㈠ 前端埋点上报
本文所说的埋点上报，只包含两种：点击上报（click）、曝光上报（show）。
点击上报： 使用 window.addEventListener('click') 做全局点击的代理。
曝光上报：
bury.js
无论vue还是react，一定要在入口文件优先注册这个类的实例。
react 的 index.js
Vue 的 main.js
现在给一个按钮添加点击和曝光的埋点，
点击的时候上报 {a:1,b:2}
曝光的时候上报 {c:3,d:4}
写法如下:
在入口文件中吐出数据。
㈡ “知道如何埋数据点，取数据”是什么意思
所谓“埋点”，是数据采集领域（尤其是用户行为数据采集领域）的术语，指的是针对特定用户行为或事件进行捕获、处理和发送的相关技术及其实施过程。埋点的技术实质，是先监听软件应用运行过程中的事件，当需要关注的事件发生时进行判断和捕获，然后获取必要的上下文信息，最后将信息整理后发送至服务器端。所监听的事件，通常由操作系统、浏览器、APP框架等平台提供，也可以在基础事件之上进行触发条件的自定义（如点击某一个特定按钮）。一般情况下，埋点可以通过监测分析工具提供的SDK来进行编程实现。埋点的业务意义显而易见，即帮助定义和获取分析人员真正需要的业务数据及其附带信息。在不同场景下，业务人员关注的信息和角度可能不同。典型的应用场景有面向数字营销领域的分析，以及面向产品运营领域的分析。前者注重来源渠道和广告效果，后者更在意产品本身流程和体验的优化。两者各有侧重，也可以有一些交叉。所以，对于不同的项目和分析目的，应当设计不同的埋点方案。近年来，埋点的方法论上也出现了一些业界新趋势，如“无埋点”技术。所谓“无埋点”，是指不再使用笨拙的采集代码编程来定义行为采集的触发条件和后续行为，而是通过后端配置或前端可视化圈选等方式来完成关键事件的定义和捕获，可以大幅提升埋点工作的效率和易用性。在“无埋点”的场景下，数据监测工具一般倾向于在监测时捕获和发送尽可能多的事件和信息，而在数据处理后端进行触发条件匹配和统计计算等工作，以较好地支持关注点变更和历史数据回溯。当然，即便是“无埋点”技术，也仍然需要部署数据采集基础SDK（又称基础代码），这一点需要注意，容易产生误区。
㈢ 我想请教个问题，经常听他们说网页布点、埋点什么的是什么意思有什么用么
埋点是网站和APP等产品进行日常改进及数据分析的数据采集基础，根据采集得到的用户行为数据（例如：页面访问路径，点击了哪一个按钮）进行数据分析，从而更加合理的推送跟优化，增强用户体验。现在市面上有很多第三方埋点服务商，网络统计、友盟、growingIO等。
常见的埋点方法包括：
手动埋点：根据业务需求在需要采集数据的地方进行埋点，是比较常见的埋点手段。
可视化埋点：一些事件带有元素唯一标识。通过在后台进行埋点配置，将元素与要采集信息关联起来，然后自动生成埋点代码嵌入到页面中，目前发展比较火的埋点方式，但是技术上的实现跟推广比较困难
无埋点：简单来说就是没有埋点，前端会采集用户所有的行为跟信息，然后后台再对这些信息进行筛选，由于数据量巨大，对服务器的性能要求很高。
网页布点即布局，网页的三种布局：固定布局，流式布局，弹性布局。
固定布局：以px来设置宽度。
流式布局：以百分比来设置宽度！在宽度较小时，行宽会变得非常窄且难阅读。因此我们要给它添加以px或者em为单位的min－width，从而防止布局变得太窄。
弹性布局：相对于字号来设置宽度，以em为单位设置宽度！由于字号增加时整个布局宽度会加大，因此可能比浏览器窗口宽，导致水平滚动条出现。所以，要给它添加一个max－width为100％。
(3)前端代码埋点实现扩展阅读：
埋点分析，是网站分析的一种常用的数据采集方法。数据埋点分为初级、中级、高级三种方式。数据埋点是一种良好的私有化部署数据采集方式。
数据埋点分为初级、中级、高级三种方式，分别为：
初级：在产品、服务转化关键点植入统计代码，据其独立ID确保数据采集不重复（如购买按钮点击率）；
中级：植入多段代码，追踪用户在平台每个界面上的系列行为，事件之间相互独立（如打开商品详情页——选择商品型号——加入购物车——下订单——购买完成）；
