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PV(访问量)： 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。 UV(独立访客)： 即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端只被计算一次。
网页设计是一个棘手的话题。当你创建网站时你需要考虑很多事情。为了简化这个任务，我这里准备了一个列表，每个网页设计师在设计网页时都应该考虑这些注意事项。好消息是，这都是一些简单的设计原则。 让我们开始吧！ 应该做什么： 1.不管设备如何，都应该提供相同的用户体验 用户会使用不同的设备来访问你的网站：他们可通过台式电脑或笔记本电脑，平板电脑，手机，音乐播放器甚至手表上访问您的网站。UX设计很关键的一部分是要确保用户应该具有类似的用户体验，不论他们是通过什么来访问你的网站，不论他们是使用什么样的设备。
现代计算机用二进制（位） 作为信息的基础单位， 1个字节等于8位， 例如“abc”字符串是由3个字节组成， 但实际在计算机存储时将其用二进制表示， “abc”分别对应的ASCII码分别是97、 98、 99， 对应的二进制分别是01100001、 01100010和01100011，如下图
我们在使用各种网站分析工具的时候，会看到很多不同的度量指标，可能不同的工具会有不同的命名和定义，这里列举一些常见的度量，简单说明一下它们是如何计算得到的。 下面的度量都是来源于网站点击流数据，但根据点
线索评分是增加转化率的诀窍：如果你希望确保销售线索按时保质的交付给你的销售团队则需要规范交接条件。 我们将此称之为自动化的质量保证。
Redis 发布订阅 (pub/sub) 是一种消息通信模式：发送者 (pub) 发送消息，订阅者 (sub) 接收消息
命令大小写都可以，如果你只想单纯看 API，不想看例子，请移到最下面的 指令总结。
Bitmaps 并不是实际的数据类型，而是定义在String类型上的一个面向字节操作的集合。因为字符串是二进制安全的块，他们的最大长度是512M，最适合设置成2^32个不同字节。 bitmaps的位操作分成两类：1.固定时间的单个位操作，比如把String的某个位设置为1或者0，或者获取某个位上的值 2.对于一组位的操作，对给定的bit范围内，统计设定值为1的数目（比如人口统计）。 bitmaps最大的优势是在存储数据时可以极大的节省空间，比如在一个项目中采用自增长的id来标识用户，就可以仅用512M的内存来记录40亿用户的信息（比如用户是否希望收到新的通知，用1和0标识）
📷 作为一个网络推广从业者，SEO一直是我笔者勤学苦练的绝技，可是，找了很多资料，就没有一个干货是讲真话的，但是，功夫不负有心人，总算让我找到了，好了，送给需要了解SEO秘籍的朋友们，千万不要错过这么
性能测试中有很多非常重要的概念，如吞吐量、最大并发用户数、最大在线用户数等。有很多读者也非常关心，如何针对自身的系统确定当前系统，在什么情况下就可以满足系统吞吐量、并发用户数等指标要求呢？
1.浏览数Page Views：网页(含文件及动态网页)被访客浏览的次数。Page View的计算范围包括了所有格式的网页，例如：.htm、.html、.asp、.cfm、 asa、cdx、htmls、shtm、shtml、txt等等，可以由用户根据实际情况自己设定。 2.访问数Visits：也称为登陆数，一个登陆是指客户开始访问网站到离开网站的过程。其中：相邻两次点击页面时间间隔在30分钟以内（系统默认30分钟，用户可以修改默认值）为一次登陆，大于30分钟为两次登陆。 3.用户数Unique Visito
其实网站审查就是一个发现问题、分析问题和解决问题的过程。利用规范的分析流程会避免逻辑混乱，更加清晰和有效地优化网站。以下是总结出来的网站分析流程供大家参考：
收集web日志的目的 Web日志挖掘是指采用数据挖掘技术，对站点用户访问Web服务器过程中产生的日志数据进行分析处理，从而发现Web用户的访问模式和兴趣爱好等，这些信息对站点建设潜在有用的可理解的未知信息和知识，用于分析站点的被访问情况，辅助站点管理和决策支持等。 1、以改进web站点设计为目标，通过挖掘用户聚类和用户的频繁访问路径，修改站点的页面之间的链接关系，以适应用户的访问习惯，并且同时为用户提供有针对性的电子商务活动和个性化的信息服务，应用信息推拉技术构建智能化Web站点。 2、以分析Web站点性能
先通过统计网站访问数量得场景来理解基数得概念。例如，在10分钟内，user1点击了3次某网站得页面，user2点击了4次，user3点击了2次，user4点击了5次。虽然油多次点击事件，但是访问者的基数是4，也就是说基数集合里面不包含重复的元素。 通过Redis的HyperLogLog对象能高效地统计基数。在其他统计基数地场景里，元素地数量和内存地消耗量是成正比地，但在redis里每个HyperLogLog对象大概只需要用12KB地内存就能计算
