大數(shù)據(jù)時代，多數(shù)的web或app產(chǎn)品都會使用第三方或自己開發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)或其它信息數(shù)據(jù)的收集，在這個過程中，埋點(diǎn)是比較重要的一環(huán)。作為開發(fā)和測試人員你知道什么是數(shù)據(jù)埋點(diǎn)嗎？作為測試重點(diǎn)要關(guān)注哪些方面？埋點(diǎn)測試的過程有兩個比較重要的環(huán)節(jié)，埋點(diǎn)上報和埋點(diǎn)落庫。
埋點(diǎn)上報：無論是前端埋點(diǎn)還是后端埋點(diǎn)，是否正常按照相關(guān)規(guī)則進(jìn)行上報，相關(guān)的事件名、屬性值都是否完整正確上報。
埋點(diǎn)落庫：埋點(diǎn)上報完的數(shù)據(jù)是需要存儲到數(shù)據(jù)庫當(dāng)中再進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、分析、歸類等等，除了檢查埋點(diǎn)上報，還要看終數(shù)據(jù)是否正常落庫，相關(guān)數(shù)據(jù)字段是否正常。 數(shù)據(jù)分析:埋點(diǎn)作為原料放在數(shù)據(jù)倉庫中。提供渠道轉(zhuǎn)化、個性推薦等。前端埋點(diǎn)曝光事件方案大概價格
眾所周知產(chǎn)品通過埋點(diǎn)可以進(jìn)行用戶行為分析，隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，企業(yè)對于網(wǎng)站的PV、UV、用戶的轉(zhuǎn)化、新增和留存也越來越關(guān)注。而完整的數(shù)據(jù)采集是一切的前提。
埋點(diǎn)即監(jiān)控用戶在應(yīng)用表現(xiàn)層的行為，于產(chǎn)品迭代而言至關(guān)重要，運(yùn)營，產(chǎn)品，數(shù)據(jù)分析基于此來對用戶行為進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，同時埋點(diǎn)也可作為一種前端監(jiān)控的手段，檢驗(yàn)功能是否達(dá)預(yù)期的佐證。
基于埋點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行用戶行為分析，可以得到包含頁面點(diǎn)擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉(zhuǎn)化率、導(dǎo)流轉(zhuǎn)化率、用戶訪問時長和用戶訪問內(nèi)容分析等重要數(shù)據(jù)。 有哪些推薦的前端埋點(diǎn)框架產(chǎn)品埋點(diǎn)是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，用于推薦系統(tǒng)反饋、用戶行為監(jiān)控和分析、新功能或者運(yùn)營活動效果的統(tǒng)計(jì)分析等。
前端埋點(diǎn)-數(shù)倉庫表的開發(fā)成本：
埋點(diǎn)數(shù)據(jù)落到數(shù)倉后，需要預(yù)先建立哪些表，如何做埋點(diǎn)數(shù)據(jù)的分層；畢竟埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)體量是非常大的，TB級數(shù)據(jù)的存儲本身就是一個比較大的成本，再加上調(diào)度系統(tǒng)、計(jì)算資源、運(yùn)行性能等方面，就需要數(shù)倉團(tuán)隊(duì)在一開始就要把數(shù)據(jù)模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實(shí)之間的建設(shè)；
數(shù)倉性能，時間問題（hive）：因?yàn)槁顸c(diǎn)數(shù)據(jù)的體量問題，落表的時候，一定會存在大量的冗余字段，如果集群資源比較緊張，對于常規(guī)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、計(jì)算都會帶來性能上的問題；在數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的架構(gòu)中，有對外提供數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)，對于數(shù)據(jù)的實(shí)時計(jì)算就有一定的要求，什么場景下應(yīng)該是T+1，什么場景下應(yīng)該是偽實(shí)時，避免數(shù)據(jù)調(diào)度任務(wù)影響前臺應(yīng)用產(chǎn)出。
在進(jìn)行可視化埋點(diǎn)和無埋點(diǎn)是可以借助三方平臺方案進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，如webfunny、觀縱科技等。如果對數(shù)據(jù)安全比較重視，業(yè)務(wù)又相對復(fù)雜，公司則通常是使用代碼埋點(diǎn)方式采集數(shù)據(jù)，并搭建相應(yīng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)其數(shù)據(jù)應(yīng)用或是分析的訴求。
在埋點(diǎn)的技術(shù)方案中，首先要重視的，是用戶主要標(biāo)識的建設(shè)。如果做不到對用戶的主要識別，那么基礎(chǔ)的UV統(tǒng)計(jì)，都將是錯誤的。因此，在數(shù)據(jù)埋點(diǎn)方案中，有兩個信息是一定要記錄的，即設(shè)備ID+用戶ID。
設(shè)備ID作為用戶使用哪個設(shè)備，如安卓的ANDROID_ID/IMEI，IOS中的IDFA/UDID，瀏覽器的Cookie，小程序的OpenID等。
用戶ID，作為用戶在產(chǎn)品中所注冊的賬號，通常是手機(jī)號，也可以是郵箱等其他格式。當(dāng)這兩個信息能夠獲得時，不論是用戶更換設(shè)備，或者是同一臺設(shè)備不同賬號登錄，我們都能夠根據(jù)這兩個ID，來識別出誰在對設(shè)備做操作。 代碼埋點(diǎn)方案優(yōu)點(diǎn)：可以按照業(yè)務(wù)上報詳細(xì)、定制化的數(shù)據(jù).
