埋点是什么？
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。比如用户某个icon点击次数、观看某个视频的时长等等。
通俗点讲，就是在APP或者web产品中植入一段代码，监控用户行为事件（例如某个页面的曝光）。用户一旦触发了该事件，就会上传埋点代码中定义的、需要上传的有关该事件的信息。
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。
特别注意需要明确事件发生时间点、判别条件，这里如果遇到不清楚的，需要和开发沟通清楚，避免采集数据与理想存在差异。例如：期望采集某个app的某个广告的有效曝光数，有效曝光的判别条件是停留时长超过1秒且有效加载出广告内容。
常见的埋点信息包括：用户会话id，用户id，当前页面编码，当前事件编码，触发时间，用户设备id，ip信息等等。
埋点三步骤
- 明确埋点的用途
1）用户行为分析
2）记录用户日志
3）收集到埋点数据之后，通过大数据处理、数据统计、数据分析、数据挖掘等加工处理，可以得到衡量产品状态的一些基本指标，比如活跃、留存、新增等大盘数据，从而洞察产品的状态。此外更重要的是随着数据挖掘等技术的兴起，埋点采集到的数据在以下方面的作用也越来越凸显：
- 驱动决策：ABtest、漏斗优化、用户增长、bug修复、精准营销、流失用户预警
- 驱动产品智能：智能推荐(千人千面)、场景化提示(私人助理)等
- 驱动安全：风险识别
梳理埋点的业务及事件
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整理埋点的事件参数
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3种埋点方式
（1）代码埋点
以为需要监测网站上/app上用户的行为，是需要在网页/app中加上一些代码的，当用户触发相应行为时，进行数据上报，也就是代码埋点。这样的代码，在网站上叫监测代码，在app中叫SDK（Software Development Kit）。
代码埋点按照位置的不同，可以分为前端埋点、后端埋点。
市场上的第三方数据采集均支持代码埋点，GA, GrowingIO，神策等。
- 优点：可以详细的设置某一个事件自定义属性；
- 缺点：时间、人力成本大，数据传输的时效性。
（2）可视化埋点
利用可视化交互手段，数据产品/数据分析师可以通过可视化界面（管理后台连接设备） 配置事件，如下是腾讯移动分析的可视化埋点界面。可视化埋点仍需要先配置相关事件，再采集。
- 优点：埋点只需业务同学接入，无需开发支持；
- 缺点：仅支持客户端行为。
（3）无埋点
无埋点是指开发人员集成采集 SDK 后，SDK 便直接开始捕捉和监测用户在应用里的所有行为，并全部上报，不需要开发人员添加额外代码。
数据分析师/数据产品 通过管理后台的圈选功能来选出自己关注的用户行为，并给出事件命名。之后就可以结合时间属性、用户属性、事件进行分析了。所以无埋点并不是真的不用埋点了。目前市场第三方工具GrowingIO支持无埋点全量行为数据抓取
优点：
- 无需开发，业务人员埋点即可；
- 支持先上报数据，后进行埋点。
缺点：仅支持客户端行为。
无埋点和可视化埋点均不需要开发支持，仅数据业务同学进行设置即可。但两者数据上报-埋点设置存在加大的差异：无埋点支持在数据上报之后再进行埋点设置，因而数据采集/上报的量远大于可视化埋点。
各种埋点场景&埋点建议
- 客户端数据：页面点击数据，比如：tab栏的点击，某个icon的点击（各入口点击对比使用情况，统计页面点击行为的转化漏斗）。
- 服务端数据：安装数据，下载后安装情况；内容数据，比如某个视频内容 曝光/展示/播放数据；搜索内容。
埋点一般包括：访问数（Visits），访客数（Visitor），停留时长（Time On Site），页面浏览数（Page Views）和跳出率（Bounce Rate）。这样的信息收集可以大致分为两种：页面统计（track this virtual page view），统计操作行为（track this button by an event）。
