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。 代码埋点属于侵入式埋点，由开发手动在代码内植入预埋点，完全由开发控制埋点的位置时间和触发机制。国内前端埋点框架平台
埋点流程规范，流程规范会有五个步骤，步骤一规划评审：数据埋点的方案一旦确定，返工和排查问题的成本都很高，但数据埋点之后的分析工作，又涉及到了PD（productdesigner）、BI（BusinessIntelligence）、算法、数据等多个角色。
因此非常有必要，将需求内容和数据口径统一，所有人在一套标准下，将需求定义出来，明确我们的分析的场景和目标，随后业务侧再介入，进行埋点方案的设计和开发。
通常情况下，我们需要记录用户在使用产品过程中的操作行为，通过4W1H模型可以比较好的保障信息是完备的。4W1H包括：Who（谁）设备ID、用户ID、手机号、微信识别码等；
When（在什么时间）记录日志的时间戳、日志上报的时间戳；Where（在什么位置）IP地址，GPS地址在哪；How（以什么方式）操作系统、设备型号、网络环境、APP版本、当前页面等信息；What（做了什么事情）如果是搜索行为，则记录关联词；如果是内容点击，则记录内容ID、内容类型、列表位置；如果是交易动作，记录交易的商品ID、类型、数量；如果是支付过程，记录付款的方式与付款金额。 从零开始搭建前端埋点数据采集平台webfunny前端埋点系统支持单个数据的展示，有适用于体现数据的变化趋势等。
前端监控之数据监控：数据监控即通过数据分析用户行为。
常见的监控数据包括：PV/UV、页面停留时长、通过什么入口进入、在页面触发了什么行为等。统计这些数据就是为了清楚用户来源，拓宽产品的推广渠道；
了解用户在页面停留的时间情况，针对停留较短的页面进行分析改进。也就是我们常说的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定义拓展数据)串成的用户行为路径。
通过代码埋点来实现对应用户层面的行为分析。
代码埋点在终端嵌入SDK，定义事件并添加事件代码，用户所有操作行为会调用SDK的相应数据接口然后把数据发送服务端（数据库）。按需采集，业务信息更完善，对数据的分析更聚焦，因此代码埋点是一种以业务价值为出发的行为分析。
优点：数据准确性高，自定义程度高，具有很强的灵活性，可以控制发送的时机和发送方式等。
埋点准确性顺序：代码埋点＞可视化埋点＞全埋点，SDK较小，对应用本身的使用体验没有影响，是可控的埋点方式。
缺点：需要开发工程师手工开发，工作量大，人力成本较高；有时候还要依赖App发版来生效。市面上前端埋点产品有：webfunny、观纵科技。
举例·应用场景：如果你不希望在采集数据的同时，降低用户体验，如果你不希望采集到海量无用数据，如果你希望采集的数据：颗粒度更细，维度更多，数据分析的准确性更高那么，从业务增长的长远价值考虑，请选择代码埋点。常见的如：页面停留时间，页面浏览深度，视频播放时长，用户鼠标轨迹，表单项停留及终止等等。尤其是一些非点击的、不可视的行为，是非要代码埋点来实现不可了。 为什么需要前端埋点和前端监控？无论是产品技术还是老板都需要通过对系统进行数据分析的方式才能弄清业务。
在Web开发过程中，Web端数据采集主要通过三种方式实现：服务器日志、URL解析及JS回传。
1.服务器日志：指Web服务器软件，例如Httpd、Nginx、Tomcat等自带的日志，例如Nginx的日志等；2.URL解析：指访问服务器时，将URL信息及携带的参数进行解析后，上传服务器，例如在进行数据搜索官网地址时，我们可以获得本次用户搜索的内容search为“iphone”；
3.JS回传：指在Web页面上添加的各类统计插件，通过在页面嵌入自定义的Javascript代码来获取用户的访问行为(比如鼠标悬停的位置，点击的事件等)，然后通过Ajax请求到后台记录日志。 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。前端埋点曝光事件平台报价
前端埋点怎么快速实现。国内前端埋点框架平台
前端埋点在实践过程中避开的雷点，在埋点应用场景中，要对应初期埋点预留，要基于以下点来考虑：①基于业务分析框架，梳理常规分析案例中需要用到的埋点数据集，主要指标必须要有埋点；②基于算法模型框架，梳理算法所需要构建的数据特征需要用到的字段信息；③基于业务诉求，梳理非常规，当前没需求未来有应用场景的字段信息；
举个例子，譬如供需求匹配、资源调度、智能选址，所对应的几个信息主体分别是：用户需求方、用户供给方、商品信息、时间信息、空间信息、行为信息、业务信息。 国内前端埋点框架平台
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