1.用户体验

用户行为数据分析可在百度统计网站查询如下图

搜索词：表明用户在搜索引擎中是经过什么搜索什么词进入到网站

访问 PV：反映的是浏览某放在的页面数，所以每刷新一次也算一次，就是说 PV 于来访者的数量成正比，但 PV 并不是页面的来访者数量，而是网站被访问的页面数量。

访问 UV：可以理解成访问某网站的电脑数量，网站判断来访电脑的身份是通过来访电脑的 cookie 实现的，如果更换了 IP 但不清除 cookie，再访问相同的网站，该网站的统计中 uv 数是不变的。

访问 IP 数:指地址的计算机访问网站的次数。这种统计方式很容易实现，具有真实性。所以是衡量网站流量的重要指标。

跳出率：可以从侧面评估用户对这个网站或者这个页面的喜好程度，跳出率的高低还可以从侧面反映此网站或者此页面内容的丰富性和用户的需求性。

平均访问时长：是指在一定统计时间内，浏览网站的一个页面或整个网站时用户所逗留的总时间与该页面或整个网站的访问次数的比

2.网站数据分析

1.页面价值

网站的页面是优化中众多一项关键因素，其作用、其价值都有着相当量的表现价值，

不仅是利于用户的一个方面，同时在搜索引擎来看页面的价值程度都会对排名有所影响。

2.受访页面

经过受访页面，我们能了解网站的用户体会状况与懂的哪些页面用户喜欢进行优化推荐

3.退出页面

一般而言，一个网站可能有不同的链接导向到网站的不同网页里，这些不同的链接就是这个网站的不同入口。

所以针对每一个入口退出率从该页退出的的页面访问数/进入该页的页面访问数。

4.实时访客

经过实时访客曲线，了解到网站现在详细的访客人数，假如人数较多，从考虑从网站转化方面进行优化，增强在线咨询的频率

5.用户点击量

用户点击次数，也就是网站流量

6.热力点击图

经过热力点击图我们能了解到网站页面中被用户点击最多的方位，点击最多的方位会加深显现，我们能在用户重视较多的方位设置要点内容，进步要点内容被拜访的频率，继而进步页面的排名。

7.页面上下游

页面上下游名词解释是即访客通过哪些页面进入指定页面，提供了指定页面的上下游访问数据，从而帮助您有效地改善页面结构，提高网站质量。

8.用户停留时间

停留时间反应网站的内容质量，停留时刻越长，就代表内容能吸引住用户;网站的链接结构合理化，不存在死链接的状况，用户就不会呈现厌烦感觉，停留时刻也会相对较长

8. 搜索引擎

搜索引擎来源，更好分析用户从什么搜索引擎进入站点而进行优化

9.抓取异常

对于大量内容无法正常抓取的网站，搜索引擎会认为网站存在用户体验上的缺陷，并降低对网站的评价，在抓取、索引、权重上都会受到一定程度的负面影响，最终影响到网站从百度获取的流量

1.服务器错误

2.服务器拒绝

3.网站页面 404 错误

4.网站抓取 401 错误

10.网站速度诊断

网站速度关乎到网站页面得分，用户的停留时间，用户对于网站浏览兴趣，本文有卓趣网quhr整理发布，内容来源于互联网，仅供参考.

网站做好了，就可以把百度统计放上来了。有的SEO人员不喜欢用百度统计工具，总觉得百度在网站后面监视着不太自然:然后自作聪明的去选择了51LA、 CNZZ等统计工具。其实，完全没有这个必要，原因如下：

51LA、CNZZ的数据依然会卖给百度

其实51LA、 CNZZ并不是免费为站长们提供统计工具的，毕竟人家不是慈善家，还得赚钱养家糊口的。那么他们有什么能拿出来卖呢？当然是网站的统计数据。卖给谁呢？当然是百度、360、搜狗等搜索引擎。所以说，绕了半天，你的网站数据还是会被百度统计到，那还不如直接使用“百度统计”。如果你是做英文网站优化建议用谷歌管理员工具。

