前端埋点在标签预留场景中,要考虑到反推埋点预留:
①基于用户画像的标签建设,需要考虑画像的多层属性,社会属性、基本属性、市场属性、交易属性、行为属性等,通过画像筛选人群的时候,可能需要通过数据模型建立用户分层的过程,所需要用到的辅助数据;
②基于智能运营的标签建设,运营策略、活动、方案的数据需求收集,哪些标签需要用到埋点中的信息;
③基于营销系统的标签建设,涉及到渠道分配、广告投放、点击预测等,可能需要对曝光、点击、转化进行全链路的埋点建设,或者基于某一个产品使用链路,埋点数据要完备;
④标签管理,没有一套产品来支撑,多标签你怎么对外提供;海量的标签,又要怎么做标签管理。 搭建前端监控平台之数据上报,需要通过埋点方案来实现。前端埋点自定义埋点系统如何搭建
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。 前端埋点自定义埋点方案怎么选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。
前端埋点在实践过程中避开的雷点,在埋点应用场景中,要对应初期埋点预留,要基于以下点来考虑:①基于业务分析框架,梳理常规分析案例中需要用到的埋点数据集,主要指标必须要有埋点;②基于算法模型框架,梳理算法所需要构建的数据特征需要用到的字段信息;③基于业务诉求,梳理非常规,当前没需求未来有应用场景的字段信息;
举个例子,譬如供需求匹配、资源调度、智能选址,所对应的几个信息主体分别是:用户需求方、用户供给方、商品信息、时间信息、空间信息、行为信息、业务信息。
什么是前端埋点?埋点,它的学名是事件追踪(EventTracking),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。埋点是数据领域的一个专业术语,也是互联网领域的一个俗称。
埋点是产品数据分析的基础,一般用于推荐系统的反馈、用户行为的监控和分析、新功能或者运营活动效果的统计分析等。
埋点包含两个重要概念:事件(event),属性(param)。
事件(event):应用中发生了什么,例如用户操作、系统事件或系统错误。以某产品为例,包含以下事件:enter_page(进入页面)、leave_page(离开页面)。
属性(param):为了描述用户群细分而定义的属性,例如语言偏好或地理位置。以“进入课后练习”事件为例,它包含如下事件属性:enter_from(从哪个页面来),class_id(课程id)等。属性值(value):属性的维度,即行为触发时的具体维度。例如:enter_from:home(主页)、system(系统)等。 前端埋点系统是什么?
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。 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。前端埋点sdk软件报价
前端监控和前端埋点sdk。前端埋点自定义埋点系统如何搭建
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。 前端埋点自定义埋点系统如何搭建
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