可視化埋點又叫無痕埋點，通過可視化交互的方式，代替代碼埋點，減少了前端代碼的工作量。將業務代碼和埋點代碼分離，提供一個可視化交互的頁面，輸入為業務代碼，通過這個可視化系統，可以在業務代碼中自定義的增加埋點事件等，然后輸出了耦合了業務代碼和埋點代碼的代碼。
本質上就是用系統去插入本來需要手動插入的埋點。這種埋點方式需要花錢找服務商來做，比如：國外的Mixpanel、TalkingData、騰訊MTA等。
可視化埋點的優點：減少前端代碼工作量。可視化埋點的缺點：可視化埋點可以埋點的控件有限，不能手動定制。 為什么需要前端埋點和前端監控？無論是產品技術還是老板都需要通過對系統進行數據分析的方式才能弄清業務。前端埋點框架軟件如何搭建
前端埋點和前端監控能做什么？從單個頁面的常規數據角度出發我們可以通過埋點獲取：訪問次數（UV/PV）、地域數據（IP）、在線時長、區域點擊次數等數據。
當我們將這些單點數據按照特定的緯度進行數據聚合，就可以獲得全流程視角下的數據如：用戶留存率/流轉率、用戶轉化率、用戶訪問深度等數據。
而在埋點數據進行上報的同時，我們也可以同步收集頁面基礎數據/接口相關數據如：頁面加載/渲染時長、頁面異常、請求接口等數據。同時對于前端監控來說，大致可以分成三個方向：數據監控、性能監控、異常監控。 前端埋點自定義埋點方案怎么選頁面停留埋點事件主要是記錄前一頁瀏覽時間。
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務過程進行捕獲、處理和發送的相關技術及實施過程。埋點是數據領域的一個專業術語，也是互聯網領域的一個俗稱。
埋點是產品數據分析的基礎，一般用于推薦系統的反饋、用戶行為的監控和分析、新功能或者運營活動效果的統計分析等。
埋點包含兩個重要概念：事件（event），屬性（param）。
事件（event）：應用中發生了什么，例如用戶操作、系統事件或系統錯誤。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，即行為觸發時的具體維度。例如：enter_from：home（主頁）、system（系統）等。
前端數據埋點要考慮哪些方面？
數據埋點的關鍵是數據收集，而與數據相關的內容不外乎如下幾個內容：
1、數據又是基于應用產生的，因為沒有應用就不會有相關的數據；2、應用本身要提供展示、收集、操作內容，而這是基于平臺的，比如網站就是基于瀏覽器平臺；3、有應用、有平臺就得有用戶，因為應用本身就是為了給用戶提供好用的功能去解決某些存在的問題；4、針對開發者而言，應用就是代碼，代碼運行的質量也能決定應用的質量，而顯式質量體現在錯誤或警告上。總結下來，數據埋點其實要考慮的就是：用戶行為、錯誤警告、頁面性能三個方面。 代碼埋點方案優點：可以按照業務上報詳細、定制化的數據。
眾所周知產品通過埋點可以進行用戶行為分析，隨著互聯網發展，企業對于網站的PV、UV、用戶的轉化、新增和留存也越來越關注。而完整的數據采集是一切的前提。
埋點即監控用戶在應用表現層的行為，于產品迭代而言至關重要，運營，產品，數據分析基于此來對用戶行為進行分析統計，同時埋點也可作為一種前端監控的手段，檢驗功能是否達預期的佐證。
基于埋點數據進行用戶行為分析，可以得到包含頁面點擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉化率、導流轉化率、用戶訪問時長和用戶訪問內容分析等重要數據。 埋點是數據的來源，采集的數據可以分析網站/APP的使用情況，用戶行為習慣等。前端埋點sdk軟件報價
前端埋點大致分為：代碼埋點、可視化埋點、無痕埋點三種，webfunny前端埋點主要是代碼埋點方案。前端埋點框架軟件如何搭建
前端埋點：一種收集產品數據的方式，它的目的是上報相關行為數據，相關人員以數據為依據來分析產品在用戶端的使用情況，根據分析出來的結果輔助產品優化、迭代。
埋點搭建的背景：在流量紅利逐漸消失的現在，數據的采集、分析和精細化的運營顯得更加重要，所以埋點在互聯網產品中是很常見的，它可以更好的輔助我們去迭代、完善產品功能。
平時我們在完成基礎的業務需求之后，還需要開發完成埋點需求。所以我們追求的是簡單快捷的做好埋點工作，且不會占用我們太多的精力。webfunny前端埋點系統，為開發人員提供了埋點方案解決、提升開發效率。 前端埋點框架軟件如何搭建
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