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； 代碼埋點方案優點：可以按照業務上報詳細、定制化的數據。前端埋點曝光事件系統哪家好

有不少開發人員認為埋點不分前端和后端的，也不分客戶端，只要有需求要對某段代碼進行分析或者性能上的要求就會有埋點。

埋點就是插入一段跟現在業務邏輯毫無相干的代碼進行某些數據收集，通過對于這些數據進行分析，我們可以得到很多有用的信息。前端埋點在性能要求很高的網站大量普及，比如說淘寶，京東等等日入訪問可達百萬甚至千萬級別的網站，對于這些網站進行埋點是非常有必要的。

通常來說，埋點階段是在頁面onLoad階段即一旦頁面加載完所有內容，就會執行這段數據。也可以根據不同的業務邏輯進行代碼處理。 專業的前端埋點自定義埋點方案埋點是數據的來源，采集的數據可以分析網站/APP的使用情況，用戶行為習慣等。

前端埋點的3種主流方案：

一、無痕埋點（全埋點）方案，利用瀏覽器或APP自帶的監控方式，對用戶的瀏覽頁面、點擊等行為進行收集，一般用于粗顆粒度的數據分析，例如公司的slardar：數據噪聲大不管有用沒有；數據都會被收集，無法定制化埋點；無法采集到指定事件和業務屬性；可供DA使用的信息較少；接入簡單，幾乎無侵入，不需要額外的開發成本；用戶操作行為收集非常完整，幾乎不會遺漏。

二、代碼埋點方案，前端開發人員在代碼中自定義監控和收集：工作量大，而且對代碼侵入性很大，后期維護也不是很方便；可以精確埋點，具備明確的事件標識；業務屬性非常豐富；埋點觸發方式可以靈活定義；DA使用更方便和精確。

三、埋點sdk方案，sdk向外暴露上報埋點的接口，監控和收集過程前端開發人員無感知。業務開發只需關注事件標識、業務屬性等；兼顧無痕埋點優點和代碼埋點的優勢。

埋點的功能作用：分析運營策略的合理性，優化用戶體驗，提高使用效率。（精細營銷、場景化提示/私人助理）比如用戶去餐廳購買產品，每次都需要在APP中選擇是否使用優惠券，但是通過埋點發現，全部的用戶對于該商家都是選擇的否，那么說明該商家是從來沒有進行優惠券的發放，那么就可以考慮在商家版中增加一個是否讓用戶選擇優惠券的選項，若商家沒有優惠券，那么用戶就可以直接跳過選擇是否使用優惠券，從而提升用戶體驗及使用效率，分析用戶消費行為，分析不同渠道用戶行為差異。數據埋點是一種常用的數據采集的方法。

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。 前端埋點怎么快速實現。如何實現前端埋點頁面埋點平臺

頁面停留埋點事件主要是記錄前一頁瀏覽時間。前端埋點曝光事件系統哪家好

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。 前端埋點曝光事件系統哪家好

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