image.png 之前的项目经验主要是集中在移动应用这一块，但是最近在进行的项目在网站方面也需要进行一些很深入的分析，所以自然也就开始了学习网站分析的历程。对于网站来说可能最重要的数据有这么八个： 访问 访客 网页停留时间 网站停留时间 跳出率 退出率 转化率 参与度 下面让我们一个个来解释这些指标。 注：以下图片都来自 Google Analytics。 访问 在我们的统计后台里看到的一次访问，指的是一个用户来到你的网站，做了一些事情然后离开你的网站的过程。从技术的角度来说，一次访问就是一个 Ses
参考： https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
导读：今天这篇文章是「大数据」内容合伙人JaneK关于《Python数据分析与数据化运营》的一篇读书笔记。在大数据公众号后台对话框回复合伙人，免费读书、与50万「大数据」同行分享你的洞见。
本文介绍了Reddit如何实现大规模浏览计数系统，该系统使用基于HyperLogLog的算法来估计用户的浏览量。首先介绍了HyperLogLog算法，然后描述了Reddit是如何利用Redis和Cassandra来实现这个系统的。
说起 iOS 的渠道统计，不少人会想到苹果官方的 App 分析功能（iTunes Connect），但实际操作中我们会发现，这个服务的统计维度还不够全面，许多广告主和运营人员更关心的是各个推广渠道实际带来的安装量、注册量等数据，毕竟这对渠道引流的分析价值更大。iOS的“渠道”通常是指那些在其它 App 或者网页内部，提供到达 App Store 的链接的页面。因此，在 iOS 中追踪发行渠道，主要是追踪进入 App Store 相关页面的渠道信息。
谈到移动APP开发的优化方案，开发者第一时间会想到关于GPU渲染和CPU优化问题，而这两大方案确实是优化app的两把尖刀，使APP提升用户量和体验度有较高的推动力。然而我们却会忽视一个比较简单而又难记住的方面，是对用户潜在行为的预估和把控，其实也属于APP业务优化范畴。 在无法预估的就是用户的实用操作欲望的情况下，针对已经发出去的版本，我们很难知道用户喜欢什么功能，和想要怎样的功能，包括用户卸载了，甚至安装不用的情况，并且对潜在线上崩溃的问题也想知道问题出在哪里等等 ，这些对于app的成长优化也有关键的导向作用，其实这也可以算是一种对app的优化方案。
近年，我一直服务于中小企业运营，网站分析大多直接使用市面上的第三方统计软件。最早使用51la和量子恒道，后来使用GoogleAnalytics、CNZZ、百度统计，目前主力使用CNZZ，辅助使用百度统计。 接下来我就百度统计和CNZZ两个统计平台，按照基础指标、个性化操作、特性对比、推荐功能四个方面，写一篇中小企业统计平台的横向对比评测，以方便大家选择使用。 文章大纲如下： 一.基础指标 二.个性化操作 三.特性对比 四.高级功能 五.写在最后 一、基础指标 1.CNZZ 1）趋势分析：浏览次数(PV)
1、图的遍历 和树的遍历类似，图的遍历也是从某个顶点出发，沿着某条搜索路径对图中每个顶点各做一次且仅做一次访问。它是许多图的算法的基础。 深度优先遍历和广度优先遍历是最为重要的两种遍历图的方法。它们对无向图和有向图均适用。 注意： 以下假定遍历过程中访问顶点的操作是简单地输出顶点。 2、布尔向量visited[0．．n-1]的设置 图中任一顶点都可能和其它顶点相邻接。在访问了某顶点之后，又可能顺着某条回路又回到了该顶点。为了避免重复访问同一个顶点，必须记住每个已访问的顶点。为此，可设一布尔向量visited[0．．n-1]，其初值为假，一旦访问了顶点Vi之后，便将visited[i]置为真。 深度优先遍历(Depth-First Traversal) 1．图的深度优先遍历的递归定义 假设给定图G的初态是所有顶点均未曾访问过。在G中任选一顶点v为初始出发点(源点)，则深度优先遍历可定义如下：首先访问出发点v，并将其标记为已访问过；然后依次从v出发搜索v的每个邻接点w。若w未曾访问过，则以w为新的出发点继续进行深度优先遍历，直至图中所有和源点v有路径相通的顶点(亦称为从源点可达的顶点)均已被访问为止。若此时图中仍有未访问的顶点，则另选一个尚未访问的顶点作为新的源点重复上述过程，直至图中所有顶点均已被访问为止。 图的深度优先遍历类似于树的前序遍历。采用的搜索方法的特点是尽可能先对纵深方向进行搜索。这种搜索方法称为深度优先搜索(Depth-First Search)。相应地，用此方法遍历图就很自然地称之为图的深度优先遍历。 