前端埋點方案大致分為：代碼埋點、可視化埋點、無痕埋點三種。每種方案各有優劣，并不存在某種普遍完美的可以適應一切場景的埋點方案，而是應該根據不同的產品，不同的分析需求，不同的系統架構，不同的使用場景，選擇合適的一種接入方案。
下面是一些典型的例子：是分析UV、PV、點擊量等基本指標，可以選擇代碼埋點或者可視化埋點等前端埋點方案；
精細化分析轉化流程，則可能需要利用后端SDK或者LogAgent接入后端日志；
活動/新功能快速上線迭代時的效果評估，則可以利用可視化埋點快速完成；對客服服務質量的考核，或者不同快遞在不同省份運送不同品類產品的速度的比較，則需要使用后端SDK來對接第三方系統以便導入數據 webfunny前端埋點系統支持單個數據的展示，有適用于體現數據的變化趨勢等。前端埋點曝光事件方案開源
前端埋點在實踐過程中避開的雷點，在埋點應用場景中，要對應初期埋點預留，要基于以下點來考慮：①基于業務分析框架，梳理常規分析案例中需要用到的埋點數據集，主要指標必須要有埋點；②基于算法模型框架，梳理算法所需要構建的數據特征需要用到的字段信息；③基于業務訴求，梳理非常規，當前沒需求未來有應用場景的字段信息；
舉個例子，譬如供需求匹配、資源調度、智能選址，所對應的幾個信息主體分別是：用戶需求方、用戶供給方、商品信息、時間信息、空間信息、行為信息、業務信息。 如何實現前端埋點工具為什么需要前端埋點和前端監控？無論是產品技術還是老板都需要通過對系統進行數據分析的方式才能弄清業務。
在進行可視化埋點和無埋點是可以借助三方平臺方案進行實現，如webfunny、觀縱科技等。如果對數據安全比較重視，業務又相對復雜，公司則通常是使用代碼埋點方式采集數據，并搭建相應的數據產品實現其數據應用或是分析的訴求。
在埋點的技術方案中，首先要重視的，是用戶主要標識的建設。如果做不到對用戶的主要識別，那么基礎的UV統計，都將是錯誤的。因此，在數據埋點方案中，有兩個信息是一定要記錄的，即設備ID+用戶ID。
設備ID作為用戶使用哪個設備，如安卓的ANDROID_ID/IMEI，IOS中的IDFA/UDID，瀏覽器的Cookie，小程序的OpenID等。
用戶ID，作為用戶在產品中所注冊的賬號，通常是手機號，也可以是郵箱等其他格式。當這兩個信息能夠獲得時，不論是用戶更換設備，或者是同一臺設備不同賬號登錄，我們都能夠根據這兩個ID，來識別出誰在對設備做操作。
埋點有哪些方式？代碼埋點出現的時間很早了，在GoogleAnalytics年代，就已經出現了類似的方案了。目前，國內的服務商，如觀縱科技、webfunny、友盟等都提供了這一方案。
代碼埋點的技術原理也很簡單，在APP或者界面初始化的時候，初始化第三方數據分析服務商的SDK，然后在某個事件發生時就調用SDK里面相應的數據發送接口發送數據。例如，我們想統計APP里面某個按鈕的點擊次數，則在APP的某個按鈕被點擊時，可以在這個按鈕對應的OnClick函數里面調用SDK提供的數據發送接口來發送數據。 搭建前端監控平臺之數據上報，需要通過埋點方案來實現。
前端監控之數據監控：數據監控即通過數據分析用戶行為。
常見的監控數據包括：PV/UV、頁面停留時長、通過什么入口進入、在頁面觸發了什么行為等。統計這些數據就是為了清楚用戶來源，拓寬產品的推廣渠道；
了解用戶在頁面停留的時間情況，針對停留較短的頁面進行分析改進。也就是我們常說的：who(uuid)、when(time)、from where(referrer)、where(x,y)、what (自定義拓展數據)串成的用戶行為路徑。
通過代碼埋點來實現對應用戶層面的行為分析。 從單個頁面的常規數據角度出發我們可以通過埋點獲取：訪問次數、地域數據、在線時長、區域點擊次數等數據。前端埋點數據采集產品怎么做
前端埋點技術方案如何實現？前端埋點曝光事件方案開源
代碼埋點的實現原理比較簡單，主要是初始化 SDK 之后，在某個事件發生時調用 - track: 或 - track:withProperties: 等相關接口，將觸發的事件和屬性保存到數據模型中（SDK 中使用的是 NSDictionary 類型的數據模型）。
并將數據模型轉化為 JSON 串，存儲到本地數據庫中。然后，按照發送策略將數據發送到指定的服務端。例如：我們想統計 App 里面某個按鈕的點擊次數，可以在這個按鈕對應的點擊方法里面調用 SDK 提供的接口來采集事件。
webfunny前端埋點系統采用了代碼埋點方案、集數據集采+分析一體化輕量級系統。 前端埋點曝光事件方案開源
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