㈠ 前端埋點上報
本文所說的埋點上報，只包含兩種：點擊上報（click）、曝光上報（show）。
點擊上報： 使用 window.addEventListener('click') 做全局點擊的代理。
曝光上報：
bury.js
無論vue還是react，一定要在入口文件優先注冊這個類的實例。
react 的 index.js
Vue 的 main.js
現在給一個按鈕添加點擊和曝光的埋點，
點擊的時候上報 {a:1,b:2}
曝光的時候上報 {c:3,d:4}
寫法如下:
在入口文件中吐出數據。
㈡ 「知道如何埋數據點，取數據」是什麼意思
所謂「埋點」，是數據採集領域（尤其是用戶行為數據採集領域）的術語，指的是針對特定用戶行為或事件進行捕獲、處理和發送的相關技術及其實施過程。埋點的技術實質，是先監聽軟體應用運行過程中的事件，當需要關注的事件發生時進行判斷和捕獲，然後獲取必要的上下文信息，最後將信息整理後發送至伺服器端。所監聽的事件，通常由操作系統、瀏覽器、APP框架等平台提供，也可以在基礎事件之上進行觸發條件的自定義（如點擊某一個特定按鈕）。一般情況下，埋點可以通過監測分析工具提供的SDK來進行編程實現。埋點的業務意義顯而易見，即幫助定義和獲取分析人員真正需要的業務數據及其附帶信息。在不同場景下，業務人員關注的信息和角度可能不同。典型的應用場景有面向數字營銷領域的分析，以及面向產品運營領域的分析。前者注重來源渠道和廣告效果，後者更在意產品本身流程和體驗的優化。兩者各有側重，也可以有一些交叉。所以，對於不同的項目和分析目的，應當設計不同的埋點方案。近年來，埋點的方法論上也出現了一些業界新趨勢，如「無埋點」技術。所謂「無埋點」，是指不再使用笨拙的採集代碼編程來定義行為採集的觸發條件和後續行為，而是通過後端配置或前端可視化圈選等方式來完成關鍵事件的定義和捕獲，可以大幅提升埋點工作的效率和易用性。在「無埋點」的場景下，數據監測工具一般傾向於在監測時捕獲和發送盡可能多的事件和信息，而在數據處理後端進行觸發條件匹配和統計計算等工作，以較好地支持關注點變更和歷史數據回溯。當然，即便是「無埋點」技術，也仍然需要部署數據採集基礎SDK（又稱基礎代碼），這一點需要注意，容易產生誤區。
㈢ 我想請教個問題，經常聽他們說網頁布點、埋點什麼的是什麼意思有什麼用么
埋點是網站和APP等產品進行日常改進及數據分析的數據採集基礎，根據採集得到的用戶行為數據（例如：頁面訪問路徑，點擊了哪一個按鈕）進行數據分析，從而更加合理的推送跟優化，增強用戶體驗。現在市面上有很多第三方埋點服務商，網路統計、友盟、growingIO等。
常見的埋點方法包括：
手動埋點：根據業務需求在需要採集數據的地方進行埋點，是比較常見的埋點手段。
可視化埋點：一些事件帶有元素唯一標識。通過在後台進行埋點配置，將元素與要採集信息關聯起來，然後自動生成埋點代碼嵌入到頁面中，目前發展比較火的埋點方式，但是技術上的實現跟推廣比較困難
無埋點：簡單來說就是沒有埋點，前端會採集用戶所有的行為跟信息，然後後台再對這些信息進行篩選，由於數據量巨大，對伺服器的性能要求很高。
網頁布點即布局，網頁的三種布局：固定布局，流式布局，彈性布局。
固定布局：以px來設置寬度。
流式布局：以百分比來設置寬度！在寬度較小時，行寬會變得非常窄且難閱讀。因此我們要給它添加以px或者em為單位的min－width，從而防止布局變得太窄。
