在用户行为分析中，把用户的一种或者一类行为，可以抽象为一个事件，例如：启动App，浏览页面，申请贷款，点击提交等，我们都可以称为一个事件。通过SDK的开发，将事件逻辑写入代码的过程，称之为埋点。
而埋点相信大家之前听过：“无埋点”、“全埋点”、“圈选”、“可视化埋点”……各种各样的概念词。在团队的角度，如何选择适合自己团队业务的埋点形式成为首要思考的问题。下面将针对各种数据采集形式简单梳理并总结，以帮助您进行决策。
在增长分析（DataFinder）产品中，我们可以将埋点简单的分为三类，下面进行详细介绍。

全埋点，又称为“无埋点”、“无痕埋点”以及“自动埋点”。全埋点是针对标准页面的浏览和标准元素的点击进行自动采集上报，在Finder中，采集的全埋点事件为bav2b_click按钮点击， bav2b_page页面浏览。不需要研发额外投入，省时省力。但同时全埋点以上报大量数据为代价，并且只可以采集简单的PV、UV，对于丰富业务数据的采集显得有些‘力不从心’。
全埋点采集的数据还可应用于可视化埋点和热力图分析。
可视化圈选埋点主要应用场景为给不懂代码、不懂技术的业务分析人员使用，可以非常低门槛的获取想要分析的数据，简单易理解，直接在网站或移动应用的真实界面上点击想要分析的页面或者按钮，系统会自动将想要的埋点定义出来，生成圈选事件，实现可视化操作。可参考文档：圈选事件
热图可将大量用户的行为可视化，通过可视化的界面，展现用户点击和停留时长的偏好。可参考文档：热力图分析

代码埋点指的是开发工程师，按照业务个性化需求，人工写入代码中以实现数据采集逻辑。采集范围广，理论上只要是客户端的交互操作，都可以采集得到。同时，可以采集业务逻辑的复杂信息，例如浏览商品详情页事件需要采集的信息商品分类、商品价格、商品名称等属性，是其他埋点形式无法办到的。
但同时也意味着需要消耗一定的人力，并且需要核对校准数据传输的准确性和业务逻辑的一致性。

预置自动采集埋点指的是将Finder预置提供的SDK默认为采集的预置事件，例如App端为App启动、App退出等。可根据这些基础事件，实现快速接入，简单分析日活、月活、活跃天数、新增用户等基础指标。相关预置操作说明请参见预置属性总表。
综上所述，总结如下：