高级：联合公司工程、ETL采集分析用户全量行为，建立用户画像，还原用户行为模型，作为产品分析、优化的基础。
㈣ 支付宝小程序： 如何做好小程序埋点Part IV 埋点实施实战
埋点实施应该注意些什么呢？
下图为一个资讯行业的事件埋点模版，可以参照这个模板去进行梳理并提交给技术。友盟+ 开发者数据银行产品中的智能采集平台就可以按照这个模板，直接帮我们生成对应的埋点方案，并协助我们进行后续的事件管理。
市场上主流支持的四种埋点方式，分别是 代码埋点、服务端埋点、可视化埋点和全埋点。
针对需求的不同，数据采集方式应该是结合使用的，以友盟+为例，友盟+现在支持两种埋点方式，代码埋点和可视化埋点，开发者可以结合使用，去满足事件方案的采集需求。
埋点后可通过三种方式验证：
智能验证，可以帮您智能验证这些事件的点是否采集了，是否有遗漏，最后会定期给出体检报告，详细的明细都会有。在友盟+的智能采集页面就可以智能验证埋点，只需要注册一个测试设备，这个测试设备填加完之后会实时把客户这些埋点的数据进行验证，到底是成功还是异常，以及测试的时间是什么都会有详细的数据。
综上所述：一个公司的埋点要可见、可控、可管，如果一家公司不清楚自己的埋点结构，便是在错误的数据上长期持续经营业务，越走越错。合理的埋点方案，可以使埋点能够智能调试和验证，大幅降低埋点采集的成本，从而最终达成数据质量的根本性提升。
㈤ 数据分析与埋点，产品经理必须掌握的知识和技能
产品经理必须随时全面而准确地了解自己产品的各项数据，否则只能凭着感性在规划和设计产品，容易犯错误。因此，看哪些数据，如何统计和分析数据，如何进行数据埋点，都是产品经理必须要掌握的知识和技能。
如果你对此还不甚了解，可以通过这篇文章，快速地知道一个大概并枯，然后待到在工作中学习和实践时，就更加容易上手了。
首先简单讲一下什么是数据埋点。数据埋点通常是指开发工程师基于业务、运营或产品经理的需要，在产品前端程序中植入相关代码，以获取用户行为等数据的一种技术手段。
对开发人员而言，埋点需求同性能需求一样都属于非功能性需求，它们与功能性锋陪需求一起组成了产品需求。
网页中最常见的埋点方式是通过JS代码来实现的。
比如为了统计用户的点击事件，那么在每个链接或按钮处，都增加一段JS代码，用户一旦点击，无论页面是否有跳转、刷新等，都悄悄地请求了服务器，也就把一大堆信息传给了服务器存下来，包括用户的IP地址、地理信息、浏览器参数、点击的对象、时间等等。
又比如为了统计曝光事件，先定义好何为有效曝光（例如完成加载、渲染并进入用户视界），然后在有效曝光发生时，执行一段JS代码，把相关信息传输到服务器。
如果是手机APP或智能设备，则不同于网页主要使用JS代码的方式，它们往往被植入SDK（Software Development Kit，即软件开发工具包）来实现数据埋点。同时，为了避免频繁连接网络上传或下载数据，通常会将数据先存储在手机本地或智能设备中，等到一定的时机，再一次性同步至服务器。
一银蔽蠢定要记住的是，数据埋点只是数据统计和分析的一种技术手段，并非所有的数据统计都必须要有数据埋点。
比如网页事件。在通过HTTP或HTTPS协议请求时，也就是访问各种网址时，浏览器发送给服务器的数据包中，不仅仅是地址栏中你看得见的那一行链接地址，而且还已经包括了诸如浏览器信息、用户信息、来源URL等，这些信息无需再通过埋点，只需要在后端接受请求的程序中加以解析，把有用的存下来即可。
还有一类数据，也是无需埋点的，比如有多少用户成功收藏了一篇文章，这本就属于功能需求的范畴，业务数据中已有记录。
好了，通过前面提到的各种方式，数据有了，但这还不是最重要的。
有了数据之后，还需要根据需要，从这些可能相当杂乱、冗余的数据中选出有用的，按照有利于查询和分析的方式进行二次加工和存储，使之与生产环境中实时变化着的数据隔离开。然后在此基础上，生成各类报表，或者提供一个可自行敲入SQL语句查询数据的界面。
稍有规模的公司通常会有专门的BI团队，他们的主要工作就是开发并维护一个这样的数据系统，供包括产品经理在内的各方面人员，随时随地地查询和分析数据。
