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。前端埋点产品如何搭建
当我们点击一个控件时，要上报哪些内容才能全的分析这个点击行为呢？
准确的说，一个事件的触发，有4个因素：触发者、触发位置、触发的事件、触发的时间。(3)触发的事件事件类型有浏览、点击、曝光、悬浮，下拉、滚动、长按、右键等等，常用的还是浏览和点击。(4)触发的事件事件触发的时间一般取的是客户端时间，也就是用户的本地时间，如果用户的设备是移动端，取的就是手机时间，如果是电脑，取的就是电脑的时间。
但是客户端的时间不太准确，因为用户可以去更改设备时间。所以我们需要一个机制去校准客户端时间。一般的做法是，在上报事件时，我们会上报事件触发时间t1和数据发送时间t2，服务端也会拿到一个接收数据的时间t3，如果t3-t2>60s，则认为客户端时间不准，要对客户端时间进行修正，修正后的客户端时间是：t1+(t3-t2)为啥t3-t2>60s会认为不准，因为数据发送到接收的时间，一般不会超过60s。 有效的前端埋点和前端监控产品代码埋点方案优点：可以按照业务上报详细、定制化的数据.
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；
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 埋点是数据领域的一个专业术语，也是互联网领域的一个俗称。
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 可视化埋点即以业务代码为输入，通过可视化系统配置埋点，以耦合的形式输出业务代码和埋点代码。前端埋点数据采集产品试用
webfunny前端埋点数据“采集+管理+分析”智能一体化，数据驱动业务，让埋点不再困难。前端埋点产品如何搭建
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。 前端埋点产品如何搭建
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