当我们谈流量的时候，其实我们谈的是一个很大的概念，绝不仅仅是某一个指标。
常用的统计指标包括网站的独立用户数量（一般指IP）、总用户数量UV（含重复访问者RV）、页面浏览数量PV、用户在网站的平均停留时间TP等。
2.UV，独立访客
Unique Vister：有多少人来过。通过互联网访问同一个网页或产品的独立触发用户数。
爸爸、妈妈、儿子三人通过三个账号访问了某网页，则UV=3。
3.PV，被浏览的总次数
Page View：页面被看过多少次，浏览量或点击量，用户每刷新一次即被计算一次。
通常是衡量一个网络新闻频道，或网站甚至一条网络新闻的主要指标。
爸爸、妈妈、儿子分别看了某网页2次、5次、3次，UV=3，PV=10。
PV与访客量成正比，同时间段，PV一定是大于UV的。可以通过PV推断某活动是否受用户欢迎或者关注。
造个句子：“刚刚上线了圣诞节活动，你还别说，虽然UV没怎么变化，PV倒是高了不少，很多人在关心什么时候抢券。”
4.IP，互联网协议地址
Internet Protocols，理解成有多少台电脑、手机设备在访问比较好记忆。
指独立 IP 数，通过互联网各个拥有唯一IP地址的计算机访问同一个网页或产品的独立触发用户数。一天内相同 IP 地址只被计算一次。
爸爸、妈妈、儿子三个人，用同1台电脑，3个账号访问了某宝网页。则IP=1，UV=3。
IP能反应网络虚拟地址，无法直观体现真实独立用户流量，独立UV对分析活动成效更好。IP可以分析地域：昨天通过分析用户IP，发现我们65%用户集中在广州，23%集中在江苏。
什么时候UV会大于IP？
一个局域网拥有相同的IP，10个用户同时访问同一个网站，则UV=10，IP=1。
那什么时候IP大于UV？
一个用户上网频繁掉线，重复10次拨号访问同一个网站，则UV=1，IP=10。
IPUVPV，构成了一个网站的独立访问数量。
Repeat Visitors：回头客，网页或产品的重复触发用户数。
昨天小明来看了看我的订阅号，今天他又来了，小明就是一个RV。
重复访客越多可以体现出用户粘度越高，实际运营更多会比较UV与PV的关系占比。
Peak Concurrent Users，这个数据可以拿去吹牛逼用
Average Concurrent Users，万一哪天拉低平均值了就GG
Daily Active User，有点类似UV，但又有所不同。
活跃的定义，行业标准是当日打开应用。但事实上这是一个可自行定义的标准。
譬如，一个听歌App，它的日活定义可能是：播放歌曲XX分钟的用户，而不是打开了APP的用户。
延伸词汇：DOU，日老用户；DNU，日新增用户。
Month Active User ，月活跃用户指单月某产品或者网页的活跃用户数，反应产品长时间内用户活跃度。
单看DAU或MAU都很片面。两者结合才有真正数据分析的意义。
日活和月活的比例（DAU/MAU）Y值，反应用户是每天都在登陆还是隔三差五才会登陆？
Y值越大，用户粘度越高；Y值越小，用户粘度越小。一般来说Y值会在0.03-1之间。
日常用语：“目前APP的DAU为3万，MAU为45W，争取在下季度MAU不变的情况下，提升DAU到5W。”
DAU（日活跃用户）和MAU（月活跃用户）两个数据基本上说明了应用当前的用户群规模，这是两个运营人员必看的指标。
其实还要看另两个指标：每次启动平均使用时长和每个用户每日平均启动次数。这两个数据可以结合一起看。
延伸词汇：WAU，周月活用户量。
Time On Page，页面停留时间指用户在各个页面的停留时长。
TP时长可以反映出某个网页或活动页对用户的吸引力，也可以通过分析TP，来研究用户的行为偏好与喜好。
造句：王大壮最喜欢看新闻，他每天看新闻频道10分钟；李小勇最喜欢看美女，他每天看美女频道30分钟。你想知道用户爱看什么吗？好好研究一下TP呗~
Traffic Sources，入口1带来100个UV，入口2带来10个UV，广入口3给你500个UV…
分析来源渠道，对于做增长广告推广很重要和有效。前提要有技术支持，能查询得到从哪来的才行。
投资回报率ROI=（总收入-总成本）/总成本，反映投入和产出的关系，衡量活动运营是否值得，能得到多少价值。
收入-成本，不等于利润，它表示去除成本后的剩余金额，更准确的可以理解为销售收入。
隔壁老王花10万块做活动，7天带来100万注册用户。
你家小明花100万做活动，7天带来了10万注册用户。
很明显，隔壁老王的ROI更好。
Gross Merchandise Volume，销售额GMV指用户在某网站或产品的成交额。
GMV更多广泛应用于电商平台，它更多反映出整个产品或者商家的销售额，但是实际对于电商平台本身并无太大的价值。（没有刨除成本）
造句：“天猫双十一GMV如此之高！它到底能赚多少钱呀？”截止至11月11日24:00，天猫双十一的最大悬念揭晓：当日成交额2135亿元，同比增长26.9%。
Average Revenue Per User，业务收入的指标
一般按照月来计算，即ARPU=月总收入/月活跃用户数（MAU）
传统行业使用客单价（总收入/订单数），互联网行业不仅用户基数较大，而且更关注对用户的运营，所以每个用户对产品的利益价值更高，故采用ARPU的计算方式。
某网游，每月有1000万用户，每月有1亿元收入，那么，该游戏当月的Arpu值为：10元。某应用，1月有30万用户，1月收到1000万元收入，那么该应用1月的Arpu值为：33.3元。
