前端数据埋点要考虑哪些方面？
数据埋点的关键是数据收集，而与数据相关的内容不外乎如下几个内容：
1、数据又是基于应用产生的，因为没有应用就不会有相关的数据；2、应用本身要提供展示、收集、操作内容，而这是基于平台的，比如网站就是基于浏览器平台；3、有应用、有平台就得有用户，因为应用本身就是为了给用户提供好用的功能去解决某些存在的问题；4、针对开发者而言，应用就是代码，代码运行的质量也能决定应用的质量，而显式质量体现在错误或警告上。总结下来，数据埋点其实要考虑的就是：用户行为、错误警告、页面性能三个方面。 前端埋点技术方案如何实现？有哪些推荐的前端埋点数据采集软件
前端埋点的3种主流方案：
一、无痕埋点（全埋点）方案，利用浏览器或APP自带的监控方式，对用户的浏览页面、点击等行为进行收集，一般用于粗颗粒度的数据分析，例如公司的slardar：数据噪声大不管有用没有；数据都会被收集，无法定制化埋点；无法采集到指定事件和业务属性；可供DA使用的信息较少；接入简单，几乎无侵入，不需要额外的开发成本；用户操作行为收集非常完整，几乎不会遗漏。
二、代码埋点方案，前端开发人员在代码中自定义监控和收集：工作量大，而且对代码侵入性很大，后期维护也不是很方便；可以精确埋点，具备明确的事件标识；业务属性非常丰富；埋点触发方式可以灵活定义；DA使用更方便和精确。
三、埋点sdk方案，sdk向外暴露上报埋点的接口，监控和收集过程前端开发人员无感知。业务开发只需关注事件标识、业务属性等；兼顾无痕埋点优点和代码埋点的优势。 前端埋点页面埋点系统如何选择埋点是为了满足快捷、高效、丰富的数据应用而做的用户行为过程及结果记录。
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。
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。 webfunny前端埋点系统适用于体现总量和比率，还支持多个数据进行重叠展示等等。
埋点的功能作用：分析运营策略的合理性，优化用户体验，提高使用效率。（精细营销、场景化提示/私人助理）比如用户去餐厅购买产品，每次都需要在APP中选择是否使用优惠券，但是通过埋点发现，全部的用户对于该商家都是选择的否，那么说明该商家是从来没有进行优惠券的发放，那么就可以考虑在商家版中增加一个是否让用户选择优惠券的选项，若商家没有优惠券，那么用户就可以直接跳过选择是否使用优惠券，从而提升用户体验及使用效率，分析用户消费行为，分析不同渠道用户行为差异。埋点总体可分为前端埋点和后端埋点。前端埋点框架软件开源
前端埋点怎么快速实现。有哪些推荐的前端埋点数据采集软件
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。 有哪些推荐的前端埋点数据采集软件
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