獲取每天的訪問用戶數
A. 什麼是網站訪問量和站長訪問工具
網站訪問量：我們學習seo，以我們的網站進行優化，其目的就是為了提升網站的訪問量。關鍵詞排名提升了，訪問量也一定會提升。網站訪問是一個網站每天訪問的用戶數量。是用來描述訪問一個網站的用戶數量以及用戶所瀏覽的網頁數量等指標，常用的統計指標包括網站的獨立用戶數量、總用戶數量（含重復訪問者）、網頁瀏覽數量、每個用戶的頁面瀏覽數量、用戶在網站的平均停留時間等。 IP和PV關系 網站訪問量,的衡量標准一個是IP,另一個是PV,常以日為標准,即日獨立IP,和PV來計算. 訪問數（IP）：即Internet Protocol,指獨立IP數。00:00-24:00內相同IP地址只被計算一次。 綜合瀏覽量（PV）：即Page View, 即頁面瀏覽量或點擊量，用戶每次刷新即被計算一次。 二者的聯系與區別：PV高不一定代表來訪者多；PV與來訪者的數量成正比，但是PV並不直接決定頁面的真實來訪者數量。比如一個網站就你一個人進來，通過不斷的刷新頁面，也可以製造出非常高的PV。 IP是一個反映網路虛擬地址對象的概念，獨立用戶是一個反映實際使用者的概念，每個獨立用戶相對於每個IP，更加准確地對應一個實際的瀏覽者。使用獨立用戶作為統計量，可以更加准確的了解單位時間內實際上有多少個訪問者來到了相應的頁面。 一個獨立IP可以產生多個PV,所以PV個數=IP個數。 同類網站訪問率= 同類網站訪問量÷網站總訪問量×100% 流量組成部分 一個站點的流量由兩部分組成，一部分為固定的訪客，另一部分是新的訪客。固定的訪客是站點流量固定增加的保證，而新的訪客是站點流量隨時增加的保證。 獲取流量方法 獲取網站訪問統計資料通常有兩種方法： 一種是通過在自己的網站伺服器端安裝統計分析軟體來進行網站流量監測；另一種是採用第三方提供的網站流量分析服務。站長訪問工具：就是為了比較清楚地了解自己的網站訪問情況，可以查看網站當天的ip數量，獨立訪問人數，瀏覽頁面數量，都是瀏覽了哪些網頁，來自於哪個地區，通過什麼途徑來到網站，是搜索某個關鍵詞，還是老客戶等等信息一目瞭然。
B. 網站根據跟蹤什麼統計每天用戶的訪問量
呵呵
我是網站的站長。
每天用戶的訪問量，就是PV值。
自己的網站：
每個網站的後台都有數據統計，網站的託管或者服務商有專門的統計。
每年每月每日，流量，獨立IP,頁面訪問比率。
不是自己的網站：
站長站或者ALEXA上可以查詢到流量。
C. 怎樣才能查到中國各個網站的用戶數，及每日訪問量
只能根據alexa來估算,chinaz好象有
D. 怎樣用Cookie使asp頁面在每天的用戶訪問數量
你先new一個cookie,然後把你訪問的次數添加個cookie，。。。不過用cookie記錄訪問量不好！因為cookie有期限，可很快就失效。我覺得還是用session比較好點！！
E. 請問如何在自己網站調用百度統計的數據
網路統計：標准化報告是系統為客戶定義的標准數據報告，客戶不僅可以在系統內查詢，更可以直接定製發送到指定的郵箱中，定製後包含賬戶維度、推廣計劃維度和推廣組維度的每日匯總數據，就會第二天准時在到達客戶的郵箱，為客戶的效果評估提供豐富詳盡的數據支持。
使用方法：點擊頁面中的復制代碼按鈕，即可將js代碼成功復制。然後將js代碼粘貼到網站頁面源代碼的<head></head>標簽內，保存頁面源代碼並上傳到伺服器上。該js統計代碼要布置到網站每一個頁面上，避免數據的丟失。如圖：
F. 如何判斷一個免費B2B平台的用戶訪問量和活躍度
