FA-2.0数据统计 ¶
FA数据统计的介绍
数据收集后，进入数据库后，通过maoreduce进行数据统计，通过各个维度进行聚合， 最终形成对业务有用的数据统计
一.网站业务数据的统计
fecmall的统计部分一直都没有进行强化，整体设计就是放到FA里面，统计的内容有：
1.总量统计
产品总量，分类总量，订单总量，评论总量，用户总量，产品收藏总量，产品品牌总量，优惠券总量，用户留言总数，newsletter总数， Page页面总数，StaticBlock总数
2.日增量统计
每日新增产品数，每日新增分类数，每日新增订单数，每日新增评论数，每日新增用户数，每日新增产品收藏数， 每日新增产品品牌数，每日新增优惠券数，每日新增用户留言数，每日新增newsletter数， Page页面总数，StaticBlock总数
3.趋势图分析
趋势图，针对单个，进行的趋势分析，譬如每日产品新增趋势图，将产品最近1个月的新增产品数，做成趋势图
1.新增产品趋势图
2.新增订单趋势图
3.新增评论趋势图
4.新增用户趋势图
5.新增产品收藏趋势图
等
二：用户行为数据分析
1.站点统计
以全站整体进行统计
站点，日期，pv数，uv数，ip数，平均停留，老用户访问率，
跳出率，退出率，用户加入购物车产品数，用户下单数，支付订单产品数，
订单个数，支付订单个数，订单支付率等等
2.App入口统计
以各个入口为统计单位，进行统计
入口（譬如appfront），日期，pv数，uv数，ip数，平均停留，老用户访问率，
跳出率，退出率，用户加入购物车产品数，用户下单数，支付订单产品数，
订单个数，支付订单个数，订单支付率
3.来源统计
从外部网站的链接点击进入fecmall商城，该外部网站为来源网站
对各个来源的用户流量进行统计
来源, 日期，pv数，uv数，ip数，平均停留，老用户访问率，
跳出率，退出率，用户加入购物车产品数，用户下单数，支付订单产品数，
订单个数，支付订单个数，订单支付率
4.sku统计
以sku产品，为维度统计，统计访问这个sku的用户行为数据
SKU, 日期，pv数，uv数，ip数，平均停留，老用户访问率，
跳出率，退出率，sku加入购物车个数，订单产品数，支付订单产品数，
订单个数，支付订单个数，订单支付率等
5.Sku Refer统计
流量来源+sku，为维度，进行的统计
6.搜索统计
用户站内搜索关键词的统计
7.搜索语言统计
各个store语言下的关键词统计
8.着陆URL统计
用户进入网站的第一个页面统计
9.url统计
统计各个url的数据信息
10.分类统计
11.设备统计
12.国家统计
13.浏览器统计
广告统计 ¶
对应商城，很多时候，我们会付费到各个平台打广告，对于广告的流量是昂贵的， 因此，我们需要明白，花的钱到底带来了多少流量，以及流量的质量，通过这个付费广告过来的 用户流量是否垃圾，因此需要从各个维度来分析。
1.原理, 通过url加入参数尾巴的方式，来记录这些信息，url格式如下
http://fecshop.appfront.fancyecommerce.com/?fec_campaign=adver&fec_content=15&fec_design=96&fec_medium=Share&fec_source=Facebook&fid=8581bb17-49fc-475f-b214-c83502cdea89
用户访问该url进入网站后，这些参数将会写入cookie，该用户的行为都会加入这些信息，FA进行数据分析，后续通过脚本进行数据统计。
目前的维度：
广告员：对应url参数fid，值为广告员的唯一编号
广告小组，
广告美工，
活动，
渠道，
子渠道，
EDM