前端埋点-数仓库表的开发成本：
埋点数据落到数仓后，需要预先建立哪些表，如何做埋点数据的分层；毕竟埋点的数据体量是非常大的，TB级数据的存储本身就是一个比较大的成本，再加上调度系统、计算资源、运行性能等方面，就需要数仓团队在一开始就要把数据模型提前建立好，做好ods层到dw层、ads层的划分，维度和事实之间的建设；
数仓性能，时间问题（hive）：因为埋点数据的体量问题，落表的时候，一定会存在大量的冗余字段，如果集群资源比较紧张，对于常规数据的统计、计算都会带来性能上的问题；在数据团队的架构中，有对外提供数据应用服务，对于数据的实时计算就有一定的要求，什么场景下应该是T+1，什么场景下应该是伪实时，避免数据调度任务影响前台应用产出。 埋点是数据领域的一个专业术语，也是互联网领域的一个俗称。前端埋点sdk平台推荐
埋点的功能作用：分析运营策略的合理性，优化用户体验，提高使用效率。（精细营销、场景化提示/私人助理）比如用户去餐厅购买产品，每次都需要在APP中选择是否使用优惠券，但是通过埋点发现，全部的用户对于该商家都是选择的否，那么说明该商家是从来没有进行优惠券的发放，那么就可以考虑在商家版中增加一个是否让用户选择优惠券的选项，若商家没有优惠券，那么用户就可以直接跳过选择是否使用优惠券，从而提升用户体验及使用效率，分析用户消费行为，分析不同渠道用户行为差异。前端埋点sdk平台推荐埋点数据是建立用户画像、用户行为路径等数据产品的基础。
代码埋点方案是通过使用第三方sdk埋点，如：百度统计、webfunny、Analytics、观纵科技等都提供了这一方案。使用相对简单，在APP或者界面初始化的时候，初始化第三方数据分析服务商的SDK，然后在某个事件发生时就调用SDK里面相应的数据发送接口发送数据。
例如，我们想统计APP里面某个按钮的点击次数，则在APP的某个按钮被点击时，可以在这个按钮对应的OnClick函数里面调用SDK提供的数据发送接口来发送数据。除此针对特定需求也可以统一封装数据上报通用sdk，各页面各业务模块按需调用，同时埋点的形式也是多种多样的。
前端监控的目的：获取用户行为以及跟踪产品在用户端的使用情况，并以监控数据为基础，指明产品优化的方向。在线上项目中，我们需要分析用户的使用情况及用户行为，来判断项目该如何更好地进行迭代和开发及优化升级。为了采集用户使用情况和用户行为的数据，我们可以通过搭建前端数据监控的方式获得数据。而实现前端监控主要有三个步骤：前端埋点和上报、数据处理和数据分析。前端监控包含5块儿基础模块采集模块：数据应该如何采集，采集哪些端，哪些数据存储：数据应该如何存储，上报和保存的数据结构应该是怎么样的报警：报警系统应该如何设计，如何嗅探错误，如何通知到负责人异常管理：如何对上报的异常进行归类，从而进行管理展现：总结异常发生情况，并展现给使用者代码埋点方案适用场景上下文理解要求较高的业务数据。
前端埋点：一种收集产品数据的方式，它的目的是上报相关行为数据，相关人员以数据为依据来分析产品在用户端的使用情况，根据分析出来的结果辅助产品优化、迭代。
埋点搭建的背景：在流量红利逐渐消失的现在，数据的采集、分析和精细化的运营显得更加重要，所以埋点在互联网产品中是很常见的，它可以更好的辅助我们去迭代、完善产品功能。
平时我们在完成基础的业务需求之后，还需要开发完成埋点需求。所以我们追求的是简单快捷的做好埋点工作，且不会占用我们太多的精力。webfunny前端埋点系统，为开发人员提供了埋点方案解决、提升开发效率。 从单个页面的常规数据角度出发我们可以通过埋点获取：访问次数、地域数据、在线时长、区域点击次数等数据。前端埋点sdk平台推荐
常见埋点事件：页面停留上报时机在当前页面切换或者页面卸载时。前端埋点sdk平台推荐
什么是前端埋点？埋点，它的学名是事件追踪（EventTracking），主要是针对特定用户行为或业务过程进行捕获、处理和发送的相关技术及实施过程。埋点是数据领域的一个专业术语，也是互联网领域的一个俗称。
埋点是产品数据分析的基础，一般用于推荐系统的反馈、用户行为的监控和分析、新功能或者运营活动效果的统计分析等。
埋点包含两个重要概念：事件（event），属性（param）。
事件（event）：应用中发生了什么，例如用户操作、系统事件或系统错误。以某产品为例，包含以下事件：enter_page（进入页面）、leave_page（离开页面）。
属性（param）：为了描述用户群细分而定义的属性，例如语言偏好或地理位置。以“进入课后练习”事件为例，它包含如下事件属性：enter_from（从哪个页面来），class_id（课程id）等。属性值（value）：属性的维度，即行为触发时的具体维度。例如：enter_from：home（主页）、system（系统）等。 前端埋点sdk平台推荐
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