彈性布局：相對於字型大小來設置寬度，以em為單位設置寬度！由於字型大小增加時整個布局寬度會加大，因此可能比瀏覽器窗口寬，導致水平滾動條出現。所以，要給它添加一個max－width為100％。
(3)前端代碼埋點實現擴展閱讀：
埋點分析，是網站分析的一種常用的數據採集方法。數據埋點分為初級、中級、高級三種方式。數據埋點是一種良好的私有化部署數據採集方式。
數據埋點分為初級、中級、高級三種方式，分別為：
初級：在產品、服務轉化關鍵點植入統計代碼，據其獨立ID確保數據採集不重復（如購買按鈕點擊率）；
中級：植入多段代碼，追蹤用戶在平台每個界面上的系列行為，事件之間相互獨立（如打開商品詳情頁——選擇商品型號——加入購物車——下訂單——購買完成）；
高級：聯合公司工程、ETL採集分析用戶全量行為，建立用戶畫像，還原用戶行為模型，作為產品分析、優化的基礎。
㈣ 支付寶小程序： 如何做好小程序埋點Part IV 埋點實施實戰
埋點實施應該注意些什麼呢？
下圖為一個資訊行業的事件埋點模版，可以參照這個模板去進行梳理並提交給技術。友盟+ 開發者數據銀行產品中的智能採集平台就可以按照這個模板，直接幫我們生成對應的埋點方案，並協助我們進行後續的事件管理。
市場上主流支持的四種埋點方式，分別是 代碼埋點、服務端埋點、可視化埋點和全埋點。
針對需求的不同，數據採集方式應該是結合使用的，以友盟+為例，友盟+現在支持兩種埋點方式，代碼埋點和可視化埋點，開發者可以結合使用，去滿足事件方案的採集需求。
埋點後可通過三種方式驗證：
智能驗證，可以幫您智能驗證這些事件的點是否採集了，是否有遺漏，最後會定期給出體檢報告，詳細的明細都會有。在友盟+的智能採集頁面就可以智能驗證埋點，只需要注冊一個測試設備，這個測試設備填加完之後會實時把客戶這些埋點的數據進行驗證，到底是成功還是異常，以及測試的時間是什麼都會有詳細的數據。
綜上所述：一個公司的埋點要可見、可控、可管，如果一家公司不清楚自己的埋點結構，便是在錯誤的數據上長期持續經營業務，越走越錯。合理的埋點方案，可以使埋點能夠智能調試和驗證，大幅降低埋點採集的成本，從而最終達成數據質量的根本性提升。
㈤ 數據分析與埋點，產品經理必須掌握的知識和技能
產品經理必須隨時全面而准確地了解自己產品的各項數據，否則只能憑著感性在規劃和設計產品，容易犯錯誤。因此，看哪些數據，如何統計和分析數據，如何進行數據埋點，都是產品經理必須要掌握的知識和技能。
如果你對此還不甚了解，可以通過這篇文章，快速地知道一個大概並枯，然後待到在工作中學習和實踐時，就更加容易上手了。
首先簡單講一下什麼是數據埋點。數據埋點通常是指開發工程師基於業務、運營或產品經理的需要，在產品前端程序中植入相關代碼，以獲取用戶行為等數據的一種技術手段。
對開發人員而言，埋點需求同性能需求一樣都屬於非功能性需求，它們與功能性鋒陪需求一起組成了產品需求。
網頁中最常見的埋點方式是通過JS代碼來實現的。
比如為了統計用戶的點擊事件，那麼在每個鏈接或按鈕處，都增加一段JS代碼，用戶一旦點擊，無論頁面是否有跳轉、刷新等，都悄悄地請求了伺服器，也就把一大堆信息傳給了伺服器存下來，包括用戶的IP地址、地理信息、瀏覽器參數、點擊的對象、時間等等。
又比如為了統計曝光事件，先定義好何為有效曝光（例如完成載入、渲染並進入用戶視界），然後在有效曝光發生時，執行一段JS代碼，把相關信息傳輸到伺服器。
