在進行可視化埋點和無埋點是可以借助三方平臺方案進行實現，如webfunny、觀縱科技等。如果對數據安全比較重視，業務又相對復雜，公司則通常是使用代碼埋點方式采集數據，并搭建相應的數據產品實現其數據應用或是分析的訴求。

在埋點的技術方案中，首先要重視的，是用戶主要標識的建設。如果做不到對用戶的主要識別，那么基礎的UV統計，都將是錯誤的。因此，在數據埋點方案中，有兩個信息是一定要記錄的，即設備ID+用戶ID。

設備ID作為用戶使用哪個設備，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，作為用戶在產品中所注冊的賬號，通常是手機號，也可以是郵箱等其他格式。當這兩個信息能夠獲得時，不論是用戶更換設備，或者是同一臺設備不同賬號登錄，我們都能夠根據這兩個ID，來識別出誰在對設備做操作。 代碼埋點優點控制精細，可以非常精確地選擇什么時候發送數據。從零開始搭建前端埋點sdk平臺

埋點本身現在已經有太多的集成解決方案，如webfunny、神策、GIO等平臺，但是在實踐的過程中仍然還是會碰都很多問題，給前端埋點同學分享下：埋點實踐過程中碰到的坑點。

①前后端埋點不一致的問題前端請求服務端的數據大多是存在binlog里面的，數據日志同步解析的過程里面可能會存在丟包的可能性，數倉的穩定性也會影響數據質量；后端服務信息存儲的數據是存在mysql，表字段結構化，分多表存儲，需要靠主鍵進行關聯，有大量的ETL過程。兩者之間可能因為數據清洗、處理、實時技術等原因，造成數據差異化；

②自埋點和第三方應用統計口徑的問題自埋點一般都會定義一個id作為區分用戶的標志，但是第三方是缺少用戶屬性信息的判斷，一般會以設備號uuid/imse，或者IP地址段、mac地址段作為區分標志，從而造成統計數據上的差異化，對于留存分析、轉化分析、流失分析需要用到明細數據的場景，可兼容性不是很友好； 前端埋點和前端監控系統排行榜前端埋點曝光和瀏覽數據監測。

前端數據埋點之錯誤警告：頁面中代碼運行產生的錯誤，可能會導致用戶關鍵操作流程被中斷，為了避免大量用戶受到影響，我們需要獲取生產環境的錯誤數據，這樣才能便于開發者及時進行修復。

通常來講代碼中的錯誤會包含以下幾大類：一、全局錯誤，即未被捕獲的錯誤；二、局部錯誤，即通過、、等捕獲的錯誤；三、接口請求錯誤，即在二次封裝請求API中進行請求和接收響應時的錯誤；四、組件級錯誤，即使用Vue/React組件時發生的錯誤。

前端埋點-數倉庫表的開發成本：

埋點數據落到數倉后，需要預先建立哪些表，如何做埋點數據的分層；畢竟埋點的數據體量是非常大的，TB級數據的存儲本身就是一個比較大的成本，再加上調度系統、計算資源、運行性能等方面，就需要數倉團隊在一開始就要把數據模型提前建立好，做好ods層到dw層、ads層的劃分，維度和事實之間的建設；

數倉性能，時間問題（hive）：因為埋點數據的體量問題，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，對于常規數據的統計、計算都會帶來性能上的問題；在數據團隊的架構中，有對外提供數據應用服務，對于數據的實時計算就有一定的要求，什么場景下應該是T+1，什么場景下應該是偽實時，避免數據調度任務影響前臺應用產出。 webfunny前端埋點支持用戶根據自己的需求，創建不同的埋點，選擇不同的圖形在數據看板中來展示分析數據。

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。 埋點是數據的來源，采集的數據可以分析網站/APP的使用情況，用戶行為習慣等。前端埋點頁面埋點軟件一般多少錢

埋點無論是項目后期的復盤，還是明確業務價值，還是產品價值的挖掘，都具備很重要的意義。從零開始搭建前端埋點sdk平臺

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。 從零開始搭建前端埋點sdk平臺

上海觀縱科技有限公司發展規模團隊不斷壯大，現有一支專業技術團隊，各種專業設備齊全。專業的團隊大多數員工都有多年工作經驗，熟悉行業專業知識技能，致力于發展webfunny,walkingfunny,argus的品牌。公司堅持以客戶為中心、一般項目:技術服務、技術開發、技術咨詢、技術交流、技術轉讓、技術推廣;軟件開發;人工智能基礎軟件開發;人工智能應用軟件開發;數據處理服務;信息技術咨詢服務;信息系統集成服務:信息系統運行維護服務;計算機系統服務;軟件銷售;計算機軟硬件及輔助設備批發;計算機軟硬件及輔助設備零售;電子產品銷售;通信設備銷售;通訊設備銷售;咨詢策劃服務;市場調查(不含涉外調查);廣告制作;廣告發布;廣告設計、代理;會議及展覽服務;貨物進出口。(除依法須經批準的項目外，憑營業執照依法自主開展經營活動) 許可項目:建筑智能化系統設計;建設工程施工;網絡文化經營;互聯網信息服務。(依法須經批準的項目，經相關部門批準后方可開展經營活動，具體經營項目以相關部門批準文件或許可證件為準)市場為導向，重信譽，保質量，想客戶之所想，急用戶之所急，全力以赴滿足客戶的一切需要。自公司成立以來，一直秉承“以質量求生存，以信譽求發展”的經營理念，始終堅持以客戶的需求和滿意為重點，為客戶提供良好的webfunny前端監控，webfunny前端埋點，全鏈路應用性能監控，Argus-IT運維監控，從而使公司不斷發展壯大。