前端埋點(diǎn)在實(shí)踐過程中避開的雷點(diǎn)，在埋點(diǎn)應(yīng)用場景中，要對應(yīng)初期埋點(diǎn)預(yù)留，要基于以下點(diǎn)來考慮：①基于業(yè)務(wù)分析框架，梳理常規(guī)分析案例中需要用到的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)集，主要指標(biāo)必須要有埋點(diǎn)；②基于算法模型框架，梳理算法所需要構(gòu)建的數(shù)據(jù)特征需要用到的字段信息；③基于業(yè)務(wù)訴求，梳理非常規(guī)，當(dāng)前沒需求未來有應(yīng)用場景的字段信息；
舉個例子，譬如供需求匹配、資源調(diào)度、智能選址，所對應(yīng)的幾個信息主體分別是：用戶需求方、用戶供給方、商品信息、時間信息、空間信息、行為信息、業(yè)務(wù)信息。 如何自定義上報埋點(diǎn)數(shù)據(jù)？查看上報字段信息,點(diǎn)擊SDK發(fā)布頁中的點(diǎn)位列表，來獲取要上報的字段信息。前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控軟件怎么選
埋點(diǎn)流程規(guī)范，流程規(guī)范會有五個步驟，步驟一規(guī)劃評審：數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的方案一旦確定，返工和排查問題的成本都很高，但數(shù)據(jù)埋點(diǎn)之后的分析工作，又涉及到了PD（productdesigner）、BI（BusinessIntelligence）、算法、數(shù)據(jù)等多個角色。
因此非常有必要，將需求內(nèi)容和數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一，所有人在一套標(biāo)準(zhǔn)下，將需求定義出來，明確我們的分析的場景和目標(biāo)，隨后業(yè)務(wù)側(cè)再介入，進(jìn)行埋點(diǎn)方案的設(shè)計(jì)和開發(fā)。
通常情況下，我們需要記錄用戶在使用產(chǎn)品過程中的操作行為，通過4W1H模型可以比較好的保障信息是完備的。4W1H包括：Who（誰）設(shè)備ID、用戶ID、手機(jī)號、微信識別碼等；
When（在什么時間）記錄日志的時間戳、日志上報的時間戳；Where（在什么位置）IP地址，GPS地址在哪；How（以什么方式）操作系統(tǒng)、設(shè)備型號、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、APP版本、當(dāng)前頁面等信息；What（做了什么事情）如果是搜索行為，則記錄關(guān)聯(lián)詞；如果是內(nèi)容點(diǎn)擊，則記錄內(nèi)容ID、內(nèi)容類型、列表位置；如果是交易動作，記錄交易的商品ID、類型、數(shù)量；如果是支付過程，記錄付款的方式與付款金額。 前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控軟件怎么選什么是埋點(diǎn)？主要是針對特定用戶行為或業(yè)務(wù)過程進(jìn)行捕獲、處理和發(fā)送的相關(guān)技術(shù)及實(shí)施過程。
當(dāng)我們點(diǎn)擊一個控件時，要上報哪些內(nèi)容才能全的分析這個點(diǎn)擊行為呢？
準(zhǔn)確的說，一個事件的觸發(fā)，有4個因素：觸發(fā)者、觸發(fā)位置、觸發(fā)的事件、觸發(fā)的時間。(3)觸發(fā)的事件事件類型有瀏覽、點(diǎn)擊、曝光、懸浮，下拉、滾動、長按、右鍵等等，常用的還是瀏覽和點(diǎn)擊。(4)觸發(fā)的事件事件觸發(fā)的時間一般取的是客戶端時間，也就是用戶的本地時間，如果用戶的設(shè)備是移動端，取的就是手機(jī)時間，如果是電腦，取的就是電腦的時間。
但是客戶端的時間不太準(zhǔn)確，因?yàn)橛脩艨梢匀ジ脑O(shè)備時間。所以我們需要一個機(jī)制去校準(zhǔn)客戶端時間。一般的做法是，在上報事件時，我們會上報事件觸發(fā)時間t1和數(shù)據(jù)發(fā)送時間t2，服務(wù)端也會拿到一個接收數(shù)據(jù)的時間t3，如果t3-t2>60s，則認(rèn)為客戶端時間不準(zhǔn)，要對客戶端時間進(jìn)行修正，修正后的客戶端時間是：t1+(t3-t2)為啥t3-t2>60s會認(rèn)為不準(zhǔn)，因?yàn)閿?shù)據(jù)發(fā)送到接收的時間，一般不會超過60s。
埋點(diǎn)有哪些方式？代碼埋點(diǎn)出現(xiàn)的時間很早了，在GoogleAnalytics年代，就已經(jīng)出現(xiàn)了類似的方案了。目前，國內(nèi)的服務(wù)商，如觀縱科技、webfunny、友盟等都提供了這一方案。