㈥ 什么叫埋点
问题一：我想请教个问题，经常听他们说网页布点、埋点什么的是什么意思？有什么用么？ 埋点：监控用户点击的每一步
YUE.on(neoA3, 'click', function(evt) {YUE.preventDefault(evt);YUD.addClass(neoDiv, 'hidden'); 埋点new Image().src = 'atpanel/jsclick?cache=' + (+ new D鸡te) + '&cartframe=guanbi';});上面红色的字体就是埋点了，它不做页面相关的事情而是把用户当前点击的东西，传到服务器达到记录用户点击的每一步。
问题二：页面埋点 是什么意思 页面埋点的作用，其实就是用于流量分析。而流量的意思，包含了很多：页面浏览
(PV)、独立访问者数量(UV)、IP、页面停留时间、页面操作时间、页面访问次数、按钮点击次数、文件下载次数等。
问题三：java 程序埋点具体是指什么 就是在特定的地方打印日志，看看输出是否符合要求。。
问题四：页面埋点是什么意思 页面设置埋点的方法如下：
在2的位置插入
悬浮导航那里插入点击我连接到2
锚点的名字是可以随便改的。
页面埋点的作用，其实就是用于流量分析。而流量的意思，包含了很多：页面浏览
(PV)、独立访问者数量(UV)、IP、页面停留时间、页面操作时间、页面访问次数、按钮点击次数、文件下载次数等。
问题五：SPM埋点，CNZZ埋点是什么意思 玩QQ农场啊！挖坑种东西咯！
问题六：如何做好数据分析的第一步，数据埋点 整理真实有效的大数据。
问题七：整天看用户埋点数据，知道数据是咋来的吗 我们平时看到的报表复杂而多样，能够通过多种纬度的数据评估用户的使用习惯和对应功能的价值。然而这些报表是如何产生的呢?今天咱们就看看上报数据一步一步变成报表的大致流程。
所有上报的数据都是为了记录一次事件的发生或者描述一个状态，具体的上报数据可以设计为KEY-VALUE的形式或者数据组合的形式。KEY- VALUE的形式主要用来统计简单的计数类上报，如按钮点击的次数，某个选项的值等，KEY用来区分不同的事件，VALUE代表事件发生的次数、状态值等;数据组合的主要用来描述一个事件或者状态需要多种属性描述的场景，比如下载成功事件，描述这个事件的数据组合可能包括对应的下载地址、下载渠道来源、下载耗时等信息。
当上报数据设计好后，后续的工作才能正常开展。下面一步一步说。
1、埋点
所谓“埋点”，就是在正常的功能逻辑中添加统计逻辑。拿统计微信右上角“+”的点击次数为例，上报的数据可以采用KEY-VALUE形式，我们定义 KEY为“CLICK_ADD_BTN”，VALUE的值为点击的次数。当用户点击“+”时，展示菜单的代码会通过按钮的“回调”(详见《聊聊同步、异步和回调》)来触发执行，程序猿在业务代码执行完后，又加上了统计代码，把“CLICK_ADD_BTN”对应的VALUE加1，“+”被统计到了一次使用。
2、上报
并不是每统计到一次事件或者状态就会发起数据上报，客户端统计到的数据会先暂时存储在内存或者磁盘上，当用户启动、退出应用程序的时候，或者在其他更合适的时机，将当前周期统计到的事件批量上报到服务器，这样做的目的主要是考虑到与服务器多次建立连接的性能损耗(详见《不得不知的TCP和UDP》) 和流量问题(相同大小的数据分多次发送比一次发送要消耗更多流量)，另外客户端在上报具体的统计事件之外，还会将标识用户的ID一并上报，后续用于计算用户相关的数据如日使用用户和留存率等。
3、后台记录日志
数据上报到服务器后，服务器会将客户端上报的原始数据存储到服务器的磁盘中。一般来说，非强实时性的数据上报到服务器后，并不会立即参与计算，获得最终的统计结果，比如一个功能的日使用次数，日用户数，日留存等数据，而是等到服务器负载较低的时间段利用预先配置的计划任务进行离线处理。这样处理的目的是为了节约服务器资源(钱)，因为大家肯定不想因为计算统计数据而影响实时业务的处理效率。
4、计算&入库
