传统网站数据分析
1. 访问Visit：
一次访问就是指一个人来到网站，然后浏览了一些内容之后离开网站的过程；这个过程也被称之为会话，也就是session。注意关闭浏览器后session会话并不会自动销毁，因为服务器端session往往默认有个20分钟的过期时间，如果关闭浏览器后又打开并且访问了同一个网址，这时候只要浏览器的cookie还是存在的（即：浏览器关闭时，cookie不设置为自动销毁的话），那么服务端还会认为是登录状态，也就是属于同一次会话。相反，如果没有关闭浏览器，但未做任何操作，但是过了30分钟后则session销毁。后面的访问就属于另外一个新的session
2.访问量visits：
一段时间内的访问量就是这段时间内的会话次数
3.访客数（UV)
Unique Visitor，就是访问网站的人数。如何识别一个用户？在网站分析系统中，会根据用户的浏览器，设备型号等信息为用户分配一个编号，这个编号成为cookie.
访客数就是访问网站的cookie数。如果同一个人换了浏览器或者设备访问网站，那么，他的cookie也就变化了，也就是说是另外一个用户了。
4.浏览量：
常被称为PV（Page View)，就是浏览额面的数量。访问量(visists),访客数（UV),浏览量(PV）是网站的人气指标
5.页面停留时长：
访客一次访问在页面上停留的时间，等于这个页面的总停留时长除以这个页面的访问量
6.网站停留时长：
访客一次会话的时间长度，等于网站所有总停留时长除以访问量
7.跳出率
常用的算法是网站的所有会话中，来到网站之后没有任何动作就离开的比例，等于只访问了落地页面的访问量除以总访问量
8.退出率：
该指标衡量从某个页面退出网站的比例，它等于从一个页面退出网站的次数除以访问次数
9.页面跳出率和退出率的区别？
退出率是指无论从哪个页面进入网站，最终从这个页面退出的比例；
跳出率是指从这个页面进入这个网站，没有做任何事情，就从这个页面跳出的比例
10.转化率：
达到达成某种目标的访问量除以总的访问量，或者说达成目标的访客数除以总访客数的比例
比如：下订单
到底采用访问量还是访客数作为分母？
如果将访问量作为分母，意味着将每次访问都认为是下单或购买的机会；
如果将访客数作为分母，则会认为一个访客在下单前，多次访问是正常的；
如何对网站进行宏观分析，不要过分纠缠于细节？
1.有多少访客访问网站，访问深度怎样？
通过受众访客
2.这些访客从哪里来，以及效果怎样？
3.访客在网站上做了什么？
a)查看流量最大的着陆页；
b)查看流量最大的页面
c)页面点击热图
d)重要流程的转化漏斗，分析哪些流程点上的流失率最高
移动应用数据分析
用户获取阶段
下载量
已经下载应用的用户数量，以及应用商店排名和评分。下载排名靠前且评分高有助于进一步吸引用户下载。
安装激活量
安装并打开应用的设备数
激活率
激活设备数/安装设备数
新增用户数
如果设备是首次激活应用，那么这个设备就是新增。移动应用的用户一般就是指一个唯一的设备，所以新增用户数就是新增设备的数量
用户获取成本
每获取一个用户所需要的费用
用户活跃与参与阶段
数量指标：日活跃用户数和月活跃用户数
一段时间内启动过应用的设备数，表示用户规模。日活跃用户数能体现当天的流量引入效果，但是波动较大；月活跃用户数相对稳定，应用的用户规模一般就是用月活跃用户数来表示。
质量指标：活跃系数，平均使用时长，功能使用率
活跃系数=日活跃用户数/月活跃用户数
平均使用时长：平均每个用户一天使用的应用的时间
功能使用率：使用某功能的用户数占活跃用户的比例。使用率越高说明功能越受欢迎。
用户留存阶段
次日留存率
7日留存率
30日留存率
定义：N日留存计算指：统计日期新增的用户或活跃用户，在第N天又来使用的比例。可以参考行业值来看看自己应用的留存是否健康。
一般性解读：
如果次日留存率底的话，说明用户对我们的应用不感兴趣。
7日留存率说明内容不耐玩，不好玩；
30日留存底可能我们的版本迭代差，未及时提供内容
功能使用率：监控某个功能使用人数的占比；
功能继续使用率：本周使用过功能A的用户，在下周继续使用的人数比例，代表了功能的受欢迎程度
新功能使用-对核心功能的促进效果：
使用过功能A（比如增加的是最新歌曲功能）的听歌人数比例 - （未使用过功能A的听歌人数比例）
如果该值为0表示没有贡献，如果大于0则表示有贡献，小于0则为负数
案例：应用改版前后数据分析来评估改版效果
分别对云音乐的游客（非登录用户）和登录用户的7日留存率在改版前后做对比，发现改版后留存数据整体提高，这就表明移动端版本的新迭代版本效果比较好。
再对比新旧版本发布后新版本发布前14天内新增用户听歌比例数据
同比：旧版本发布后14天； 环比：新版本发布前14天
对比发现新增用户听歌人数比例都有明显上升（听歌人数占新用户数比率-游客和听歌人数占新用户数比率-登录用户两个分类的指标），说明核心功能-听歌使用率有明显提高，说明改版是成功的，新版对引导用户听歌的比例有好的作用！！
从这里可以看出，要获得这些数据用户支持后期运营，我们必须在产品设计阶段提出数据统计相关的产品需求，并且实现！！
大家要注意的是在评估新版本效果应该使用新增用户去衡量，因为老用户本身就是优质用户，不剔除老用户，很难得出明显结论
用户转化阶段
付费用户比例
首次付费时间
用户平均每月营收
付费用户平均每月营收
获取收入
收入金额
付费人数
移动应用分析工具：
Flurry, Google Analytics, 友盟,talkingData,crashlytics分析crash
数据埋点
所谓的埋点，就是为了未来产品优化方向给出指导意义而做的。那就要先清楚你未来想做什么功能，然后为了做的这个需要收集到什么数据，哪些可以收集到，如何收集，合适收集，何时使用。
举个例子，如果一个移动应用，想要和使用这个产品的用户直接对话，从而了解用户的需求。那么首先要想如何与使用应用的用户建立一对一联系（通过唯一标识）；哪些可获得的唯一标示（帐号联系、邮件联系、设备号、手机号联系等等）；哪种最不打扰用户，而且也可以在我前期准备的时候不让用户察觉的唯一标识（获取用户设备号建立与之建立练习）；何时需要进行一对一对话，即在哪个版本开始获取用户唯一标示、哪个版本加入一对一对话功能
参考： https://m.zhihu.com/question/23078534
参考： http://www.chinawebanalytics.cn/
http://bluewhale.cc/ :蓝鲸的网站分析笔记
http://www.chinawebanalytics.cn/ 网站分析在中国