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）。 前端埋点曝光和浏览数据监测。如何实现前端埋点框架方案
众所周知产品通过埋点可以进行用户行为分析，随着互联网发展，企业对于网站的PV、UV、用户的转化、新增和留存也越来越关注。而完整的数据采集是一切的前提。
埋点即监控用户在应用表现层的行为，于产品迭代而言至关重要，运营，产品，数据分析基于此来对用户行为进行分析统计，同时埋点也可作为一种前端监控的手段，检验功能是否达预期的佐证。
基于埋点数据进行用户行为分析，可以得到包含页面点击量、用户访问量、用户访问路径、用户转化率、导流转化率、用户访问时长和用户访问内容分析等重要数据。 如何实现前端埋点框架方案埋点的作用可以提高渠道转化:通过用户的操作序列，找到用户流失的节点。
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。
为什么需要埋点和前端监控？当我们在分析复盘一个产品是否成功的时候，产品、技术、业务运营方都会有自己对应的分析层面，那不同的角色考虑的方向是不同的。
站在产品的视角，经常会问如下几个问题：1.产品有没有用户使用；2.用户用得怎么样；3.系统会不会经常出现异常；4.如何更好地满足用户需求服务用户；
当站在技术视角时，经常会问如下几个问题：1.系统出现异常的频率如何；2.异常出现后如何快速进行定位追踪；3.如何分析解决问题；
而当站在老板的视角时，问题可能又会变为：1.我的存量用户多少，未来还有多少潜力；2.多少用户在系统内进行了消费。
当在回答了上述问题之后，埋点和监控两者的作用便跃然纸上。因为要回答以上问题，只有通过对系统进行数据分析的方式才能弄清楚。其实无论是前端埋点还是前端监控，二者并不是分开存在，而是相互依存的关系。 可视化埋点方案适用场景业务上下文数据相对简单，操作交互比较固定的界面。
前端埋点：一种收集产品数据的方式，它的目的是上报相关行为数据，相关人员以数据为依据来分析产品在用户端的使用情况，根据分析出来的结果辅助产品优化、迭代。
埋点搭建的背景：在流量红利逐渐消失的现在，数据的采集、分析和精细化的运营显得更加重要，所以埋点在互联网产品中是很常见的，它可以更好的辅助我们去迭代、完善产品功能。
平时我们在完成基础的业务需求之后，还需要开发完成埋点需求。所以我们追求的是简单快捷的做好埋点工作，且不会占用我们太多的精力。webfunny前端埋点系统，为开发人员提供了埋点方案解决、提升开发效率。 数据埋点是一种常用的数据采集的方法。前端埋点自定义埋点系统报价
代码埋点优点传递多样化自定义属性、自定义事件，传递比较丰富的数据到服务端。如何实现前端埋点框架方案
对于产品来说，埋点可以在应用中特定的流程收集一些信息，用来跟踪应用使用的状况，后续用来进一步优化产品或是提供运营的数据支撑，包括访问数（Visits），访客数（Visitor），停留时长（TimeOnSite），页面浏览数（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。
简单的说可以总结为以下几点：1、提高渠道转化：通过用户的操作序列，找到用户流失的节点。2、改善产品：通过用户行为分析产品是否有问题，例如用户有没有因为设计按钮过多导致用户行为无效等问题，以此发现功能设计缺陷等。3、精细客户运营：对客户进行分组（例如有的喜欢打折购买，有的喜欢直接购买等），实现精细营销，发放优惠券等。4、完善客户画像：基本属性（性别、年龄、地区等），行为属性（设备操作习惯等）。5、数据分析：埋点作为元数据放在数据仓库中。提供渠道转化、个性推荐等。 如何实现前端埋点框架方案
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