2、深度优先搜索的过程 设x是当前被访问顶点，在对x做过访问标记后，选择一条从x出发的未检测过的边(x，y)。若发现顶点y已访问过，则重新选择另一条从x出发的未检测过的边，否则沿边(x，y)到达未曾访问过的y，对y访问并将其标记为已访问过；然后从y开始搜索，直到搜索完从y出发的所有路径，即访问完所有从y出发可达的顶点之后，才回溯到顶点x，并且再选择一条从x出发的未检测过的边。上述过程直至从x出发的所有边都已检测过为止。此时，若x不是源点，则回溯到在x之前被访问过的顶点；否则图中所有和源点有路径相通的顶点(即从源点可达的所有顶点)都已被访问过，若图G是连通图，则遍历过程结束，否则继续选择一个尚未被访问的顶点作为新源点，进行新的搜索过程。 3、深度优先遍历的递归算法 （1）深度优先遍历算法 typedef enum{FALSE，TRUE}Boolean；//FALSE为0，TRUE为1 Boolean visited[MaxVertexNum]； //访问标志向量是全局量 void DFSTraverse(ALGraph *G) { //深度优先遍历以邻接表表示的图G，而以邻接矩阵表示G时，算法完全与此相同 int i； for(i=0;i<G->n;i++) visited[i]=FALSE； //标志向量初始化 for(i=0;i<G->n；i++) if(!visited[i]) //vi未访问过 DFS(G，i)； //以vi为源点开始DFS搜索 }//DFSTraverse （2）邻接表表示的深度优先搜索算法 void DFS(ALGraph *G，int i){ //以vi为出发点对邻接表表示的图G进行深度优先搜索 EdgeNode *p； printf("visit vertex：％c"，G->adjlist[i].vertex)；//访问顶点vi visited[i]=TRUE； //标记vi已访问 p=G->adjlist[i].firstedge； //取vi边表的头指针 while(p){//依次搜索vi的邻接点vj，这里j=p->adjvex if (!visited[p->adjvex])//若vi尚未被访问 DFS(G，p->adjvex);//则以Vj为出发点向纵深搜索 p=p->next； //找vi的下一邻接点 } }//DFS （3）邻接矩阵表示的深度优先搜索算法 void DFSM(MGraph *G，int i) { //以vi为出发点对邻接矩阵表示的图G进行DFS搜索，设邻接矩阵是0,l矩阵 int j； printf("visit vertex：％c"，G->vexs[i])；//访问顶点vi visited[i]=TRUE； for(j=0；j<G->n；j++) //依次搜索vi的邻接点 if(G->edges[i][j]==1&&!vi
来源：Coggle数据科学 本文梳理了现有的互联网广告效果监测指标体系和监测工具，结合互联网时代的广告模式构建出一个数据驱动的广告效果监测体系。文章为《数据驱动的互联网广告效果监测研究》论文的阅读笔记。 广告检测指标 从广告曝光到用户行为再到后期转化，广告效果的评估已经有了大量的评估指标。根据用户的行为，可将这些指标分为三类：流量指标、互动指标和转化指标。 流量指标 流量指标是描述广告展现情况和到达情况的一类指标。根据这些指标，广告主可以判断前端广告导流的流量价值。目前来看，流量指标仍然是一些品牌类广告主常
每个人都会走路跑步，但是并不是人人都能成为专业的运动员那么出色。产品经理就是一种这样的职业，我们都可以站在产品的角度思考问题，但我们并不是都能够成为一名出色的产品经理。
移动互联网产品的本质是信息与数据的传输和交换，其商业模式与数据流量息息相关，因而会产生面向运营的产品设计等诸多方法。流量统计是指对产品使用的相关指标进行统计。
消费者到线下实体店购物之前，通过会提前浏览搜索引擎、各种网站和社交媒体以便更好的挑选产品。对于零售商来说，涉及归因分析时难免会产生问题。
数据分析是做sem非常重要的一个环节，做好网站统计数据分析可以为sem优化提供基础。很多人还是只停留在查看IP、PV、关键词阶段，在这里ytkah就和大家一起来学习提升一下吧。 1.搜索推广。 分设备查看关键词、点击量、消费、浏览量(PV)、跳出率、平均访问时长、转化次数 如果跳出率过高，说明页面或关键词出现问题了，看看用户搜索的关键词和LP主题是否对应，如果用户搜索的是鲜花，而你的LP是关于蔬菜的话，那他肯定会离开的。首屏一定要出现有用的信息，和搜索的关键词相关对应，能够吸引访客继续留在页面的内容。 有
我们都有过这样的经历。您可能有一个冗长的搜索结果、产品、订单或数据条目列表。虽然您已经使用各种筛选程序以及排序和搜索，但是您还是需要帮助客户查找相关条目。为此，您需要系统支持来加快条目浏览速度。
