埋点设计

埋点（Tracking Point）是数据采集体系的核心组成部分，用于记录用户行为、系统事件和关键业务指标。合理的埋点设计可以帮助企业实现用户行为分析、产品优化、问题追踪与业务监控等目标。

一、基础概念

埋点由 事件（Event） 和 属性（Properties） 两部分构成：

通过事件和属性的组合，系统可以在不同维度上进行统计分析。

类型	特点	优缺点
前端埋点	由网页、App、小程序等客户端上报事件数据	优点：数据细粒度丰富（如点击坐标、曝光时长）；缺点：可能因网络或浏览器限制导致丢失、延迟。
后端埋点	由服务端逻辑主动记录事件	优点：数据准确、可靠，方便与业务逻辑结合；缺点：难以获取用户界面级交互细节。

💡 实际项目中通常前后端结合埋点：前端负责用户行为数据采集，后端负责关键业务事件记录（如下单、支付、退款等）。

类型	描述	适用场景
全埋点（无痕埋点）	借助 SDK 自动捕获页面交互事件（如点击、浏览），无需开发人员逐一埋点。	快速接入、产品初期验证；但数据杂、难维护。
代码埋点（手动埋点）	在代码中显式调用埋点接口，手动上报事件及属性。	核心业务埋点、分析精度要求高的场景。
可视化埋点	在运营平台上通过可视化界面定义事件（拖拽或选择页面元素）。	适合运营快速配置，但可扩展性有限。

**统一命名规范**
- 事件命名应简洁、可读、具备业务含义。例如：`user_login_success`、`order_submit_click`
- 属性命名遵循统一风格（下划线命名、英文描述）。
**轻量化与必要性**
- 避免埋点过多导致系统性能下降或数据冗余。
- 仅采集业务决策或分析必需的信息。
**可扩展性**
- 保留扩展字段（如 `extra` JSON 字段），便于后续分析迭代。
**可追踪性**
- 保证事件可通过唯一标识（如 `traceId`、`sessionId`、`userId`）追溯。
**隐私与合规**
- 严格遵守数据合规要求（如脱敏处理、匿名化存储）。
- 不采集个人隐私内容（如身份证号、手机号明文）。

目标： 记录系统中关键资源操作的全链路信息。

目标： 通过埋点日志快速定位故障或异常行为。

目标： 形成用户行为模型和业务指标监控。

用于统一管理埋点事件的全生命周期，包括：

建议引入统一的 埋点字典（Event Dictionary），形成标准化字段体系。