如果是手機APP或智能設備，則不同於網頁主要使用JS代碼的方式，它們往往被植入SDK（Software Development Kit，即軟體開發工具包）來實現數據埋點。同時，為了避免頻繁連接網路上傳或下載數據，通常會將數據先存儲在手機本地或智能設備中，等到一定的時機，再一次性同步至伺服器。
一銀蔽蠢定要記住的是，數據埋點只是數據統計和分析的一種技術手段，並非所有的數據統計都必須要有數據埋點。
比如網頁事件。在通過HTTP或HTTPS協議請求時，也就是訪問各種網址時，瀏覽器發送給伺服器的數據包中，不僅僅是地址欄中你看得見的那一行鏈接地址，而且還已經包括了諸如瀏覽器信息、用戶信息、來源URL等，這些信息無需再通過埋點，只需要在後端接受請求的程序中加以解析，把有用的存下來即可。
還有一類數據，也是無需埋點的，比如有多少用戶成功收藏了一篇文章，這本就屬於功能需求的范疇，業務數據中已有記錄。
好了，通過前面提到的各種方式，數據有了，但這還不是最重要的。
有了數據之後，還需要根據需要，從這些可能相當雜亂、冗餘的數據中選出有用的，按照有利於查詢和分析的方式進行二次加工和存儲，使之與生產環境中實時變化著的數據隔離開。然後在此基礎上，生成各類報表，或者提供一個可自行敲入SQL語句查詢數據的界面。
稍有規模的公司通常會有專門的BI團隊，他們的主要工作就是開發並維護一個這樣的數據系統，供包括產品經理在內的各方面人員，隨時隨地地查詢和分析數據。
㈥ 什麼叫埋點
問題一：我想請教個問題，經常聽他們說網頁布點、埋點什麼的是什麼意思？有什麼用么？ 埋點：監控用戶點擊的每一步
YUE.on(neoA3, 'click', function(evt) {YUE.preventDefault(evt);YUD.addClass(neoDiv, 'hidden'); 埋點new Image().src = 'atpanel/jsclick?cache=' + (+ new D雞te) + '&cartframe=guanbi';});上面紅色的字體就是埋點了，它不做頁面相關的事情而是把用戶當前點擊的東西，傳到伺服器達到記錄用戶點擊的每一步。
問題二：頁面埋點 是什麼意思 頁面埋點的作用，其實就是用於流量分析。而流量的意思，包含了很多：頁面瀏覽
(PV)、獨立訪問者數量(UV)、IP、頁面停留時間、頁面操作時間、頁面訪問次數、按鈕點擊次數、文件下載次數等。
問題三：java 程序埋點具體是指什麼 就是在特定的地方列印日誌，看看輸出是否符合要求。。
問題四：頁面埋點是什麼意思 頁面設置埋點的方法如下：
在2的位置插入
懸浮導航那裡插入點擊我連接到2
錨點的名字是可以隨便改的。
頁面埋點的作用，其實就是用於流量分析。而流量的意思，包含了很多：頁面瀏覽
(PV)、獨立訪問者數量(UV)、IP、頁面停留時間、頁面操作時間、頁面訪問次數、按鈕點擊次數、文件下載次數等。
問題五：SPM埋點，CNZZ埋點是什麼意思 玩QQ農場啊！挖坑種東西咯！
問題六：如何做好數據分析的第一步，數據埋點 整理真實有效的大數據。
問題七：整天看用戶埋點數據，知道數據是咋來的嗎 我們平時看到的報表復雜而多樣，能夠通過多種緯度的數據評估用戶的使用習慣和對應功能的價值。然而這些報表是如何產生的呢?今天咱們就看看上報數據一步一步變成報表的大致流程。
