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前言

很多人還沒搞清楚PC互聯網的時候，移動互聯來了;我們還沒搞清移動互聯的時候，大數據時代又來了。伴隨大數據時代的到來，我們生活中產生的數據呈現出巨大的增長，互聯網每2天產生的數據相當于2003年之前產生的數據一樣多。

馬云說過，大數據就是未來的石油。越來越多的互聯網公司開始重視數據的應用。數據應用的一個過程是：數據收集——數據整理——數據分析——數據可視化。經濟基礎決定上層建筑，數據收集是數據應用的基礎，數據收集的重要性不言而喻。數據不會撒謊，但生活中，我們往往被數據純潔的外表所欺騙。所以我們也要注重數據的質量。那么互聯網公司是如何收集數據的?這其中就不得不提出一個很關鍵的人物——「埋點」。

埋點技術

所謂「埋點」，就是在正常的功能邏輯中添加統計邏輯。拿統計微信右上角「+」的點擊次數為例，上報的數據可以采用KEY-VALUE形式，我們定義KEY為「CLICK_ADD_BTN」，VALUE的值為點擊的次數。當用戶點擊「+」時，展示菜單的代碼會通過按鈕的「回調」來觸發執行，程序猿在業務代碼執行完后，又加上了統計代碼，把「CLICK_ADD_BTN」對應的VALUE加1，「+」被統計到了一次使用。

目前常見的前端埋點技術有3類：代碼埋點、可視化埋點、無埋點(無埋點屬于埋點的一個子集)。

代碼埋點：控件操作發生時通過預先寫好的代碼來發送數據。

優點：控制發送數據時間，事件自定義屬性詳細記錄

缺點：時間、人力成本大，數據傳輸的時效性。

可視化埋點：利用可視化交互手段，通過可視化界面配置控件操作與事件操作發生關系。通過后臺截屏的方式采集數據。

優點：成本低，速度快

缺點：行為記錄信息少，支持的分析方式少

無埋點：Growing IO和Heap analytics，這2家是國內與國外的無埋點技術公司代表。用戶展現界面元素時，通過控件綁定觸發事件，事件被觸發的時候系統會有相應的接口讓開發者處理這些行為。現在市面上主流無埋點做法有兩種，一種是預先跟蹤所有的渲染信息，一種是滯后跟蹤的渲染信息。

優點：無需埋點，方便快捷

缺點：行為記錄信息少，傳輸壓力大

總結

***，關于埋點有無問題，可視化埋點和代碼優劣問題，不管選擇哪個都要從自身情況去考慮，自身分析場景來體驗和對比，選擇最適合自己的。適合自己的才是***的。