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 前端埋點系統是什么？前端埋點sdk軟件

代碼埋點的使用場景，先來看下代碼埋點的優缺點，盡量揚長避短。

優點：原理簡單，學習成本較低；使用較為靈活，能夠根據業務特性自定義時機、屬性、事件，定制化獲取數據。缺點：埋點成本高，每一個控件的埋點都需要添加相應的代碼，不僅工作量大，而且限定了必須是技術人員才能完成；版本更新前后，容易發生數據紊亂；需要企業長期且穩定地完善埋點，并不斷根據業務來更新。

根據上述的優缺點可以知道：代碼埋點使用較為靈活，但是成本較高。因此，比較好在全埋點、可視化全埋點等埋點方案無法解決問題時，或者更強調自定義的場景時來使用。 有哪些推薦的前端埋點頁面埋點產品埋點無論是項目后期的復盤，還是明確業務價值，還是產品價值的挖掘，都具備很重要的意義。

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。

①前后端埋點不一致的問題前端請求服務端的數據大多是存在binlog里面的，數據日志同步解析的過程里面可能會存在丟包的可能性，數倉的穩定性也會影響數據質量；后端服務信息存儲的數據是存在mysql，表字段結構化，分多表存儲，需要靠主鍵進行關聯，有大量的ETL過程。兩者之間可能因為數據清洗、處理、實時技術等原因，造成數據差異化；

②自埋點和第三方應用統計口徑的問題自埋點一般都會定義一個id作為區分用戶的標志，但是第三方是缺少用戶屬性信息的判斷，一般會以設備號uuid/imse，或者IP地址段、mac地址段作為區分標志，從而造成統計數據上的差異化，對于留存分析、轉化分析、流失分析需要用到明細數據的場景，可兼容性不是很友好；

前端埋點方案大致分為：代碼埋點、可視化埋點、無痕埋點三種。每種方案各有優劣，并不存在某種普遍完美的可以適應一切場景的埋點方案，而是應該根據不同的產品，不同的分析需求，不同的系統架構，不同的使用場景，選擇合適的一種接入方案。

下面是一些典型的例子：是分析UV、PV、點擊量等基本指標，可以選擇代碼埋點或者可視化埋點等前端埋點方案；

精細化分析轉化流程，則可能需要利用后端SDK或者LogAgent接入后端日志；

活動/新功能快速上線迭代時的效果評估，則可以利用可視化埋點快速完成；對客服服務質量的考核，或者不同快遞在不同省份運送不同品類產品的速度的比較，則需要使用后端SDK來對接第三方系統以便導入數據 前端埋點技術方案如何實現？

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。 webfunny前端埋點一體化埋點系統。有哪些推薦的前端埋點頁面埋點產品

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。前端埋點sdk軟件

前端監控之性能監控：性能監控主要是針對前端進行監控，比如不同用戶在不同地區使用不同機型下的首屏加載時間、頁面的白屏時間、靜態資源下載時間等數據。

通過針對這些性能數據進行監控，可以大概反映前端性能的好壞，根據性能監測的結果可以進一步的去優化前端性能。

前端監控之異常監控：前端代碼在執行過程中也可能會發生異常，因此需要引入異常監控例如sentry等工具及時的上報異常情況，可以避免線上故障的發上。常見的異常包括：Javascript的異常監控、css的異常監控等。 前端埋點sdk軟件

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