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 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。好用的前端埋点曝光事件工具
前端埋点在标签预留场景中，要考虑到反推埋点预留：
①基于用户画像的标签建设，需要考虑画像的多层属性，社会属性、基本属性、市场属性、交易属性、行为属性等，通过画像筛选人群的时候，可能需要通过数据模型建立用户分层的过程，所需要用到的辅助数据；
②基于智能运营的标签建设，运营策略、活动、方案的数据需求收集，哪些标签需要用到埋点中的信息；
③基于营销系统的标签建设，涉及到渠道分配、广告投放、点击预测等，可能需要对曝光、点击、转化进行全链路的埋点建设，或者基于某一个产品使用链路，埋点数据要完备；
④标签管理，没有一套产品来支撑，多标签你怎么对外提供；海量的标签，又要怎么做标签管理。 常见的前端埋点框架工具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。
webfunny前端埋点系统，是一个轻量级、易使用，埋点分析一体化的产品，用户可以根据自己的需求，创建不同的埋点，选择不同的图形在数据看板中来展示分析数据，我们支持单个数据的展示，有适用于体现数据的变化趋势，也有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。
埋点系统就是为了帮助产品经理、分析师统计业务数据而生的。原则上，无论监控系统做的多么强大，都无法覆盖场景复杂的业务数据统计。
比如：商品页面，用户从登录->浏览商品->加入购物车->点击购买按钮->付款确认，这个过程中，每一个步骤的流失率，留存率是多少，如何优化。这些跟业务强相关的数据，监控是很难做到的，这就需要埋点来完成了。
无埋点又叫全埋点，无埋点不是不需要埋点，而是全部埋点，前端的任何事件都被绑定上一个标识，所有的事情都被记录下来，只是不需要工程师在业务代码里面插入侵入式的代码。通过定期上传记录文件，配合文件解析，解析出我们需要的数据并生成可视化报告供专业人员分析。
无埋点技术的关键是：操作可视化配置工具，保存配置，SDK基础代码如何根据配置上报行为。
无埋点的优点：由于采集的是全量数据，所以产品迭代过程中是不需要关注埋点逻辑的，也不会出现漏埋、误埋等现象无埋点的缺点：无埋点采集全量数据，给数据传输和服务器增加压力无法灵活的定制各个事件所需要上传的数据 代码埋点方案适用场景上下文理解要求较高的业务数据。
前端埋点和后端埋点的区别？
在实际过程中，有些埋点是不用特意区分前后端的，用户的一个埋点事件在前端埋点或后端埋点都可以实现，但是需要注意的是，在实际埋点上报、数据收集等过程中会有数据丢失的情况，从这个角度来看的话，其实后端埋点要比前端埋点更有优势，前端埋点会因为一些网络问题、适配问题等等容易出现上报异常造成数据丢失且丢失后排查困难，因为前端相关的是没有记录相关操作的，只负责上报，上报成功与否没有记录。
而如果是后端埋点，无论是自己的数据系统还是第三方数据系统都是可以通过自己系统本身相关的数据库查询或记录日志等操作进行埋点数据的校验排查，所以针对一些比较重要的埋点，还是建议以后端埋点为主，必要时通过记录日志或记入数据库等方式对相关数据进行二次记录以便进行数据核实。 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。常见的前端埋点框架工具
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。好用的前端埋点曝光事件工具
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。 好用的前端埋点曝光事件工具
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