所有上報的數據都是為了記錄一次事件的發生或者描述一個狀態，具體的上報數據可以設計為KEY-VALUE的形式或者數據組合的形式。KEY- VALUE的形式主要用來統計簡單的計數類上報，如按鈕點擊的次數，某個選項的值等，KEY用來區分不同的事件，VALUE代表事件發生的次數、狀態值等;數據組合的主要用來描述一個事件或者狀態需要多種屬性描述的場景，比如下載成功事件，描述這個事件的數據組合可能包括對應的下載地址、下載渠道來源、下載耗時等信息。
當上報數據設計好後，後續的工作才能正常開展。下面一步一步說。
1、埋點
所謂「埋點」，就是在正常的功能邏輯中添加統計邏輯。拿統計微信右上角「+」的點擊次數為例，上報的數據可以採用KEY-VALUE形式，我們定義 KEY為「CLICK_ADD_BTN」，VALUE的值為點擊的次數。當用戶點擊「+」時，展示菜單的代碼會通過按鈕的「回調」(詳見《聊聊同步、非同步和回調》)來觸發執行，程序猿在業務代碼執行完後，又加上了統計代碼，把「CLICK_ADD_BTN」對應的VALUE加1，「+」被統計到了一次使用。
2、上報
並不是每統計到一次事件或者狀態就會發起數據上報，客戶端統計到的數據會先暫時存儲在內存或者磁碟上，當用戶啟動、退出應用程序的時候，或者在其他更合適的時機，將當前周期統計到的事件批量上報到伺服器，這樣做的目的主要是考慮到與伺服器多次建立連接的性能損耗(詳見《不得不知的TCP和UDP》) 和流量問題(相同大小的數據分多次發送比一次發送要消耗更多流量)，另外客戶端在上報具體的統計事件之外，還會將標識用戶的ID一並上報，後續用於計算用戶相關的數據如日使用用戶和留存率等。
3、後台記錄日誌
數據上報到伺服器後，伺服器會將客戶端上報的原始數據存儲到伺服器的磁碟中。一般來說，非強實時性的數據上報到伺服器後，並不會立即參與計算，獲得最終的統計結果，比如一個功能的日使用次數，日用戶數，日留存等數據，而是等到伺服器負載較低的時間段利用預先配置的計劃任務進行離線處理。這樣處理的目的是為了節約伺服器資源(錢)，因為大家肯定不想因為計算統計數據而影響實時業務的處理效率。
4、計算&入庫
報表中展示的數據，並不是客戶端上報的原始數據，比如「+」的使用次數、使用用戶數、日留存率這三組數據，都是通過對客戶端上報的「CLICK_ADD_BTN」對應VALUE值的累加並結合上報用戶ID二次計算得出的。
如果我們的產品達到微信這種日登陸數五六億，那麼每天上報的統計數據將是海量的，為了從這種海量的數據中計算出「+」的使用次數、使用用戶數等信息，就需要用到「數據倉庫工具」，比如當下流行的Hive處理工具，它基於Hadoop分布式系統基礎框架，利用計算機集群的能力進行分布式計算。當「數據倉庫工具」計算出最終的結果後，計劃任務會將結果(「+」的日使用次數、日使用用戶數等數據)保存到資料庫中，也就是「入庫」過程。「入庫」後的數據才能與前端對接，組成報表展示系統。
一般情況下，原始數據經過數據倉庫工具處理後，對應的日誌文件還會在伺服器上保留一段時間(一般3~7天)，以便追溯統計問題，所以，如果發現統計數據有問題問題，一定要及時反饋給負責的程序猿，否則就會「死」無對證咯。
5、展示
當數據「入庫」後，報表的展示就水到渠成了。報表系統通過前端頁面用戶的輸入獲取查詢條件，然後通過後......>>
問題八：產品助理的職位描述中有一條：「知道如何埋數據點，取數據」 是什麼意思？ 數據埋點，在鏈接中加一串指定代碼吧，我之前做推廣的時候做過。
不知道會不會折疊...
