1．事件
事件可以分成3个大的类型：浏览（View）、行为（Action）和其他（Extra）。浏览又包含页面的浏览和位置曝光；行为对应用户发起的一个具体行为，包含点击、滑动、长按、语音指令等；其他比较散碎，比如推送（Push）的送达、App的Crash等。
2．属性和属性值
这些事件的发生，同时又会伴随一些属性和属性值。
属性也可以分为几类：公共属性、用户属性、事件属性、业务属性。
3．埋点、全埋点、无埋点
事件埋点之所以叫“埋点”，是因为采集方式依赖前端技术，在代码中把定义的“事件”以及要传输的属性和属性值埋进去。
无埋点方案，看起来是“不需要埋点”，但是在不用负担埋点成本的同时，要接受的是无埋点方案准确性低，很难添加属性和属性值的特点。与此同时，无埋点方案的日志解析和清洗成本也相对较高。不过它有另一个优点，即数据可追溯。
埋点方案的优点是相对准确，可以根据需要任意添加属性和属性值。缺点是维护成本较高。
无埋点方案的优点是不需要前端维护，并且数据可以追溯，但是数据不够准确，而且无法任意定义属性和属性值。
因此，在需要准确的用户行为数据，并且需要前后端打通，关联很多属性时，埋点方案比较合适；对准确性要求不高、前端数据并不重要、只做常规监控的场景，采用无埋点方案比较合适。
4.可视化埋点
可视化埋点仍然是基于前面提到的基本方法，只是提供了一个友好的产品化页面。
当数据流完全融入业务流时，我们可以看到的是，每一个业务目标都带有量化指标，同时每一个业务行为都能得到实时的数据反馈。数据需求不再独立于业务需求，而是业务的诉求包含数据诉求，于是业务流的系统化也包含数据流。所以定义关注的终点是业务系统和数据的交互关系。
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