百度的数据更精准

既然主要是做百度的SEO，当然是研究百度的数据更加精准。毕竟今后的优化调整都是根据数据进行的。如果数据有偏差，导致优化方向错误，让排名下降了，那就得不偿失了。

身正不怕影子斜

很多SEO人员之所以怕使用百度统计，很大程度是因为自己心虚。因为他们原本就没有从用户需求的角度出发设计网站，更多的是靠猜、靠采集文章伪原创等方式来做SEO的。他们本身就觉得自己的优化方法有问题，所以不希望被百度发现。就像一个考试期间在桌子下面偷偷作弊的小学生，总担心老师突然从身后冲出来把自己揪出来一样。

如果我们一开始就是秉持SEO之道：方便用户之心的方式来设计网站，那就完全不用担心被百度统计网站数据了。身正不怕影子斜，我们知道自己的网站是用户真正需要的，百度越快发现我们这个潜力股越好。明确了要使用“百度统计”，接下来就是一些注意事项了。

提交网站

网站做好了，简单更新一些文章之后，就可以向百度提交了，正式向百度宣布：“我的网站上线了！赶紧来收录我吧！”“百度提交”工具：http://ziyuan.baidu/linksubmit/url

还可以顺手向其他搜索引擎也提交一下自己的网站，反正多获得一些搜索引擎的排名绝对不是什么坏事。下面列举几个主流的搜索引擎网址提交入口。

360、搜狗、谷歌、必应等提交入口，自己网上搜索一下就可以找到，这里暂时不列举地址。

江西SEO曾庆平 专注于 搜索引擎营销 和 网络 营销、网站建设、SEO优化 。 提供互联网营销服务：网站优化 、 高端SEO咨询顾问、品牌危机公关、 SEO整站优化等。

互联网名词大全共分四篇，包括：

之一：商业模式篇

之二：网络媒体/广告/营销篇

之三：数据统计分析篇

之四：技术及其他篇

#Pc网站#

Traffic

流量，在互联网领域内，统计网站使用量的笼统用语。

UV

Unique Vister的缩写，独立访客。

PV

page view，即网站被浏览的总次数。

IP

即internetprotocol,指独立IP数，一天内相同IP地址只被计算一次。

Impressions

展示数，也称接触人次，用户打开网页或者广告的每一次显示，就是一个Impression；广告主希望10万人次看到广告，就是10万次Impression；是评估广告效果的元素之一。

Click

（点击量/点击次数）即Click through，用户点击广告的次数，评估广告效果的指标之一；

Click Rate：（点击率/点进率）即Click throughRate;即网络广告被点击的次数与访问次数的比例，即clicks/impressions.如果这个页面被访问了100次，而页面上的广告也被点击了20次，那么CTR为20%，CTR是评估广告效果的指标之一。

人均访问页面

PV总和除以IP=人均访问页面。人均访问页面>=10个，才算优质用户。

页面停留时间

访客浏览单页面所花费的平均时长,页面的停留时长=进入下一个页面的时间-进入本页面的时间。

Reach

到达率，特定目标受众，在特定时期内有机会看到广告或广告活动的比例。也称为“覆盖”或“覆盖范围”。跳出率：跳出率是指浏览了一个页面就离开的用户占一组页面或一个页面访问次数的百分比。

二跳率

网站页面展开后，用户在页面上产生的首次点击被称为“二跳”，二跳的次数即为”二跳量”，二跳量与浏览量的比值称为页面的二跳率。

CR转化率

Conversion Rate的缩写，是指访问某一网站访客中，转化的访客占全部访客的比例。

ROI：Return On Investment的缩写，投资回报率。是指通过投资而应返回的价值，即企业从一项投资活动中得到的经济回报。它涵盖了企业的获利目标。

电商#

SKU

Stock Keeping Unit（库存量单位）。即库存进出计量的单位，可以是以件，盒，托盘等为单位。SKU这是对于大型连锁超市DC（配送中心）物流管理的一个必要的方法。现在已经被引申为产品统一编号的简称，每种产品均对应有唯一的SKU号。

