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。 什么是埋点？主要是针对特定用户行为或业务过程进行捕获、处理和发送的相关技术及实施过程。前端埋点框架软件哪家好
前端监控之性能监控：性能监控主要是针对前端进行监控，比如不同用户在不同地区使用不同机型下的首屏加载时间、页面的白屏时间、静态资源下载时间等数据。
通过针对这些性能数据进行监控，可以大概反映前端性能的好坏，根据性能监测的结果可以进一步的去优化前端性能。
前端监控之异常监控：前端代码在执行过程中也可能会发生异常，因此需要引入异常监控例如sentry等工具及时的上报异常情况，可以避免线上故障的发上。常见的异常包括：Javascript的异常监控、css的异常监控等。 好用的前端埋点数据采集产品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。
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。
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）。 数据埋点是一种常用的数据采集的方法。
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。 代码埋点方案优点：可以按照业务上报详细、定制化的数据。从零开始搭建前端埋点页面埋点系统
代码埋点方案适用场景上下文理解要求较高的业务数据。前端埋点框架软件哪家好
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。 前端埋点框架软件哪家好
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