埋點(diǎn)流程規(guī)范，流程規(guī)范會有五個步驟，步驟一規(guī)劃評審：數(shù)據(jù)埋點(diǎn)的方案一旦確定，返工和排查問題的成本都很高，但數(shù)據(jù)埋點(diǎn)之后的分析工作，又涉及到了PD（productdesigner）、BI（BusinessIntelligence）、算法、數(shù)據(jù)等多個角色。
因此非常有必要，將需求內(nèi)容和數(shù)據(jù)口徑統(tǒng)一，所有人在一套標(biāo)準(zhǔn)下，將需求定義出來，明確我們的分析的場景和目標(biāo)，隨后業(yè)務(wù)側(cè)再介入，進(jìn)行埋點(diǎn)方案的設(shè)計(jì)和開發(fā)。
通常情況下，我們需要記錄用戶在使用產(chǎn)品過程中的操作行為，通過4W1H模型可以比較好的保障信息是完備的。4W1H包括：Who（誰）設(shè)備ID、用戶ID、手機(jī)號、微信識別碼等；
When（在什么時間）記錄日志的時間戳、日志上報的時間戳；Where（在什么位置）IP地址，GPS地址在哪；How（以什么方式）操作系統(tǒng)、設(shè)備型號、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、APP版本、當(dāng)前頁面等信息；What（做了什么事情）如果是搜索行為，則記錄關(guān)聯(lián)詞；如果是內(nèi)容點(diǎn)擊，則記錄內(nèi)容ID、內(nèi)容類型、列表位置；如果是交易動作，記錄交易的商品ID、類型、數(shù)量；如果是支付過程，記錄付款的方式與付款金額。 webfunny前端埋點(diǎn)系統(tǒng)適用于體現(xiàn)總量和比率，還支持多個數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊展示等等。前端埋點(diǎn)曝光事件方案大概價格
搭建前端監(jiān)控平臺之?dāng)?shù)據(jù)上報，需要通過埋點(diǎn)方案來實(shí)現(xiàn)。前端埋點(diǎn)曝光事件方案大概價格
前端埋點(diǎn)是前端監(jiān)控的實(shí)現(xiàn)方式，前端埋點(diǎn)和上報即是數(shù)據(jù)的收集階段。目前常見的前端埋點(diǎn)方法主要分為：代碼埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)和無痕埋點(diǎn)。代碼埋點(diǎn)：代碼埋點(diǎn)也叫手動埋點(diǎn)，是以嵌入代碼的形式進(jìn)行埋點(diǎn)的，比如需要監(jiān)控用戶的點(diǎn)擊事件，會選擇在用戶點(diǎn)擊事情上插入埋點(diǎn)代碼，從而在觸發(fā)時直接傳遞給服務(wù)端；當(dāng)需要統(tǒng)計(jì)一個toC網(wǎng)站的PV和UV時，需要在網(wǎng)頁初始化時，發(fā)送用戶的訪問信息等。本質(zhì)就是用js代碼拿到一些信息，然后在一些特定的位置返回給服務(wù)端，還可以拿到Performance的信息前端埋點(diǎn)曝光事件方案大概價格
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