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。 前端监控和前端埋点sdk。前端埋点曝光事件软件推荐
埋点有哪些方式？代码埋点出现的时间很早了，在GoogleAnalytics年代，就已经出现了类似的方案了。目前，国内的服务商，如观纵科技、webfunny、友盟等都提供了这一方案。
代码埋点的技术原理也很简单，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。 靠谱的前端埋点数据采集方案对于产品来说，用户在你的产品里做了什么、停留了多久、有什么异样，都是可以通过数据埋点来实现监控的。
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埋点开发技术执行不到位的问题绝大多数情况下我们说埋点，一般都是说前端埋点，前端开发工程师在做埋点的时候又多是人为埋点，在开发过程中，会造成部分信息冗余、重复、记录不完整的情况存在；
②多产品之间的模块差异化问题埋点不能够只有一套标准规范，多生态应用下，业务繁琐，在产品、技术的架构上有明显的差异，不同的产品、模块、坑位、点击事件的定义也可能有一定的区别，这时候可能需要根据场景划分不同的埋点标准；
③自定义埋点信息的键对设计问题往往会在埋点里面增加一个json的字段（bdata），在埋点的时候写入自定义的业务信息进行场景识别，譬如活动id、业务信息、用户快照的基本信息等，不同开发写入的自定义字段格式可能会有差异；
企业搭建了埋点之后，可以方便的分析出来业务的相关数据，来帮助企业在做策略时有效指导，比如用户怎么找到该产品的？可以通过埋点网站访问来源，可以统计用户入口分布，统计什么推广，产品用户的聚集地方分布。
用户感兴趣的是什么？通过产品功能点击的埋点，统计知道用户感兴趣的是什么，便于产品运营更好的更新产品，取消或改进不感兴趣的产品。
用户有什么特征？地理分布浏览器类型、网站停留时常、寻找产品用户群体，针对群体进行改进更新，以及对其他群体进行吸引等等。常用到的是分析转化率，通过访问页面的注册用户数和页面PV的比值了解用户转化率。通过导流页面PV和源页面PV的比值统计导流转化率。 前端埋点平台有哪些？国内已有观纵科技、webfunny、神策等。
前端埋点在实践过程中避开的雷点，在埋点应用场景中，要对应初期埋点预留，要基于以下点来考虑：①基于业务分析框架，梳理常规分析案例中需要用到的埋点数据集，主要指标必须要有埋点；②基于算法模型框架，梳理算法所需要构建的数据特征需要用到的字段信息；③基于业务诉求，梳理非常规，当前没需求未来有应用场景的字段信息；
举个例子，譬如供需求匹配、资源调度、智能选址，所对应的几个信息主体分别是：用户需求方、用户供给方、商品信息、时间信息、空间信息、行为信息、业务信息。 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。前端埋点曝光事件产品推荐
埋点的作用可以提高渠道转化:通过用户的操作序列，找到用户流失的节点。前端埋点曝光事件软件推荐
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 前端埋点曝光事件软件推荐
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