眾所周知產品通過埋點可以進行用戶行為分析，隨著互聯網發展，企業對于網站的PV、UV、用戶的轉化、新增和留存也越來越關注。而完整的數據采集是一切的前提。
埋點即監控用戶在應用表現層的行為，于產品迭代而言至關重要，運營，產品，數據分析基于此來對用戶行為進行分析統計，同時埋點也可作為一種前端監控的手段，檢驗功能是否達預期的佐證。
基于埋點數據進行用戶行為分析，可以得到包含頁面點擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉化率、導流轉化率、用戶訪問時長和用戶訪問內容分析等重要數據。 代碼埋點優點控制精細，可以非常精確地選擇什么時候發送數據。前端埋點工具
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。 常見的前端埋點系統埋點總體可分為前端埋點和后端埋點。
為什么需要前端數據埋點？
對產品本身而言，產品和業務需要關注內容包括如下幾個方面：用戶在產品里主要做什么操作、停留多久、訪問幾次；用戶點擊率占比如何，會不會出現某些功能設計對于用戶而言是無效的；用戶在**使用流程上是否順暢，頁面反饋是否正常友好；可能有哪些潛在的用戶的功能需要更新。
總的來說，數據埋點主要是為了收集數據，只有通過分析數據，才能更好的評估出整個項目的質量和重要性，并且能夠為產品優化指明方向（數據驅動產品）。
前端埋點-數倉庫表的開發成本：
埋點數據落到數倉后，需要預先建立哪些表，如何做埋點數據的分層；畢竟埋點的數據體量是非常大的，TB級數據的存儲本身就是一個比較大的成本，再加上調度系統、計算資源、運行性能等方面，就需要數倉團隊在一開始就要把數據模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實之間的建設；
數倉性能，時間問題（hive）：因為埋點數據的體量問題，落表的時候，一定會存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張，對于常規數據的統計、計算都會帶來性能上的問題；在數據團隊的架構中，有對外提供數據應用服務，對于數據的實時計算就有一定的要求，什么場景下應該是T+1，什么場景下應該是偽實時，避免數據調度任務影響前臺應用產出。 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。
對于產品來說，埋點可以在應用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應用使用的狀況，后續用來進一步優化產品或是提供運營的數據支撐，包括訪問數（Visits），訪客數（Visitor），停留時長（TimeOnSite），頁面瀏覽數（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。
簡單的說可以總結為以下幾點：1、提高渠道轉化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節點。2、改善產品：通過用戶行為分析產品是否有問題，例如用戶有沒有因為設計按鈕過多導致用戶行為無效等問題，以此發現功能設計缺陷等。3、精細客戶運營：對客戶進行分組（例如有的喜歡打折購買，有的喜歡直接購買等），實現精細營銷，發放優惠券等。4、完善客戶畫像：基本屬性（性別、年齡、地區等），行為屬性（設備操作習慣等）。5、數據分析：埋點作為元數據放在數據倉庫中。提供渠道轉化、個性推薦等。 如何自定義上報埋點數據？查看上報字段信息,點擊SDK發布頁中的點位列表，來獲取要上報的字段信息。前端埋點框架軟件開源
前端埋點系統是什么？前端埋點工具
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。 前端埋點工具
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