报表中展示的数据，并不是客户端上报的原始数据，比如“+”的使用次数、使用用户数、日留存率这三组数据，都是通过对客户端上报的“CLICK_ADD_BTN”对应VALUE值的累加并结合上报用户ID二次计算得出的。
如果我们的产品达到微信这种日登陆数五六亿，那么每天上报的统计数据将是海量的，为了从这种海量的数据中计算出“+”的使用次数、使用用户数等信息，就需要用到“数据仓库工具”，比如当下流行的Hive处理工具，它基于Hadoop分布式系统基础框架，利用计算机集群的能力进行分布式计算。当“数据仓库工具”计算出最终的结果后，计划任务会将结果(“+”的日使用次数、日使用用户数等数据)保存到数据库中，也就是“入库”过程。“入库”后的数据才能与前端对接，组成报表展示系统。
一般情况下，原始数据经过数据仓库工具处理后，对应的日志文件还会在服务器上保留一段时间(一般3~7天)，以便追溯统计问题，所以，如果发现统计数据有问题问题，一定要及时反馈给负责的程序猿，否则就会“死”无对证咯。
5、展示
当数据“入库”后，报表的展示就水到渠成了。报表系统通过前端页面用户的输入获取查询条件，然后通过后......>>
问题八：产品助理的职位描述中有一条：“知道如何埋数据点，取数据” 是什么意思？ 数据埋点，在链接中加一串指定代码吧，我之前做推广的时候做过。
不知道会不会折叠...
问题九：如何通过客户端埋点进行用户画像 目前的大数据在淘宝这种电商平台，尤其是商家可以使用的还是很有限，以前有个数据魔方，现在是专业版的参谋，您可以用付费版的进行店铺和产品的定位规划，所谓精细化就是找准一个类目针对一个人群进行深挖细分，比如大码女装也分为欧美，韩版简约的风格，这些数据可以借助市场行情和来分析，或者地域年龄的分析，对后期推广也有方向性指导意义，希望能帮到你。
问题十：什么是用户行为分析？怎么做用户行为分析？ 第一个问题，什么是用户行为分析：
过去的用户行为分析普遍的问题是：分析不聚焦、采集不全面、开发周期长、完全依靠人工埋点、事后分析、维度单一、指标传统。
所以当下可以把用户行为分析定义为：基于用户生命周期管理模型、全面采集所有数据、事中分析、提前预测、实时多维组合、科学维度划分、自定义指标的分析。
第二个问题：怎么做用户行为分析
你提出这个问题，证明你可能暂时没有数据分析团队，或者数据分析团队尚不成熟和完善，所以需要开展数据分析工作的话建议是借助第三方的平台。
这一块业务目前国内已经相对成熟，也有很多不错的合作伙伴可以选择了，硅谷的明星公司可以选择Google Analytics或者Mixpanel等，不过我最推荐的还是国内的数极客。
具体如何开展，我个人的建议是：
选择采用AARRR模型的平台，通过对用户全程行为的跟踪，让我们在经营中运营中，拥有Acquisition(获客)、Activation(激活与活跃)、Retention(留存)、Revenue(收入)、Refer(二次传播) 全程数据分析功能。
㈦ 埋点，数据产品经理必备的技能
数据是数据产品的根基，而埋点是数据的起点；如果没有埋点，那数据产品则是无源之水。
可以说埋点是互联网行业里遇到的关键且无法绕过的问题。
以下是企业不同位置的同学内心OS：
业务同学对于埋点是什么都不知道，也不清楚要埋什么；所以往往会做了功能但是没有做埋点，在需要进行数据分析的时候去找数据团队要数据，数据团队会反问：“你们埋点了吗？”
数据产品，因为他们对于业务的认知并不深刻，所以经常会出现漏埋、错埋的情况，导致最后无数可取的结果。
业务开发，本质上他们是解决业务相关问题，数据开发对他们来说一个比较额外的工作，所以他们的开发成本会随着埋点需求而增加，也有可能伴随项目延期的风险；其次过得的埋点开发需求也会导致代码的冗余。
数据分析，他们更多地是用数据，数据埋点的规则找不到，以至于无法很好的通过数据驱动进行分析。
外部数据的交互： 比如API数据的传输、 数据文件的传输等；目前某平台的大数据标签系统就是通过这种方式传输补齐企业的人群标签等。
而数据产品在整个数据链路上来说，基本可以划分为以下流程：
首先数据采集我们要从不同的端采集不同的数据，然后进行数据清洗加工处理（ETL），然后汇总到数据仓库中，供用户分析、用户画像、精准营销等使用；