問題九：如何通過客戶端埋點進行用戶畫像 目前的大數據在淘寶這種電商平台，尤其是商家可以使用的還是很有限，以前有個數據魔方，現在是專業版的參謀，您可以用付費版的進行店鋪和產品的定位規劃，所謂精細化就是找准一個類目針對一個人群進行深挖細分，比如大碼女裝也分為歐美，韓版簡約的風格，這些數據可以藉助市場行情和來分析，或者地域年齡的分析，對後期推廣也有方向性指導意義，希望能幫到你。
問題十：什麼是用戶行為分析？怎麼做用戶行為分析？ 第一個問題，什麼是用戶行為分析：
過去的用戶行為分析普遍的問題是：分析不聚焦、採集不全面、開發周期長、完全依靠人工埋點、事後分析、維度單一、指標傳統。
所以當下可以把用戶行為分析定義為：基於用戶生命周期管理模型、全面採集所有數據、事中分析、提前預測、實時多維組合、科學維度劃分、自定義指標的分析。
第二個問題：怎麼做用戶行為分析
你提出這個問題，證明你可能暫時沒有數據分析團隊，或者數據分析團隊尚不成熟和完善，所以需要開展數據分析工作的話建議是藉助第三方的平台。
這一塊業務目前國內已經相對成熟，也有很多不錯的合作夥伴可以選擇了，矽谷的明星公司可以選擇Google Analytics或者Mixpanel等，不過我最推薦的還是國內的數極客。
具體如何開展，我個人的建議是：
選擇採用AARRR模型的平台，通過對用戶全程行為的跟蹤，讓我們在經營中運營中，擁有Acquisition(獲客)、Activation(激活與活躍)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次傳播) 全程數據分析功能。
㈦ 埋點，數據產品經理必備的技能
數據是數據產品的根基，而埋點是數據的起點；如果沒有埋點，那數據產品則是無源之水。
可以說埋點是互聯網行業里遇到的關鍵且無法繞過的問題。
以下是企業不同位置的同學內心OS：
業務同學對於埋點是什麼都不知道，也不清楚要埋什麼；所以往往會做了功能但是沒有做埋點，在需要進行數據分析的時候去找數據團隊要數據，數據團隊會反問：「你們埋點了嗎？」
數據產品，因為他們對於業務的認知並不深刻，所以經常會出現漏埋、錯埋的情況，導致最後無數可取的結果。
業務開發，本質上他們是解決業務相關問題，數據開發對他們來說一個比較額外的工作，所以他們的開發成本會隨著埋點需求而增加，也有可能伴隨項目延期的風險；其次過得的埋點開發需求也會導致代碼的冗餘。
數據分析，他們更多地是用數據，數據埋點的規則找不到，以至於無法很好的通過數據驅動進行分析。
外部數據的交互： 比如API數據的傳輸、 數據文件的傳輸等；目前某平台的大數據標簽系統就是通過這種方式傳輸補齊企業的人群標簽等。
而數據產品在整個數據鏈路上來說，基本可以劃分為以下流程：
首先數據採集我們要從不同的端採集不同的數據，然後進行數據清洗加工處理（ETL），然後匯總到數據倉庫中，供用戶分析、用戶畫像、精準營銷等使用；
我們知道數據採集、數據埋點的重要性後，在實際的業務功能需求提出的時候，一定是要提相關埋點需求的，那在做數據採集我們需要遵循怎麼樣的流程呢？
以上環節缺一不可，只有規范的流程，才可以在最後的分析中發現正確的現狀問題。
現在互聯網行業主流的埋點方案主要分為四種：
1. 第一種：代碼埋點，代碼埋點又分為前端埋點和後端埋點；前端埋點是通過前端的代碼埋點來監控用戶觸發某個頁面的數據採集
