数据埋点是数据分析的基础，数据分析需要足够多且准确的案例数据作为数据支撑，数据埋点是产品里的机关，当用户做了提前设定好的交互操作后就会触发机关，记录相应的交互数据。
埋点从位置上可分为前端埋点和后端埋点，从形式上可分为显性埋点和隐形埋点，从需求上可分为业务埋点和检测埋点。
前端埋点主要是将采集的代码工具布置在用户端，记录用户在前端发生的交互行为，所以前端埋点更加侧重的是对用户行为的采集分析。
前端埋点有以下几种类型：
代码埋点
可视化埋点
全埋点
代码埋点是将采集的SDK集成进终端中采集用户交互行为的一种方式，也是目前主流的埋点采集方案。
优点：
高度定制、精准可控
采集的数据丰富准确
缺点：
新增及变更采集需求开发成本大，开发人员需要对采集代码不断添加变更，特别在产品迭代的时候，由于产品调整带来的代码调整。
代码常驻终端，终端不断地对数据就行采集上报，所以对终端有一定负载，特别是对于移动端来说的耗电及流量问题。
终端采集及上报过程易受干扰，存在数据丢失风险。