sem跳出率和退出率详解
一 跳出率和退出率的区别
此处所说跳出率和退出率是基于Google analytics的度量标准
跳出率（Bounce Rate） 也被称为 蹦失率：浏览单页即退出的次数/访问次数=single access/entry visits
退出率 exit rate：从该页退出的的页面访问数/进入该页的页面访问数= exit pv/pv（注意这里面的访问数和一般概念的visits是不一样的 其实是指pv，非visits，关于pv和visits参考Google analytics的说明文档)
其中：
跳出率只能衡量该页做为着陆页面（Landing Page）的访问， 跳出率分母等于Landing Page的visits ，分子也是指跳出的visits
退出率则是针对全部的访问页面不限于着陆页面（Landing Page），任何页面都有退出率。
退出率的分子=退出的次数（包括一次访问过程中用户浏览单页即跳出的次数，也包括浏览多页后从该页面退出的次数。）
退出率的分母=进入该页的页面访问次数=该页的所有访问pv(综合浏览量)
进入的次数包括用户重复浏览该页的次数，因此可理解为综合浏览量。
google analytics和Omniture关于退出率的定义区别：
google analytics里面计算退出率分子分母是计算pv的，而Omniture是exit/visit
当然google analytics和Omniture里面计算跳出率都是计算访问次数visits的。
EG:
10个visits来到a页面 ——5个visits直接离开，3个visits去b页面 （2个visits去c页面然后直接离开）。 b页面的3个visits有2个visits返还a页面最终从a页面离开
计算a页面的于Bounce Rate和Exit Rate 分别就是（5/10) *100% 和 (5+2/10+2 )*100%
这是Google analytics里面的退出率的计算 ，在Omniture是算exit/visit，也就意味着这个值是(5+2)/10*100%
换个条件 ，如果从b页面返还a页面的2个visit ，一个visits去d页面 一个visit去f 页面 然后1visit从d页面返还a页面并最终离开
这个时候计算a页面的Bounce Rate和Exit Rate 分别就是(5/10)*100% 和 ( 5+2+1/10+2+1)*100%
在这个例子里面我所有的条件都是用访问而没有用访客，是因为ga在计算跳出率是算visist的而不是uv(绝对唯一访客），而退出率的分子分母是pv.
为了证明结论 再贴一副图做为来证实结论
这幅图说明几个问题 ，一直来很多概念在度量跳出率都是用进入，可能部分读者还是不能明白所谓进入是指什么，这里可以看到所谓进入其实就是访问数visit.
这个实验的网站全站我们验证跳出率 ，跳出数259，进入访问数visit等于451。于是跳出率略等于259/451≈0.574279 忽略小数点就是图中的57.43%。
退出率,退出数是 451，综合浏览量pv是975，计算退出率就是451/975≈0.46256,忽略小数点就是46.26%
二 退出率和跳出率说明什么
跳出率
跳出率只能衡量该页作为用户的landing page的页面质量，不能衡量其他。
一般来说，如果你做的是从其他媒体引入的流量，说明你的媒体渠道选择失误，搜索引擎付费关键字定位不准、客户群定位不准确，还是landing page的call to action可能不够吸引人。
当然对于不同页面和不同类型的网站的跳出率需要区别对待，很多网站的性质决定用户甚至只要浏览首页，需求就可能得到满足。比如wordpress的 博客，可能一些老访问者，访问博客只是看有没有更新，没有更新，跳出很正常。这种情况如果简单的说网站质量很差是值得商権的，这个时候建议细分群体和细分 页面去看跳出率。
退出率
退出率高也要分情况讨论并不能一概而论，如果你已经规划好你网站的用户访问流程，但是你发现你网站的某个退出页面成为去其他某个很重要的页面的阻碍，那么你应该关心的你的这个退出页面的内容了。
退出率不能用来分析网站所有的页面，只能用来分析特定流程中的某些页面能不能满足用户的需求（交互）的问题。一般认为退出率高需求没有得到满足，但在特定页面不能用退出率衡量用户需求问题。
如果客户需要得到满足直退出，退出率高是很正常的，如电子商务网站的支付成功页面，其他网站的客户服务（eg:联系我们，关于我们）此类页面，退出 率一般肯定很高。用户结算支付完需求得到满足，用户知道联系方式需求得到满足。这个时候需要借助其他分析了,例如电子商务可以用转化漏斗分析。但是在同样 的类似流程中，注册页面、支付页面和填写收货地址页面却又是可以用退出率来衡量页面质量的（这样的页面一般是有固定步骤的），如果退出率高，那么反映你的 注册流程页面、支付流程页面和物流流程页面存在问题了，比如不支持货到付款，需要填写项过多，界面不友好等等。
