前端埋点系统推荐

代码埋点方案是通过使用第三方sdk埋点，如：百度统计、webfunny、Analytics、观纵科技等都提供了这一方案。使用相对简单，在APP或者界面初始化的时候，初始化第三方数据分析服务商的SDK，然后在某个事件发生时就调用SDK里面相应的数据发送接口发送数据。

例如，我们想统计APP里面某个按钮的点击次数，则在APP的某个按钮被点击时，可以在这个按钮对应的OnClick函数里面调用SDK提供的数据发送接口来发送数据。除此针对特定需求也可以统一封装数据上报通用sdk，各页面各业务模块按需调用，同时埋点的形式也是多种多样的。 数据分析:埋点作为原料放在数据仓库中。提供渠道转化、个性推荐等。前端埋点系统推荐

前端埋点-数仓库表的开发成本：

埋点数据落到数仓后，需要预先建立哪些表，如何做埋点数据的分层；毕竟埋点的数据体量是非常大的，TB级数据的存储本身就是一个比较大的成本，再加上调度系统、计算资源、运行性能等方面，就需要数仓团队在一开始就要把数据模型提前建立好，做好ods层到dw层、ads层的划分，维度和事实之间的建设；

数仓性能，时间问题（hive）：因为埋点数据的体量问题，落表的时候，一定会存在大量的冗余字段，如果集群资源比较紧张，对于常规数据的统计、计算都会带来性能上的问题；在数据团队的架构中，有对外提供数据应用服务，对于数据的实时计算就有一定的要求，什么场景下应该是T+1，什么场景下应该是伪实时，避免数据调度任务影响前台应用产出。 前端埋点线上服务埋点数据是建立用户画像、用户行为路径等数据产品的基础。

为什么需要前端数据埋点？

对产品本身而言，产品和业务需要关注内容包括如下几个方面：用户在产品里主要做什么操作、停留多久、访问几次；用户点击率占比如何，会不会出现某些功能设计对于用户而言是无效的；用户在**使用流程上是否顺畅，页面反馈是否正常友好；可能有哪些潜在的用户的功能需要更新。

总的来说，数据埋点主要是为了收集数据，只有通过分析数据，才能更好的评估出整个项目的质量和重要性，并且能够为产品优化指明方向（数据驱动产品）。

可视化埋点又叫无痕埋点，通过可视化交互的方式，代替代码埋点，减少了前端代码的工作量。将业务代码和埋点代码分离，提供一个可视化交互的页面，输入为业务代码，通过这个可视化系统，可以在业务代码中自定义的增加埋点事件等，然后输出了耦合了业务代码和埋点代码的代码。

本质上就是用系统去插入本来需要手动插入的埋点。这种埋点方式需要花钱找服务商来做，比如：国外的Mixpanel、TalkingData、腾讯MTA等。

可视化埋点的优点：减少前端代码工作量。可视化埋点的缺点：可视化埋点可以埋点的控件有限，不能手动定制。 埋点分析，是网站分析和APP分析常用的数据采集方法。埋点采集方法一般分为两种，可视化埋点和代码埋点。

埋点行为数据对画像建设的价值。

常规的数据标签主要是用户当前的状态或者行为的结果值，缺少行为过程的画像刻画；而埋点行为数据则可以将这部分内容补齐，描述用户的行为过程，让运营人员可以时刻关注用户的行为阶段并给予个性化的反馈。

同时，相较于数据的画像，基于埋点数据的用户画像更新频率多为日，甚至可以实时更新，动态变化属性更强，时效性也更高。因此，埋点行为数据是构建完整画像数据的重要组成部分，不仅丰富了用户数据的维度，还让画像标签更加数字拟人化，更加完整地抽象出用户信息全貌。 常见埋点事件：页面停留上报时机在当前页面切换或者页面卸载时。前端埋点框架产品排行榜

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