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  • 什么是PV和UV

    万次阅读 多人点赞 2018-08-12 23:02:33
    什么是PV值  PV(page view ) 是网站分析的一个术语,用以衡量网站用户访问的网页的数量。对于广告主,PV 值可预期它可以带来多少广告收入。一般来说,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...

    什么是PV值

           PV(page view ) 是网站分析的一个术语,用以衡量网站用户访问的网页的数量。对于广告主,PV 值可预期它可以带来多少广告收入。一般来说,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,如同一个来访者通过不断的刷新页面,也可以制造出非常高的 PV。

           PV 即页面浏览量或点击量,是衡量一个网站或网页用户访问量。具体的说,PV 值就是所有访问者在 24 小时(0 点到 24 点)内看了某个网站多少个页面或某个网页多少次。PV 是指页面刷新的次数,每一次页面刷新,就算做一次 PV 流量。度量方法就是从浏览器发出一个对网络服务器的请求(Request),网络服务器接到这个请求后,会将该请求对应的一个网页(Page)发送给浏览器,从而产生了一个 PV。那么在这里只要是这个请求发送给了浏览器,无论这个页面是否完全打开(下载完成),那么都是应当计为 1 个 PV。

    什么是 UV 值

           UV (unique visitor )即独立访客数,指访问某个站点或点击某个网页的不同 IP  地址的人数。在同一天内,UV  只记录第一次进入网站的具有独立IP  的访问者,在同一天内再次访问该网站则不计数。UV 提供了一定时间内不同观众数量的统计指标,而没有反应出网站的全面活动。

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  • 什么是pv和uv?

    2021-03-06 02:43:20
    展开全部1、pv的全32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333366303166称是page view,译为页面浏览量或点击量,通常是衡量一个网站...例如,用户访问了4个页面,pv就+42、uv的全称是unique view,译为通...

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    1、pv的全32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333366303166称是page view,译为页面浏览量或点击量,通常是衡量一个网站甚至一条网络新闻的指标。用户每次对网站中的一个页面的请求或访问均被记录1个PV,用户对同一页面的多次访问,pv累计。例如,用户访问了4个页面,pv就+4

    2、uv的全称是unique view,译为通过互联网访问、浏览这个网页的自然人,访问网站的一台电脑客户端被视为一个访客,在同一天内相同的客户端只被计算一次。

    2b91e3df05b175d58bc89a6e520ffc48.png

    扩展资料

    Pv和UV的度量方法:

    1、PV的度量方式:从浏览器发出一个对网络服务器的请求(Request),网络服务器接到这个请求后,会将该请求对应的一个网页(Page)发送给浏览器,从而产生了一个PV。那么在这里只要是这个请求发送给了浏览器,无论这个页面是否完全打开(下载完成),那么都是应当计为1个PV。

    2、Cookie可以分析UV值:当客户端第一次访问某个网站服务器的时候,网站服务器会给这个客户端的电脑发出一个Cookie,通常放在这个客户端电脑的C盘当中。在这个Cookie中会分配一个独一无二的编号,这其中会记录一些访问服务器的信息,如访问时间,访问了哪些页面等等。当下次再访问这个服务器的时候,服务器就可以直接从你的电脑中找到上一次放进去的Cookie文件,并且对其进行一些更新,但那个独一无二的编号是不会变的

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  • 每天分析日志的哥们实在伤不起,经常需要给出PV,UV,独立IP等一些统计值,使用C/C++,java都可以写,过程是这样的,先读取文件,逐行扫描,把能标记的值放入数据结构中,排重得出最终结果,其实Linux本身有很强大的...
  • Flink计算pv和uv的通用方法

    千次阅读 2021-12-24 21:53:55
    计算网站App的实时pv和uv,是很常见的统计需求,这里提供通用的计算方法,不同的业务需求只需要小改即可拿来即用。 需求 利用Flink实时统计,从0点到当前的pv、uv。 一、需求分析 从Kafka发送过来的数据含有:...

