百度统计需要的数据指标主要包括哪些?

时间：2024-08-14 10:47:49 呈 SEO网站优化我要投稿

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百度统计需要的数据指标主要包括哪些?

　　很多网站都会在后台安装百度统计工具，百度统计会很好的对网站的流量情况进行基本分析。那么百度统计需要数据指标主要包括哪些呢？对网站的基本情况又会有哪些用处呢？下面是小编为大家收集的百度统计需要的数据指标主要包括哪些？欢迎阅读与收藏。

　　一、访客数(UV)

　　访客数就是指一天之内，多少独立的客户端对网站进行访问的数量。百度统计完全抛弃了IP这个指标，而启用了访客数这一指标，是因为IP不能反映真实的用户数量。尤其对于一些流量较少的企业站来说，IP数和访客数会有一定的差别。访客数主要是以cookie为依据来进行判断的，而每台电脑的cookie也是不一样的。有些情况下IP数会大于真实的访客数。

　　二、浏览量(PV)

　　PV就是用户的点击量，一般用户点击一个页面就是一个PV。同一个页面被访问多次，浏览量也会累积。浏览量很好的反应了网站对用户的吸引程度。浏览量越高，说明网站越受到用户的吸引。对于资讯站来说，PV是一个重要的指标，反映了网站内容是否对用户有足够的吸引力。想要知道网站的内容如何，PV是很好的一个数据说明。

　　三、新访客数

　　新访客数是一天中网站新访客的数量。从百度统计开始到网站统计以来，当一个访客第一次访问网站时，就被记为一个新访客。新访客主要还是以cookie为依据来进行判断的。新访客数可以衡量通过网络营销开发新用户的效果。在众多的网络营销方法中，搜索引擎营销往往更容易为企业带来新用户。

　　四、新访客比例

　　新访客比例是指一天中新访客数占总访客数的比例。对于不同类型的网站，这个指标有着不同的意义。对于一些讲求用户黏性的web2.0网站来说，比如论坛和SNS网站，如果新访客比例过高，就意味着老用户很少来，这并非是一件好事。而对于主要依靠搜索引擎带流量的资讯站来说，新访客比例反映了网站编辑是否能抓住热点内容做文章、而且新访客比例较高，往往是网站进步的一个表现。

　　五、平均访问时长

　　平均访问时长是用户访问网站的平均停留时间。平均访问时长等于总访问时长与访问次数的比例。平均访问时长是衡量网站用户体验的一个重要指标。对于企业网站来说，只要把"产品介绍"、"企业案例"、"企业简介"、"联系方式"等几个重要页面展示给我们的目标用户，目的就算达到了，因此没有必要追求过高的平均访问时长。

　　六、平均访问页数

　　平均访问页数是用户访问网站的平均浏览页数。平均访问页数等于浏览量与访问次数的比例。平均访问页数很少，说明访客进入你的网站后访问少数几个页面就离开了。把平均访问页数和平均访问时长这两个指标放在一起来衡量网站的用户体验。如果平均访问页数较少，平均访问时长较短，就要分析以下几个问题：网络营销带来的用户是否精准;网站的访问速度如何;用户进入网站后能否找到需要的内容;网站内容对用户是否有吸引力。

　　七、跳出率

　　跳出率是指访客来到网站后，只访问了一个页面就离开网站的访问次数占总访问次数的百分比。跳出率是反映网站流量质量的重要指标，跳出率越低说明流量质量越好，用户对网站的内容越感兴趣，网站的营销功能越强，这些用户越可能是网站的有效用户、忠实用户。在百度搜索推广中跳出率和平均访问时长可以反映出推广关键词的选择是否精准，创意的撰写是否优秀，着陆页的设计是否符合用户体验。

　　八、转化次数

　　我们做网站优化就是想达到网站流量的转化。因此百度统计对网站的转化轨也会进行一定的记录。转化率越高，说明网站的优化效果越好。反之网站的优化就没有达到预期的效果。转化率可以很好的分析出网站哪些页面优化比较，哪些页面优化比较差，通过对网站的转化率，可以很好的对页面优化做出及时调整。

　　数据统计和数据分析的区别

　　数据统计和数据分析的主要区别在于它们的目的、方法和技术工具的使用。数据统计侧重于对数据进行描述性分析，而数据分析则更侧重于探索数据背后的原因和预测未来趋势。

　　数据统计的定义和目的

　　定义：数据统计主要是对数据进行描述性统计，包括计算平均数、中位数、方差等统计指标，以帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。

　　目的：数据统计的主要目的是描述数据的分布特征，如平均数、方差等，以便更好地理解数据。

　　方法：通常使用Excel、SPSS等工具进行计算统计指标。

　　数据分析的定义和目的

　　定义：数据分析侧重于数据背后的原因和预测，通过观察数据的分布特征，借助数据挖掘、机器学习等技术找出数据之间的联系，预测未来的趋势。

　　目的：致力于揭示数据背后的规律，预测未来的趋势，并找出影响这些趋势的关键因素。

　　方法：常常使用Python、R、SAS、SQL等编程语言和统计分析软件进行复杂的数据处理和模型构建。