数据分析中常见的埋点方式有哪些？

埋点是数据采集的重要方式。通过在产品页面上植入代码，监控用户行为(例：页面加载、按钮点击等)。用户一旦触发了该事件，就会根据埋点信息将相关数据上传到数据服务器。它主要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。

数据埋点主要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。数据埋点常见有代码埋点、可视化埋点、无埋点(全埋点)三种形式，下面对这三种埋点做详细介绍。

代码埋点

代码埋点由开发人员在触发事件的具体方法里，植入多行代码把需要上传的数据上报至服务端。代码埋点的流程如下

代码埋点的编程具体实现，可以参考如下代码：

代码埋点可以采集到丰富的用户行为数据，精准定义功能事件灵活性高，可控制数据获取的时机和方式。但工作量大，人力成本高，需要专人负责，发现错漏无法快速事后补救，跨版本管理成本高，废点会造成代码垃圾也会影响性能。不适合大规模使用，代码埋点是为了支持获得更精准的用户行为数据，一般在开发进行功能需求开发的同时一起进行相关代码埋点。这一阶段产品需要撰写并提交埋点需求文档。

可视化埋点

可视化埋点(也称为半自动埋点)是指开发人员除集成采集 SDK 外，不需要额外去写埋点代码，而是由业务人员通过访问分析平台的 圈选 功能来“圈”出需要对用户行为进行捕捉的控件，并给出事件命名。

可视化埋点的优点是无需开发支持，不懂代码都可以方便的获取分析数据埋点实时生效，数据获取及时。无法做到自定义获取数据，仅支持前端界面行为分析(如点击次数)，只支持对可见元素采集信息。

适合业务/产品简单，只需要了解点击量等;方便非开发岗位人员高频及时定义并了解数据。

无埋点

无埋点(全埋点)也称为全自动埋点，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;或者是说用户展现界面元素时，通过控件绑定触发事件，事件被触发的时候系统会有相应的接口让开发者处理这些行为。常见的例如热力图就是采用了全埋点方式进行简单的点击数统计。

无埋点的数据获取全面，不会出现漏埋、误埋等现象无需开发，先报数据后埋点。但数据只能采集点击、展示等简单用户行为，无法掌握用户身份信息和行为信息等，采集的数据量大，对用户产品使用的消耗增大并且数据需要二次梳理加工，后期数据加工压力大。大部分只适用于pv/uv等较简单的指标。