如果要問前端埋點基本要實現(xiàn)的功能是什么？
那必然是數(shù)據(jù)發(fā)送的能力，否則即便有應用、有用戶、有數(shù)據(jù)也只能保存在本地沒法發(fā)送給相應的監(jiān)控系統(tǒng)，意味就沒法進行收集和統(tǒng)計，數(shù)據(jù)就等于白給。
那么數(shù)據(jù)發(fā)送都有什么方式呢？針對這個問題把數(shù)據(jù)發(fā)送翻譯成請求發(fā)送就容易多了，轉而問題就變成了請求發(fā)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(tǒng)支持單個數(shù)據(jù)的展示，有適用于體現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化趨勢等。專業(yè)的前端埋點數(shù)據(jù)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(yè)務過程進行捕獲、處理和發(fā)送的相關技術及實施過程。埋點是數(shù)據(jù)領域的一個專業(yè)術語，也是互聯(lián)網(wǎng)領域的一個俗稱。
埋點是產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的基礎，一般用于推薦系統(tǒng)的反饋、用戶行為的監(jiān)控和分析、新功能或者運營活動效果的統(tǒng)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(fā)生了什么，例如用戶操作、系統(tǒng)事件或系統(tǒng)錯誤。以某產(chǎn)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(fā)時的具體維度。例如：enter_from：home（主頁）、system（系統(tǒng)）等。 專業(yè)的前端埋點數(shù)據(jù)采集方案前端埋點和前端監(jiān)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(yè)務分析框架，梳理常規(guī)分析案例中需要用到的埋點數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)特征需要用到的字段信息；③基于業(yè)務訴求，梳理非常規(guī)，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(diào)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(yè)務信息。
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)相應的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，進行用戶行為數(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(huán)節(jié)，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(guī)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(shù)據(jù)是需要存儲到數(shù)據(jù)庫當中再進行相關的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、分析、歸類等等，除了檢查埋點上報，還要看終數(shù)據(jù)是否正常落庫，相關數(shù)據(jù)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(yè)務數(shù)據(jù)。
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(chǎn)品的規(guī)劃階段就要思考埋點問題，每一個埋點都要思考后續(xù)的數(shù)據(jù)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(jù)產(chǎn)品的規(guī)劃，運營的方向和前置埋點的數(shù)據(jù)分析結果來合理的調(diào)整埋點，終的目的即是幫助產(chǎn)品收益比較大化。
比如活動頁，關心的即是活動參與的人數(shù)，活動分享的熱度，活動裂變的程度等等，根據(jù)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(xù)產(chǎn)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(yōu)點：對開發(fā)人員依賴低，可以按照業(yè)務需求上報數(shù)據(jù)，對上下文數(shù)據(jù)有一定收集能力。前端埋點框架產(chǎn)品開源
前端埋點曝光事件點擊事件如何埋？專業(yè)的前端埋點數(shù)據(jù)采集方案
產(chǎn)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(shù)據(jù)存儲成本的問題，作為一個數(shù)據(jù)分析，這也是不得不考慮的問題，如果數(shù)據(jù)結構優(yōu)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(yè)數(shù)據(jù)的分析，不僅局限在數(shù)據(jù)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(yè)的前端埋點數(shù)據(jù)采集方案
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