客单价

是指每一个订单的平均购买商品金额，也就是平均交易金额。

GMV

Gross Merchandise Volume，是成交总额（一定时间段内）的意思。

动销率

商品动销率=动销品种数÷门店经营总品种数*100%。

重复购买率

指消费者在网站中的重复购买次数。

#APP#

DAU

daily active user，日活跃用户数量。腾讯课堂和起点学院联合打造“90 天互联网运营实战班”，了解详情戳 http://y0/wULs4

MAU

month active user月活跃用户量。

ARPU

(Average Revenue Per User)即每用户平均收入，用于衡量电信运营商和互联网公司业务收入的指标。

用户留存率

在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。

导语：百度统计是百度推出的一款稳定、免费、专业、安全的数据统计、分析工具。能够为用户提供权威、准确、实时的流量质量和访客行为分析，助力日常指标监控，为系统优化、提升投资回报率等目标提供指导，用好百度统计可帮助用户降低推广成本，达到优化效果。

目录

1.百度统计安装教程

2.百度统计报告解读

3.百度统计的优势

百度统计安装

1.在百度搜索引擎中搜索百度统计用推广账号进行登录

在百度推广后台中找到增值服务—百度统计，点击进入百度统计

主页面

2.安装代码

主页面中，点击管理—新增网站

在此页面中输入网站相关信息

点击代码管理中的代码获取

3.检查代码是否安装成功

4.不建议使用自动安装。

百度统计报告解读

百度统计提供各种维度的分析报告，这些报告可以帮助您全方面改善网站质量与推广方案：

1.推广效果-我的推广效果如何? （百度推广报告）推广效果模块包含百度推广概况，如搜索推广、网盟推广等，能告诉您投放的关键词中哪些访问及转化效果更好，哪些需要进一步优化等等。

2.流量分析- 多少人来过您的网站？（流量分析报告）

流量分析模块包含流量趋势分析、实时访客，能告诉您谁来过您的网站，他们分别来自什么地域，以及这些访客是否足够关注您网站等等。

趋势分析中可以选择时间段，地域，新老访客，也可以根据下面的自定义指标来选择自己想要的数据进行分析

实时访客可以很清楚看到访客的ip，流量时长，访问深度

3.流量来源-访客从什么途径来？（来源分析报告）流量来源模块包含全部来源、搜索引擎、搜索词等报告，能告诉您投放哪些关键词可以让更多的潜在客户找到您的网站，哪些关键词还需要进一步优化，哪种媒介推广方式更有效果，哪种推广方式需要改善等等。

例如选择全部来源，可以在此页面选择对比时间段，选择设备，新老访客，选择来源类型和来源网站进行来源分析。

4.网站访问-我的网站够好么？（访问分析报告）该模块包含受访页面、入口页面、页面热力图、页面上下游等报告，能告诉您网站上哪些页面最受网民欢迎，页面的热点区域，访客习惯的访问轨迹等。

受访页面

入口页面

5.转化情况-转化效果怎么样？（转化分析报告）

该模块包括转化概况、转化路径、订单分析等报告，帮助您监控转化效果，有针对性地发现问题、提升转化。此报告只有在管理页面进行转化设置之后才会有数据呈现。

管理—转化设置—添加页面转化

然后再观察转化分析报告中页面转化

6、访客特征-来访的访客什么样？（访客分析报告）访客特征模块包含地域分布、访客属性和系统环境等报告，能告诉您访客从什么地区来，使用何种系统环境，男女年龄比例等信息，帮助用户进行更精准的受众投放。

7、网站诊断-我的网站流畅吗？（优化分析报告）该模块包括SEO分析、搜索词排名、升降榜等报告，帮助您检查您网站对百度搜索引擎的友好程度，并提出优化的官方建议，评估网站推广效果或查找变化原因。

百度统计的优势

百度统计与最大的中文搜索引擎合作，能够为用户提供独家功能点，助力SEO、SEM优化：

1、网页爬虫自动提交，助力SEO优化

百度统计与百度网页抓取爬虫（Spider）强强联合，统计代码将网站页面实时推送至百度收录库，加速网站被检索到的速度，更早触达访客，争取宝贵的先发优势。

2、搜索词独家披露

独家获取百度搜索词，推广关键词。与百度推广完美结合，挖掘搜索词、关键词与推广URL的最佳匹配，帮助用户及时了解百度推广效果并优化推广方案，提升用户的投资回报率；

3、独有的实时访客分析

百度统计提供精确到个体用户的搜索词、设备属性、操作路径、使用信息等，实时访客信息一览无余，一键屏蔽恶意点击的访客。

4、权限管理

百度统计提供多账户统一监控管理功能，授权其他账号查看消费和网站报告，解决多账户管理和数据安全的问题。

5、数据全面可信赖

百度统计基于百度强大的技术实力，提供丰富的数据报告，包括趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析、推广分析等多种统计分析数据，帮助用户全面了解自身网站情况，并确保用户网站数据的安全性、稳定性、实时性。

