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。 前端埋點大致分為：代碼埋點、可視化埋點、無痕埋點三種，webfunny前端埋點主要是代碼埋點方案。前端埋點數據采集產品排行榜
為什么需要前端數據埋點？
對產品本身而言，產品和業務需要關注內容包括如下幾個方面：用戶在產品里主要做什么操作、停留多久、訪問幾次；用戶點擊率占比如何，會不會出現某些功能設計對于用戶而言是無效的；用戶在**使用流程上是否順暢，頁面反饋是否正常友好；可能有哪些潛在的用戶的功能需要更新。
總的來說，數據埋點主要是為了收集數據，只有通過分析數據，才能更好的評估出整個項目的質量和重要性，并且能夠為產品優化指明方向（數據驅動產品）。 前端埋點框架產品如何搭建埋點是產品數據分析的基礎，用于推薦系統反饋、用戶行為監控和分析、新功能或者運營活動效果的統計分析等。
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。
對于產品來說，埋點可以在應用中特定的流程收集一些信息，用來跟蹤應用使用的狀況，后續用來進一步優化產品或是提供運營的數據支撐，包括訪問數（Visits），訪客數（Visitor），停留時長（TimeOnSite），頁面瀏覽數（PageViews）和跳出率（BounceRate）等等。
簡單的說可以總結為以下幾點：1、提高渠道轉化：通過用戶的操作序列，找到用戶流失的節點。2、改善產品：通過用戶行為分析產品是否有問題，例如用戶有沒有因為設計按鈕過多導致用戶行為無效等問題，以此發現功能設計缺陷等。3、精細客戶運營：對客戶進行分組（例如有的喜歡打折購買，有的喜歡直接購買等），實現精細營銷，發放優惠券等。4、完善客戶畫像：基本屬性（性別、年齡、地區等），行為屬性（設備操作習慣等）。5、數據分析：埋點作為元數據放在數據倉庫中。提供渠道轉化、個性推薦等。 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-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。 前端埋點曝光和瀏覽數據監測。前端埋點數據采集產品排行榜
對于產品來說，用戶在你的產品里做了什么、停留了多久、有什么異樣，都是可以通過數據埋點來實現監控的。前端埋點數據采集產品排行榜
眾所周知產品通過埋點可以進行用戶行為分析，隨著互聯網發展，企業對于網站的PV、UV、用戶的轉化、新增和留存也越來越關注。而完整的數據采集是一切的前提。
埋點即監控用戶在應用表現層的行為，于產品迭代而言至關重要，運營，產品，數據分析基于此來對用戶行為進行分析統計，同時埋點也可作為一種前端監控的手段，檢驗功能是否達預期的佐證。
基于埋點數據進行用戶行為分析，可以得到包含頁面點擊量、用戶訪問量、用戶訪問路徑、用戶轉化率、導流轉化率、用戶訪問時長和用戶訪問內容分析等重要數據。 前端埋點數據采集產品排行榜
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