前端數據埋點之用戶行為就是在網頁應用中進行的一系列操作，但用戶的操作有很多種，都需要記錄下來是不可能的，一般需要記錄用戶的以下幾種行為：

一、用戶瀏覽頁面次數，PV（PageView）：用戶每次訪問網站中的一個頁面就被記錄為1個PV，多次訪問同一個頁面，訪問量就會累計二、頁面瀏覽用戶數，UV（Uniquevisitor）：通過網絡正常訪問頁面的使用者，通常一臺電腦客戶端或一個用戶賬號為一個訪客，一般同一個客戶端或用戶賬號在24h內多次訪問只會被記錄為1個UV，計算策略視具體情況而定三用戶點擊按鈕次數：以上兩種可以認為是自動式觸發埋點，而點擊按鈕次數就屬于是互動式觸發埋點，便于去了解這個功能按鈕的使用情況。 前端埋點技術方案如何實現？前端埋點數據采集方案開源

埋點將產品數據分析的深度下鉆到流量分布和流動層面，通過對產品中的用戶交互行為的統計分析，對宏觀指標進行深入剖析，發現指標背后的問題，尋找人群的行為特點和關系，洞察用戶行為與提升業務價值之間的潛在關聯，了解組成特定數據現象的原因，并據此構建產品優化迭代和運營策略。

獲取關鍵指標。埋點可以獲得一些關鍵指標——瀏覽人數、點擊率、轉化率、退出率等等。定位問題，監控產品的流暢性，挖掘流失點，優化產品。（漏斗優化、用戶增長、流失用戶預警）通過獲得來的數據，我們可以判斷出哪些功能模塊對于用戶有較強的吸引作用，哪些功能模塊用戶瀏覽、點擊較少，從而定位出問題，對產品進行改進。 前端埋點sdk平臺如何搭建埋點分析，是網站分析和APP分析常用的數據采集方法。埋點采集方法一般分為兩種，可視化埋點和代碼埋點。

埋點行為數據對畫像建設的價值。

常規的數據標簽主要是用戶當前的狀態或者行為的結果值，缺少行為過程的畫像刻畫；而埋點行為數據則可以將這部分內容補齊，描述用戶的行為過程，讓運營人員可以時刻關注用戶的行為階段并給予個性化的反饋。

同時，相較于數據的畫像，基于埋點數據的用戶畫像更新頻率多為日，甚至可以實時更新，動態變化屬性更強，時效性也更高。因此，埋點行為數據是構建完整畫像數據的重要組成部分，不僅豐富了用戶數據的維度，還讓畫像標簽更加數字擬人化，更加完整地抽象出用戶信息全貌。

埋點本身現在已經有太多的集成解決方案，如webfunny、神策、GIO等平臺，但是在實踐的過程中仍然還是會碰都很多問題，給前端埋點同學分享下：埋點實踐過程中碰到的坑點。

一、梳理當前業務，未來業務發展問題，目的是給埋點預留空間①業務兼容的問題前期規范執行之后，后續隨著業務的拓展，已有數據字段滿足不了業務的分析需求；②產品兼容的問題埋點從應用端來區分，web/ios/android，小程序，公眾號，然后還要區分一下是否是原生，還是H5，新老版本之間肯定會帶來一些模塊化的差異； 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。

前端埋點是前端監控的實現方式，前端埋點和上報即是數據的收集階段。目前常見的前端埋點方法主要分為：代碼埋點、可視化埋點和無痕埋點。代碼埋點：代碼埋點也叫手動埋點，是以嵌入代碼的形式進行埋點的，比如需要監控用戶的點擊事件，會選擇在用戶點擊事情上插入埋點代碼，從而在觸發時直接傳遞給服務端；當需要統計一個toC網站的PV和UV時，需要在網頁初始化時，發送用戶的訪問信息等。本質就是用js代碼拿到一些信息，然后在一些特定的位置返回給服務端，還可以拿到Performance的信息從單個頁面的常規數據角度出發我們可以通過埋點獲取：訪問次數、地域數據、在線時長、區域點擊次數等數據。前端埋點sdk工具如何搭建

搭建前端監控平臺之數據上報，需要通過埋點方案來實現。前端埋點數據采集方案開源

埋點是數據采集中的一個統稱，通常也叫做事件追蹤（Event Tracking），它主要針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發送的相關技術及其實施過程。

埋點是為了滿足快捷、高效、豐富的數據應用而做的用戶行為過程及結果記錄。數據埋點是一種常用的數據采集的方法。埋點是數據的來源，采集的數據可以分析網站/APP的使用情況，用戶行為習慣等，是建立用戶畫像、用戶行為路徑等數據產品的基礎，webfunny前端埋點是一體化輕量級埋點系統。 前端埋點數據采集方案開源

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