6、一站式数据平台

与百度其他产品线（百度推广、站长品台、司南、推荐等）展开持续合作，为用户抢鲜提供更开放的合作体验。

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网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。

每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文选取了10款最好的分析工具，可以为你提供实时访问数据。

1.GoogleAnalytics

这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，GoogleAnalytics推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看了哪些网页、他们通过哪个网站链接到你的网站、来自哪个国家等等。

2.Clicky

与GoogleAnalytics这种庞大的分析系统相比，Clicky相对比较简易，它在控制面板上描供了一系列统计数据，包括最近三天的访问量、最高的20个链接来源及最高20个关键字，虽说数据种类不多，但可直观的反映出当前站点的访问情况，而且UI也比较简洁清新。

3.Woopra

Woopra将实时统计带到了另一个层次，它能实时直播网站的访问数据，你甚至可以使用WoopraChat部件与用户聊天。它还拥有先进的通知功能，可让你建立各类通知，如电子邮件、声音、弹出框等。

4.Chartbeat

这是针对新闻出版和其他类型网站的实时分析工具。针对电子商务网站的专业分析功能即将推出。它可以让你查看访问者如何与你的网站进行互动，这可以帮助你改善你的网站。

5.GoSquared

它提供了所有常用的分析功能，并且还可以让你查看特定访客的数据。它集成了Olark，可以让你与访客进行聊天。

6.Mixpanel

该工具可以让你查看访客数据，并分析趋势，以及比较几天内的变化情况。

7.Reinvigorate

它提供了所有常用的实时分析功能，可以让你直观地了解访客点击了哪些地方。你甚至可以查看注册用户的名称标签，这样你就可以跟踪他们对网站的使用情况了。

8.Piwik

这是一个开源的实时分析工具，你可以轻松下载并安装在自己的服务器上。

9.ShinyStat

该网站提供了四种产品，其中包括一个有限制的免费分析产品，可用于个人和非营利网站。企业版拥有搜索引擎排名检测，可以帮助你跟踪和改善网站的排名。

10.FoxMetrics

该工具提供了实时分析功能，基于事件和特征的概念，你还可以设置自定义事件。它可以收集与事件和特征匹配的数据，然后为你提供报告，这将有助于改善你的网站。

End.

中国统计网，是国内最早的大数据学习网站。

1.百度统计

地址：

百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，有了这些信息，可以帮助用户改善访客在用户的网站上的使用体验，不断提升网站的投资回报率。目前主要提供趋势分析、来源分析、页面分析、访客分析、定制分析等多种统计分析服功能。

2.LeanCloud统计

地址：

LeanCloud统计内置稳定实时的数据统计分析服务，从用户量，用户行为，渠道效果，自定义事件等多个维度，帮助您更清楚的了解用户习惯，提高用户黏性和活跃度。(原名AVOS Cloud，现更名为LeanCloud)。主要亮点是AVOS Cloud 提供一流的 web 管理后台，可以通过它看到各个维度的统计结果。

3.Appsee

地址：https://

Appsee是一个简单而强大的视觉应用分析平台,在我们的移动应用程序中，使我们能够测试,了解和改善用户体验。通过Appsee平台，我们将能够准确了解用户如何与移动应用程序进行交互。

4.Segment.io

地址：

Segment.io允许我们将数据一键分送给多家数据分析服务提供商，我们只需部署一次，即可随意开关各个平台的数据通道。

5.有数

地址：

有数简称data.u，是一种可以灵活内置于手机应用运行过程的简单、透明的分析手段。data.u实现了高效采集分析数据，并初步整理减少冗余数据，压缩封装数据，利用智能策略传输数据，不挤占用户的网速。开发者可基于此开发包分析应用程序的运行情况，包括页面停留时长、页面跳转率、按时间或地理位置分析用户量、用户的发展情况等信息，同时为用户提供了在线配置参数获取等实用功能。