    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。

    计算网站App的实时pv和uv,是很常见的统计需求,这里提供通用的计算方法,不同的业务需求只需要小改即可拿来即用。

    需求

    利用Flink实时统计,从0点到当前的pv、uv。

    一、需求分析

    Kafka发送过来的数据含有:时间戳时间维度用户id,需要从不同维度统计从0点到当前时间的pvuv,第二天0点重新开始计数第二天的。

    二、技术方案

    • Kafka数据可能会有延迟乱序,这里引入watermark

    • 通过keyBy分流进不同的滚动window,每个窗口内计算pvuv

    • 由于需要保存一天的状态,process里面使用ValueState保存pvuv

    • 使用BitMap类型ValueState,占内存很小,引入支持bitmap的依赖;

    展开全文
  • 深度干货 | 多维分析中的 UV 与 PV

    千次阅读 2018-06-26 23:14:59
    1. 概念1.1 UV 与 PV对于互联网产品来说,UV 与 PV 是两个非常常见的指标,并且通常都是分析的最基础指标。UV 一般来讲,是指使用产品(或产品某个功能)的独立用户数。PV 则来源于网站时代,一般指网站(或网站某个...

    1. 概念

    1.1 UV 与 PV

    对于互联网产品来说,UV 与 PV 是两个非常常见的指标,并且通常都是分析的最基础指标。UV 一般来讲,是指使用产品(或产品某个功能)的独立用户数。PV 则来源于网站时代,一般指网站(或网站某个页面)的页面浏览量,在移动互联网时代,则一般会引申表示使用产品(或产品某个功能)的用户行为或者用户操作数量。

    PV 和 UV 一般而言是互相影响,一起变化的,对于 PV 和 UV 的变化与数字的解读,也是一门很深的学问。由于本文主要是介绍在多维分析中 UV 和 PV 的计算规则,所以,对于 PV 和 UV 的具体解读与分析,不做展开论述。

    1.2 多维分析

    多维分析是在 BI(Business Intelligence)领域广泛使用的一种分析技术和分析方法,能够从不同的角度,灵活动态地进行分析。

    多维分析中有“指标”和“维度”两个基本概念,在这里,我们用一个实际的例子来进行描述。

    一个典型的网站,它可能需要从地域、终端、App 版本这三个角度,来考察自己的 PV 和 UV 的情况。那么,在这个场景下,维度有三个,分别是地域、终端和 App 版本;指标则是两个,分别是 PV 和 UV。所谓的多维分析,就是可以在维度的任意组合情况下,来看对应的指标的数值:可以看北京的,iOS端的,7.1 版 App 的 PV 和 UV;也可以看湖北的安卓端的 PV 和 UV;也可以看 7.2 版 App 的 PV 和 UV。具体设置查询条件的时候,维度可以是三个,可以是两个,也可以是一个。从这个例子可以看出,多维分析是非常灵活的,具有很强的分析能力,可以充分满足分析人员对于产品的各种细粒度的分析需求。

    而为了能够让多维分析发挥出更大的价值,一般情况下,都是希望多维分析的查询结果能够在一分钟能就得到,从而可以让使用者不停地调整查询条件,快速地验证自己的猜想。

    2. “可加”与“不可加”

    正如上面提到的,多维分析对于查询速度非常敏感,业内也有很多专门的存储和查询方案。

    而在具体的实现中,有一种最为常见的实现手段,就是把各个维度的所有取值组合下的指标全部预先计算并且存储好,这种一般可以称作事实表。然后在具体进行多维查询的时候,再根据维度的选择,扫描相对应的数据,并聚合得到最终的查询条件。

    此时,会发现一个比较有意思的问题,就是 PV 这类指标,是“可加”的,而 UV 这类指标,则是“不可加”的。例如,我们把昨天三个维度的可能组合下的所有的 PV 和 UV 都计算并且存储好,如下表所示:

    地域终端App 版本PVUV

    北京

    安卓

    7.1

    9762

    743

    北京

    安卓

    7.2

    7263

    531

    北京

    iOS

    7.1

    6549

    623

    北京

    iOS

    7.2

    5386

    423

    湖北

    安卓

    7.1

    29767

    1437

    湖北

    安卓

    7.2

    27368

    1315

    湖北

    iOS

    7.1

    22594

    1236

    湖北

    iOS

    7.2

    25368

    1432

    那么,对于 PV 这种指标,是可以通过扫描对应的记录,然后累加得到最终的结果。例如,我们想分析整个湖北的 PV,则可以把湖北相关的四条记录中的 PV,累加起来就是整个湖北的 PV 值。

    但是,对于 UV 这类指标,却不能简单的累加,因为,这个指标并不是在每一个维度上都是正交的。例如,同一个用户可能先后使用了不同的 App 版本,甚至于有一定几率使用了不同的终端,所以,UV 并不能简单地累加,通常情况下,真实的 UV 是比加起来的值更小的。

    因而,对于 UV 这类不可累加的指标,需要使用其它的计算方案。

    3. UV 计算的常见方案

    UV 类型的指标,有三种常见的计算方案,我们在这里分别进行介绍。

    3.1 估算方案

    所谓的估算方案,就是在上面的表格的基础上,不再额外记录更多细节,而是通过估算的方式来给出一个接近真实值的 UV 结果,常见的算法有很多,例如 HyperLogLog 等。

    由于毕竟是估算,最终估算的结果有可能与真实值有较大差异,因此只有一些统计平台可能会采用,而如我们 Sensors Analytics 之类的以精细化分析为核心的分析系统并不会采用,因此在这里不做更多描述。

    3.2 扩充事实表,以存代算

    所谓以存代算,就是在预先计算事实表的时候,将所有需要聚合的结果,都算好。

    依然以上面的例子来说明,如果我们想以存代算,预先做完聚合,类似于 Hive 所提供的group by with cube操作。在扩充完毕后,之前那个表的结果就应该是:

    地域终端App 版本PVUV

    北京

    安卓

    7.1

    9762

    743

    北京

    安卓

    7.2

    7263

    531

    北京

    iOS

    7.1

    6549

    623

    北京

    iOS

    7.2

    5386

    423

    湖北

    安卓

    7.1

    29767

    1437

    湖北

    安卓

    7.2

    27368

    1315

    湖北

    iOS

    7.1

    22594

    1236

    湖北

    iOS

    7.2

    25368

    1432

    地域终端App 版本PVUV

    北京

      

    28960

    1995

    湖北

      

    105115

    4570

     

    安卓

     

    74160

    4026

     

    iOS

     

    59897

    3510

      

    7.1

    68672

    3321

      

    7.2

    65385

    3079

    北京

    安卓

     

    17025

    1097

    北京

    iOS

     

    11935

    989

    湖北

    安卓

     

    57135

    2563

    湖北

    iOS

     

    47962

    2477

    北京

     

    7.1

    6549

    1233

    北京

     

    7.2

    12649

    907

    湖北

     

    7.1

    52361

    2577

    湖北

     

    7.2

    52736

    2601

     

    安卓

    7.1

    39529

    2011

     

    安卓

    7.2

    34631

    1778

     

    iOS

    7.1

    29143

    1801

     

    iOS

    7.2

    30754

    1772

    北京

    安卓

    7.1

    9762

    743

    北京

    安卓

    7.2

    7263

    531

    北京

    iOS

    7.1

    6549

    623

    北京

    iOS

    7.2

    5386

    423

    湖北

    安卓

    7.1

    29767

    1437

    湖北

    安卓

    7.2

    27368

    1315

    湖北

    iOS

    7.1

    22594

    1236

    湖北

    iOS

    7.2

    25368

    1432

    从这个表我们可以看出,假设一共三个维度,每个维度有两个取值,则之前的事实表一共是 2*2*2=8 条记录,而现在,则扩充到了 3*3*3-1=26 条记录,整个规模扩充了很多,会带来更多的存储和预计算的代价。