Map什么时候创建（使用ServletContextListener，在服务器启动时完成创建，并只在到ServletContext中），Map保存到哪里！（Map保存到ServletContext中！！！）
上图只是一个简化后的步骤和流程，实际开发中，有的步骤可能不需要，有的还需要增加步骤，有的流程可能更复杂，因具体情况而定。
问题导读 1.如何统计网站总的点击量？ 2.如何实现统计不能访问网页的个数? 3.文章中如何定义和使用Scala函数的？ 导入之后，我们创建AccessLogParser实例 [Bash s
流量统计是指通过各种科学的方式，准确的纪录来访某一页面的访问者的流量信息。说白了就是获取一些我们需要的用户信息，然后进行统计分析。
译者：吕东昊 审校：董梁 本文长度为4359字，预估阅读时间8分钟。 我们今天要向大家介绍的是Facebook广告的15种优化方法 Facebook广告对您来说效果如何？ 您是否希望通过Faceb
本项目主要用于互联网电商企业中使用Spark技术开发的大数据统计分析平台，对电商网站的各种用户行为（访问行为、购物行为、广告点击行为等）进行复杂的分析。用统计分析出来的数据辅助公司中的PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况，并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司的业绩、营业额以及市场占有率的目标。
如果一个图存在环，那么无法进行拓扑排序。在Kahn算法中，如果最后还存在入度不为0的顶点，那么说明图中存在环。
身为一名互联网人（没错特指程序员），在工作中经常会听到一些非技术方面的专业术语。而作为一个没怎么接触过运营的小白，对一些运营相关东西更是一窍不通，每当听到如 「CPM」、「eCPM」 和 「ARPU」 之类的术语的时候都是一头雾水一脸懵逼只能够一声不吭一言不发...
即指用户访问网站时的所有访问、浏览、点击行为数据。比如点击了哪一个链接，在哪个网页停留时间最多，采用了哪个搜索项、总体浏览时间等。而所有这些信息都可被保存在网站日志中。通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。
随着互联网系统发展的逐步完善，提高系统的qps，目前的绝大部分系统都增加了缓存机制从而避免请求过多的直接与数据库操作从而造成系统瓶颈，极大的提升了用户体验和系统稳定性。
用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。 本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较
监听器就是一个实现特定接口的普通java程序，这个程序专门用于监听一个java对象的方法调用或属性改变，当被监听对象发生上述事件后，监听器某个方法将立即被执行。
在描述CDN的实现原理，让我们先看传统的未加缓存服务的访问过程，需要服务器请到TG@Daisy9677/@Vicky105805找我。以便了解CDN缓存访问方式与未加缓存访问方式的差别：
概述 在这篇文章中，我们将会给大家介绍一种从浏览器中提取敏感信息的方法，而我们所要用到的工具就是你的智能手机或笔记本电脑中的环境光传感器。文章结构如下： 1.首先，我们会介绍与光传感器有关的内容。 2.接下来，我们会描述用户设备的屏幕颜色将会对光传感器的数据产生怎样的影响。我们的主要目标是跨域提取浏览器的数据和历史记录，而攻击者将可以从中提取出敏感文档和图片（例如用于账号恢复的二维码图片）。 3.最后，我们会介绍浏览器厂商所能采取的应对策略，并帮助大家缓解这种风险。 注：当前版本的Firefox和Chr
本文我们主要介绍了SQL Server数据库用row_number() over() 来自动产生行号的一系列的操作，希望本次的介绍能够对您有所帮助。
在做网站优化的过程中，我们经常会遇到各种问题，而在实际操作中，对于一个网站的SEO统计做分析，是反应网站线上状态的晴雨表，因此，在做SEO优化的过程中，我们需要定期审查相关数据指标，包括如下内容：
Web日志包含着网站最重要的信息，通过日志分析，我们可以知道网站的访问量，哪个网页访问人数最多，哪个网页最有价值等。一般中型的网站(10W的PV以上)，每天会产生1G以上Web日志文件。大型或超大型的网站，可能每小时就会产生10G的数据量。 对于日志的这种规模的数据，用Hadoop进行日志分析，是最适合不过的了。 目录 Web日志分析概述 需求分析：KPI指标设计 算法模型：Hadoop并行算法 架构设计：日志KPI系统架构 程序开发1：用Maven构建Hadoop项目 1. Web日志分析概述 Web日志
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