前端埋点的3种主流方案：
一、无痕埋点（全埋点）方案，利用浏览器或APP自带的监控方式，对用户的浏览页面、点击等行为进行收集，一般用于粗颗粒度的数据分析，例如公司的slardar：数据噪声大不管有用没有；数据都会被收集，无法定制化埋点；无法采集到指定事件和业务属性；可供DA使用的信息较少；接入简单，几乎无侵入，不需要额外的开发成本；用户操作行为收集非常完整，几乎不会遗漏。
二、代码埋点方案，前端开发人员在代码中自定义监控和收集：工作量大，而且对代码侵入性很大，后期维护也不是很方便；可以精确埋点，具备明确的事件标识；业务属性非常丰富；埋点触发方式可以灵活定义；DA使用更方便和精确。
三、埋点sdk方案，sdk向外暴露上报埋点的接口，监控和收集过程前端开发人员无感知。业务开发只需关注事件标识、业务属性等；兼顾无痕埋点优点和代码埋点的优势。 页面停留埋点事件主要是记录前一页浏览时间。前端埋点和前端监控产品
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。 有哪些推荐的前端埋点曝光事件产品前端埋点曝光事件点击事件如何埋？
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
代码埋点方案是通过使用第三方sdk埋点，如：百度统计、webfunny、Analytics、观纵科技等都提供了这一方案。使用相对简单，在APP或者界面初始化的时候，初始化第三方数据分析服务商的SDK，然后在某个事件发生时就调用SDK里面相应的数据发送接口发送数据。
例如，我们想统计APP里面某个按钮的点击次数，则在APP的某个按钮被点击时，可以在这个按钮对应的OnClick函数里面调用SDK提供的数据发送接口来发送数据。除此针对特定需求也可以统一封装数据上报通用sdk，各页面各业务模块按需调用，同时埋点的形式也是多种多样的。 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。
前端埋点中——代码埋点是可以拿到performance信息，而「performance的作用」是浏览器暴露给js的一个接口，可以通过这个接口查看用户访问网站的连接时间、dns等信息。
使用该api时需要在页面完全加载之后才能使用。拿到数据后，前端程序员可以提交内容，获得对应事件。performance作用的优点：能精确的监控到用户的行为和网页性能等数据，通过。
performance作用的缺点：非常繁琐，工作量大，需要在每一处埋点的地方添加代码。
webfunny前端埋点一体化埋点系统，让埋点不再困难。
从单个页面的常规数据角度出发我们可以通过埋点获取：访问次数、地域数据、在线时长、区域点击次数等数据。有哪些推荐的前端埋点页面埋点方案
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。前端埋点和前端监控产品
埋点本身现在已经有太多的集成解决方案，如webfunny、神策、GIO等平台，但是在实践的过程中仍然还是会碰都很多问题，给前端埋点同学分享下：埋点实践过程中碰到的坑点。
①前后端埋点不一致的问题前端请求服务端的数据大多是存在binlog里面的，数据日志同步解析的过程里面可能会存在丢包的可能性，数仓的稳定性也会影响数据质量；后端服务信息存储的数据是存在mysql，表字段结构化，分多表存储，需要靠主键进行关联，有大量的ETL过程。两者之间可能因为数据清洗、处理、实时技术等原因，造成数据差异化；
②自埋点和第三方应用统计口径的问题自埋点一般都会定义一个id作为区分用户的标志，但是第三方是缺少用户属性信息的判断，一般会以设备号uuid/imse，或者IP地址段、mac地址段作为区分标志，从而造成统计数据上的差异化，对于留存分析、转化分析、流失分析需要用到明细数据的场景，可兼容性不是很友好； 前端埋点和前端监控产品
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