⽤户⾏为数据采集──埋点，是⽤户⾏为分析中⾮常重要的环节，直接决定数据⼴度、深度、质量，影响后续所有的环节。就埋点本⾝来说，技术实现的难度并不⾼，但是整个埋点的过程可以说⼗分的复杂繁琐，有⾮常多细节和流程需要考虑，不同类型客户端如何采集，数据如何统⼀，哪些信息需要在客户端采集，哪些信息需要在后端采集，如何减少数据上报的延时和漏报，如何对成千上万个埋点进⾏统⼀的管理？ 云计算导航这⼀系列⽂章基于⽤户⾏为分析数据平台⼀年的⼯作经验，会对埋点的全过程进⾏思考和讨论，涉及对埋点基础知识的介绍，讨论如何从 0 到 1 开始⽤户⾏为数据采集⼯作，分享负责项⽬的埋点⽅案，介绍埋点管理系统，梳理整个埋点协作流程等⽅⾯。
系列⽂章的第⼀篇，讨论⽬前常见的三种埋点⽅式：代码埋点、全埋点、可视化埋点。 常见的埋点⽅式主要有三种：代码埋点、全埋点、可视化埋点。
常见埋点⽅式
远程运维服务
代码埋点
自动打铃器代码埋点是最经典埋点⽅式，实施埋点的研发将埋点代码结合到业务代码中，实现⽤户⾏为数据的采集。这种埋点⽅式能采集到⾮常复杂的⾏为，尤其是⼀些⾮点击的、不可视的⾏为，必须⽤代码埋点来实现。代码埋点按照位置的不同，可以分为前端埋点、后端埋点。前端埋点⽤来记录⽤户在客户端的操作⾏为，后端埋点⽤来记录客户端进⾏服务器请求的⽇志。
前端埋点
前端埋点能够收集更全⾯、精细的⽤户数据，尤其是不需要请求服务器的⾏为数据，如：页⾯停留时长、页⾯浏览深度、视频播放时长、⽤户⿏标轨迹、表单项停留及终⽌等等，只能通过前端埋点实现。但缺点在于，前端埋点的上报⼀般存在 15% 左右的延迟上报和漏报（客户端未联⽹、数据打包上报、⽤户删除⾏为数据等原因）。另外，如果客户端是 APP，每次上线新的埋点或者更新埋点时，需要发布新的版本才⾏，但是会存在部分⽤户不更新版本情况，影响数据质量。
汽轮机凝汽器后端埋点
理论上，只要客户端向服务器发送过请求，服务端埋点能够收集到。相⽐于前端埋点，能实时采集数
据，不存在延时上报，数据很准确；并且，服务端埋点⽀持与⽤户⾝份信息和⾏为附带属性信息整合；另外，每次上线新的埋点或者更新埋点时，发布后马上⽣效。
代码埋点适合精细化分析的场景，我们可以将各种细粒度的数据采集下来，后续做深度分析。当然这种埋点⽅式很低效，需要经历完整的埋点流程，包括业务梳理（产品运营）、埋点设计（产品运营/研发）、实施/测试/上线埋点（研发/测试）。整个过程需要多⽅协作，且要求产品运营也具备⼀定的专业⽔平，如果发⽣错漏⽆法快速补救。
全埋点
⽆埋点、⽆痕埋点、⾃动埋点，指的都是全埋点。这种埋点⽅式想要实现的效果是全⾃动化埋点，将客户端的⽤户⾏为尽可能地全⾯采集，然后通过界⾯配置的⽅式对关键⾏为进⾏定义。使⽤这种⽅案，每次有⽤户⾏为分析的需求，不⽤再⾛⼀次完整的埋点流程，只⽤在产品中嵌⼊ SDK，等于做了⼀个统⼀的埋点。但是，⽆埋点也有很明显的弊端。⽆埋点只能覆盖基本的点击、展⽰等⽤户⾏为；其次，全埋点采集的数据量⾮常⼤，随着数据量上升，可能会导致客户端崩溃的概率也会上升。尤其是移动端，更多的数据量意味着更多的电量、流量和内存消耗；第三，即使全部⾏为数据都被收集回来了，具体分析时也不能避免⼆次梳理和加⼯，因为机器⽆法在采集时按照我们想要的⽅式对全部事件进⾏有意义的命名，甚⾄⽆法保证采集上来的事件都正好是正确的；第四，现阶段全埋点对于⽤户⾝份信息和⾏为附带的属性信息也⼏乎⽆能为⼒。
锁接头
可视化埋点
康q
可视化埋点也被称为「⽆码埋点」，它的理念是降低实施埋点的门槛，以此来提升原⼯作流程的效率。实施埋点时，⽆需研发⼈员介⼊，产品运营可以直接在⽹站或移动应⽤的真实界⾯上操作埋点，⽽且埋点之后⽴即可以验证埋点是否正确，并且，埋点部署到所有客户端也是⼏乎实时⽣效的。同样的，可视化埋点也有很多局限。⾸先，可视化埋点也只是针对点击可见元素的，⼀些动态页⾯、不可见的⾏为是采集不到的；其次，对于点击操作附带的业务属性，⽐较难实现；第三，为了确保埋点准确性，可视化埋点也逐步整合了更为复杂的⾼级设置，操作起来也很低效。
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