本文是一个完整的企业级大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。

为什么说是企业级?因为架构大致是按照企业标准来的，从日志的采集、转化处理、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示，一条完整流程线下来，甚至每个节点都用的高可用架构，都考虑了故障转移和容错性。当然和真实的企业项目还是会有很大差距，数据量一大需要考虑的东西就多了……所用到的框架包括：Flume+KafKa+Hbase+Hive+Spark(SQL、Structured Streaming )+Mysql+SpringMVC+Mybatis+Websocket+AugularJs+Echarts。所涉及到的语言包括：JAVA、Scala、Shell。

本文并非零基础教学，只讲流程和代码，基础性的东西读者自行查缺补漏。主要需掌握Flume+KafKa+Hbase+Hive+Spark+Mysql，后台和前端的开发可以使用传统JDBC模式。

最终效果图如下：

项目架构图如下：

环境准备

模拟网站实时产生日志信息

获取数据源，本文是利用搜狗的数据：搜狗实验室

编写java类模拟实时采集网站日志。主要利用Java中的输入输出流。写好后打成jar包传到服务器上

编写采集日志的shell脚本

vim weblog.sh

运行效果图

Flume Agent2采集日志信息

主要通过设置Source、Channel、Sink来完成日志采集。

配置flume配置文件 vim agent2.conf

编写shell脚本，方便运行。vim flume.sh

运行的时候直接 ./flume.sh 即可

Flume Agent3采集日志信息

各方面配置都和Agent2完全一样、省略。

Flume Agent1整合日志信息

vim agent1.conf

vim flume.sh

具体讲解如下：

Flume与Hbase的集成

通过查看官方文档可知，Flume与Hbase的集成主要需要如下参数，表名、列簇名、以及Java类SimpleAsyncHbaseEventSerializer。

改写SimpleAsyncHbaseEventSerializer

下载Flume源码，需要改写如下两个Java类.

打成jar包，上传到linux服务器中替换原有flume目录的该jar包

Flume配置文件配置Sink为Hbase

Flume与Kafka的集成

Flume配置文件：主要配置topic、brokerlist:

编写kafka消费端脚本，消费从flume传过来的信息。

vim flume.sh

运行效果图

Kafka与Spark集成完成数据实时处理

spark的输入源为kafka，spark对来自kafka的数据进行计算，主要就是累加话题量。

Spark与Mysql集成

离线分析：HIVE集成HBASE。

我们知道Hive是一个数据仓库，主要就是转为MapReduce完成对大量数据的离线分析和决策。之前我们已经用Flume集成Hbase，使得Hbase能源源不断的插入数据。那么我们直接将HIVE集成HBase，这样只要Hbase有数据了，那Hive表也就有数据了。怎么集成呢?很简单，用【外部表】就搞定了。

验证一下HBASE和HIVE是不是同步的：

好了现在我们可以在Hive中尽情的离线分析和决策了~~~

SpringMVC+Mybatis完成对mysql数据的查询

个人觉得传统JDBC实在是太笨重，还是最喜欢Spring整合Mybatis对数据库进行操作。这里主要完成的操作就是对mysql的数据进行查询。详情请参考github，地址文章开头已给出。

WebSocket实现全双工通信

既然要实现客户端实时接收服务器端的消息，而服务器端又实时接收客户端的消息，必不可少的就是WebSocket了，WebSocket实现了浏览器与服务器全双工通信(full-duple)，能更好的节省服务器资源和带宽并达到实时通讯。WebSocket用HTTP握手之后，服务器和浏览器就使用这条HTTP链接下的TCP连接来直接传输数据，抛弃了复杂的HTTP头部和格式。一旦WebSocket通信连接建立成功，就可以在全双工模式下在客户端和服务器之间来回传送WebSocket消息。即在同一时间、任何方向，都可以全双工发送消息。WebSocket 核心就是OnMessage、OnOpen、OnClose，本项目使用的是和Spring集成的方式，因此需要有configurator = SpringConfigurator.class。

Echarts完成前端界面展示

大家可以看到开头给出的项目效果图还是蛮漂亮的，其实非常简单，就是用的Echarts这个框架。直接给它传值就ok了，其他前端那些事它都给你搞定了。详情请参考github，地址文章开头已给出。

End.

