前端埋點-數倉庫表的開發成本:
埋點數據落到數倉后,需要預先建立哪些表,如何做埋點數據的分層;畢竟埋點的數據體量是非常大的,TB級數據的存儲本身就是一個比較大的成本,再加上調度系統、計算資源、運行性能等方面,就需要數倉團隊在一開始就要把數據模型提前建立好,做好ods層到dw層、ads層的劃分,維度和事實之間的建設;
數倉性能,時間問題(hive):因為埋點數據的體量問題,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,對于常規數據的統計、計算都會帶來性能上的問題;在數據團隊的架構中,有對外提供數據應用服務,對于數據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,避免數據調度任務影響前臺應用產出。 對于產品來說,用戶在你的產品里做了什么、停留了多久、有什么異樣,都是可以通過數據埋點來實現監控的。有哪些推薦的前端埋點框架工具
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。 靠譜的前端埋點自定義埋點工具webfunny前端埋點系統支持單個數據的展示,有適用于體現數據的變化趨勢等。
前端埋點方案大致分為:代碼埋點、可視化埋點、無痕埋點三種。每種方案各有優劣,并不存在某種普遍完美的可以適應一切場景的埋點方案,而是應該根據不同的產品,不同的分析需求,不同的系統架構,不同的使用場景,選擇合適的一種接入方案。
下面是一些典型的例子:是分析UV、PV、點擊量等基本指標,可以選擇代碼埋點或者可視化埋點等前端埋點方案;
精細化分析轉化流程,則可能需要利用后端SDK或者LogAgent接入后端日志;
活動/新功能快速上線迭代時的效果評估,則可以利用可視化埋點快速完成;對客服服務質量的考核,或者不同快遞在不同省份運送不同品類產品的速度的比較,則需要使用后端SDK來對接第三方系統以便導入數據
埋點行為數據對畫像建設的價值。
常規的數據標簽主要是用戶當前的狀態或者行為的結果值,缺少行為過程的畫像刻畫;而埋點行為數據則可以將這部分內容補齊,描述用戶的行為過程,讓運營人員可以時刻關注用戶的行為階段并給予個性化的反饋。
同時,相較于數據的畫像,基于埋點數據的用戶畫像更新頻率多為日,甚至可以實時更新,動態變化屬性更強,時效性也更高。因此,埋點行為數據是構建完整畫像數據的重要組成部分,不僅豐富了用戶數據的維度,還讓畫像標簽更加數字擬人化,更加完整地抽象出用戶信息全貌。 常見埋點事件:頁面停留上報時機在當前頁面切換或者頁面卸載時。
無埋點又叫全埋點,無埋點不是不需要埋點,而是全部埋點,前端的任何事件都被綁定上一個標識,所有的事情都被記錄下來,只是不需要工程師在業務代碼里面插入侵入式的代碼。通過定期上傳記錄文件,配合文件解析,解析出我們需要的數據并生成可視化報告供專業人員分析。
無埋點技術的關鍵是:操作可視化配置工具,保存配置,SDK基礎代碼如何根據配置上報行為。
無埋點的優點:由于采集的是全量數據,所以產品迭代過程中是不需要關注埋點邏輯的,也不會出現漏埋、誤埋等現象無埋點的缺點:無埋點采集全量數據,給數據傳輸和服務器增加壓力無法靈活的定制各個事件所需要上傳的數據 頁面停留埋點事件主要是記錄前一頁瀏覽時間。有效的前端埋點自定義埋點方案
代碼埋點方案適用場景上下文理解要求較高的業務數據。有哪些推薦的前端埋點框架工具
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,直接的影響是數據存儲成本的問題,作為一個數據分析,這也是不得不考慮的問題,如果數據結構優化不做好,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,企業數據的分析,不僅局限在數據本身,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。 有哪些推薦的前端埋點框架工具
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