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。 大數據時代數據的重要性不言而喻，而其中關鍵重要的就是用戶信息的采集。從零開始搭建前端埋點曝光事件產品

埋點有哪些方式？代碼埋點出現的時間很早了，在GoogleAnalytics年代，就已經出現了類似的方案了。目前，國內的服務商，如觀縱科技、webfunny、友盟等都提供了這一方案。

代碼埋點的技術原理也很簡單，在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數據分析服務商的SDK，然后在某個事件發生時就調用SDK里面相應的數據發送接口發送數據。例如，我們想統計APP里面某個按鈕的點擊次數，則在APP的某個按鈕被點擊時，可以在這個按鈕對應的OnClick函數里面調用SDK提供的數據發送接口來發送數據。 穩定的前端埋點曝光事件平臺前端監控的目的：獲取用戶行為以及跟蹤產品在用戶端的使用情況，并以監控數據為基礎，指明產品優化的方向。

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。

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。 數據埋點是一種常用的數據采集的方法。

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。 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。專業的前端埋點自定義埋點方案

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。從零開始搭建前端埋點曝光事件產品

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曝光事件產品

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