埋点行为数据的意义：
1）从数据构成角度:一个完善的数据源主要分为三部分：部分是用户行为数据、第二部分是用户信息和CRM数据、第三部分是交易数据和服务端日志数据。除了交易数据会经常被存储加载保存通过ETL来获取分析外，行为数据和日志数据常常被忽略浪费。埋点技术就是对用户行为数据和日志数据做针对性的数据采集，精确采集获取用户行为数据，丰富用户数据维度信息，服务于更加精细化的用户画像。
2）从产品功能角度：随着移动互联网的普及和发展，大量行为数据在移动端产生，这些用户和应用之间交互行为的数据信息都是通过埋点技术实现采集的，对于后续提升用户体验以及用户“千人千面”的营销都是非常宝贵的资源。3）从企业管理发展角度：基于用户交互数据，结合洞察分析的手段反推建设用户的行为数据画像，优化形成更符合客户需求的增值产品和服务，并重新投入到用户的使用过程中，形成完整的业务闭环，驱动业务增长。 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。前端埋点和前端监控软件
前端埋点中——代码埋点是可以拿到performance信息，而「performance的作用」是浏览器暴露给js的一个接口，可以通过这个接口查看用户访问网站的连接时间、dns等信息。
使用该api时需要在页面完全加载之后才能使用。拿到数据后，前端程序员可以提交内容，获得对应事件。performance作用的优点：能精确的监控到用户的行为和网页性能等数据，通过。
performance作用的缺点：非常繁琐，工作量大，需要在每一处埋点的地方添加代码。
webfunny前端埋点一体化埋点系统，让埋点不再困难。
前端埋点框架方案webfunny前端埋点支持用户根据自己的需求，创建不同的埋点，选择不同的图形在数据看板中来展示分析数据。
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。
代码埋点的实现原理比较简单，主要是初始化 SDK 之后，在某个事件发生时调用 - track: 或 - track:withProperties: 等相关接口，将触发的事件和属性保存到数据模型中（SDK 中使用的是 NSDictionary 类型的数据模型）。
并将数据模型转化为 JSON 串，存储到本地数据库中。然后，按照发送策略将数据发送到指定的服务端。例如：我们想统计 App 里面某个按钮的点击次数，可以在这个按钮对应的点击方法里面调用 SDK 提供的接口来采集事件。
webfunny前端埋点系统采用了代码埋点方案、集数据集采+分析一体化轻量级系统。 前端监控和前端埋点方案设计。
埋点本身现在已经有太多的集成解决方案，如webfunny、神策、GIO等平台，但是在实践的过程中仍然还是会碰都很多问题，给前端埋点同学分享下：埋点实践过程中碰到的坑点。
一、梳理当前业务，未来业务发展问题，目的是给埋点预留空间①业务兼容的问题前期规范执行之后，后续随着业务的拓展，已有数据字段满足不了业务的分析需求；②产品兼容的问题埋点从应用端来区分，web/ios/android，小程序，公众号，然后还要区分一下是否是原生，还是H5，新老版本之间肯定会带来一些模块化的差异； 前端埋点曝光和浏览数据监测。有哪些推荐的前端埋点和前端监控软件
代码埋点方案适用场景上下文理解要求较高的业务数据。前端埋点和前端监控软件
前端监控的目的：获取用户行为以及跟踪产品在用户端的使用情况，并以监控数据为基础，指明产品优化的方向。在线上项目中，我们需要分析用户的使用情况及用户行为，来判断项目该如何更好地进行迭代和开发及优化升级。为了采集用户使用情况和用户行为的数据，我们可以通过搭建前端数据监控的方式获得数据。而实现前端监控主要有三个步骤：前端埋点和上报、数据处理和数据分析。前端监控包含5块儿基础模块采集模块：数据应该如何采集，采集哪些端，哪些数据存储：数据应该如何存储，上报和保存的数据结构应该是怎么样的报警：报警系统应该如何设计，如何嗅探错误，如何通知到负责人异常管理：如何对上报的异常进行归类，从而进行管理展现：总结异常发生情况，并展现给使用者前端埋点和前端监控软件
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