    3.3 从最细粒度数据上扫描

    之前提出的扩充事实表的方式,的确可以解决多维分析中指标聚合的问题,除此之外,还有一种方案,则是在事实表上,将用户ID也做为一个维度,来进行保存,此时就不需要保存 UV 了,如下表所示:

    地域终端App 版本PVUV

    北京

    安卓

    7.1

    9762

    743

    北京

    安卓

    7.2

    7263

    531

    北京

    iOS

    7.1

    6549

    623

    北京

    iOS

    7.2

    5386

    423

    湖北

    安卓

    7.1

    29767

    1437

    湖北

    安卓

    7.2

    27368

    1315

    湖北

    iOS

    7.1

    22594

    1236

    湖北

    iOS

    7.2

    25368

    1432

    地域终端App 版本PVUV

    北京

      

    28960

    1995

    湖北

      

    105115

    4570

     

    安卓

     

    74160

    4026

     

    iOS

     

    59897

    3510

      

    7.1

    68672

    3321

      

    7.2

    65385

    3079

    北京

    安卓

     

    17025

    1097

    北京

    iOS

     

    11935

    989

    湖北

    安卓

     

    57135

    2563

    湖北

    iOS

     

    47962

    2477

    北京

     

    7.1

    6549

    1233

    北京

     

    7.2

    12649

    907

    湖北

     

    7.1

    52361

    2577

    湖北

     

    7.2

    52736

    2601

     

    安卓

    7.1

    39529

    2011

     

    安卓

    7.2

    34631

    1778

     

    iOS

    7.1

    29143

    1801

     

    iOS

    7.2

    30754

    1772

    北京

    安卓

    7.1

    9762

    743

    北京

    安卓

    7.2

    7263

    531

    北京

    iOS

    7.1

    6549

    623

    北京

    iOS

    7.2

    5386

    423

    湖北

    安卓

    7.1

    29767

    1437

    湖北

    安卓

    7.2

    27368

    1315

    湖北

    iOS

    7.1

    22594

    1236

    湖北

    iOS

    7.2

    25368

    1432

    地域终端App 版本用户IDPV

    北京

    iOS

    7.1

    23231

    2

    北京

    iOS

    7.1

    46297

    3

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    甚至更进一步,我们将 PV 数值也进一步展开,对于用户的每一个行为,都保留一条数据,如下表:

    地域终端App 版本PVUV

    北京

    安卓

    7.1

    9762

    743

    北京

    安卓

    7.2

    7263

    531

    北京

    iOS

    7.1

    6549

    623

    北京

    iOS

    7.2

    5386

    423

    湖北

    安卓

    7.1

    29767

    1437

    湖北

    安卓

    7.2

    27368

    1315

    湖北

    iOS

    7.1

    22594

    1236

    湖北

    iOS

    7.2

    25368

    1432

    地域终端App 版本PVUV

    北京

      

    28960

    1995

    湖北

      

    105115

    4570

     

    安卓

     

    74160

    4026

     

    iOS

     

    59897

    3510

      

    7.1

    68672

    3321

      

    7.2

    65385

    3079

    北京

    安卓

     

    17025

    1097

    北京

    iOS

     

    11935

    989

    湖北

    安卓

     

    57135

    2563

    湖北

    iOS

     

    47962

    2477

    北京

     

    7.1

    6549

    1233

    北京

     

    7.2

    12649

    907

    湖北

     

    7.1

    52361

    2577

    湖北

     

    7.2

    52736

    2601

     

    安卓

    7.1

    39529

    2011

     

