埋点到底是什么呢？
引用自百科的原话是，埋点分析网站分析的一种常用的数据采集方法。因此其本质是分析，但是靠什么分析呢？
靠埋点得到的数据。通俗来讲，就是当我想要在某个产品上得到用户的一些行为数据用来分析，就可以用埋点了。举个栗子，A用户把某本书加到了自己的书架了，我可以通过该用户书架的书的类型，由此分析该用户的阅读偏好，更深一步，通过对用户偏好的判断，我可以自动像用户推荐同类型的书，或者可以根据用户加入书架的时间，判断用户的碎片时间，在此时间段，可以定点向用户推送一些消息等。
我们可以看出，充分的埋点数据，有助于准确的分析用户的行为，为产品的调整提供方向。
怎么埋点呢？
要想知道埋点的方法，首先要了解埋点的分类，目前埋点主要分为三大类，分别是：
1.代码埋点
2.无埋点
3.可视化埋点（可认为是无埋点的一种）
已经知道了埋点的分类了，那么具体怎么实施呢，因其依靠数据，因此其步骤有三：
1.获取数据
2.展示数据
3.分析数据
充分准确的埋点是第一步，对后续的展示及分析都有重要的意义，因此本文重点介绍该方面。
埋点类别详解
1. 代码埋点
优点：监控用户行为，监测数据准确
缺点：工作量大，需要手动在需要埋点的地方进行埋点，因此需要侵入业务代码，比如点击事件的回调函数、页面的生命周期、ajax回调等。
常用代码埋点类型分两类，分别为命令式、声明式，可查看如下举例。
//命令式
$('button').click(()=>{
record(data);
});//声明式
复制代码命令式埋点：在一些事件操作的回调函数中进行埋点，埋点的数据和方法可能多种多样的，比如图片上带数据，ajax发送数据等。
声明式埋点：将埋点信息封装在自定义属性中，通过sdk识别自定义属性然后获取埋点数据。
2. 无埋点
优点：不需要关注埋点逻辑
缺点：给数据传输增加压力、无法定制
无埋点统计数据基本流程
通常，当页面打开时，页面中的埋点js片段会被执行，这段js代码会异步加载一个js文件，该文件就是无埋点的sdk，会被浏览器请求到并执行，通过该脚本进行数据收集，当数据收集完成后，可以利用一些方法将数据传递给后端进行收集整理。
无埋点sdk执行阶段
复制代码通过在页面或者基础脚本中集成这段代码，可以在对应的页面上引入我们的bury_test脚本，而bury_test脚本就是我们的埋点sdk。
埋点sdk
(function() {
var buryData = {};
//常用信息
if (document) {
//域名
buryData.domain = document.domain || '';
//标题
buryData.title = document.title || '';
//访问来源
buryData.referrer = document.referrer || '';
//分辨率
buryData.sw = window.screen.width || 0;
buryData.sh = window.screen.height || 0;
//设备信息
buryData.lang = navigator.language || '';
buryData.ua = navigator.userAgent || '';
//页面加载时间
buryData.loadT = window.performance.timing.domContentLoadedEventEnd - window.performance.timing.navigationStart || 0;
}
//整理埋点数据
var arg = [];
if (buryData) {
for (var i in buryData) {
arg.push(encodeURIComponent(i) + '=' + encodeURIComponent(buryData[i]));
}
}
var args = arg.join('&');
})
复制代码通过以上方法，可以获取一些基本的页面数据，更多详细的数据，可以根据具体的业务需求进行添加。
如何将采集到的数据进行上报呢，需要根据具体的情况来分析了，如果没有跨域的话，最简单的当然是ajax了。但是很多sdk都涉及到跨域了，目前主流的一种方法是用js脚本创建Image对象，将image的src指向后端脚本，并将数据拼接上。
3. 可视化埋点
优点：通过集成sdk，运营可自主选择，操作便捷。
缺点：无法定制详细的业务数据，比如 金额、商品数量等，该类数据需要实时变化；
需要统一规范，无法用在不同的设备上，比如某些特殊的设备imei并不能识别。
可视化埋点与代码埋点的对比
目前很多商用软件比如Mixpanel、TalkingData、诸葛IO、腾讯MTA等都可以用来可视化埋点，用户仅需要点击想要监测的元素，然后对该埋点起个对应的名字，并给个编号，就进行了埋点。
可视化埋点的核心方案是利用xpath，是在xml文档中查找信息的语言，如下图所示
通过上图方法，得到的xpath为//*[@id="1"]/div/div[2]/p[1] 如果将其换做dom的选择器，则为：#1>div>div:nth-of-type(2)>p:nth-of-type(1)，由此，可以定位到固定的DOM节点。
如何获取xpath呢，这里可以提供一种方法可供参考：
var getPath = function(elem) {
if (elem.id != '') {
return '//*[@id=\"' + elem.id + '\"]';
}
if (elem == document.body) {
return '/html/' + elem.tagName.toLowerCase();
}
var index = 1,
siblings = elem.parentNode.childNodes;
for (var i = 0, len = siblings.length; i < len; i++) {
var sibling = siblings[i];
if (sibling == elem) {
return arguments.callee(elem.parentNode) + '/' + elem.tagName.toLowerCase() + '[' + (index) + ']';
} else if (sibling.nodeType == 1 && sibling.tagName == elem.tagName) {
index++;
}
}
}
复制代码通过上述方法，当我们点击某个元素时，将触发的元素event.target传入，即可得到完整的xpath。
三种埋点的区别
以百度举例： 当用户点击百度一下的时候，无埋点和可视化埋点可以获取的信息有某个时刻、某个设备进行了一次搜索，甚至可以获得部分搜索信息等，但是用户在输入搜索信息时，是否进行了修改、反复删除重新输入几次等深度的业务信息，无埋点和可视化埋点是统计不到的，则需要代码埋点。
数据分析处理
针对埋点的数据进行分析处理，我认为将两个维度的任意组合即可，两个维度我将其定义为客观维度和主观维度。
客观维度比如：时间、用户id、设备id、地理位置、渠道等；
主观维度比如：触发事件、触发次数、入口来源、异常集合及次数等。
两个维度任意组合，可以组成任意统计数据，比如： 1月份某个页面的访问量统计、2月份某个设备购买的图书数量、3月份某个用户在某个页面用某个设备点赞的次数...
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