ARPU值并不反映利润情况，只反映收入情况。如果有人拿ARPU值对比，告诉你，上面这个应用比上面个网游更赚钱，请你优雅的一笑了之。
“虽然最近ARPU升高了，但是为什么我们收入却反而变低了？”“因为最近渠道用户流失很严重，我们需要持续监控渠道流量异常变化啊”
延伸词汇：PU （PayingUser），付费用户；APA（Active Payment Account），活跃付费用户数
Average Revenue per Paying User，平均每付费用户收入，它反映的是每个付费用户的平均付费额度。
大部分ARPPU的解读上都是粗犷式，简单通过公式（ARPPU=周期付费总额/周期付费人数）得到一个平均答案。
上个月10个付费用户，1000充值金额。
这个月4个付费用户数，800充值金额。
ARPPU对比上个月提升了100，真是赚大了！！
……
Pay User Rate，月付费用户数/月登陆用户数。叫好不叫座，变现率较低、免费用户占比较大，这是各家目前的普遍状况。
2017年，喜马拉雅公布3.4 亿总激活用户，召集到342万付费会员，其付费比例也只有 2% 左右。
Lift Time Value，是公司从用户所有的互动中所得到的全部经济收益的总和。即平均一个用户在首次登录到最后一次登录，创造的收入总计。
通常被应用于市场营销领域，用于衡量企业客户对企业所产生的价值，被定为企业是否能够取得高利润的重要参考指标。
Standard Product Unit ，是商品信息聚合的最小单位，是一组可复用、易检索的标准化信息的集合，该集合描述了一个产品的特性。
通俗点讲，属性值、特性相同的商品就可以称为一个SPU。
例如，Iphone4就是一个SPU，这个与商家无关，与颜色、款式、套餐也无关。
Stock Keeping Unit，库存进出计量的单位， 可以是以件、盒、托盘等为单位。在服装、鞋类商品中使用最多最普遍。
例如纺织品中一个SKU通常表示：规格、颜色、款式。
SKU是物理上不可分割的最小存货单元，是库存量单位，区分单品，商品可对应多个SKU。SPU是标准化产品单元，区分品种。
两者区别：
（1）苹果6（SPU） ；土豪金-苹果6（SKU）
（2）优衣库轻薄羽绒服（SPU）；优衣库轻薄羽绒服-蓝色-小码（SKU）
在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。
这部分用户，占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例日、周、月）来进行统计。
次日留存：因为都是新用户，提升次日留存率，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。
周留存：在这个时间段里，用户通常会经历一个完整的使用和体验周期，如果在这个阶段用户能够留下来，就有可能成为忠诚度较高的用户。
月留存：通常移动APP的迭代周期为2-4周一个版本，所以月留存是能够反映出一个版本的用户留存情况，一个版本的更新，总是会或多或少的影响用户的体验，所以通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是否对用户有影响。
有多少人来到网站，与有多少成功达到目标（购买产品、注册电子月刊以及填写联络信息等）的比率。
广泛应用于网络广告，传播活动所传达的信息接受人群占所有传播对象的百分比。浏览者从A平台到达B平台，并完全打开的比例。
只访问了入口页面（例如网站首页）就离开的访问量，与所产生总访问量的百分比。
跳出量：访客打开受访页面后没有点击任何链接，直接关闭页面，记为1次跳出。
跳出率=访问一个页面后，离开网站的次数/总访问次数。
可使用跳出率来衡量访问质量，高跳出率通常表示网站进入页对您的访问者不具针对性。跳出率越低，说明页面内容比较吸引访客关注，访客没有直接关闭页面，而是继续浏览。
二跳率的概念是当网站页面展开后，用户在页面上产生的首次点击被称为“二跳”，二跳的次数即为“二跳量”。
访客打开受访页面后点击1次页面中的任意链接记为1次二跳，点击2次，记为2次，以此类推。
二跳率=二跳次数/页面浏览量。二跳率越高说明页面受关注的内容越多，效果越好。
简言之，二跳率越高越好，跳出率越低越好。
当访客由这些不同的网站入口进入这网站时，这个动作就称为”进入网站”，而他从这个入口离开这个网站时这个动作就叫做”离开网站”。
退出率=从该页退出的的页面访问数/进入该页的页面访问数。
为什么要埋点？为了完整的数据采集。互联网公司越来越关注转化、新增、留存，而不是简单的统计PV、UV。
埋点包括全埋点、可视化埋点…
在IOS、Android、H5、小程序等前端埋点，也包括后端业务埋点。
将网络传输发送与接受的数据包进行截获、重发、编辑、转存等操作。也可以用来检测网络安全。
AARRR模型有5个重要环节：
（1）获取用户（Acquisition）：下载量、激活量；
（2）提高活跃度（Activation）；
（3）提高留存率（Retention）；
（4）获取收入（Revenue）；
（5）自传播（Refer）；
获取用户只是第一步，后面如何留住他们，增加粘性也很重要。
以上内容非原创，但我也是理解受益者
"已花献佛"