有效的前端埋点曝光事件软件

代码埋点的使用场景，先来看下代码埋点的优缺点，尽量扬长避短。

优点：原理简单，学习成本较低；使用较为灵活，能够根据业务特性自定义时机、属性、事件，定制化获取数据。缺点：埋点成本高，每一个控件的埋点都需要添加相应的代码，不仅工作量大，而且限定了必须是技术人员才能完成；版本更新前后，容易发生数据紊乱；需要企业长期且稳定地完善埋点，并不断根据业务来更新。

根据上述的优缺点可以知道：代码埋点使用较为灵活，但是成本较高。因此，比较好在全埋点、可视化全埋点等埋点方案无法解决问题时，或者更强调自定义的场景时来使用。 埋点是产品数据分析的基础，用于推荐系统反馈、用户行为监控和分析、新功能或者运营活动效果的统计分析等。有效的前端埋点曝光事件软件

前端监控之数据监控：数据监控即通过数据分析用户行为。

常见的监控数据包括：PV/UV、页面停留时长、通过什么入口进入、在页面触发了什么行为等。统计这些数据就是为了清楚用户来源，拓宽产品的推广渠道；

了解用户在页面停留的时间情况，针对停留较短的页面进行分析改进。也就是我们常说的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定义拓展数据)串成的用户行为路径。

通过代码埋点来实现对应用户层面的行为分析。 有哪些推荐的前端埋点页面埋点平台代码埋点方案优点：可以按照业务上报详细、定制化的数据。

有不少开发人员认为埋点不分前端和后端的，也不分客户端，只要有需求要对某段代码进行分析或者性能上的要求就会有埋点。

埋点就是插入一段跟现在业务逻辑毫无相干的代码进行某些数据收集，通过对于这些数据进行分析，我们可以得到很多有用的信息。前端埋点在性能要求很高的网站大量普及，比如说淘宝，京东等等日入访问可达百万甚至千万级别的网站，对于这些网站进行埋点是非常有必要的。

通常来说，埋点阶段是在页面onLoad阶段即一旦页面加载完所有内容，就会执行这段数据。也可以根据不同的业务逻辑进行代码处理。

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。 代码埋点属于侵入式埋点，由开发手动在代码内植入预埋点，完全由开发控制埋点的位置时间和触发机制。

埋点是目的导向，不是说页面上随便写一个埋点代码就搞定了，一般情况下，在产品的规划阶段就要思考埋点问题，每一个埋点都要思考后续的数据分析，要带来怎样的结果。

同时埋点也不是一劳永逸的，需要不断的根据产品的规划，运营的方向和前置埋点的数据分析结果来合理的调整埋点，终的目的即是帮助产品收益比较大化。

比如活动页，关心的即是活动参与的人数，活动分享的热度，活动裂变的程度等等，根据这些目的就可以在页面上的关键点击按钮处，比如“我要参加”，“分享给好友”等地方添加埋点，后续产品在后台可一目了然的知道此次活动的实际效果。 前端埋点平台有哪些？国内已有观纵科技、webfunny、神策等。前端埋点软件如何选择

为了更灵活的定制上报数据，并减轻服务器的压力，在所需埋点不多的情况下，常用「代码埋点」的方式。有效的前端埋点曝光事件软件

前端埋点和前端监控能做什么？从单个页面的常规数据角度出发我们可以通过埋点获取：访问次数（UV/PV）、地域数据（IP）、在线时长、区域点击次数等数据。

当我们将这些单点数据按照特定的纬度进行数据聚合，就可以获得全流程视角下的数据如：用户留存率/流转率、用户转化率、用户访问深度等数据。

而在埋点数据进行上报的同时，我们也可以同步收集页面基础数据/接口相关数据如：页面加载/渲染时长、页面异常、请求接口等数据。同时对于前端监控来说，大致可以分成三个方向：数据监控、性能监控、异常监控。 有效的前端埋点曝光事件软件