前端埋點的優點很明顯，但是缺點也很明顯，由於前端埋點的數據是通過延遲上報的機制，比如用戶點擊某個頁面按鈕它不會立刻上報，而是累計到一定的值以後才會按批上班，受限於當前網路情況，如果遇到網路堵塞等問題就會數據丟包，因此前端埋點丟失率比較高，一般在5%~10%。
而且前端埋點如果有漏埋和錯埋的情況，那就要通過app發版進行優化，而客戶端發版就要很久的時間。
優點是在每次用戶觸發這次請求，都會觸發埋點代碼進行數據統計，所以無需發版，及時觸發及時更新。
缺點是服務端埋點需要依賴服務請求，無法覆蓋所有前端交互，以及對於用戶路徑採集也比較弱。
3. 第三種：全埋點；是目前互聯網做用戶增資的企業提出的一種埋點思路，通過埋點SDK接入，針對頁面所有的採集頁面元素的瀏覽和點擊行為做統一的收集，不是按次和需求採集，而是提前全部採集
優點是開發成本高，SDK接入後後期維護成本也低，且埋點流程也很簡單；先採集後定義，在一定程度上能避免漏埋錯埋。
缺點是數據的冗餘，導致很多數據並無用處，且數據採集范圍僅僅是頁面可見元素，比如像曝光這種就無法採集到；數據准確性也有問題。
4. 第四種：可視化埋點；也是接入埋點SDK，但是並不是隨時隨地採集，而是按需採集，通過可視化圈選觸發埋點採集
優點是操作簡單，且按需埋點不會採集無效數據，開發成本比較低；並且數據埋點是可支持撤銷操作的，總體來說比全埋點數據量會小很多。
缺點： 歷史 數據是無法恢復的，因為在我們圈選動作之前的數據是無法進行採集的；統計范圍僅支持頁面前端的動作，比如曝光也是無法採集到的。
選擇埋點方案的參考主要基於三點：
比如我們可以根據業務發展階段來定，比如說現在業務發展較快，版本迭代速度快、開發投入成本高，那我們做客戶端埋點和服務端埋點是不太適合的，因為可能沒過多久版本就更新了，所以全埋點和可視化埋點比較適合；
那對於比較強的業務數據分析場景來說，需加上前端客戶端埋點；以及需要考慮分析深度，如果僅僅是想看用戶前端行為路徑的，那全埋點和可視化埋點就能滿足需求，但是如果分析業務全流程那一定是需要配合上代碼埋點。
我是比較推薦全埋點+代碼埋點組合，如何服務端能做，優先服務端做，這樣數據准確度會更高。
事件是埋點里最核心的要素，如果我們要清晰的定位埋點，就要從6個維度進行定義，我們可以總結為who、when、where、what、why、How；這幾個元素就構建了事件的基本要素。
那對於埋點事件主要可分為三類：
通過以上我們基本就可以判斷出我們需要記錄用戶什麼行為，採集什麼數據，for後續的什麼分析了。
寫在最後，在工作生涯中，過往的坑告訴我，一個好的埋點管理平台是多麼的重要。
首先流程線上化，我們往往在一封封埋點的郵件中迷失自我，但是如果是線上申請，那需求申請、處理、接入、驗證、測試就非常方便和快捷，規避信息溝通中的缺失；
其次可以管理規范，埋點都統一管理，信息集中管理，方便後期的分析和使用；
最重要的是監控實時化，減少漏埋、錯埋的問題。
當然如果沒有埋點管理平台，確定下規范的埋點流程，選擇適合當下業務的埋點方案，我相信你也一定也可以做好埋點以及通過數據完成豐富的場景分析！
作者：Goodnight；專注用戶、產品等運營領域。
題圖來自 Unsplash ，基於 CC0 協議
㈧ Quick Tracking埋點實踐
前端埋點主要分為頁面埋點和事件埋點
官方文檔： https://help.aliyun.com/document_detail/201089.html
開發的時候一般是通過console.log驗證參數是否正確。正式的驗證要在 Quick Tracking 平台上驗證