埋点行为数据对画像建设的价值。
常规的数据标签主要是用户当前的状态或者行为的结果值，缺少行为过程的画像刻画；而埋点行为数据则可以将这部分内容补齐，描述用户的行为过程，让运营人员可以时刻关注用户的行为阶段并给予个性化的反馈。
同时，相较于数据的画像，基于埋点数据的用户画像更新频率多为日，甚至可以实时更新，动态变化属性更强，时效性也更高。因此，埋点行为数据是构建完整画像数据的重要组成部分，不仅丰富了用户数据的维度，还让画像标签更加数字拟人化，更加完整地抽象出用户信息全貌。 前端埋点活跃用户分析。靠谱的前端埋点sdk方案
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。 靠谱的前端埋点sdk方案代码埋点优点控制精细，可以非常精确地选择什么时候发送数据。
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。
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； 埋点是产品数据分析的基础，用于推荐系统反馈、用户行为监控和分析、新功能或者运营活动效果的统计分析等。
前端数据埋点之页面性能：页面性能其实也是前端性能优化中一个需要考虑和优化的点，毕竟如果一个网站老是发生白屏、交互卡顿、页面资源加载时间长等问题，肯定是没办法留住用户的，特别是用户的真实环境各不相同，如Windowsx、MACOS、Android、iOS等，更加需要统计和收集相关数据，便于进行集中优化处理，提升用户体验。
与页面性能指标相关的内容，这里大致总结下：初次绘制（FirstPaint，FP）在渲染进程确认要渲染当前响应资源后，渲染进程会先创建一个空白页面，通常把创建空白页面的这个时间点称为FirstPaint，简称FP。
所谓的白屏时间其实指的就是创建这个空白页面到浏览器开始渲染非空白内容的时间，比如页面背景发生变化等。 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。前端埋点平台怎么做
搭建前端监控平台之数据上报，需要通过埋点方案来实现。靠谱的前端埋点sdk方案
当我们点击一个控件时，要上报哪些内容才能全的分析这个点击行为呢？
准确的说，一个事件的触发，有4个因素：触发者、触发位置、触发的事件、触发的时间。(3)触发的事件事件类型有浏览、点击、曝光、悬浮，下拉、滚动、长按、右键等等，常用的还是浏览和点击。(4)触发的事件事件触发的时间一般取的是客户端时间，也就是用户的本地时间，如果用户的设备是移动端，取的就是手机时间，如果是电脑，取的就是电脑的时间。
但是客户端的时间不太准确，因为用户可以去更改设备时间。所以我们需要一个机制去校准客户端时间。一般的做法是，在上报事件时，我们会上报事件触发时间t1和数据发送时间t2，服务端也会拿到一个接收数据的时间t3，如果t3-t2>60s，则认为客户端时间不准，要对客户端时间进行修正，修正后的客户端时间是：t1+(t3-t2)为啥t3-t2>60s会认为不准，因为数据发送到接收的时间，一般不会超过60s。 靠谱的前端埋点sdk方案
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