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。 大数据时代数据的重要性不言而喻，而其中关键重要的就是用户信息的采集。有效的前端埋点sdk平台
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。 靠谱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。
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。
如果要问前端埋点基本要实现的功能是什么？
那必然是数据发送的能力，否则即便有应用、有用户、有数据也只能保存在本地没法发送给相应的监控系统，意味就没法进行收集和统计，数据就等于白给。
那么数据发送都有什么方式呢？针对这个问题把数据发送翻译成请求发送就容易多了，转而问题就变成了请求发送方式都有哪些？一般会包括如下几种（包括但不限于）：XMLHttpRequest、fetch、form表单的action、基于元素src属性的请求、img标签的src、script标签的src、N 常见埋点事件：页面停留上报时机在当前页面切换或者页面卸载时。
前端埋点和前端监控能做什么？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（UV/PV）、地域数据（IP）、在线时长、区域点击次数等数据。
当我们将这些单点数据按照特定的纬度进行数据聚合，就可以获得全流程视角下的数据如：用户留存率/流转率、用户转化率、用户访问深度等数据。
而在埋点数据进行上报的同时，我们也可以同步收集页面基础数据/接口相关数据如：页面加载/渲染时长、页面异常、请求接口等数据。同时对于前端监控来说，大致可以分成三个方向：数据监控、性能监控、异常监控。 可视化埋点即以业务代码为输入，通过可视化系统配置埋点，以耦合的形式输出业务代码和埋点代码。前端埋点和前端监控产品如何搭建
埋点总体可分为前端埋点和后端埋点。有效的前端埋点sdk平台
为什么需要前端数据埋点？
对产品本身而言，产品和业务需要关注内容包括如下几个方面：用户在产品里主要做什么操作、停留多久、访问几次；用户点击率占比如何，会不会出现某些功能设计对于用户而言是无效的；用户在**使用流程上是否顺畅，页面反馈是否正常友好；可能有哪些潜在的用户的功能需要更新。
总的来说，数据埋点主要是为了收集数据，只有通过分析数据，才能更好的评估出整个项目的质量和重要性，并且能够为产品优化指明方向（数据驱动产品）。 有效的前端埋点sdk平台
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