退出率还反映在页面内容的吸引性，call to action能不能激励用户。另外从网站技术角度来说，页面太大不能被完全加载，页面没有返回任何其他页面的链接入口，也是造成退出率过高的问题。
三 面对跳出和退出，我们如何优化？
跳出率可以用在外部流量渠道分析和付费关键字广告的分析上面，对于那些跳出率过高的渠道，一方面我们要分析，是不是渠道客户群和网站定义客户群有偏差，另外一方面是鉴别虚假流量上，大部分的虚假流量的跳出率一般都是很高的。
退出率更多被运用在页面内容，页面用户需求分析上面，对于什么样子的页面是满足需求的，可以采取A/B Test和多变量分析。你可以首先分析你关键页面的退出率，比如支付，注册等你认为对于你网站完成转化很重要的页面的退出率还有高参与度【页面参与度= (总目标价值+电子商务收入)/ uv）】页面。 |
相关推荐
目前关于属性操作的创建于编辑主要有新旧两个版本，旧版本主要使用UF_ATTR_assign（）函数，新版本主要使用UF_ATTR_set_user_attribute（）函数。注意在使用新版本是需要初始化。
编书 机械制图习题集（属性块图框）出版社.dwg
【项目资源】： 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
内容概要：本文档提供了三种神经网络控制器（NNPC、MRC和NARMA-L2）在机器人手臂模型上性能比较的MATLAB实现代码及详细解释。首先初始化工作空间并设定仿真参数，包括仿真时间和采样时间等。接着定义了机器人手臂的二阶动力学模型参数，并将其转换为离散时间系统。对于参考信号，可以选择方波或正弦波形式。然后分别实现了三种控制器的具体算法：MRC通过定义参考模型参数并训练神经网络来实现控制；NNPC利用预测模型神经网络并结合优化算法求解控制序列；NARMA-L2则通过两个神经网络分别建模f和g函数，进而实现控制律。最后，对三种控制器进行了性能比较，包括计算均方根误差、最大误差、调节时间等指标，并绘制了响应曲线和跟踪误差曲线。此外，还强调了机器人手臂模型参数的一致性和参考信号设置的规范性，提出了常见问题的解决方案以及性能比较的标准化方法。 适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB编程语言的研究人员或工程师，以及对神经网络控制理论有一定了解的技术人员。 使用场景及目标：①理解不同类型的神经网络控制器的工作原理；②掌握在MATLAB中实现这些控制器的方法；③学会如何设置合理的参考信号并保证模型参数的一致性；④能够根据具体的性能指标对比不同控制器的效果，从而选择最适合应用场景的控制器。 其他说明：本文档不仅提供了完整的实验代码，还对每个步骤进行了详细的注释，有助于读者更好地理解每段代码的功能。同时，针对可能出现的问题给出了相应的解决办法，确保实验结果的有效性和可靠性。为了使性能比较更加公平合理，文档还介绍了标准化的测试流程和评估标准，这对于进一步研究和应用具有重要的指导意义。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
# 基于Python的微信智能聊天机器人 ## 项目简介 本项目是一个基于Python的微信智能聊天机器人框架，旨在通过ChatGPT的强大对话能力，将微信打造成一个智能助手。该机器人支持私聊和群聊的智能回复、语音识别、图片生成、插件扩展等功能，能够与好友进行多轮对话，并提供丰富的交互体验。项目支持多端部署，包括个人微信、微信公众号和企业微信应用。 ## 项目的主要特性和功能 多端部署支持个人微信、微信公众号和企业微信应用等多种部署方式。 智能对话支持私聊和群聊的智能回复，具备多轮会话上下文记忆功能，支持GPT3、GPT3.5、GPT4等模型。 语音识别可识别语音消息并通过文字或语音回复，支持Azure、Baidu、Google、OpenAI等多种语音模型。 图片生成支持图片生成和图生图功能（如照片修复），可选择DALLE、Stable Diffusion、Replicate等模型。
【项目资源】： 适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
资源内项目源码是来自个人的毕业设计，代码都测试ok，包含源码、数据集、可视化页面和部署说明，可产生核心指标曲线图、混淆矩阵、F1分数曲线、精确率-召回率曲线、验证集预测结果、标签分布图。都是运行成功后才上传资源，毕设答辩评审绝对信服的保底85分以上，放心下载使用，拿来就能用。包含源码、数据集、可视化页面和部署说明一站式服务，拿来就能用的绝对好资源！！！ 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、大作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.txt文件，仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