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高校本科新增专业和撤销名单

数据分析思维构建方法

进行网站建设，实施网络推广，离不开重要的数据统计分析。任何网站的建立，都离不开数据的统计，如果网站不进行充分的数据分析整理，凭着自身的感觉走，那建立起来的网站就是毫无根据的，无法满足用户的需求。那么SEO如何全方位的做好网站的数据统计分析呢？如何利用数据实施网站优化呢？跟着叶长亮SEO一起来探讨一下：

一. 身处大数据时代，任何不利用数据进行营销的方法都是“傻瓜”的行为，大数据的重要性不言而喻。那么日常中我们需要收集哪些数据？利用那些工具或者平台进行收集呢？

首先我们需要了解的数据有如下几个方面：

1.分析本网站的内外部数据，包括：收录、排名、流量、点击、转化等等。

2. 对竞争对手内部进行分析，利用站长工具进行查询：收录、排名、快照、权重、PR值、域名年龄等，充分进行对比分析，同时包含一些关键词的内页排名信息，获取ip信息等。

通过查询、统计、分析，将数据制作成表格，周期性的进行对比，以便对网站的调整优化做出合理的决策，有数据作为依据，就可以放心大胆的进行不合理页面的优化了。

二. 对重点优化关键词以及页面进行监控

通常网站都有核心关键词以及重点关键词需要进行重点优化，而围绕重点关键词进行优化的内容页面是否具有效果，就需要我们进行监控。对于关键词部分需要将关键词进行分类汇总，制作成表格，统计日常流量、点击等数据就能实行监控。而对于一些重点优化的活动页面，需要我们在站长工具统计平台进行页面添加，监控该页面点击情况，来确认页面设计是否合理，做好相应的调整策略。

三. 哪些渠道可以收集数据？

在平时的数据统计查询中，大多数站长经常使用的数据统计分析平台主要有：爱站网、5118网、百度统计平台，站长之家等，这些平台通常能够全面的将网站的流量、点击、来访页面、地域、ip等等进行统计，还能够帮助站长充分挖掘一些长尾关键词进行内容更新，使用也非常的方便。

四. 搜索引擎查询、分析

在日常的数据统计中，可以对优化关键词进行搜索引擎查询分析，观察同一个关键词，各个竞争对手的排名情况，对其进行分析统计，充分结合自己的实际需求，进行合理的调整，做到网站内容页面更加的优质，从标题到内容，更加满足用户需求，才能在同行中脱颖而出。

关于“SEO如何全方位的做好网站的数据统计分析？”问题，今天叶长亮seo就和大家探讨到这里了，网站的优化工作，需要实际的数据作为支撑，网络推广活动的展开，必须要以用户行为数据作为参考依据，因此作为一名站长，全方位的做好网站的数据统计分析，利用数据进行网站的优化调整，是必须具备的基本能力！

1.背景

页面停留时间（Time on Page）简称 Tp，是网站分析中很常见的一个指标，用于反映用户在某些页面上停留时间的长短，传统的Tp统计方法会存在一定的统计盲区，比如无法监控单页应用，没有考虑用户切换Tab、最小化窗口等操作场景。 基于上述背景，重新调研和实现了精确统计页面停留时长的方案，需要 兼容单页应用和多页应用，并且不耦合或入侵业务代码。

2.分析

我们可以把一个页面生命周期抽象为三个动作： 「进入」、「活跃状态切换」、「离开」

如下图，计算页面停留时长既如何监控这三个动作，然后在对应触发的事件中记录时间戳，比如要统计活跃停留时长就把 active 区间相加即可，要统计总时长既 tn -t0 。

2.1 如何监听页面的进入和离开？

对于常规页面的 首次加载、页面关闭、刷新 等操作都可以通过 window.onload 和 window.onbeforeunload 事件来监听页面进入和离开，浏览器前进后退可以通过 pageshow 和 pagehide 处理。

load / beforeunloadpageshow / pagehide对于单页应用内部的跳转可以转化为两个问题：

监听路由变化判断变化的URL是否为不同页面 。2.1.1 监听路由变化

目前主流的单页应用大部分都是基于 browserHistory (history api) 或者 hashHistory 来做路由处理，我们可以通过监听路由变化来判断页面是否有可能切换。注意是有可能切换，因为URL发生变化不代表页面一定切换，具体的路由配置是由业务决定的（既URL和页面的匹配规则）。

browserHistory

路由的变化本质都会调用 History.pushState() 或 History.replaceState() ，能监听到这两个事件就能知道。通过 popstate 事件能解决一半问题，因为 popstate 只会在浏览器前进后退的时候触发，当调用 history.pushState() or history.replaceState() 的时候并不会触发。

The popstate event is fired when the active history entry changes. If the history entry being activated was created by a call to history.pushState() or was affected by a call to history.replaceState(), the popstate event’s state property contains a copy of the history entry’s state object.Note that just calling history.pushState() or history.replaceState() won’t trigger apopstateevent. The popstate event will be triggered by doing a browser action such as a click on the back or forward button (or calling。history.back() or history.forward() in JavaScript).

