获取每天的访问用户数
A. 什么是网站访问量和站长访问工具
网站访问量：我们学习seo，以我们的网站进行优化，其目的就是为了提升网站的访问量。关键词排名提升了，访问量也一定会提升。网站访问是一个网站每天访问的用户数量。是用来描述访问一个网站的用户数量以及用户所浏览的网页数量等指标，常用的统计指标包括网站的独立用户数量、总用户数量（含重复访问者）、网页浏览数量、每个用户的页面浏览数量、用户在网站的平均停留时间等。 IP和PV关系 网站访问量,的衡量标准一个是IP,另一个是PV,常以日为标准,即日独立IP,和PV来计算. 访问数（IP）：即Internet Protocol,指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址只被计算一次。 综合浏览量（PV）：即Page View, 即页面浏览量或点击量，用户每次刷新即被计算一次。 二者的联系与区别：PV高不一定代表来访者多；PV与来访者的数量成正比，但是PV并不直接决定页面的真实来访者数量。比如一个网站就你一个人进来，通过不断的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。 IP是一个反映网络虚拟地址对象的概念，独立用户是一个反映实际使用者的概念，每个独立用户相对于每个IP，更加准确地对应一个实际的浏览者。使用独立用户作为统计量，可以更加准确的了解单位时间内实际上有多少个访问者来到了相应的页面。 一个独立IP可以产生多个PV,所以PV个数=IP个数。 同类网站访问率= 同类网站访问量÷网站总访问量×100% 流量组成部分 一个站点的流量由两部分组成，一部分为固定的访客，另一部分是新的访客。固定的访客是站点流量固定增加的保证，而新的访客是站点流量随时增加的保证。 获取流量方法 获取网站访问统计资料通常有两种方法： 一种是通过在自己的网站服务器端安装统计分析软件来进行网站流量监测；另一种是采用第三方提供的网站流量分析服务。站长访问工具：就是为了比较清楚地了解自己的网站访问情况，可以查看网站当天的ip数量，独立访问人数，浏览页面数量，都是浏览了哪些网页，来自于哪个地区，通过什么途径来到网站，是搜索某个关键词，还是老客户等等信息一目了然。
B. 网站根据跟踪什么统计每天用户的访问量
呵呵
我是网站的站长。
每天用户的访问量，就是PV值。
自己的网站：
每个网站的后台都有数据统计，网站的托管或者服务商有专门的统计。
每年每月每日，流量，独立IP,页面访问比率。
不是自己的网站：
站长站或者ALEXA上可以查询到流量。
C. 怎样才能查到中国各个网站的用户数，及每日访问量
只能根据alexa来估算,chinaz好象有
D. 怎样用Cookie使asp页面在每天的用户访问数量
你先new一个cookie,然后把你访问的次数添加个cookie，。。。不过用cookie记录访问量不好！因为cookie有期限，可很快就失效。我觉得还是用session比较好点！！
E. 请问如何在自己网站调用百度统计的数据
网络统计：标准化报告是系统为客户定义的标准数据报告，客户不仅可以在系统内查询，更可以直接定制发送到指定的邮箱中，定制后包含账户维度、推广计划维度和推广组维度的每日汇总数据，就会第二天准时在到达客户的邮箱，为客户的效果评估提供丰富详尽的数据支持。
使用方法：点击页面中的复制代码按钮，即可将js代码成功复制。然后将js代码粘贴到网站页面源代码的<head></head>标签内，保存页面源代码并上传到服务器上。该js统计代码要布置到网站每一个页面上，避免数据的丢失。如图：
F. 如何判断一个免费B2B平台的用户访问量和活跃度
这么说吧，如果你是用户的话，这些数据你是无法获取的，访问用户量可以通过第三方查询工具能看到一些，但是不精准，对于活跃度来说的话那就无法获取了。因此可以通过产品和网站的信息更新频率来初步判断这个网站运营者的用心程度，如果这个网站布局也不好，产品又没什么优势，信息更新特别慢的话，访问量就不会高，活跃度就不谈了。
如果你是网站的运营者的话，这些数据在运营后台都是可以看得出来的。比如在佰采网的后台及可以看出每日流量，日活用户，月活跃用户，次日留存，周留存等等数据。
G. 如何获取app的新增用户，活跃用户，启动次数，使用时长等数据
最近和几个人聊天,大家对于活跃都有着自己的看法,此外因为一些标准的问题,不熟悉分析术语的很多人把活跃,留存等很多信息都搞混了.后来发现这是一个很现实的问题。在一些我 看来不是问题的问题都变成了问题了，因此在此特地说说活跃的事，帮助更多从事游戏数据分析的小白们成长。 究竟什么是活跃?在日常与外界合作过程中，我们经常日活跃、周活跃、月活跃等等信息，貌似听起来比较简单，但是真正如果自己实施操作统计数据时却发现自己又不懂这些定义，因此作为一些分析师、甚至开发人员就会发现很难去操作。以下我将描述三个活跃的定义、使用方式、分析方法以及注意事项，限于篇幅今天就说说日活跃的分析使用。 日活跃 统计标准 日活跃的统计标准有很多种，在RPG中有日活跃角色数和日活跃账号数。这类游戏由于存在创建角色的问题，所以一般会分成两种统计方式。一般比较多见的是日活跃账号数，可以认为就是日活跃用户数。当然，很多游戏室不存在这样的多角色概念，因此通用日活跃账号数来作为统计的标准为最佳。 当然，还有一种统计标准就是设备的唯一标示，比如MAC，这样统计日活跃设备数量，不过价值相对不大。 