在Web開發過程中，Web端數據采集主要通過三種方式實現：服務器日志、URL解析及JS回傳。
1.服務器日志：指Web服務器軟件，例如Httpd、Nginx、Tomcat等自帶的日志，例如Nginx的日志等；2.URL解析：指訪問服務器時，將URL信息及攜帶的參數進行解析后，上傳服務器，例如在進行數據搜索官網地址時，我們可以獲得本次用戶搜索的內容search為“iphone”；
3.JS回傳：指在Web頁面上添加的各類統計插件，通過在頁面嵌入自定義的Javascript代碼來獲取用戶的訪問行為(比如鼠標懸停的位置，點擊的事件等)，然后通過Ajax請求到后臺記錄日志。 前端埋點曝光事件點擊事件如何埋？常見的前端埋點框架平臺
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。 如何實現前端埋點框架埋點是數據的來源，采集的數據可以分析網站/APP的使用情況，用戶行為習慣等。
前端埋點在標簽預留場景中，要考慮到反推埋點預留：
①基于用戶畫像的標簽建設，需要考慮畫像的多層屬性，社會屬性、基本屬性、市場屬性、交易屬性、行為屬性等，通過畫像篩選人群的時候，可能需要通過數據模型建立用戶分層的過程，所需要用到的輔助數據；
②基于智能運營的標簽建設，運營策略、活動、方案的數據需求收集，哪些標簽需要用到埋點中的信息；
③基于營銷系統的標簽建設，涉及到渠道分配、廣告投放、點擊預測等，可能需要對曝光、點擊、轉化進行全鏈路的埋點建設，或者基于某一個產品使用鏈路，埋點數據要完備；
④標簽管理，沒有一套產品來支撐，多標簽你怎么對外提供；海量的標簽，又要怎么做標簽管理。
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。 代碼埋點的好處就是前后端都知道發送了什么數據，何時發送數據。
埋點流程規范，流程規范會有五個步驟，步驟一規劃評審：數據埋點的方案一旦確定，返工和排查問題的成本都很高，但數據埋點之后的分析工作，又涉及到了PD（productdesigner）、BI（BusinessIntelligence）、算法、數據等多個角色。
因此非常有必要，將需求內容和數據口徑統一，所有人在一套標準下，將需求定義出來，明確我們的分析的場景和目標，隨后業務側再介入，進行埋點方案的設計和開發。
通常情況下，我們需要記錄用戶在使用產品過程中的操作行為，通過4W1H模型可以比較好的保障信息是完備的。4W1H包括：Who（誰）設備ID、用戶ID、手機號、微信識別碼等；
When（在什么時間）記錄日志的時間戳、日志上報的時間戳；Where（在什么位置）IP地址，GPS地址在哪；How（以什么方式）操作系統、設備型號、網絡環境、APP版本、當前頁面等信息；What（做了什么事情）如果是搜索行為，則記錄關聯詞；如果是內容點擊，則記錄內容ID、內容類型、列表位置；如果是交易動作，記錄交易的商品ID、類型、數量；如果是支付過程，記錄付款的方式與付款金額。 webfunny前端埋點數據“采集+管理+分析”智能一體化，數據驅動業務，讓埋點不再困難。有哪些前端埋點框架方案
前端埋點活躍用戶分析。常見的前端埋點框架平臺
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