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。 为了更灵活的定制上报数据，并减轻服务器的压力，在所需埋点不多的情况下，常用「代码埋点」的方式。常见的前端埋点软件
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。 前端埋点和前端监控系统代码埋点优点控制精细，可以非常精确地选择什么时候发送数据。
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。
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； 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。
为什么需要埋点和前端监控？当我们在分析复盘一个产品是否成功的时候，产品、技术、业务运营方都会有自己对应的分析层面，那不同的角色考虑的方向是不同的。
站在产品的视角，经常会问如下几个问题：1.产品有没有用户使用；2.用户用得怎么样；3.系统会不会经常出现异常；4.如何更好地满足用户需求服务用户；
当站在技术视角时，经常会问如下几个问题：1.系统出现异常的频率如何；2.异常出现后如何快速进行定位追踪；3.如何分析解决问题；
而当站在老板的视角时，问题可能又会变为：1.我的存量用户多少，未来还有多少潜力；2.多少用户在系统内进行了消费。
当在回答了上述问题之后，埋点和监控两者的作用便跃然纸上。因为要回答以上问题，只有通过对系统进行数据分析的方式才能弄清楚。其实无论是前端埋点还是前端监控，二者并不是分开存在，而是相互依存的关系。 埋点是数据的来源，采集的数据可以分析网站/APP的使用情况，用户行为习惯等。前端埋点和前端监控系统
代码埋点属于侵入式埋点，由开发手动在代码内植入预埋点，完全由开发控制埋点的位置时间和触发机制。常见的前端埋点软件
埋点是数据采集中的一个统称，通常也叫做事件追踪（Event Tracking），它主要针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。
埋点是为了满足快捷、高效、丰富的数据应用而做的用户行为过程及结果记录。数据埋点是一种常用的数据采集的方法。埋点是数据的来源，采集的数据可以分析网站/APP的使用情况，用户行为习惯等，是建立用户画像、用户行为路径等数据产品的基础，webfunny前端埋点是一体化轻量级埋点系统。 常见的前端埋点软件
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