數(shù)據(jù)埋點主要模型：事件和用戶是數(shù)據(jù)上報的2大主要內(nèi)容,。

當(dāng)我們點擊一個控件時,，要上報哪些內(nèi)容才能全的分析這個點擊行為呢,？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,。

(1)觸發(fā)者觸發(fā)者即觸發(fā)事件的用戶。需要一個主要標(biāo)識,，來識別不同的用戶,。下面的用戶模型將會講到。(2)觸發(fā)位置如何識別一個網(wǎng)頁里面,，事件觸發(fā)的位置,？需要一個頁面的主要標(biāo)識和控件的主要標(biāo)識。頁面的主要標(biāo)識一般通過url標(biāo)記,，但要處理好url后面的參數(shù)?？丶闹饕獦?biāo)識一般通過元素在整個文檔中的xpath路徑來標(biāo)記,。xpath是能主要標(biāo)記控件在網(wǎng)頁的主要位置的一種標(biāo)記方法。 webfunny前端埋點系統(tǒng),，它是一個輕量級,、易使用，埋點分析一體化的產(chǎn)品,。穩(wěn)定的前端埋點數(shù)據(jù)采集平臺

前端埋點和前端監(jiān)控能做什么,？從單個頁面的常規(guī)數(shù)據(jù)角度出發(fā)我們可以通過埋點獲取：訪問次數(shù)（UV/PV）,、地域數(shù)據(jù)（IP）,、在線時長、區(qū)域點擊次數(shù)等數(shù)據(jù),。

當(dāng)我們將這些單點數(shù)據(jù)按照特定的緯度進(jìn)行數(shù)據(jù)聚合,，就可以獲得全流程視角下的數(shù)據(jù)如：用戶留存率/流轉(zhuǎn)率、用戶轉(zhuǎn)化率,、用戶訪問深度等數(shù)據(jù),。

而在埋點數(shù)據(jù)進(jìn)行上報的同時，我們也可以同步收集頁面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)/接口相關(guān)數(shù)據(jù)如：頁面加載/渲染時長,、頁面異常,、請求接口等數(shù)據(jù)。同時對于前端監(jiān)控來說,，大致可以分成三個方向：數(shù)據(jù)監(jiān)控,、性能監(jiān)控,、異常監(jiān)控。 國內(nèi)前端埋點產(chǎn)品前端埋點和前端監(jiān)控搭建方案,。

webfunny前端埋點系統(tǒng),，是一個輕量級、易使用,，埋點分析一體化的產(chǎn)品,，用戶可以根據(jù)自己的需求，創(chuàng)建不同的埋點,，選擇不同的圖形在數(shù)據(jù)看板中來展示分析數(shù)據(jù),，我們支持單個數(shù)據(jù)的展示，有適用于體現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢,，也有適用于體現(xiàn)總量和比率,，還支持多個數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊展示等等。

埋點系統(tǒng)就是為了幫助產(chǎn)品經(jīng)理,、分析師統(tǒng)計業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)而生的,。原則上，無論監(jiān)控系統(tǒng)做的多么強(qiáng)大,，都無法覆蓋場景復(fù)雜的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計,。

比如：商品頁面，用戶從登錄->瀏覽商品->加入購物車->點擊購買按鈕->付款確認(rèn),，這個過程中,，每一個步驟的流失率，留存率是多少,，如何優(yōu)化,。這些跟業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，監(jiān)控是很難做到的,，這就需要埋點來完成了,。

埋點是目的導(dǎo)向，不是說頁面上隨便寫一個埋點代碼就搞定了,，一般情況下,，在產(chǎn)品的規(guī)劃階段就要思考埋點問題，每一個埋點都要思考后續(xù)的數(shù)據(jù)分析,，要帶來怎樣的結(jié)果,。

同時埋點也不是一勞永逸的，需要不斷的根據(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃,，運(yùn)營的方向和前置埋點的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來合理的調(diào)整埋點,，終的目的即是幫助產(chǎn)品收益比較大化。

比如活動頁,，關(guān)心的即是活動參與的人數(shù),，活動分享的熱度,，活動裂變的程度等等，根據(jù)這些目的就可以在頁面上的關(guān)鍵點擊按鈕處,，比如“我要參加”,，“分享給好友”等地方添加埋點，后續(xù)產(chǎn)品在后臺可一目了然的知道此次活動的實際效果,。 前端埋點活躍用戶分析,。

為什么需要埋點和前端監(jiān)控？當(dāng)我們在分析復(fù)盤一個產(chǎn)品是否成功的時候,，產(chǎn)品,、技術(shù)、業(yè)務(wù)運(yùn)營方都會有自己對應(yīng)的分析層面,，那不同的角色考慮的方向是不同的,。

站在產(chǎn)品的視角，經(jīng)常會問如下幾個問題：1.產(chǎn)品有沒有用戶使用,；2.用戶用得怎么樣,；3.系統(tǒng)會不會經(jīng)常出現(xiàn)異常；4.如何更好地滿足用戶需求服務(wù)用戶,；

當(dāng)站在技術(shù)視角時,，經(jīng)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(jìn)行定位追蹤,；3.如何分析解決問題,；

而當(dāng)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(nèi)進(jìn)行了消費(fèi),。

當(dāng)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(jìn)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(guān)系,。 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)的重要性不言而喻，而其中關(guān)鍵重要的就是用戶信息的采集,。前端埋點頁面埋點系統(tǒng)推薦

埋點是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),，用于推薦系統(tǒng)反饋、用戶行為監(jiān)控和分析,、新功能或者運(yùn)營活動效果的統(tǒng)計分析等,。穩(wěn)定的前端埋點數(shù)據(jù)采集平臺

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(yè)務(wù)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(yè)務(wù)代碼,，通過這個可視化系統(tǒng)，可以在業(yè)務(wù)代碼中自定義的增加埋點事件等,，然后輸出了耦合了業(yè)務(wù)代碼和埋點代碼的代碼,。

本質(zhì)上就是用系統(tǒng)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(wù)商來做,，比如：國外的Mixpanel,、TalkingData、騰訊MTA等,。

可視化埋點的優(yōu)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,。 穩(wěn)定的前端埋點數(shù)據(jù)采集平臺

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