前端埋点在标签预留场景中，要考虑到反推埋点预留：
①基于用户画像的标签建设，需要考虑画像的多层属性，社会属性、基本属性、市场属性、交易属性、行为属性等，通过画像筛选人群的时候，可能需要通过数据模型建立用户分层的过程，所需要用到的辅助数据；
②基于智能运营的标签建设，运营策略、活动、方案的数据需求收集，哪些标签需要用到埋点中的信息；
③基于营销系统的标签建设，涉及到渠道分配、广告投放、点击预测等，可能需要对曝光、点击、转化进行全链路的埋点建设，或者基于某一个产品使用链路，埋点数据要完备；
④标签管理，没有一套产品来支撑，多标签你怎么对外提供；海量的标签，又要怎么做标签管理。 大数据时代数据的重要性不言而喻，而其中关键重要的就是用户信息的采集。常见的前端埋点sdk系统
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； 如何实现前端埋点和前端监控产品前端埋点技术方案如何实现？
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
为什么需要前端数据埋点？
对产品本身而言，产品和业务需要关注内容包括如下几个方面：用户在产品里主要做什么操作、停留多久、访问几次；用户点击率占比如何，会不会出现某些功能设计对于用户而言是无效的；用户在**使用流程上是否顺畅，页面反馈是否正常友好；可能有哪些潜在的用户的功能需要更新。
总的来说，数据埋点主要是为了收集数据，只有通过分析数据，才能更好的评估出整个项目的质量和重要性，并且能够为产品优化指明方向（数据驱动产品）。 代码埋点优点控制精细，可以非常精确地选择什么时候发送数据。
前端埋点在实践过程中避开的雷点，在埋点应用场景中，要对应初期埋点预留，要基于以下点来考虑：①基于业务分析框架，梳理常规分析案例中需要用到的埋点数据集，主要指标必须要有埋点；②基于算法模型框架，梳理算法所需要构建的数据特征需要用到的字段信息；③基于业务诉求，梳理非常规，当前没需求未来有应用场景的字段信息；
举个例子，譬如供需求匹配、资源调度、智能选址，所对应的几个信息主体分别是：用户需求方、用户供给方、商品信息、时间信息、空间信息、行为信息、业务信息。 埋点分析，是网站分析和APP分析常用的数据采集方法。埋点采集方法一般分为两种，可视化埋点和代码埋点。前端埋点曝光事件工具大概价格
代码埋点方案优点：可以按照业务上报详细、定制化的数据。常见的前端埋点sdk系统
可视化埋点又叫无痕埋点，通过可视化交互的方式，代替代码埋点，减少了前端代码的工作量。将业务代码和埋点代码分离，提供一个可视化交互的页面，输入为业务代码，通过这个可视化系统，可以在业务代码中自定义的增加埋点事件等，然后输出了耦合了业务代码和埋点代码的代码。
本质上就是用系统去插入本来需要手动插入的埋点。这种埋点方式需要花钱找服务商来做，比如：国外的Mixpanel、TalkingData、腾讯MTA等。
可视化埋点的优点：减少前端代码工作量。可视化埋点的缺点：可视化埋点可以埋点的控件有限，不能手动定制。 常见的前端埋点sdk系统
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