到的，這就需要埋點來完成了。

埋點是目的導向，不是說頁面上隨便寫一個埋點代碼就搞定了，一般情況下，在產品的規劃階段就要思考埋點問題，每一個埋點都要思考后續的數據分析，要帶來怎樣的結果。

同時埋點也不是一勞永逸的，需要不斷的根據產品的規劃，運營的方向和前置埋點的數據分析結果來合理的調整埋點，終的目的即是幫助產品收益比較大化。

比如活動頁，關心的即是活動參與的人數，活動分享的熱度，活動裂變的程度等等，根據這些目的就可以在頁面上的關鍵點擊按鈕處，比如“我要參加”，“分享給好友”等地方添加埋點，后續產品在后臺可一目了然的知道此次活動的實際效果。 前端埋點活躍用戶分析。

為什么需要埋點和前端監控？當我們在分析復盤一個產品是否成功的時候，產品、技術、業務運營方都會有自己對應的分析層面，那不同的角色考慮的方向是不同的。

站在產品的視角，經常會問如下幾個問題：1.產品有沒有用戶使用；2.用戶用得怎么樣；3.系統會不會經常出現異常；4.如何更好地滿足用戶需求服務用戶；

當站在技術視角時，經常會問如下幾個問題：1.系統出現異常的頻率如何；2.異常出現后如何快速進行定位追蹤；3.如何分析解決問題；

而當站在老板的視角時，問題可能又會變為：1.我的存量用戶多少，未來還有多少潛力；2.多少用戶在系統內進行了消費。

當在回答了上述問題之后，埋點和監控兩者的作用便躍然紙上。因為要回答以上問題，只有通過對系統進行數據分析的方式才能弄清楚。其實無論是前端埋點還是前端監控，二者并不是分開存在，而是相互依存的關系。 大數據時代數據的重要性不言而喻，而其中關鍵重要的就是用戶信息的采集。前端埋點頁面埋點系統推薦

埋點是產品數據分析的基礎，用于推薦系統反饋、用戶行為監控和分析、新功能或者運營活動效果的統計分析等。穩定的前端埋點數據采集平臺

可視化埋點又叫無痕埋點，通過可視化交互的方式，代替代碼埋點，減少了前端代碼的工作量。將業務代碼和埋點代碼分離，提供一個可視化交互的頁面，輸入為業務代碼，通過這個可視化系統，可以在業務代碼中自定義的增加埋點事件等，然后輸出了耦合了業務代碼和埋點代碼的代碼。

本質上就是用系統去插入本來需要手動插入的埋點。這種埋點方式需要花錢找服務商來做，比如：國外的Mixpanel、TalkingData、騰訊MTA等。

可視化埋點的優點：減少前端代碼工作量?？梢暬顸c的缺點：可視化埋點可以埋點的控件有限，不能手動定制。 穩定的前端埋點數據采集平臺

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