如果要問前端埋點基本要實現的功能是什么？
那必然是數據發送的能力，否則即便有應用、有用戶、有數據也只能保存在本地沒法發送給相應的監控系統，意味就沒法進行收集和統計，數據就等于白給。
那么數據發送都有什么方式呢？針對這個問題把數據發送翻譯成請求發送就容易多了，轉而問題就變成了請求發送方式都有哪些？一般會包括如下幾種（包括但不限于）：XMLHttpRequest、fetch、form表單的action、基于元素src屬性的請求、img標簽的src、script標簽的src、N 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。專業的前端埋點數據采集方案
什么是前端埋點？埋點，它的學名是事件追蹤（EventTracking），主要是針對特定用戶行為或業務過程進行捕獲、處理和發送的相關技術及實施過程。埋點是數據領域的一個專業術語，也是互聯網領域的一個俗稱。
埋點是產品數據分析的基礎，一般用于推薦系統的反饋、用戶行為的監控和分析、新功能或者運營活動效果的統計分析等。
埋點包含兩個重要概念：事件（event），屬性（param）。
事件（event）：應用中發生了什么，例如用戶操作、系統事件或系統錯誤。以某產品為例，包含以下事件：enter_page（進入頁面）、leave_page（離開頁面）。
屬性（param）：為了描述用戶群細分而定義的屬性，例如語言偏好或地理位置。以“進入課后練習”事件為例，它包含如下事件屬性：enter_from（從哪個頁面來），class_id（課程id）等。屬性值（value）：屬性的維度，即行為觸發時的具體維度。例如：enter_from：home（主頁）、system（系統）等。 專業的前端埋點數據采集方案前端埋點和前端監控搭建方案。
前端埋點在實踐過程中避開的雷點，在埋點應用場景中，要對應初期埋點預留，要基于以下點來考慮：①基于業務分析框架，梳理常規分析案例中需要用到的埋點數據集，主要指標必須要有埋點；②基于算法模型框架，梳理算法所需要構建的數據特征需要用到的字段信息；③基于業務訴求，梳理非常規，當前沒需求未來有應用場景的字段信息；
舉個例子，譬如供需求匹配、資源調度、智能選址，所對應的幾個信息主體分別是：用戶需求方、用戶供給方、商品信息、時間信息、空間信息、行為信息、業務信息。
大數據時代，多數的web或app產品都會使用第三方或自己開發相應的數據系統，進行用戶行為數據或其它信息數據的收集，在這個過程中，埋點是比較重要的一環。作為開發和測試人員你知道什么是數據埋點嗎？作為測試重點要關注哪些方面？埋點測試的過程有兩個比較重要的環節，埋點上報和埋點落庫。
埋點上報：無論是前端埋點還是后端埋點，是否正常按照相關規則進行上報，相關的事件名、屬性值都是否完整正確上報。
埋點落庫：埋點上報完的數據是需要存儲到數據庫當中再進行相關的數據統計、分析、歸類等等，除了檢查埋點上報，還要看終數據是否正常落庫，相關數據字段是否正常。 代碼埋點方案適用場景上下文理解要求較高的業務數據。
埋點是目的導向，不是說頁面上隨便寫一個埋點代碼就搞定了，一般情況下，在產品的規劃階段就要思考埋點問題，每一個埋點都要思考后續的數據分析，要帶來怎樣的結果。
同時埋點也不是一勞永逸的，需要不斷的根據產品的規劃，運營的方向和前置埋點的數據分析結果來合理的調整埋點，終的目的即是幫助產品收益比較大化。
比如活動頁，關心的即是活動參與的人數，活動分享的熱度，活動裂變的程度等等，根據這些目的就可以在頁面上的關鍵點擊按鈕處，比如“我要參加”，“分享給好友”等地方添加埋點，后續產品在后臺可一目了然的知道此次活動的實際效果。 可視化埋點方案優點：對開發人員依賴低，可以按照業務需求上報數據，對上下文數據有一定收集能力。前端埋點框架產品開源
前端埋點曝光事件點擊事件如何埋？專業的前端埋點數據采集方案
產品全埋點還是分塊埋點？分塊兒埋點的話有什么響應機制？應用措施？
全埋點和分模塊埋點，直接的影響是數據存儲成本的問題，作為一個數據分析，這也是不得不考慮的問題，如果數據結構優化不做好，每年浪費的存儲成本可能會是百萬級的消耗。隨著周期的增加，成本浪費會更嚴重。
所以說，企業數據的分析，不僅局限在數據本身，而應該是多元的剖析，多場景的結合。凡事都不簡單，如果簡單為什么那么多人都沒有做成功，只不過是層次還到而已。 專業的前端埋點數據采集方案
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