这里需要通过猴子补丁(Monkeypatch)解决，运行时重写 history.pushState 和 history.replaceState 方法：

let _wr = function (type) { let orig = window.history[type] return function () { let rv = orig.apply(this, arguments) let e = new Event(type.toLowerCase()) e.arguments = arguments window.dispatchEvent(e) return rv }}window.history.pushState = _wr('pushState') window.history.replaceState = _wr('replaceState')window.addEventListener('pushstate', function (event) {}) window.addEventListener('replacestate', function (event) {})hashHistory

hashHistory 的实现是基于 hash 的变化，hash 的变化可以通过 hashchange 来监听

2.1.2 判断URL是否为不同页面

方案1: 客户端定义

通过业务方在初始化的时候配置页面规则，然后JS通过URL匹配不同的规则来区分不同的页面，这种方案在客户端数据上报的时候就已经明确了不同的页面，伪代码：

new Tracer({ rules: [ { path: '/index' }, { path: '/detail/:id' }, { path: '/user', query: {tab: 'profile'} } ])方案2: 数据分析平台定义

假设我们最终上报后有一个数据分析平台来展现，我们可以在类似数据平台来配置页面规则，这样在客户端实现的代码逻辑就不需要区分页面，而是每次URL发生变化就将数据上报，最终通过数据平台配置的页面URL规则来求和、过滤数据等。

当数据展现平台不支持配置URL规则来区分页面的时候，可以采用方案1；当有数据平台支持的时候采用方案2更合理；

2.1.3 对于页面进入和离开相关事件整理

2.2 如何监听页面活跃状态切换？

可以通过 Page Visibility API 以及在 window 上声明 onblur/onfocus 事件来处理。

2.2.1 Page Visibility API

一个网页的可见状态可以通过 Page Visibility API 获取，比如当用户 切换浏览器Tab、最小化窗口、电脑睡眠 的时候，系统API会派发一个当前页面可见状态变化的 visibilitychange 事件，然后在事件绑定函数中通过 document.hidden 或者 document.visibilityState 读取当前状态。

document.addEventListener('visibilitychange', function (event) { console.log(document.hidden, document.visibilityState)})2.2.2 onblur/onfocus

可以通过 Page Visibility API 以及在 window 上声明 onblur/onfocus 事件来处理。 对于PC端来说，除了监听上述相关事件外，还可以考虑监听鼠标行为，比如当一定时间内鼠标没有操作则认为用户处于非活跃状态。

2.3 什么时机上报数据？

2.3.1 页面离开时上报

对于页面刷新或者关闭窗口触发的操作可能会造成数据丢失

2.3.2 下次打开页面时上报

会丢失历史访问记录中的最后一个页面数据

目前采用的方案2，对于单页内部跳转是即时上报，对于单页/多页应用触发 window.onbeforeunload 事件的时候会把当前页面数据暂存在 localStorage 中，当用户下次进入页面的时候会把暂存数据上报。有个细节问题，如果用户下次打开页面是在第二天，对于统计当天的活跃时长会有一定的误差，所以在数据上报的同时会把该条数据的页面进入时间/离开时间带上。