    安卓

    7.2

    34631

    1778

     

    iOS

    7.1

    29143

    1801

     

    iOS

    7.2

    30754

    1772

    北京

    安卓

    7.1

    9762

    743

    北京

    安卓

    7.2

    7263

    531

    北京

    iOS

    7.1

    6549

    623

    北京

    iOS

    7.2

    5386

    423

    湖北

    安卓

    7.1

    29767

    1437

    湖北

    安卓

    7.2

    27368

    1315

    湖北

    iOS

    7.1

    22594

    1236

    湖北

    iOS

    7.2

    25368

    1432

    地域终端App 版本用户IDPV

    北京

    iOS

    7.1

    23231

    2

    北京

    iOS

    7.1

    46297

    3

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    地域终端App 版本用户ID时间事件

    北京

    iOS

    7.1

    23231

    2015-01-01 12:03:08.934

    浏览商品

    北京

    iOS

    7.1

    23231

    2015-01-01 12:04:08.934

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    虽然这样一来,需要保存的数据规模有了数量级上的扩充,并且所有的聚合计算都需要在多维分析查询的时候再扫描数据并进行聚合,存储和计算代价都提高了很多,看似是一种很无所谓的举措。

    但是,相比较之前的方案,它却有一个最大的好处,也即是因为有了最细粒度的用户行为数据,才有可能计算事件级别的漏斗、留存、回访等,才有可能在这些数据的基础之上,进一步做用户画像、个性化推荐等等。而这也正是目前 Sensors Analytics 所采用的数据存储方案,也正因为采用了这种存储方案,我们才能够将自己成为精细化用户行为分析系统,才能够满足使用者的最细粒度数据分析和获取的需求。

    在这样一个数据存储方案的基础上,为了提高数据查询的效能,一般的优化思路有采用列存储加压缩的方式减少从磁盘中扫描的数据量,采用分布式的方案提高并发扫描的性能,采用应用层缓存来减少不同查询的公共扫描数据的量等等,这方面的内容我们会在后面的文章里面做进一步的探讨,尽请期待。

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  • 实时统计pv、uv是再常见不过的大数据统计需求了,前面出过一篇SparkStreaming实时统计pv,uv的案例,这里用Flink实时计算pv,uv。我们需要统计不同数据类型每天的pv,...
  • 在科技不断发展的今天,千人千面的推荐算法变得越来越重要,而要实现推荐算法,检测,记录与分析用户行为是非常重要的一个指标。
  • 问题描述:每天分析日志的哥们实在伤不起,经常需要给出PV,UV,独立IP等一些统计值,使用C/C++,java都可以写,过程是这样的,先读取文件,逐行扫描,把能标记的值放入数据结构中,排重得出最终结果,其实Linux本身...
  • 网站PV、UV以及查看方法 一、名词解释 PV:PV 是Page Views的缩写,即页面浏览量,用户每一次对网站中的每个网页访问均被记录一次。注意,访客每刷新一次页面,pv就增加一次。 UVUV是Unique Visitor的缩写,即...
  • 很好的UV灯功率计算方法,详细的原理分析
  • 以人工模拟UV-B辐射增强对作物幼苗的形成、营养生长、生殖生长乃至产量的形成及生理生化特性变化、蛋白质及核酸等产生的不同程度的胁迫或抑制效应进行了讨论,并展望了今后采取的研究方法及可能获得的成果。...
  • UV法测定不同溶剂及温度对维生素D3提取效率及稳定性研究,胡代花,张嘉昕,为探讨不同溶剂及温度对维生素D3提取效率及稳定性影响,本论文应用直接提取法,采用紫外分光光度法系统考察了正己烷、氯仿、丙酮�
  • 酸性亚硫酸盐处理木质纤维素产生的废液含有木素磺酸盐、糠醛和羟甲基糠醛(HMF)等生物抑制剂,快速、同步测定这些物质对于生物质精炼具有重要意义。...ATR-UV光谱法用于桉木亚硫酸盐预处理废液分析的结果表明,5
  • 3-D多级UV方法从目标和粗糙表面复合模型散射矢量波的数值模拟
  • 通常的技术方法: 1、找出系统的最高TPS和日PV,这两个要素有相对比较稳定的关系(除了放假、季节性因素影响之外) 2、通过压力测试或者经验预估,得出最高TPS,然后跟进1的关系,计算出系统最高的日吞吐量。...
  • 方法保持UV/Fenton体系的基准条件不变,通过改变H2O2投加量、Fe2+浓度、废水初始pH值、载气等试验条件,考查这些因素对UV/Fenton法处理苯酚废水效果的影响。结果uv/Fenton氧化法对苯酚废水有较好的去除效果和较高的...
  • spark real-time analysisSpark version v2.0.0Kafka version v0.9.0.1Introductionflume采集日志传输到kafka,再通过spark-streaming进行实时分析,得到pv,uv,用户分布图等指标,结果保存两份。一份通过http接口...
  • 为了获得综合性能良好的水性UV光油,运用配方试验方法,采用混合预聚物、混合单体制备光油,获得各预聚物,各单体之间的最优配比。混合预聚物与混合单体的比例变化也对光油的性能有明显的影响,当其比例为1:1.6时...
  • 随着时代的发展,3ds Max被应用在各大领域。在CG领域,它有着其它软件不可取代的地位和作用。...什么是UV? 对于三维模型,有两个最重要的坐标系统,一是顶点的位置(X,Y,Z)坐标,另一个就是UV(u,v,w)坐标。什
  • Socket Refused 分析原因:tomcat最大连接数maxConnections(我们设置1万) + acceptCount(等待队列数,我们设置2000), 超过就 报错connection refused 1.3 nginx "429 Too Many Requests”的原因与解决方法 ...
  • 材质贴图与UV映射

