与大数据的联系--填补要点
正文
前言
当很多人还不了解电脑互联网的时候，移动互联就来了； 当我们还不了解移动互联的时候，大数据时代又到了。 随着大数据时代的到来，我们生活中产生的数据在大幅增长，互联网每两天产生的数据和2003年之前产生的数据一样多。
xfdyl说大数据是未来的石油。 越来越多的互联网企业开始重视数据的利用。 一个数据应用过程是数据收集——数据组织——数据分析——数据可视化。 经济基础决定上层建筑，数据采集是数据应用的基础，数据采集的重要性不言而喻。 数据是不会说谎的，但在生活中，我们经常被数据单纯的外表所欺骗。 所以我们也必须重视数据的质量。 那么，网络公司是如何收集数据的？ 其中，要提出关键人物——“植入点”。
点填充技术“点填充”是指在常规功能逻辑中添加统计逻辑。 以统计微信右上角“”的点击次数为例，报告的数据可以采用KEY-VALUE格式，将KEY定义为“CLICK_ADD_BTN”，VALUE的值为点击次数。 当用户单击“”时，表示菜单的代码通过按钮的“回调”触发执行。 程序猴子在执行业务代码后，添加统计代码，对与“CLICK_ADD_BTN”对应的VALUE加1，统计为“”被使用过一次。
目前常见的前端嵌入技术有三种：代码嵌入点、可视化嵌入点、无嵌入点(无嵌入点属于嵌入点的一部分)。
代码嵌入点：在发生控制操作时用预先编写的代码发送数据。
优点：控制数据发送时间，详细记录事件的自定义属性
1,51,51); font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Tahoma,Arial,STXihei,"Microsoft YaHei",微软雅黑,sans-serif; background-color:rgb(254,254,254)'> 缺点：时间、人力成本大，数据传输的时效性。可视化埋点：利用可视化交互手段，通过可视化界面配置控件操作与事件操作发生关系。通过后台截屏的方式采集数据。
优点：成本低，速度快
缺点：行为记录信息少，支持的分析方式少
无埋点：Growing IO和Heap analytics，这2家是国内与国外的无埋点技术公司代表。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。现在市面上主流无埋点做法有两种，一种是预先跟踪所有的渲染信息，一种是滞后跟踪的渲染信息。
优点：无需埋点，方便快捷
缺点：行为记录信息少，传输压力大
总结最后，关于埋点有无问题，可视化埋点和代码优劣问题，不管选择哪个都要从自身情况去考虑，自身分析场景来体验和对比，选择最适合自己的。适合自己的才是最好的。
原文链接：http://www.tuicool.com/articles/E3aiqam