前端埋點的3種主流方案：

一、無痕埋點（全埋點）方案，利用瀏覽器或APP自帶的監控方式，對用戶的瀏覽頁面、點擊等行為進行收集，一般用于粗顆粒度的數據分析，例如公司的slardar：數據噪聲大不管有用沒有；數據都會被收集，無法定制化埋點；無法采集到指定事件和業務屬性；可供DA使用的信息較少；接入簡單，幾乎無侵入，不需要額外的開發成本；用戶操作行為收集非常完整，幾乎不會遺漏。

二、代碼埋點方案，前端開發人員在代碼中自定義監控和收集：工作量大，而且對代碼侵入性很大，后期維護也不是很方便；可以精確埋點，具備明確的事件標識；業務屬性非常豐富；埋點觸發方式可以靈活定義；DA使用更方便和精確。

三、埋點sdk方案，sdk向外暴露上報埋點的接口，監控和收集過程前端開發人員無感知。業務開發只需關注事件標識、業務屬性等；兼顧無痕埋點優點和代碼埋點的優勢。 前端埋點活躍用戶分析。前端埋點框架工具試用

產品全埋點還是分塊埋點？分塊兒埋點的話有什么響應機制？應用措施？

全埋點和分模塊埋點，直接的影響是數據存儲成本的問題，作為一個數據分析，這也是不得不考慮的問題，如果數據結構優化不做好，每年浪費的存儲成本可能會是百萬級的消耗。隨著周期的增加，成本浪費會更嚴重。

所以說，企業數據的分析，不僅局限在數據本身，而應該是多元的剖析，多場景的結合。凡事都不簡單，如果簡單為什么那么多人都沒有做成功，只不過是層次還到而已。 前端埋點曝光事件軟件如何選擇代碼埋點方案優點：可以按照業務上報詳細、定制化的數據.

前端數據埋點之頁面性能：頁面性能其實也是前端性能優化中一個需要考慮和優化的點，畢竟如果一個網站老是發生白屏、交互卡頓、頁面資源加載時間長等問題，肯定是沒辦法留住用戶的，特別是用戶的真實環境各不相同，如Windowsx、MACOS、Android、iOS等，更加需要統計和收集相關數據，便于進行集中優化處理，提升用戶體驗。

與頁面性能指標相關的內容，這里大致總結下：初次繪制（FirstPaint，FP）在渲染進程確認要渲染當前響應資源后，渲染進程會先創建一個空白頁面，通常把創建空白頁面的這個時間點稱為FirstPaint，簡稱FP。

所謂的白屏時間其實指的就是創建這個空白頁面到瀏覽器開始渲染非空白內容的時間，比如頁面背景發生變化等。

什么是前端埋點？埋點，它的學名是事件追蹤（EventTracking），主要是針對特定用戶行為或業務過程進行捕獲、處理和發送的相關技術及實施過程。埋點是數據領域的一個專業術語，也是互聯網領域的一個俗稱。

埋點是產品數據分析的基礎，一般用于推薦系統的反饋、用戶行為的監控和分析、新功能或者運營活動效果的統計分析等。

埋點包含兩個重要概念：事件（event），屬性（param）。

事件（event）：應用中發生了什么，例如用戶操作、系統事件或系統錯誤。以某產品為例，包含以下事件：enter_page（進入頁面）、leave_page（離開頁面）。

屬性（param）：為了描述用戶群細分而定義的屬性，例如語言偏好或地理位置。以“進入課后練習”事件為例，它包含如下事件屬性：enter_from（從哪個頁面來），class_id（課程id）等。屬性值（value）：屬性的維度，即行為觸發時的具體維度。例如：enter_from：home（主頁）、system（系統）等。 前端埋點曝光事件點擊事件如何埋？

無埋點又叫全埋點，無埋點不是不需要埋點，而是全部埋點，前端的任何事件都被綁定上一個標識，所有的事情都被記錄下來，只是不需要工程師在業務代碼里面插入侵入式的代碼。通過定期上傳記錄文件，配合文件解析，解析出我們需要的數據并生成可視化報告供專業人員分析。

無埋點技術的關鍵是：操作可視化配置工具，保存配置，SDK基礎代碼如何根據配置上報行為。

無埋點的優點：由于采集的是全量數據，所以產品迭代過程中是不需要關注埋點邏輯的，也不會出現漏埋、誤埋等現象無埋點的缺點：無埋點采集全量數據，給數據傳輸和服務器增加壓力無法靈活的定制各個事件所需要上傳的數據 數據分析:埋點作為原料放在數據倉庫中。提供渠道轉化、個性推薦等。前端埋點自定義埋點軟件大概價格

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。前端埋點框架工具試用

企業搭建了埋點之后，可以方便的分析出來業務的相關數據，來幫助企業在做策略時有效指導，比如用戶怎么找到該產品的？可以通過埋點網站訪問來源，可以統計用戶入口分布，統計什么推廣，產品用戶的聚集地方分布。

用戶感興趣的是什么？通過產品功能點擊的埋點，統計知道用戶感興趣的是什么，便于產品運營更好的更新產品，取消或改進不感興趣的產品。

用戶有什么特征？地理分布瀏覽器類型、網站停留時常、尋找產品用戶群體，針對群體進行改進更新，以及對其他群體進行吸引等等。常用到的是分析轉化率，通過訪問頁面的注冊用戶數和頁面PV的比值了解用戶轉化率。通過導流頁面PV和源頁面PV的比值統計導流轉化率。 前端埋點框架工具試用

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