数据中心的配套说明

这些数字是怎么来的,翻到这页就能对上

红牛娱乐数据中心里的每个数值,都是先有一套固定的算法,再拿去看。这一页不重复栏目整体介绍,只把算法本身讲清楚:算的是什么、多久看一次、能和谁摆在一起比。

6 条口径条目,分 2 组,另有适用条件和三个相邻入口。下面的规则只服务本站自有数字,不与其他站点或行业口径对接。

细线网格与抽象刻度叠加,示意统计中的度量与边界
周期、范围、算法三条对齐了,数字才站得住。
A

访问与浏览类

3 条 · 看栏目被翻开的程度
01

栏目访问量

怎么算
一个自然日内,某个分类栏目页被打开的次数。同一个人一天里开三次,这里就记三次。
观察周期
按自然日累计,对外展示时看整周合计。
能比什么
同一个栏目跨周比,或者同一天里不同栏目之间比。不跨设备类型换算。
常见误读

把访问量当成人数。它记的是打开次数,一个人反复打开就会往上走,所以它说明的是栏目被翻开的频繁程度,不是有多少人来看。

02

独立访问者数

怎么算
同一天里按浏览器标识去重之后的访问者数量,同一个人当天只算一次。
观察周期
自然日与自然周各取一个值,两个值分开看。
能比什么
只和同一周期的数字比。它和访问量之间不是换算关系,相除得不出人均。
常见误读

拿它除以栏目总数,说成每个栏目分到多少人。这个数字只说明当天有多少人来过,落到具体栏目上是访问量在说话。

03

平均停留时长

怎么算
一次访问从打开到离开的时长,取中位数呈现,个别长时间挂着不关的访问不会把结果拉高。
观察周期
按自然周统计,单日数值不单独展示。
能比什么
同一设备类型内,不同栏目之间可以比;跨设备比较意义不大,终端不同,阅读习惯本来就两样。
常见误读

停留久就等于内容更好。有人只是没关页面,时长照样会被记进去,所以它更适合当成阅读节奏的参考。

抽象标签与数值排布的信息图形,示意指标的分组结构
分组只是阅读顺序,不是重要程度。同一个指标只会出现在一组里,不会两边各写一遍。
B

版本与设备类

3 条 · 看客户端和终端分布
04

版本使用占比

怎么算
某一客户端版本在一周内被使用的次数,占全部版本使用次数的比例,比如标准版 v6.4 的占比。
观察周期
按自然周取样,一周一个点,不做日粒度展示。
能比什么
同一个自然周内,不同版本之间可以比;跨周只看走势,不拿两个孤立数值下结论。
常见误读

占比下降就当成用户流失。新版本发布后旧版本占比回落是正常的迁移过程,数字挪动的位置会换到新版本那一格。

05

设备构成

怎么算
按桌面、手机、大屏三类终端归类后统计的使用次数占比,每台设备只归入一类。
观察周期
按自然周统计,可以在版本更新的同一周对着看。
能比什么
只看自身的长期走势。不与其他栏目横向比,因为同类栏目在不同终端上的打开习惯差别本来就大。
常见误读

把设备构成当成人构成。一台设备可能被多人轮流用,同一个人也可能同时用两种终端,两者不是一回事。

06

分类切分次数

怎么算
一次访问里从一个分类栏目切到另一个分类栏目的次数,用来看目录被翻的深浅。
观察周期
按自然周统计,与栏目访问量同期出。
能比什么
同一周内不同栏目可以比;中间隔着一次分类调整的两周,不要直接连起来看。
常见误读

切得越多就说明内容越好。它只说明访客在栏目之间走动的活跃程度,跟单个栏目好不好看没有直接关系。

先看边界

四种情况,数字先别急着比

同样是往上走,来源不同,结论就不同。碰到下面四种情形,先停一下,换个口径再看一遍。

  1. 跨分组不换算。访问量和独立访问者数分属两组,把这两个数相除在本站没有定义,得不出有用的结果。
  2. 单日数值先攒成整周。一天之内的起伏本来就不稳,整周合计再比,结论才不容易被某一日带偏。
  3. 版本更新那一周单独看。版本类数字会在更新后集中挪动,别和更新前的周直接连成一条线比。
  4. 周期对不上就核对周期。同一指标按日看和按周看本来就是两个结果。核对之后仍有疑问,可以发邮件到 email@happy-redbull.com.cn,工作日 9:00-18:00 有回复。
回数据中心