数据埋点是一种常用的数据采集方法，是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求或产品需求对用户在应用内产生行为的每一个事件对应的页面和位置植入相关代码，并通过采集工具上报统计数据，以便相关人员追踪用户行为和应用使用情况，推动产品优化或指导运营的一项工程。本文作者从以下6个问题，读完这6个问题，让你在数据的时候少走一些弯路，希望你能认真读完。
本文将从几个方面讲解埋点的入门知识，一方面也是一种自我梳理，另一方面也希望能帮助运营、产品小白快速扫盲，在日常工作少交一点认知税。为方便大家理解，以下将用5W2H的结构阐述。
一、埋点是什么
埋点，是运营喵、产品狗日常工作中的高频词汇，常见的表达有：你这个页面有没有埋点？埋了哪些区域？从语境来理解，这里的埋点是一个动词。不过，要解释的”埋点”是个名词。埋点，可以理解为网页将用户的浏览、点击事件记录及上报到服务器的一套采集方法。通过这套方法，能够记录到用户在网页的一些行为，比如点了哪个按钮、有没有上下滑动、有没有离开等等。
二、为什么要做埋点
在企业经营中，数据分析辅助决策是非常重要的一环，而埋点采集用户行为数据的工作则是基本中的基本。如果没有用户的数据、转化漏洞、留存率等相关数据，经营分析将无从说起。因此为啥要做埋点，可简单理解为：通过埋点为数据分析提供数据基础。
三、埋点人员有谁
完成埋点这个事情，完整工作流应该分为：1⃣️按照规范输出埋点需求—2⃣️网页采集用户数据—3⃣️网页上报服务器—4⃣️数据库清洗、加工、存储埋点数据—5⃣️数据分析平台输出可视化报表。从工作流向看，涉及的相关人员可分为三类：
1⃣️埋点的要求：产品经理（一般为数据产品），负责撰写需求文档，规定哪些区域、用户操作需要埋点。
2⃣️埋点的采集：前端工程师，负责通过一套前端js代码对用户的请求事件上送至服务器。
3⃣️4⃣️数据清洗、加工及存储：后端工程师，用户的行为数据无序且巨大的，因此对于埋点中数据缺失、误报等情况需要进行清洗，并通过一定的计算加工，输出业务分析所需要的结构化数据。最后将数据存储在数据库中。
5⃣️数据分析：后台的前端工程师，有了结构化的数据之后，还需要将数据从数据库中提取，整理成业务所关注的指标。比如整个app（页面）的流量（pv、uv），用户的转化漏斗，留存率等等，这里不展开。
四、什么时候需要埋点
这个问题可以换一种思路来反问自己，这个功能/页面需要通过分析用户的行为，以便我
1⃣️了解功能/页面的用户数据宏观表征；
2⃣️更好地知道用户在当前功能/页面的行为路径是否有阻碍？
3⃣️页面流程设计是否对完成产品指标有帮助？
如果以上的问题，你有一个肯定的，那么就要考虑进行埋点这个事情了。
五、在哪里做埋点
一般我们所说的埋点，都是前端页面的埋点，不包括后端接口埋点。因此，在哪里做埋点，基本是前端的页面，说白点就是用户看得见、摸得着的地方。这里的前端会区分为：h5页面和native5，名词不清楚可以自行百度哈。
六、怎么做埋点
关于怎么做的问题，已经是到了具体的执行层面了，这里的侧重点是整理一些埋点实现的方法，开开视野。在埋点需求上，不做示例，因为每个公司都有一套自己的埋点框架，能用即可。要是遇到埋点工作繁琐、数据差错频频出现，那倒是要好好审视下埋点的整个工作链路及实现方法了。
主流的埋点实现方法如下，区别点为是否需要前端开发亲自动手哈。
1、手动埋点：开发需要手动写代码去埋点，比如页面ID、区域ID、按钮ID、按钮位置、事件类型（曝光、浏览、点击）等，一般为公司自主研发的一套埋点框架。
优点是：埋点数据更加精准。不足是：需多方协作有一定工作量，容易出错
2、无痕埋点：不用开发写代码实现的，自动将设备号、浏览器型号、设备类型等数据采集。比如第三方统计工具，如友盟、百度移动、魔方、App Annie、talking data等。
优点是：简单便捷；不足是：埋点数据统一，不够个性化和精准。
