前端埋点方案大致分为：代码埋点、可视化埋点、无痕埋点三种。每种方案各有优劣，并不存在某种普遍完美的可以适应一切场景的埋点方案，而是应该根据不同的产品，不同的分析需求，不同的系统架构，不同的使用场景，选择合适的一种接入方案。
下面是一些典型的例子：是分析UV、PV、点击量等基本指标，可以选择代码埋点或者可视化埋点等前端埋点方案；
精细化分析转化流程，则可能需要利用后端SDK或者LogAgent接入后端日志；
活动/新功能快速上线迭代时的效果评估，则可以利用可视化埋点快速完成；对客服服务质量的考核，或者不同快递在不同省份运送不同品类产品的速度的比较，则需要使用后端SDK来对接第三方系统以便导入数据 埋点分析，是网站分析和APP分析常用的数据采集方法。埋点采集方法一般分为两种，可视化埋点和代码埋点。有哪些推荐的前端埋点sdk平台
众所周知产品通过埋点可以进行用户行为分析，随着互联网发展，企业对于网站的PV、UV、用户的转化、新增和留存也越来越关注。而完整的数据采集是一切的前提。
埋点即监控用户在应用表现层的行为，于产品迭代而言至关重要，运营，产品，数据分析基于此来对用户行为进行分析统计，同时埋点也可作为一种前端监控的手段，检验功能是否达预期的佐证。
基于埋点数据进行用户行为分析，可以得到包含页面点击量、用户访问量、用户访问路径、用户转化率、导流转化率、用户访问时长和用户访问内容分析等重要数据。 有哪些推荐的前端埋点sdk平台埋点无论是项目后期的复盘，还是明确业务价值，还是产品价值的挖掘，都具备很重要的意义。
大数据时代，多数的web或app产品都会使用第三方或自己开发相应的数据系统，进行用户行为数据或其它信息数据的收集，在这个过程中，埋点是比较重要的一环。作为开发和测试人员你知道什么是数据埋点吗？作为测试重点要关注哪些方面？埋点测试的过程有两个比较重要的环节，埋点上报和埋点落库。
埋点上报：无论是前端埋点还是后端埋点，是否正常按照相关规则进行上报，相关的事件名、属性值都是否完整正确上报。
埋点落库：埋点上报完的数据是需要存储到数据库当中再进行相关的数据统计、分析、归类等等，除了检查埋点上报，还要看终数据是否正常落库，相关数据字段是否正常。
前端埋点-数仓库表的开发成本：
埋点数据落到数仓后，需要预先建立哪些表，如何做埋点数据的分层；毕竟埋点的数据体量是非常大的，TB级数据的存储本身就是一个比较大的成本，再加上调度系统、计算资源、运行性能等方面，就需要数仓团队在一开始就要把数据模型提前建立好，做好ods层到dw层、ads层的划分，维度和事实之间的建设；
数仓性能，时间问题（hive）：因为埋点数据的体量问题，落表的时候，一定会存在大量的冗余字段，如果集群资源比较紧张，对于常规数据的统计、计算都会带来性能上的问题；在数据团队的架构中，有对外提供数据应用服务，对于数据的实时计算就有一定的要求，什么场景下应该是T+1，什么场景下应该是伪实时，避免数据调度任务影响前台应用产出。 可视化埋点方案优点：对开发人员依赖低，可以按照业务需求上报数据，对上下文数据有一定收集能力。
埋点是目的导向，不是说页面上随便写一个埋点代码就搞定了，一般情况下，在产品的规划阶段就要思考埋点问题，每一个埋点都要思考后续的数据分析，要带来怎样的结果。
同时埋点也不是一劳永逸的，需要不断的根据产品的规划，运营的方向和前置埋点的数据分析结果来合理的调整埋点，终的目的即是帮助产品收益比较大化。
比如活动页，关心的即是活动参与的人数，活动分享的热度，活动裂变的程度等等，根据这些目的就可以在页面上的关键点击按钮处，比如“我要参加”，“分享给好友”等地方添加埋点，后续产品在后台可一目了然的知道此次活动的实际效果。 webfunny前端埋点系统支持单个数据的展示，有适用于体现数据的变化趋势等。有哪些推荐的前端埋点sdk平台
webfunny前端埋点系统适用于体现总量和比率，还支持多个数据进行重叠展示等等。有哪些推荐的前端埋点sdk平台
可视化埋点又叫无痕埋点，通过可视化交互的方式，代替代码埋点，减少了前端代码的工作量。将业务代码和埋点代码分离，提供一个可视化交互的页面，输入为业务代码，通过这个可视化系统，可以在业务代码中自定义的增加埋点事件等，然后输出了耦合了业务代码和埋点代码的代码。
本质上就是用系统去插入本来需要手动插入的埋点。这种埋点方式需要花钱找服务商来做，比如：国外的Mixpanel、TalkingData、腾讯MTA等。
可视化埋点的优点：减少前端代码工作量。可视化埋点的缺点：可视化埋点可以埋点的控件有限，不能手动定制。 有哪些推荐的前端埋点sdk平台
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