定义标准 统计日登录过游戏的账号数，此处要去重。 比如某日有1000个账号登录过游戏，总计登录次数为1600次(因为存在某些账号重复登录游戏)，那么该日的日活跃账号数为1000。不要小看这个解释，在实际操作中，经常会出现问题，例如我们在写SQL语句提取数据时就应该加上distinct 进行去重操作： Select count(distinct passportid) from playerlogintable 如果没有加上distinct 统计的就是所有登录玩家的总计的登录次数，这样就会出现大的问题。 日活跃能分析什么? 单单一天的日活跃其实只能与前一日或者历史同期做一个环比或者同比的分析。但是日活跃的能发挥的作用远远超出你的想象。 核心用户规模 核心用户规模的衡量其实和产品周期结合起来来看，在大部分游戏中，日活跃大概的构成可以分成以下的部分。 其中，新登用户对于日活跃用户的影响是最大的，一般新登占比达到40%，而这个比例其实是可以判断游戏核心用户规模的依据之一。 从上图的构成来看，如果新登用户在后续不断转化稳定的老用户以后，那么老活跃用户的规模是在不断增长的，同时，如果新登用户的注入水平保持不变，这样来看，游戏的核心用户有规模是在增长，并且新登用户所占的日活跃百分比是在下降的;如果新登用户注入水平也在增长，且不断转化为老用户，即核心用户规模也在增长，那么新登用户所占百分比会在一个区间稳定的变化的。 刚才所提到的核心用户规模，之所以使用日活跃用户来衡量，原因在于，以每日作为一个衡量的单位比较客观反映用户的游戏积极性，以日作为统计长度，恰好符合用户游戏的最短的周期性循环。 那么在日常的分析中，我们可以简单计算一个周期内，每日新登用户和活跃用户的关系比例，看一个长期趋势，一定程度上反映了目前核心用户的规模增长情况。 那这里有人会问，怎么看待回流用户的作用呢? 实际上，回流用户对于日活跃用户的贡献比例是极低的，但是该部分的贡献却不能够忽略，因为在重大节日、渠道推广等各种营销手段上线以后，会对于游戏日活跃产生一个很大的贡献值。但是一般而言，该部分的贡献比例比较低。 说了这么多，那么老用户和回流用户的定义究竟是怎样的?这里只给出参考的标准： 回流用户：统计日登录游戏，但是之前7天未登录过游戏的历史用户(所谓历史用户就是非新登用户，历史上登录过游戏的用户) 老活跃用户：如果粗略的计算，可以如下计算： •日活跃用户数-日新登用户数-日回流用户 当然如果要精确衡量老用户规模，可以给予老用户定义，例如： 统计日登录游戏的用户，在此之前7日内再次登录过游戏(注意此处没有严格区分新登用户的情况，即也把新登用户的次日登录的部分计算为老用户，可按照实际需要提出此部分对于老用户的影响)。 下面我们通过几个曲线来简单说明一下怎么利用DAU分析问题。 首先我们要得到划定时间区段的DAU和DNU的曲线图，如下图： 在该图中，我们DAU和DNU的走势基本上是一致的，DNU对于DAU的影响还是比较大的，但是随着后期波动的减小，我们发现从106天到280 天，两条曲线是呈现缓慢的下滑趋势的，但是这不足以说明问题，仔细观察，我们发现夹在两条曲线之间的面积是逐渐缩小的，而这部分面积就是DAU中除去 DNU的部分，即我们可以认定是老用户的部分，这个面积的缩小，意味着用户的流失加剧，活跃用户的控制不得当，此外，也可能是新用户在短期内留存率不高引起的，那就需要结合留存率来看问题了，这里不讨论。 在发现上述的情况后，我们可以使用DAU-DNU的差值做一条曲线来进行分析这个问题。如下图所示： 可以很明显的看到，这个差值在逐渐走低，也就是说用户的活跃度是在下滑的，这个下滑可以认定是后期渠道导入用户质量不高造成的，也可以是产品本身的用户周期问题造成的。但是断定一点的是，这个时期，需要紧急的拉动用户规模增长，因此，可以看到，随后进行了两次相应的拉动，其规模有所提升。 此外，我们还要看一下新用户所占的比例曲线，如上文所述，基本维持在40%的水平上，但是有一个值得关注的是，当处于一个相对的稳定期时，即使有大范围的推广和拉动新登增长，那么这个比值的变化也不会太剧烈，唯一剧烈的原因就在于，原本游戏的老活跃用户规模就在下滑，流失较多。 当然了，用户的流失、产品的粘性等等都可以通过对DAU不同角度的解析获得相应的信息，这点也是要和其他数据结合来分析的，比如次日留存率，用户流失率、启动次数、登录时长分布等数据，找出来DAU中的虚假用户，例如1-3s用户非常多，那么在正常的网络和设计情况下，这种数据就可能是很多假用户造成的，也就是作弊行为。 再比如的情况，我们可以通过事件管理，区分推广和非推广时期的用户增长对DAU的影响，比如自然增长时期的新登用户对DAU的影响，判断DAU的质量，渠道的质量;或者推广时期的新登用户对DAU的影响情况分析。 如果需要的也可以结合用户的登录习惯，比如登录次数，登录天数等等数据进行忠诚活跃用户的阈值确定，以此来保证DAU的质量。 其实在DAU的背后，隐藏的问题和分析的要素很多，这个也是需要结合自己的业务需要来进行的，这里只是给大家提供一个分析的思路和方式。至于具体的问题，还要结合具体需求进行分析。不过话说回来，DAU的解析离不开细分数据和其他数据的支持，但是也是不一定一直细分进行数据的分析。因为有一些因素不是靠细分数据就一定能够得到的，还要经验积累，有关这部分的分析参见这里。 文章来源：博客园