埋点系统如何统计用户的平均停留时长?

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Hello,大家好,欢迎使用Webfunny前端监控和埋点系统。

今天,我们将介绍webfunny的埋点系统如何统计用户的平均停留时长

一、页面beforeLeave事件
当你页面离开的时候,会触发一个心跳检测,但是这个可能不是100%触发,因为beforeLeave这个事件的触发好像不是100%, 但是可以通过这个点位计算平均停留的数据。

二、心跳检测
我们会为每一个项目的sdk探针自动生成一个心跳检测的点位,这个点位包括停留时长stayTime字段,当引入我们的sdk探针代码后,默认会自动上报这个点位的数据,采集每个页面的停留时长

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每15s上报一次,一个页面停留时间如果超过15s的话,就分多次来上报这个停留时长。

在点位细查中可以查看上报的数据
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三、计算用户平均停留时长
新建一个卡片,用来计算用户平均停留时长,可以知道趋势图

选择心跳检测点位,利用停留时长字段,来求和,然后勾选计算数据,添加用户数据,来计算

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以上是webfunny<埋点系统统计用户平均时长>操作介绍, ps: 如果你是前端工程师的相关技术同学,欢迎试用体验【webfunny前端监控和埋点系统】
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<think>好的,我现在需要帮用户解决如何将“统计页面停留时长”拆分为原子指标和派生指标的问题。用户之前的问题是关于埋点事件与业务过程的对应关系,现在转向指标体系的构建,特别是原子指标和派生指标的拆分。首先,我得回顾之前提供的引用内容,尤其是引用[1]到[4],这些内容涉及原子指标、派生指标的定义以及指标拆解的方法。 首先,根据引用[1],原子指标是直接从数据源计算的,如PV、UV,而派生指标是原子指标通过运算得到的,如跳出率。用户提到的页面停留时长,需要确定其原子指标和可能的派生指标。我需要先明确什么是页面停留时长的原子指标,可能涉及用户进入和离开页面的时间差,所以原子指标可能是“页面停留时长(原始毫秒数)”。 接下来,派生指标需要基于这个原子指标进行计算。例如,平均停留时长停留时长分布等。这时候要考虑用户的业务场景,比如是用于用户行为分析还是广告效果评估,不同的场景可能派生不同的指标。根据引用[3]和[4],核心指标需要拆解到维度,比如按用户类型、页面类别等,所以在派生指标中可能需要分维度统计平均值或占比。 然后,我需要参考用户之前的回答,其中提到埋点事件可能对应多个业务过程,所以在拆分指标时需要考虑不同业务过程的需求。比如,用户活跃度分析和广告曝光可能需要不同的派生指标,如“广告位平均停留时长”或“核心功能页面停留用户占比”。 同时,要注意用户可能关心的数据清洗和ETL过程中的处理,比如如何从原始埋点数据中提取原子指标,再进行聚合生成派生指标。引用[1]提到原子指标来自底层数据源,所以可能需要通过埋点事件中的时间戳计算停留时长,而派生指标则是基于这些计算结果进一步处理。 另外,用户可能需要具体的例子来理解如何应用这些指标,比如SQL代码示例或者实际业务场景的应用,这样能帮助用户更好地将理论应用到实践中。例如,使用SQL计算平均停留时长,或者按用户分层统计停留时长分布。 还要考虑指标体系的监控和问题定位,如引用[4]中提到的,核心指标的波动需要拆解到不同维度,因此在派生指标中需要包含分维度的统计,这样当整体指标变化时,可以快速定位到具体哪个维度的问题。 最后,总结步骤:确定原子指标的定义和计算方式,然后根据业务需求派生不同维度和计算方式的指标,并确保这些指标能够支持业务分析和问题诊断。同时,提供实际案例和实现方法,帮助用户更好地理解和应用。</think>### 如何将“统计页面停留时长”拆分为原子指标与派生指标? #### 一、**原子指标的明确** 根据引用[1]的定义,**原子指标是直接来源于埋点数据的不可再拆分的指标**,需满足以下条件: 1. **直接可计算**:无需依赖其他指标,通过埋点字段直接计算得出。 2. **业务含义清晰**:对应单一业务行为(如页面停留)。 **页面停留时长的原子指标定义**: - **指标名称**:`页面停留时长(原始值)` - **计算逻辑**: 通过用户进入页面(`page_enter`事件)和离开页面(`page_leave`事件)的时间戳差值计算: $$ \text{停留时长} = \text{page_leave.timestamp} - \text{page_enter.timestamp} $$ - **埋点字段示例**: ```json {"event": "page_enter", "timestamp": 1630000000000, "page_id": "home"} {"event": "page_leave", "timestamp": 1630000005000, "page_id": "home"} ``` #### 二、**派生指标的构建** 根据引用[2]和[4],**派生指标需基于原子指标进行加工**,服务于具体分析场景。以下是典型拆分方法: ##### 1. **聚合型派生指标** - **指标名称**:`人均页面停留时长` - **计算逻辑**: $$ \text{人均停留时长} = \frac{\sum \text{停留时长(原始值)}}{\text{UV(独立访问用户数)}} $$ - **应用场景**:评估页面整体吸引力[^4]。 - **SQL实现示例**: ```sql SELECT page_id, AVG(stay_duration) AS avg_stay_duration, COUNT(DISTINCT user_id) AS uv FROM page_stay_events GROUP BY page_id ``` ##### 2. **分层型派生指标** - **指标名称**:`停留时长分布占比` - **计算逻辑**: 按时长区间(如0-3秒、3-10秒、>10秒)统计用户占比: $$ \text{占比} = \frac{\text{区间内停留用户数}}{\text{总停留用户数}} \times 100\% $$ - **应用场景**:识别用户流失节点(如引用[4]中提到的“3秒跳出率”)[^4]。 - **实现示例**: ```sql SELECT page_id, CASE WHEN stay_duration <= 3000 THEN '0-3秒' WHEN stay_duration <= 10000 THEN '3-10秒' ELSE '>10秒' END AS duration_segment, COUNT(DISTINCT user_id) * 100.0 / SUM(COUNT(DISTINCT user_id)) OVER (PARTITION BY page_id) AS ratio FROM page_stay_events GROUP BY page_id, duration_segment ``` ##### 3. **业务关联型派生指标** - **指标名称**:`高价值用户平均停留时长` - **计算逻辑**: 筛选特定用户分层(如付费用户、VIP用户)后计算平均值: $$ \text{高价值用户平均时长} = \frac{\sum \text{高价值用户停留时长}}{\text{高价值用户数}} $$ - **应用场景**:评估内容与目标用户匹配度[^3]。 #### 三、**指标体系的落地建议** 1. **原子指标标准化**: - 统一埋点中`page_enter`和`page_leave`的事件触发逻辑,避免因埋点缺失导致数据偏差[^1]。 2. **派生指标按需配置**: - 根据业务模块(如广告、用户增长)需求,在数据仓库中预计算常用派生指标(如分广告位的平均停留时长)[^2]。 3. **监控与报警**: - 对核心派生指标(如“停留时长>3秒用户占比”)设置波动阈值,引用[4]中提到的“维度拆解”方法定位异常原因[^4]。 --- ### 相关问题 1. 如何通过埋点验证页面停留时长计算的准确性? 2. 在用户分层分析中,如何选择影响停留时长的关键维度? 3. 如何设计实时计算框架来监控页面停留时长指标?
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