這么說吧，如果你是用戶的話，這些數據你是無法獲取的，訪問用戶量可以通過第三方查詢工具能看到一些，但是不精準，對於活躍度來說的話那就無法獲取了。因此可以通過產品和網站的信息更新頻率來初步判斷這個網站運營者的用心程度，如果這個網站布局也不好，產品又沒什麼優勢，信息更新特別慢的話，訪問量就不會高，活躍度就不談了。
如果你是網站的運營者的話，這些數據在運營後台都是可以看得出來的。比如在佰采網的後台及可以看出每日流量，日活用戶，月活躍用戶，次日留存，周留存等等數據。
G. 如何獲取app的新增用戶，活躍用戶，啟動次數，使用時長等數據
最近和幾個人聊天,大家對於活躍都有著自己的看法,此外因為一些標準的問題,不熟悉分析術語的很多人把活躍,留存等很多信息都搞混了.後來發現這是一個很現實的問題。在一些我 看來不是問題的問題都變成了問題了，因此在此特地說說活躍的事，幫助更多從事游戲數據分析的小白們成長。 究竟什麼是活躍?在日常與外界合作過程中，我們經常日活躍、周活躍、月活躍等等信息，貌似聽起來比較簡單，但是真正如果自己實施操作統計數據時卻發現自己又不懂這些定義，因此作為一些分析師、甚至開發人員就會發現很難去操作。以下我將描述三個活躍的定義、使用方式、分析方法以及注意事項，限於篇幅今天就說說日活躍的分析使用。 日活躍 統計標准 日活躍的統計標准有很多種，在RPG中有日活躍角色數和日活躍賬號數。這類游戲由於存在創建角色的問題，所以一般會分成兩種統計方式。一般比較多見的是日活躍賬號數，可以認為就是日活躍用戶數。當然，很多游戲室不存在這樣的多角色概念，因此通用日活躍賬號數來作為統計的標准為最佳。 當然，還有一種統計標准就是設備的唯一標示，比如MAC，這樣統計日活躍設備數量，不過價值相對不大。 定義標准 統計日登錄過游戲的賬號數，此處要去重。 比如某日有1000個賬號登錄過游戲，總計登錄次數為1600次(因為存在某些賬號重復登錄游戲)，那麼該日的日活躍賬號數為1000。不要小看這個解釋，在實際操作中，經常會出現問題，例如我們在寫SQL語句提取數據時就應該加上distinct 進行去重操作： Select count(distinct passportid) from playerlogintable 如果沒有加上distinct 統計的就是所有登錄玩家的總計的登錄次數，這樣就會出現大的問題。 日活躍能分析什麼? 單單一天的日活躍其實只能與前一日或者歷史同期做一個環比或者同比的分析。但是日活躍的能發揮的作用遠遠超出你的想像。 核心用戶規模 核心用戶規模的衡量其實和產品周期結合起來來看，在大部分游戲中，日活躍大概的構成可以分成以下的部分。 其中，新登用戶對於日活躍用戶的影響是最大的，一般新登佔比達到40%，而這個比例其實是可以判斷游戲核心用戶規模的依據之一。 從上圖的構成來看，如果新登用戶在後續不斷轉化穩定的老用戶以後，那麼老活躍用戶的規模是在不斷增長的，同時，如果新登用戶的注入水平保持不變，這樣來看，游戲的核心用戶有規模是在增長，並且新登用戶所佔的日活躍百分比是在下降的;如果新登用戶注入水平也在增長，且不斷轉化為老用戶，即核心用戶規模也在增長，那麼新登用戶所佔百分比會在一個區間穩定的變化的。 剛才所提到的核心用戶規模，之所以使用日活躍用戶來衡量，原因在於，以每日作為一個衡量的單位比較客觀反映用戶的游戲積極性，以日作為統計長度，恰好符合用戶游戲的最短的周期性循環。 那麼在日常的分析中，我們可以簡單計算一個周期內，每日新登用戶和活躍用戶的關系比例，看一個長期趨勢，一定程度上反映了目前核心用戶的規模增長情況。 