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。 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。前端埋點框架方案大概價格
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。 前端埋點曝光事件產品排行榜前端埋點技術方案如何實現？
為什么需要埋點和前端監控？當我們在分析復盤一個產品是否成功的時候，產品、技術、業務運營方都會有自己對應的分析層面，那不同的角色考慮的方向是不同的。
站在產品的視角，經常會問如下幾個問題：1.產品有沒有用戶使用；2.用戶用得怎么樣；3.系統會不會經常出現異常；4.如何更好地滿足用戶需求服務用戶；
當站在技術視角時，經常會問如下幾個問題：1.系統出現異常的頻率如何；2.異常出現后如何快速進行定位追蹤；3.如何分析解決問題；
而當站在老板的視角時，問題可能又會變為：1.我的存量用戶多少，未來還有多少潛力；2.多少用戶在系統內進行了消費。
當在回答了上述問題之后，埋點和監控兩者的作用便躍然紙上。因為要回答以上問題，只有通過對系統進行數據分析的方式才能弄清楚。其實無論是前端埋點還是前端監控，二者并不是分開存在，而是相互依存的關系。
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。 代碼埋點優點傳遞多樣化自定義屬性、自定義事件，傳遞比較豐富的數據到服務端。
無埋點又叫全埋點，無埋點不是不需要埋點，而是全部埋點，前端的任何事件都被綁定上一個標識，所有的事情都被記錄下來，只是不需要工程師在業務代碼里面插入侵入式的代碼。通過定期上傳記錄文件，配合文件解析，解析出我們需要的數據并生成可視化報告供專業人員分析。
無埋點技術的關鍵是：操作可視化配置工具，保存配置，SDK基礎代碼如何根據配置上報行為。
無埋點的優點：由于采集的是全量數據，所以產品迭代過程中是不需要關注埋點邏輯的，也不會出現漏埋、誤埋等現象無埋點的缺點：無埋點采集全量數據，給數據傳輸和服務器增加壓力無法靈活的定制各個事件所需要上傳的數據 前端埋點平臺有哪些？國內已有觀縱科技、webfunny、神策等。好用的前端埋點方案
前端埋點是前端監控的實現方式，前端埋點和上報即是數據的收集階段。前端埋點框架方案大概價格
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。 前端埋點框架方案大概價格
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