代碼埋點(diǎn)的技術(shù)原理也很簡單，在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數(shù)據(jù)分析服務(wù)商的SDK，然后在某個事件發(fā)生時就調(diào)用SDK里面相應(yīng)的數(shù)據(jù)發(fā)送接口發(fā)送數(shù)據(jù)。例如，我們想統(tǒng)計(jì)APP里面某個按鈕的點(diǎn)擊次數(shù)，則在APP的某個按鈕被點(diǎn)擊時，可以在這個按鈕對應(yīng)的OnClick函數(shù)里面調(diào)用SDK提供的數(shù)據(jù)發(fā)送接口來發(fā)送數(shù)據(jù)。 webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng)適用于體現(xiàn)總量和比率，還支持多個數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊展示等等。
前端埋點(diǎn)-數(shù)倉庫表的開發(fā)成本：
埋點(diǎn)數(shù)據(jù)落到數(shù)倉后，需要預(yù)先建立哪些表，如何做埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的分層；畢竟埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)體量是非常大的，TB級數(shù)據(jù)的存儲本身就是一個比較大的成本，再加上調(diào)度系統(tǒng)、計(jì)算資源、運(yùn)行性能等方面，就需要數(shù)倉團(tuán)隊(duì)在一開始就要把數(shù)據(jù)模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實(shí)之間的建設(shè)；
數(shù)倉性能，時間問題（hive）：因?yàn)槁顸c(diǎn)數(shù)據(jù)的體量問題，落表的時候，一定會存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張，對于常規(guī)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、計(jì)算都會帶來性能上的問題；在數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的架構(gòu)中，有對外提供數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，對于數(shù)據(jù)的實(shí)時計(jì)算就有一定的要求，什么場景下應(yīng)該是T+1，什么場景下應(yīng)該是偽實(shí)時，避免數(shù)據(jù)調(diào)度任務(wù)影響前臺應(yīng)用產(chǎn)出。 前端監(jiān)控和前端埋點(diǎn)sdk。前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控方案
webfunny前端埋點(diǎn)一體化埋點(diǎn)系統(tǒng)。前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控軟件怎么選
前端埋點(diǎn)：一種收集產(chǎn)品數(shù)據(jù)的方式，它的目的是上報相關(guān)行為數(shù)據(jù)，相關(guān)人員以數(shù)據(jù)為依據(jù)來分析產(chǎn)品在用戶端的使用情況，根據(jù)分析出來的結(jié)果輔助產(chǎn)品優(yōu)化、迭代。
埋點(diǎn)搭建的背景：在流量紅利逐漸消失的現(xiàn)在，數(shù)據(jù)的采集、分析和精細(xì)化的運(yùn)營顯得更加重要，所以埋點(diǎn)在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中是很常見的，它可以更好的輔助我們?nèi)サ⑼晟飘a(chǎn)品功能。
平時我們在完成基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)需求之后，還需要開發(fā)完成埋點(diǎn)需求。所以我們追求的是簡單快捷的做好埋點(diǎn)工作，且不會占用我們太多的精力。webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng)，為開發(fā)人員提供了埋點(diǎn)方案解決、提升開發(fā)效率。 前端埋點(diǎn)和前端監(jiān)控軟件怎么選
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