    千次阅读 2018-08-03 13:54:50
    纹理贴图为物体提供了丰富的细节,用简单的方法模拟处了复杂的外观。一个图像(纹理)被贴(或者说映射更专业化)到场景中的一个简单物体上,就像你给墙面上贴壁纸一样,这样操作减少了在场景中制作形体和纹理的计算...
  • 网站PV、UV以及查看方法(转载)

    万次阅读 2018-04-29 23:48:08
    UVUV是Unique Visitor的缩写,即独立访客数。指访问某个站点的不同IP地址的人数。在同一天的00:00-24:00内,uv只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者,在同一天内再次或多次访问该网站则不计数。IP:一个独立...
  • 作为一个百亿级的流量实时分析统计系统怎么能没有PV/UV这两经典的超级玛丽亚指标呢,话说五百年前它俩可以鼻祖,咳咳…,不好意思没忍住,多嘴,回归正文,大猪 在上一篇已经介绍了 小巧高性能ETL程序设计与实现 了...
  • 01 — 什么是PV/UV网站流量分析,是指在获得网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行统计、分析,从中发现用户访问网站的规律,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题,...
  • 数据埋点是数据分析的基础,依据埋点数据中我们可以开展数据清洗、数据归因、分析模型、AB测试等工作。如今数据分析可以说是当前最热门的技能了,不管是产品、运营还是设计都可以明显感知到各大平台、...
  • 多维分析中的 UV 与 PV

    2017-08-01 10:23:00
    对于互联网产品来说,UV 与 PV 是两个非常常见的指标,并且通常都是分析的最基础指标。UV 一般来讲,是指使用产品(或产品某个功能)的独立用户数。PV 则来源于网站时代,一般指网站(或网站某个页面)的页面浏览量,在...
  • bitmap使用位运算来减少所消耗的空间,假如用户id为long类型,在java中,一个long需要8字节也就是64位空间存储,如果改用bitmap方法,将会缩小64倍的空间占用。 而布隆过滤器所消耗的空间和你所要达到的
  • Unity 之 ShaderGraph UV节点解析汇总

    千次阅读 2021-08-17 21:49:00
    还在为看不懂官方文档困扰吗? 我对ShaderGraph的UV下节点一一分析说明,总结的超级全面,进来看看吧~

空空如也

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uv是什么分析方法