前端埋點的3種主流方案：
一、無痕埋點（全埋點）方案，利用瀏覽器或APP自帶的監控方式，對用戶的瀏覽頁面、點擊等行為進行收集，一般用于粗顆粒度的數據分析，例如公司的slardar：數據噪聲大不管有用沒有；數據都會被收集，無法定制化埋點；無法采集到指定事件和業務屬性；可供DA使用的信息較少；接入簡單，幾乎無侵入，不需要額外的開發成本；用戶操作行為收集非常完整，幾乎不會遺漏。
二、代碼埋點方案，前端開發人員在代碼中自定義監控和收集：工作量大，而且對代碼侵入性很大，后期維護也不是很方便；可以精確埋點，具備明確的事件標識；業務屬性非常豐富；埋點觸發方式可以靈活定義；DA使用更方便和精確。
三、埋點sdk方案，sdk向外暴露上報埋點的接口，監控和收集過程前端開發人員無感知。業務開發只需關注事件標識、業務屬性等；兼顧無痕埋點優點和代碼埋點的優勢。 前端埋點系統是什么？前端埋點和前端監控平臺推薦
前端數據埋點之用戶行為就是在網頁應用中進行的一系列操作，但用戶的操作有很多種，都需要記錄下來是不可能的，一般需要記錄用戶的以下幾種行為：
一、用戶瀏覽頁面次數，PV（PageView）：用戶每次訪問網站中的一個頁面就被記錄為1個PV，多次訪問同一個頁面，訪問量就會累計二、頁面瀏覽用戶數，UV（Uniquevisitor）：通過網絡正常訪問頁面的使用者，通常一臺電腦客戶端或一個用戶賬號為一個訪客，一般同一個客戶端或用戶賬號在24h內多次訪問只會被記錄為1個UV，計算策略視具體情況而定三用戶點擊按鈕次數：以上兩種可以認為是自動式觸發埋點，而點擊按鈕次數就屬于是互動式觸發埋點，便于去了解這個功能按鈕的使用情況。 前端埋點和前端監控平臺推薦webfunny前端埋點數據“采集+管理+分析”智能一體化，數據驅動業務，讓埋點不再困難。
前端數據埋點之頁面性能：頁面性能其實也是前端性能優化中一個需要考慮和優化的點，畢竟如果一個網站老是發生白屏、交互卡頓、頁面資源加載時間長等問題，肯定是沒辦法留住用戶的，特別是用戶的真實環境各不相同，如Windowsx、MACOS、Android、iOS等，更加需要統計和收集相關數據，便于進行集中優化處理，提升用戶體驗。
與頁面性能指標相關的內容，這里大致總結下：初次繪制（FirstPaint，FP）在渲染進程確認要渲染當前響應資源后，渲染進程會先創建一個空白頁面，通常把創建空白頁面的這個時間點稱為FirstPaint，簡稱FP。
所謂的白屏時間其實指的就是創建這個空白頁面到瀏覽器開始渲染非空白內容的時間，比如頁面背景發生變化等。
前端監控之數據監控：數據監控即通過數據分析用戶行為。
常見的監控數據包括：PV/UV、頁面停留時長、通過什么入口進入、在頁面觸發了什么行為等。統計這些數據就是為了清楚用戶來源，拓寬產品的推廣渠道；
了解用戶在頁面停留的時間情況，針對停留較短的頁面進行分析改進。也就是我們常說的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定義拓展數據)串成的用戶行為路徑。
通過代碼埋點來實現對應用戶層面的行為分析。 代碼埋點優點傳遞多樣化自定義屬性、自定義事件，傳遞比較豐富的數據到服務端。
大數據時代，多數的web或app產品都會使用第三方或自己開發相應的數據系統，進行用戶行為數據或其它信息數據的收集，在這個過程中，埋點是比較重要的一環。作為開發和測試人員你知道什么是數據埋點嗎？作為測試重點要關注哪些方面？埋點測試的過程有兩個比較重要的環節，埋點上報和埋點落庫。
埋點上報：無論是前端埋點還是后端埋點，是否正常按照相關規則進行上報，相關的事件名、屬性值都是否完整正確上報。
埋點落庫：埋點上報完的數據是需要存儲到數據庫當中再進行相關的數據統計、分析、歸類等等，除了檢查埋點上報，還要看終數據是否正常落庫，相關數據字段是否正常。 代碼埋點屬于侵入式埋點，由開發手動在代碼內植入預埋點，完全由開發控制埋點的位置時間和觸發機制。前端埋點和前端監控平臺推薦
埋點是產品數據分析的基礎，用于推薦系統反饋、用戶行為監控和分析、新功能或者運營活動效果的統計分析等。前端埋點和前端監控平臺推薦
對于產品來說，埋點可以在應用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應用使用的狀況，后續用來進一步優化產品或是提供運營的數據支撐，包括訪問數（Visits），訪客數（Visitor），停留時長（TimeOnSite），頁面瀏覽數（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。
簡單的說可以總結為以下幾點：1、提高渠道轉化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節點。2、改善產品：通過用戶行為分析產品是否有問題，例如用戶有沒有因為設計按鈕過多導致用戶行為無效等問題，以此發現功能設計缺陷等。3、精細客戶運營：對客戶進行分組（例如有的喜歡打折購買，有的喜歡直接購買等），實現精細營銷，發放優惠券等。4、完善客戶畫像：基本屬性（性別、年齡、地區等），行為屬性（設備操作習慣等）。5、數據分析：埋點作為元數據放在數據倉庫中。提供渠道轉化、個性推薦等。 前端埋點和前端監控平臺推薦
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