我们知道数据采集、数据埋点的重要性后，在实际的业务功能需求提出的时候，一定是要提相关埋点需求的，那在做数据采集我们需要遵循怎么样的流程呢？
以上环节缺一不可，只有规范的流程，才可以在最后的分析中发现正确的现状问题。
现在互联网行业主流的埋点方案主要分为四种：
1. 第一种：代码埋点，代码埋点又分为前端埋点和后端埋点；前端埋点是通过前端的代码埋点来监控用户触发某个页面的数据采集
前端埋点的优点很明显，但是缺点也很明显，由于前端埋点的数据是通过延迟上报的机制，比如用户点击某个页面按钮它不会立刻上报，而是累计到一定的值以后才会按批上班，受限于当前网络情况，如果遇到网络堵塞等问题就会数据丢包，因此前端埋点丢失率比较高，一般在5%~10%。
而且前端埋点如果有漏埋和错埋的情况，那就要通过app发版进行优化，而客户端发版就要很久的时间。
优点是在每次用户触发这次请求，都会触发埋点代码进行数据统计，所以无需发版，及时触发及时更新。
缺点是服务端埋点需要依赖服务请求，无法覆盖所有前端交互，以及对于用户路径采集也比较弱。
3. 第三种：全埋点；是目前互联网做用户增资的企业提出的一种埋点思路，通过埋点SDK接入，针对页面所有的采集页面元素的浏览和点击行为做统一的收集，不是按次和需求采集，而是提前全部采集
优点是开发成本高，SDK接入后后期维护成本也低，且埋点流程也很简单；先采集后定义，在一定程度上能避免漏埋错埋。
缺点是数据的冗余，导致很多数据并无用处，且数据采集范围仅仅是页面可见元素，比如像曝光这种就无法采集到；数据准确性也有问题。
4. 第四种：可视化埋点；也是接入埋点SDK，但是并不是随时随地采集，而是按需采集，通过可视化圈选触发埋点采集
优点是操作简单，且按需埋点不会采集无效数据，开发成本比较低；并且数据埋点是可支持撤销操作的，总体来说比全埋点数据量会小很多。
缺点： 历史 数据是无法恢复的，因为在我们圈选动作之前的数据是无法进行采集的；统计范围仅支持页面前端的动作，比如曝光也是无法采集到的。
选择埋点方案的参考主要基于三点：
比如我们可以根据业务发展阶段来定，比如说现在业务发展较快，版本迭代速度快、开发投入成本高，那我们做客户端埋点和服务端埋点是不太适合的，因为可能没过多久版本就更新了，所以全埋点和可视化埋点比较适合；
那对于比较强的业务数据分析场景来说，需加上前端客户端埋点；以及需要考虑分析深度，如果仅仅是想看用户前端行为路径的，那全埋点和可视化埋点就能满足需求，但是如果分析业务全流程那一定是需要配合上代码埋点。
我是比较推荐全埋点+代码埋点组合，如何服务端能做，优先服务端做，这样数据准确度会更高。
事件是埋点里最核心的要素，如果我们要清晰的定位埋点，就要从6个维度进行定义，我们可以总结为who、when、where、what、why、How；这几个元素就构建了事件的基本要素。
那对于埋点事件主要可分为三类：
通过以上我们基本就可以判断出我们需要记录用户什么行为，采集什么数据，for后续的什么分析了。
写在最后，在工作生涯中，过往的坑告诉我，一个好的埋点管理平台是多么的重要。
首先流程线上化，我们往往在一封封埋点的邮件中迷失自我，但是如果是线上申请，那需求申请、处理、接入、验证、测试就非常方便和快捷，规避信息沟通中的缺失；
其次可以管理规范，埋点都统一管理，信息集中管理，方便后期的分析和使用；
最重要的是监控实时化，减少漏埋、错埋的问题。
当然如果没有埋点管理平台，确定下规范的埋点流程，选择适合当下业务的埋点方案，我相信你也一定也可以做好埋点以及通过数据完成丰富的场景分析！
作者：Goodnight；专注用户、产品等运营领域。
题图来自 Unsplash ，基于 CC0 协议
㈧ Quick Tracking埋点实践
前端埋点主要分为页面埋点和事件埋点
官方文档： https://help.aliyun.com/document_detail/201089.html
开发的时候一般是通过console.log验证参数是否正确。正式的验证要在 Quick Tracking 平台上验证