3.设计

3.1 UML类关系图

Tracer

核心类，用来实例化一个监控，对原生事件和自定义事件的封装，监听 enter activechange exit 事件来操作当前 Page 实例。

P.S. 取名来自暴雪旗下游戏守望先锋英雄猎空(Tracer)，直译为：追踪者。

Page页面的抽象类，用来实例化一个页面，封装了 enter exit active inactive 等操作，内部通过 state 属性来维护当前页面状态。

3.2 事件派发关系图

4.兼容性

Desktop

Mobile

5.思考

对于页面停留时长的定义可能在不同场景会有差异，比如内部业务系统或者OA系统，产品可能更关心用户在页面的活跃时长；而对于资讯类型的产品，页面可见时长会更有价值。单一的数据对业务分析是有限的，所以在具体的代码实过程中我们会把停留时长分三个指标，这样能更好的帮助产品/运营分析。

active 页面活跃时长visible 页面可见时长 //仅支持Desktopduration 页面总停留时长6.参考

https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WindowEventHandlers/onhashchangehttps://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/Events/popstatehttps://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/PageVisibilityAPIhttps://stackoverflow/questions/4570093/how-to-get-notified-about-changes-of-the-history-via-history-pushstate

作为一个SEO专员，要学会利用百度统计工具——最大的中文网站分析平台来分析数据首先要学会安装百度统计代码 ，在百度搜索引擎搜索“百度统计” ——注册一个账号——登录百度统计后台。

填写网站信息

建议手动安装统计代码，如果选择自动安装，系统会在每一个页面都给安装统计代码。

安装好了以后，要熟悉后台几个重要的数据分析，包括流量分析、来源分析、访问分析、转化分析、优化分析以及每一个下面的子选项。

一、来源分析

1、全部来源——可以查看 pv、uv 、ip、跳出率平均访问时长。在这我们可以了解网站最近的各项指标的情况。

如上图，我们可以看到今天的浏览量(PV)、访客数(UV)、IP数、跳出率、平均访问时长等。

备注：名词解释：（重点理解）

（1）浏览量(PV)——即通常说的Page View(PV)，用户每打开一个网站页面，就记为1个PV。用户多次打开同一页面，浏览量累计。同一个页面被访问多次，浏览量也会累计。

（2）访客数(UV)—— 一天之内您网站的独立访客数(以Cookie为依据)，一天内同一访客多次访问您网站只计算1个访客。访客数主要是以cookie为依据来进行判断的，而每台电脑的cookie也是不一样的。有时候IP数会大于真实的访客数，比如：一个ADSL拨号用户，可能一天中在三个不同的时段拨号上网并访问了这个网站，那么网站获得的IP数是3，但是真实的访客数只是1。有时候访客数也会大于IP数，因为像公司、网吧这样的地方，往往都是多个用户共用一个IP。 比如：一个局域网对外是相同的一个IP，但是有10个人同时访问，那么这个时候，访客数为10，而IP数仅为1。

（3）IP数——一天之内您网站的独立访问ip数 通过上面的例子，我们能了解到访客数要比IP数更能真实准确地反映用户数量。

（4）跳出率——指访客来到网站后，只访问了一个页面就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比。跳出率是反映网站流量质量的重要指标，跳出率越低说明流量质量越好，用户对网站的内容越感兴趣。

（5）平均访问时长——访客在一次访问中，平均打开网站的时长。即每次访问中，打开第一个页面到关闭最后一个页面的平均值，打开一个页面时计算打开关闭的时间差。

2、搜索引擎——查看不同搜索引擎的来访数据，对比分析有针对性的对某一搜索引擎优化一下。

3、搜索词——可以看到用户是通过什么词进来我们网址。如下图：

4、外部链接

二、访问分析

1、受访页面——可以看出，我的网站哪些页面是用户浏览的，哪些是受欢迎的页面，对于比较受欢迎的页面我们可以将它放在推荐那里，让用户更方便找到！

2、入口页面

3、受访域名

4、页面点击图

5、页面上下游 能告诉我们哪些信息?

a.哪些页面给指定页面带去了较多的流量以及这些页面的具体流量情况。

b. 指定页面给哪些页面带去了较多的流量以及这些页面的具体流量情况。

通过这些信息，您可以了解指定页面的访客行为规律，从而了解访客的关注点及访问习惯；另外，如果您在指定页面设定了目标，那么您还可以通过这些目标的转化情况去衡量访客在指定页面的行为路径的合理性。最终，根据获取的这些信息，您可以有根据地改善指定页面与其他页面之间的层次关系，从而让访客在您网站上获得更好的使用体验。

三、访客分析

1、地域分布——可以看出哪个地区访问比较集中，可以考虑将主机或服务器放在那个地区，降低延迟，更利于SEO。

2、系统环境

3、新老访客

4、访客属性