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前端埋點數據采集軟件開源

來源: 發布時間:2023-07-12

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,輸入為業務代碼,通過這個可視化系統,可以在業務代碼中自定義的增加埋點事件等,然后輸出了耦合了業務代碼和埋點代碼的代碼。

本質上就是用系統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。 webfunny前端埋點系統支持單個數據的展示,有適用于體現數據的變化趨勢等。前端埋點數據采集軟件開源

前端埋點和后端埋點的區別?

在實際過程中,有些埋點是不用特意區分前后端的,用戶的一個埋點事件在前端埋點或后端埋點都可以實現,但是需要注意的是,在實際埋點上報、數據收集等過程中會有數據丟失的情況,從這個角度來看的話,其實后端埋點要比前端埋點更有優勢,前端埋點會因為一些網絡問題、適配問題等等容易出現上報異常造成數據丟失且丟失后排查困難,因為前端相關的是沒有記錄相關操作的,只負責上報,上報成功與否沒有記錄。

而如果是后端埋點,無論是自己的數據系統還是第三方數據系統都是可以通過自己系統本身相關的數據庫查詢或記錄日志等操作進行埋點數據的校驗排查,所以針對一些比較重要的埋點,還是建議以后端埋點為主,必要時通過記錄日志或記入數據庫等方式對相關數據進行二次記錄以便進行數據核實。 前端埋點數據采集軟件開源數據埋點是一種常用的數據采集的方法。

當我們點擊一個控件時,要上報哪些內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,有4個因素:觸發者、觸發位置、觸發的事件、觸發的時間。(3)觸發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)觸發的事件事件觸發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時間t1和數據發送時間t2,服務端也會拿到一個接收數據的時間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,因為數據發送到接收的時間,一般不會超過60s。

代碼埋點的使用場景,先來看下代碼埋點的優缺點,盡量揚長避短。

優點:原理簡單,學習成本較低;使用較為靈活,能夠根據業務特性自定義時機、屬性、事件,定制化獲取數據。缺點:埋點成本高,每一個控件的埋點都需要添加相應的代碼,不僅工作量大,而且限定了必須是技術人員才能完成;版本更新前后,容易發生數據紊亂;需要企業長期且穩定地完善埋點,并不斷根據業務來更新。

根據上述的優缺點可以知道:代碼埋點使用較為靈活,但是成本較高。因此,比較好在全埋點、可視化全埋點等埋點方案無法解決問題時,或者更強調自定義的場景時來使用。 前端埋點大致分為:代碼埋點、可視化埋點、無痕埋點三種,webfunny前端埋點主要是代碼埋點方案。

前端數據埋點之頁面性能:頁面性能其實也是前端性能優化中一個需要考慮和優化的點,畢竟如果一個網站老是發生白屏、交互卡頓、頁面資源加載時間長等問題,肯定是沒辦法留住用戶的,特別是用戶的真實環境各不相同,如Windowsx、MACOS、Android、iOS等,更加需要統計和收集相關數據,便于進行集中優化處理,提升用戶體驗。

與頁面性能指標相關的內容,這里大致總結下:初次繪制(FirstPaint,FP)在渲染進程確認要渲染當前響應資源后,渲染進程會先創建一個空白頁面,通常把創建空白頁面的這個時間點稱為FirstPaint,簡稱FP。

所謂的白屏時間其實指的就是創建這個空白頁面到瀏覽器開始渲染非空白內容的時間,比如頁面背景發生變化等。 代碼埋點屬于侵入式埋點,由開發手動在代碼內植入預埋點,完全由開發控制埋點的位置時間和觸發機制。前端埋點系統怎么選

前端監控和前端埋點方案設計。前端埋點數據采集軟件開源

前端監控之數據監控:數據監控即通過數據分析用戶行為。

常見的監控數據包括:PV/UV、頁面停留時長、通過什么入口進入、在頁面觸發了什么行為等。統計這些數據就是為了清楚用戶來源,拓寬產品的推廣渠道;

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 (自定義拓展數據)串成的用戶行為路徑。

通過代碼埋點來實現對應用戶層面的行為分析。 前端埋點數據采集軟件開源

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