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）。 前端监控和前端埋点方案设计。前端埋点数据采集产品怎么选
产品全埋点还是分块埋点？分块儿埋点的话有什么响应机制？应用措施？
全埋点和分模块埋点，直接的影响是数据存储成本的问题，作为一个数据分析，这也是不得不考虑的问题，如果数据结构优化不做好，每年浪费的存储成本可能会是百万级的消耗。随着周期的增加，成本浪费会更严重。
所以说，企业数据的分析，不仅局限在数据本身，而应该是多元的剖析，多场景的结合。凡事都不简单，如果简单为什么那么多人都没有做成功，只不过是层次还到而已。 前端埋点框架平台哪家好埋点分析，是网站分析和APP分析常用的数据采集方法。埋点采集方法一般分为两种，可视化埋点和代码埋点。
无埋点又叫全埋点，无埋点不是不需要埋点，而是全部埋点，前端的任何事件都被绑定上一个标识，所有的事情都被记录下来，只是不需要工程师在业务代码里面插入侵入式的代码。通过定期上传记录文件，配合文件解析，解析出我们需要的数据并生成可视化报告供专业人员分析。
无埋点技术的关键是：操作可视化配置工具，保存配置，SDK基础代码如何根据配置上报行为。
无埋点的优点：由于采集的是全量数据，所以产品迭代过程中是不需要关注埋点逻辑的，也不会出现漏埋、误埋等现象无埋点的缺点：无埋点采集全量数据，给数据传输和服务器增加压力无法灵活的定制各个事件所需要上传的数据
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。
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。 代码埋点方案优点：可以按照业务上报详细、定制化的数据.前端埋点框架平台哪家好
前端埋点曝光事件点击事件如何埋？前端埋点数据采集产品怎么选
埋点行为数据对画像建设的价值。
常规的数据标签主要是用户当前的状态或者行为的结果值，缺少行为过程的画像刻画；而埋点行为数据则可以将这部分内容补齐，描述用户的行为过程，让运营人员可以时刻关注用户的行为阶段并给予个性化的反馈。
同时，相较于数据的画像，基于埋点数据的用户画像更新频率多为日，甚至可以实时更新，动态变化属性更强，时效性也更高。因此，埋点行为数据是构建完整画像数据的重要组成部分，不仅丰富了用户数据的维度，还让画像标签更加数字拟人化，更加完整地抽象出用户信息全貌。 前端埋点数据采集产品怎么选
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