前端監(jiān)控之數(shù)據(jù)監(jiān)控：數(shù)據(jù)監(jiān)控即通過數(shù)據(jù)分析用戶行為。

常見的監(jiān)控數(shù)據(jù)包括：PV/UV、頁面停留時長、通過什么入口進入、在頁面觸發(fā)了什么行為等。統(tǒng)計這些數(shù)據(jù)就是為了清楚用戶來源，拓寬產(chǎn)品的推廣渠道；

了解用戶在頁面停留的時間情況，針對停留較短的頁面進行分析改進。也就是我們常說的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定義拓展數(shù)據(jù))串成的用戶行為路徑。

通過代碼埋點來實現(xiàn)對應用戶層面的行為分析。 代碼埋點的好處就是前后端都知道發(fā)送了什么數(shù)據(jù)，何時發(fā)送數(shù)據(jù)。常見的前端埋點數(shù)據(jù)采集軟件

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)務代碼，通過這個可視化系統(tǒng)，可以在業(yè)務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。 常見的前端埋點數(shù)據(jù)采集軟件webfunny前端埋點系統(tǒng)支持單個數(shù)據(jù)的展示，有適用于體現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢等。

當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。(3)觸發(fā)的事件事件類型有瀏覽、點擊、曝光、懸浮，下拉、滾動、長按、右鍵等等，常用的還是瀏覽和點擊。(4)觸發(fā)的事件事件觸發(fā)的時間一般取的是客戶端時間，也就是用戶的本地時間，如果用戶的設備是移動端，取的就是手機時間，如果是電腦，取的就是電腦的時間。

但是客戶端的時間不太準確，因為用戶可以去更改設備時間。所以我們需要一個機制去校準客戶端時間。一般的做法是，在上報事件時，我們會上報事件觸發(fā)時間t1和數(shù)據(jù)發(fā)送時間t2，服務端也會拿到一個接收數(shù)據(jù)的時間t3，如果t3-t2>60s，則認為客戶端時間不準，要對客戶端時間進行修正，修正后的客戶端時間是：t1+(t3-t2)為啥t3-t2>60s會認為不準，因為數(shù)據(jù)發(fā)送到接收的時間，一般不會超過60s。

無埋點又叫全埋點，無埋點不是不需要埋點，而是全部埋點，前端的任何事件都被綁定上一個標識，所有的事情都被記錄下來，只是不需要工程師在業(yè)務代碼里面插入侵入式的代碼。通過定期上傳記錄文件，配合文件解析，解析出我們需要的數(shù)據(jù)并生成可視化報告供專業(yè)人員分析。

無埋點技術的關鍵是：操作可視化配置工具，保存配置，SDK基礎代碼如何根據(jù)配置上報行為。

無埋點的優(yōu)點：由于采集的是全量數(shù)據(jù)，所以產(chǎn)品迭代過程中是不需要關注埋點邏輯的，也不會出現(xiàn)漏埋、誤埋等現(xiàn)象無埋點的缺點：無埋點采集全量數(shù)據(jù)，給數(shù)據(jù)傳輸和服務器增加壓力無法靈活的定制各個事件所需要上傳的數(shù)據(jù) 代碼埋點屬于侵入式埋點，由開發(fā)手動在代碼內(nèi)植入預埋點，完全由開發(fā)控制埋點的位置時間和觸發(fā)機制。

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?。涸L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)。

當我們將這些單點數(shù)據(jù)按照特定的緯度進行數(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)進行上報的同時，我們也可以同步收集頁面基礎數(shù)據(jù)/接口相關數(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。 數(shù)據(jù)埋點是一種常用的數(shù)據(jù)采集的方法。常見的前端埋點數(shù)據(jù)采集軟件

什么是埋點？主要是針對特定用戶行為或業(yè)務過程進行捕獲、處理和發(fā)送的相關技術及實施過程。常見的前端埋點數(shù)據(jù)采集軟件

為什么需要前端數(shù)據(jù)埋點？

對產(chǎn)品本身而言，產(chǎn)品和業(yè)務需要關注內(nèi)容包括如下幾個方面：用戶在產(chǎn)品里主要做什么操作、停留多久、訪問幾次；用戶點擊率占比如何，會不會出現(xiàn)某些功能設計對于用戶而言是無效的；用戶在**使用流程上是否順暢，頁面反饋是否正常友好；可能有哪些潛在的用戶的功能需要更新。

總的來說，數(shù)據(jù)埋點主要是為了收集數(shù)據(jù)，只有通過分析數(shù)據(jù)，才能更好的評估出整個項目的質(zhì)量和重要性，并且能夠為產(chǎn)品優(yōu)化指明方向（數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品）。 常見的前端埋點數(shù)據(jù)采集軟件

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