为什么需要前端数据埋点？
对产品本身而言，产品和业务需要关注内容包括如下几个方面：用户在产品里主要做什么操作、停留多久、访问几次；用户点击率占比如何，会不会出现某些功能设计对于用户而言是无效的；用户在**使用流程上是否顺畅，页面反馈是否正常友好；可能有哪些潜在的用户的功能需要更新。
总的来说，数据埋点主要是为了收集数据，只有通过分析数据，才能更好的评估出整个项目的质量和重要性，并且能够为产品优化指明方向（数据驱动产品）。 数据分析:埋点作为原料放在数据仓库中。提供渠道转化、个性推荐等。前端埋点产品试用
前端埋点是前端监控的实现方式，前端埋点和上报即是数据的收集阶段。目前常见的前端埋点方法主要分为：代码埋点、可视化埋点和无痕埋点。代码埋点：代码埋点也叫手动埋点，是以嵌入代码的形式进行埋点的，比如需要监控用户的点击事件，会选择在用户点击事情上插入埋点代码，从而在触发时直接传递给服务端；当需要统计一个toC网站的PV和UV时，需要在网页初始化时，发送用户的访问信息等。本质就是用js代码拿到一些信息，然后在一些特定的位置返回给服务端，还可以拿到Performance的信息有哪些推荐的前端埋点自定义埋点系统前端埋点曝光事件点击事件如何埋？
前端埋点和后端埋点的区别？
在实际过程中，有些埋点是不用特意区分前后端的，用户的一个埋点事件在前端埋点或后端埋点都可以实现，但是需要注意的是，在实际埋点上报、数据收集等过程中会有数据丢失的情况，从这个角度来看的话，其实后端埋点要比前端埋点更有优势，前端埋点会因为一些网络问题、适配问题等等容易出现上报异常造成数据丢失且丢失后排查困难，因为前端相关的是没有记录相关操作的，只负责上报，上报成功与否没有记录。
而如果是后端埋点，无论是自己的数据系统还是第三方数据系统都是可以通过自己系统本身相关的数据库查询或记录日志等操作进行埋点数据的校验排查，所以针对一些比较重要的埋点，还是建议以后端埋点为主，必要时通过记录日志或记入数据库等方式对相关数据进行二次记录以便进行数据核实。
前端埋点在标签预留场景中，要考虑到反推埋点预留：
①基于用户画像的标签建设，需要考虑画像的多层属性，社会属性、基本属性、市场属性、交易属性、行为属性等，通过画像筛选人群的时候，可能需要通过数据模型建立用户分层的过程，所需要用到的辅助数据；
②基于智能运营的标签建设，运营策略、活动、方案的数据需求收集，哪些标签需要用到埋点中的信息；
③基于营销系统的标签建设，涉及到渠道分配、广告投放、点击预测等，可能需要对曝光、点击、转化进行全链路的埋点建设，或者基于某一个产品使用链路，埋点数据要完备；
④标签管理，没有一套产品来支撑，多标签你怎么对外提供；海量的标签，又要怎么做标签管理。 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。
产品全埋点还是分块埋点？分块儿埋点的话有什么响应机制？应用措施？
全埋点和分模块埋点，直接的影响是数据存储成本的问题，作为一个数据分析，这也是不得不考虑的问题，如果数据结构优化不做好，每年浪费的存储成本可能会是百万级的消耗。随着周期的增加，成本浪费会更严重。
所以说，企业数据的分析，不仅局限在数据本身，而应该是多元的剖析，多场景的结合。凡事都不简单，如果简单为什么那么多人都没有做成功，只不过是层次还到而已。 大数据时代数据的重要性不言而喻，而其中关键重要的就是用户信息的采集。有哪些前端埋点曝光事件系统
前端埋点是前端监控的实现方式，前端埋点和上报即是数据的收集阶段。前端埋点产品试用
埋点本身现在已经有太多的集成解决方案，如webfunny、神策、GIO等平台，但是在实践的过程中仍然还是会碰都很多问题，给前端埋点同学分享下：埋点实践过程中碰到的坑点。
①前后端埋点不一致的问题前端请求服务端的数据大多是存在binlog里面的，数据日志同步解析的过程里面可能会存在丢包的可能性，数仓的稳定性也会影响数据质量；后端服务信息存储的数据是存在mysql，表字段结构化，分多表存储，需要靠主键进行关联，有大量的ETL过程。两者之间可能因为数据清洗、处理、实时技术等原因，造成数据差异化；
②自埋点和第三方应用统计口径的问题自埋点一般都会定义一个id作为区分用户的标志，但是第三方是缺少用户属性信息的判断，一般会以设备号uuid/imse，或者IP地址段、mac地址段作为区分标志，从而造成统计数据上的差异化，对于留存分析、转化分析、流失分析需要用到明细数据的场景，可兼容性不是很友好； 前端埋点产品试用
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