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用户分析是网站分析中一个重要的组成部分，在分析用户之前我们必须首先能够识别每个用户，分辨哪些是”new customer”，哪些是”repeat customer”。这样不但能够更加清晰地了解到底有多少用户访问了你的网站，分辨他们是谁（用户 id、邮箱、性别年龄等）；同时也能够帮助你更好地跟踪你的用户，发现它们的行为特征、兴趣爱好及个性化的设置等，以便于更好地把握用户需求，提升用户体验。
通常当你的网站提供了注册服务，而用户注册并登陆过你的网站，那么用户可以更容易地被识别，因为网站一般都会保存注册用户的详细信息；但是你的网站并不需要注册，而用户的行为以浏览为主，这是用户识别就会显得较为困难，下面提供了几种常用的用户识别的方法：
识别用户的几种方法
当用户并未注册登录的情况下，识别用户的唯一途径就只剩下用户浏览行为的点击流数据，通常情况下它们会保存在 web 日志里面，关于 web 日志的详细说明可以参考我之前的文章——。而 web 日志本身存在的缺陷可能导致用户识别的不准确性，关于 web 日志的缺陷可以参考之前的文章——，所以我们在选择用户识别方法的过程中，在条件允许的情况下尽量选择更为准确的方法：
1、基于 ip 的用户识别
ip 地址是最容易获取的信息，任何的 web 日志中均会包含，但其局限性也较为明显：伪 ip、代理、动态 ip、局域网共享同一公网 ip 出口……这些情况都会影响基于 ip 来识别用户的准确性，所以 ip 识别用户的准确性比较低，目前一般不会直接采用 ip 来识别用户。
获取难度：★
准确度：★
2、基于 ip agent 的用户识别
同样基于最简单形式的 web 日志，我们可以增加一项——agent，来提高单一 ip 方式识别用户的准确性。agent 也是 web 日志中一般都会包含的信息，通过 ip agent 的方式可以适当提高 ip 代理、公用 ip 这类情况下用户的分辨度，同时通过 agent 还可以识别网络爬虫等特殊“用户”，但同样准确度也欠高。
获取难度：★
准确度：★★
3、基于 cookie 的用户识别
当你通过自定义 apache 日志格式或者 javascript 的方法获得用户 cookie 的时候，其实你已经找到了一个更有效的用户识别的手段。cookie 在未被清除的其前提下可以认为是跟某个访问客户端电脑绑定的（一个客户端有可能包含多个 cookie），所以用 cookie 来标识用户其实指的是用户使用的客户端电脑，而并非用户本身。
用 cookie 识别用户的方法当然也存在缺陷：最常见的就是 cookie 被清除而导致用户无法与原先记录实现对应；同时由于客户端电脑会被共用，或者用户会在不同的电脑上访问你的网站，这个时候 cookie 就无法直接对应到该用户了。
获取难度：★☆
准确度：★★☆
4、基于用户 id 的用户识别
基于用户 id 的用户识别是最为准确，因为一般情况下用户不同共享他的用户 id，所以我们可以认为数据中的 userid 唯一地指向该用户，几乎不存在偏差。当然要使用用户 id 来识别用户是需要一定的前提条件的：网站必须是提供用户注册登录服务的，并且可以通过一些手段在点击流数据中记录 userid。
获取难度：★★
准确度：★★★
所以对于一个需要用户 id 注册登录的网站来说，用户唯一标识符的选择可以遵从以下顺序：当用户注册登录时以 userid 为准，当用户在未登录状态浏览时以用户的 cookie 为准，当用户未登录且 cookie 无法获取的情况下以 ip agent 为准；这样就能从最大程度上识别唯一用户。
这里推荐一个网站日志中 cookie 项的自定义设置方法，以便更好地识别用户。cookie 是从用户端存放的 cookie 文件记录中获取的，这个文件里面一般在包含一个 cookieid 的同时也会记下用户在该网站的 userid（如果你的网站需要注册登陆并且该用户曾经登录过你的网站且 cookie 未被删除），所以在记录日志文件中 cookie 项的时候可以优先去查询 cookie 中是否含有用户 id 类的信息，如果存在则将用户 id 写到日志的 cookie 项，如果不存在则查找是否有 cookieid，如果有则记录，没有则记为”-”，这样日志中的 cookie 就可以直接作为最有效的用户唯一标识符被用作统计。当然这里需要注意该方法只有网站本身才能够实现，因为用户 id 作为用户隐私信息只有该网站才知道其在 cookie 的设置及存放位置，第三方统计工具一般很难获取。
获取用户信息的途径
通过以上的方法实现用户身份的唯一标识后，我们可以通过一些途径来采集用户的基础信息、特征信息及行为信息，然后为每位用户建立起详细的 profile：
1) 用户注册时填写的用户注册信息及基本资料；
2) 从网站日志中得到的用户浏览行为数据；
3) 从数据库中获取的用户网站业务应用数据；
4) 基于用户历史数据的推导和预测；
5) 通过直接联系用户或者用户调研的途径获得的用户数据；
6) 有第三方服务机构提供的用户数据。
识别并获取用户信息的价值
通过用户身份识别及用户基本信息的采集，我们可以通过网站分析的各种方法在网站是实现一些有价值的应用：
1> 基于用户特征信息的用户细分；
2> 基于用户的个性化页面设置；
3> 基于用户行为数据的关联推荐；
4> 基于用户兴趣的定向营销；
……
来源：网站 数据分析
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