什么是前端埋點？埋點，它的學名是事件追蹤（EventTracking），主要是針對特定用戶行為或業(yè)務過程進行捕獲、處理和發(fā)送的相關技術及實施過程。埋點是數(shù)據(jù)領域的一個專業(yè)術語，也是互聯(lián)網領域的一個俗稱。
埋點是產品數(shù)據(jù)分析的基礎，一般用于推薦系統(tǒng)的反饋、用戶行為的監(jiān)控和分析、新功能或者運營活動效果的統(tǒng)計分析等。
埋點包含兩個重要概念：事件（event），屬性（param）。
事件（event）：應用中發(fā)生了什么，例如用戶操作、系統(tǒng)事件或系統(tǒng)錯誤。以某產品為例，包含以下事件：enter_page（進入頁面）、leave_page（離開頁面）。
屬性（param）：為了描述用戶群細分而定義的屬性，例如語言偏好或地理位置。以“進入課后練習”事件為例，它包含如下事件屬性：enter_from（從哪個頁面來），class_id（課程id）等。屬性值（value）：屬性的維度，即行為觸發(fā)時的具體維度。例如：enter_from：home（主頁）、system（系統(tǒng)）等。 埋點是數(shù)據(jù)領域的一個專業(yè)術語，也是互聯(lián)網領域的一個俗稱。前端埋點框架系統(tǒng)開源
產品全埋點還是分塊埋點？分塊兒埋點的話有什么響應機制？應用措施？
全埋點和分模塊埋點，直接的影響是數(shù)據(jù)存儲成本的問題，作為一個數(shù)據(jù)分析，這也是不得不考慮的問題，如果數(shù)據(jù)結構優(yōu)化不做好，每年浪費的存儲成本可能會是百萬級的消耗。隨著周期的增加，成本浪費會更嚴重。
所以說，企業(yè)數(shù)據(jù)的分析，不僅局限在數(shù)據(jù)本身，而應該是多元的剖析，多場景的結合。凡事都不簡單，如果簡單為什么那么多人都沒有做成功，只不過是層次還到而已。 前端埋點框架系統(tǒng)開源埋點無論是項目后期的復盤，還是明確業(yè)務價值，還是產品價值的挖掘，都具備很重要的意義。
為什么需要埋點和前端監(jiān)控？當我們在分析復盤一個產品是否成功的時候，產品、技術、業(yè)務運營方都會有自己對應的分析層面，那不同的角色考慮的方向是不同的。
站在產品的視角，經常會問如下幾個問題：1.產品有沒有用戶使用；2.用戶用得怎么樣；3.系統(tǒng)會不會經常出現(xiàn)異常；4.如何更好地滿足用戶需求服務用戶；
當站在技術視角時，經常會問如下幾個問題：1.系統(tǒng)出現(xiàn)異常的頻率如何；2.異常出現(xiàn)后如何快速進行定位追蹤；3.如何分析解決問題；
而當站在老板的視角時，問題可能又會變?yōu)椋?.我的存量用戶多少，未來還有多少潛力；2.多少用戶在系統(tǒng)內進行了消費。
當在回答了上述問題之后，埋點和監(jiān)控兩者的作用便躍然紙上。因為要回答以上問題，只有通過對系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分析的方式才能弄清楚。其實無論是前端埋點還是前端監(jiān)控，二者并不是分開存在，而是相互依存的關系。
埋點是數(shù)據(jù)采集中的一個統(tǒng)稱，通常也叫做事件追蹤（Event Tracking），它主要針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發(fā)送的相關技術及其實施過程。
埋點是為了滿足快捷、高效、豐富的數(shù)據(jù)應用而做的用戶行為過程及結果記錄。數(shù)據(jù)埋點是一種常用的數(shù)據(jù)采集的方法。埋點是數(shù)據(jù)的來源，采集的數(shù)據(jù)可以分析網站/APP的使用情況，用戶行為習慣等，是建立用戶畫像、用戶行為路徑等數(shù)據(jù)產品的基礎，webfunny前端埋點是一體化輕量級埋點系統(tǒng)。 數(shù)據(jù)埋點是一種常用的數(shù)據(jù)采集的方法。
埋點本身現(xiàn)在已經有太多的集成解決方案，如webfunny、神策、GIO等平臺，但是在實踐的過程中仍然還是會碰都很多問題，給前端埋點同學分享下：埋點實踐過程中碰到的坑點。
一、梳理當前業(yè)務，未來業(yè)務發(fā)展問題，目的是給埋點預留空間①業(yè)務兼容的問題前期規(guī)范執(zhí)行之后，后續(xù)隨著業(yè)務的拓展，已有數(shù)據(jù)字段滿足不了業(yè)務的分析需求；②產品兼容的問題埋點從應用端來區(qū)分，web/ios/android，小程序，公眾號，然后還要區(qū)分一下是否是原生，還是H5，新老版本之間肯定會帶來一些模塊化的差異； 前端埋點活躍用戶分析。前端埋點框架系統(tǒng)開源
前端監(jiān)控和前端埋點sdk。前端埋點框架系統(tǒng)開源
前端埋點-數(shù)倉庫表的開發(fā)成本：
埋點數(shù)據(jù)落到數(shù)倉后，需要預先建立哪些表，如何做埋點數(shù)據(jù)的分層；畢竟埋點的數(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，再加上調度系統(tǒng)、計算資源、運行性能等方面，就需要數(shù)倉團隊在一開始就要把數(shù)據(jù)模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實之間的建設；
數(shù)倉性能，時間問題（hive）：因為埋點數(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、計算都會帶來性能上的問題；在數(shù)據(jù)團隊的架構中，有對外提供數(shù)據(jù)應用服務，對于數(shù)據(jù)的實時計算就有一定的要求，什么場景下應該是T+1，什么場景下應該是偽實時，避免數(shù)據(jù)調度任務影響前臺應用產出。 前端埋點框架系統(tǒng)開源
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