那這里有人會問，怎麼看待迴流用戶的作用呢? 實際上，迴流用戶對於日活躍用戶的貢獻比例是極低的，但是該部分的貢獻卻不能夠忽略，因為在重大節日、渠道推廣等各種營銷手段上線以後，會對於游戲日活躍產生一個很大的貢獻值。但是一般而言，該部分的貢獻比例比較低。 說了這么多，那麼老用戶和迴流用戶的定義究竟是怎樣的?這里只給出參考的標准： 迴流用戶：統計日登錄游戲，但是之前7天未登錄過游戲的歷史用戶(所謂歷史用戶就是非新登用戶，歷史上登錄過游戲的用戶) 老活躍用戶：如果粗略的計算，可以如下計算： •日活躍用戶數-日新登用戶數-日迴流用戶 當然如果要精確衡量老用戶規模，可以給予老用戶定義，例如： 統計日登錄游戲的用戶，在此之前7日內再次登錄過游戲(注意此處沒有嚴格區分新登用戶的情況，即也把新登用戶的次日登錄的部分計算為老用戶，可按照實際需要提出此部分對於老用戶的影響)。 下面我們通過幾個曲線來簡單說明一下怎麼利用DAU分析問題。 首先我們要得到劃定時間區段的DAU和DNU的曲線圖，如下圖： 在該圖中，我們DAU和DNU的走勢基本上是一致的，DNU對於DAU的影響還是比較大的，但是隨著後期波動的減小，我們發現從106天到280 天，兩條曲線是呈現緩慢的下滑趨勢的，但是這不足以說明問題，仔細觀察，我們發現夾在兩條曲線之間的面積是逐漸縮小的，而這部分面積就是DAU中除去 DNU的部分，即我們可以認定是老用戶的部分，這個面積的縮小，意味著用戶的流失加劇，活躍用戶的控制不得當，此外，也可能是新用戶在短期內留存率不高引起的，那就需要結合留存率來看問題了，這里不討論。 在發現上述的情況後，我們可以使用DAU-DNU的差值做一條曲線來進行分析這個問題。如下圖所示： 可以很明顯的看到，這個差值在逐漸走低，也就是說用戶的活躍度是在下滑的，這個下滑可以認定是後期渠道導入用戶質量不高造成的，也可以是產品本身的用戶周期問題造成的。但是斷定一點的是，這個時期，需要緊急的拉動用戶規模增長，因此，可以看到，隨後進行了兩次相應的拉動，其規模有所提升。 此外，我們還要看一下新用戶所佔的比例曲線，如上文所述，基本維持在40%的水平上，但是有一個值得關注的是，當處於一個相對的穩定期時，即使有大范圍的推廣和拉動新登增長，那麼這個比值的變化也不會太劇烈，唯一劇烈的原因就在於，原本游戲的老活躍用戶規模就在下滑，流失較多。 當然了，用戶的流失、產品的粘性等等都可以通過對DAU不同角度的解析獲得相應的信息，這點也是要和其他數據結合來分析的，比如次日留存率，用戶流失率、啟動次數、登錄時長分布等數據，找出來DAU中的虛假用戶，例如1-3s用戶非常多，那麼在正常的網路和設計情況下，這種數據就可能是很多假用戶造成的，也就是作弊行為。 再比如的情況，我們可以通過事件管理，區分推廣和非推廣時期的用戶增長對DAU的影響，比如自然增長時期的新登用戶對DAU的影響，判斷DAU的質量，渠道的質量;或者推廣時期的新登用戶對DAU的影響情況分析。 如果需要的也可以結合用戶的登錄習慣，比如登錄次數，登錄天數等等數據進行忠誠活躍用戶的閾值確定，以此來保證DAU的質量。 其實在DAU的背後，隱藏的問題和分析的要素很多，這個也是需要結合自己的業務需要來進行的，這里只是給大家提供一個分析的思路和方式。至於具體的問題，還要結合具體需求進行分析。不過話說回來，DAU的解析離不開細分數據和其他數據的支持，但是也是不一定一直細分進行數據的分析。因為有一些因素不是靠細分數據就一定能夠得到的，還要經驗積累，有關這部分的分析參見這里。 文章來源：博客園