【项目资源】： 物联网项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
该资源为scipy-0.11.0.tar.gz，欢迎下载使用哦！
内容概要：PT500PLUS平行轴齿轮箱故障测试台是由瓦伦尼安（VALENIAN）Machine Vibration & Gearbox Simulator（机械振动-齿轮箱模拟器）开发的专业机械故障仿真测试设备。该测试台旨在模拟和研究转子、齿轮传动、轴承及电机系统中的多种常见故障，包括但不限于轴不对中、转子不平衡、机械松动、轴承故障、齿轮故障（如点蚀、磨损、断齿等）以及电机故障（如转子不平衡、轴承故障、匝间短路等）。测试台配备有先进的传感器和数据采集系统，能够实时采集并分析振动、噪声、转速、扭矩等参数，提供多通道同步信号采集与频谱分析功能。此外，测试台还配备了10寸触摸屏、PLC智能控制系统和急停按钮，确保操作简便和安全。 适用人群：机械工程专业师生、科研人员以及从事机械故障诊断和维护的技术人员。 使用场景及目标：①用于高校和科研机构的教学和研究，帮助学生和研究人员深入理解机械故障的机理；②为企业提供故障诊断和预防性维护的解决方案，提高设备可靠性和运行效率；③通过模拟真实工况下的故障，进行轴承寿命预测性试验，研究轴承故障机制与轴承载荷、转速、振动、温度之间的关系。 其他说明：测试台结构紧凑，模块化设计，便于移动和维护。它不仅支持多种传感器的安装和数据采集，还提供了丰富的分析软件功能，如FFT频谱分析、轴心轨迹图、小波分析等，支持数据导出和二次开发，适用于各种复杂的研究和应用需求。
内容概要：本文档详细介绍了XXX5G特色商业街的规划设计方案，旨在通过5G技术与物联网等前沿科技的融合，全方位提升游客体验感和街区运营效率。首先，基础信息系统涵盖综合管理智慧平台、统一结算系统、5G视频智慧安防监控系统等多个子系统，实现多系统协同管理和数据安全保障。其次，特色应用方面，推出5G短信服务、5G智慧机器人、5G无人巡逻车、5G+XR时空走廊、5G+元宇宙体验馆等项目，将尖端科技与深厚文化底蕴巧妙结合，创新文旅体验形式。最后，通过5G高清视频直播与分享、5G+高空文旅等举措，进一步提升水街的影响力和吸引力。 适用人群：本方案适用于文旅项目规划者、商业街运营管理者、信息技术从业者以及对智慧城市建设感兴趣的各界人士。 使用场景及目标：①为商业街提供全面的智慧化升级方案，涵盖基础信息系统和特色应用两大部分；②通过5G技术赋能，实现高效运营管理和沉浸式游客体验；③推动文旅产业创新发展，促进地方经济繁荣和社会进步。 其他说明：该方案不仅关注技术实现，更重视用户体验和服务质量，强调文化传承与科技创新的有机结合，致力于打造具有国际影响力的智慧文旅新地标。
【更新至2023年】2000-2023年中国气候政策不确定性指数数据（全国、省、市三个层面） 1.时间：2000-2023年 2.来源：使用人工审计和深度学习算法MacBERT模型，基于中国《人民日报》《光明日报》《经济日报》《环球时报》《科技日报》《中国新闻社》等6家主流报纸中的1,755,826篇文章，构建了2000年1月至2023年12月的中国全国、省份和主要城市层面的CCPU指数。研究框架包括六个部分：数据收集、清洗数据、人工审计、模型构建、指数计算与标准化以及技术验证。 3.范围：中国、省、市三个层次 4.参考文献：Ma, Y. R., Liu, Z., Ma, D., Zhai, P., Guo, K., Zhang, D., & Ji, Q. (2023). A news-based climate policy uncertainty index for China. Scientific Data, 10(1), 881. 5.时间跨度：全国层面：日度、月度、年度；省级层面：月度、年度；地级市层面：月度、年度
【项目资源】： 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
内容概要：BTS200轴承寿命预测测试台是一款专为研究轴承寿命预测及加速磨损过程设计的实验设备。该设备结构灵活，支持不同尺寸和类型的轴承测试，最大负载可达15000N。测试台采用先进的伺服电缸加载系统，能够在轴向和径向上精确施加载荷，并配备高精度测力传感器和温度监测系统，确保实验数据的准确性。此外，BTS200还拥有油液循环润滑系统，通过油膜减少摩擦和磨损，保持机械部件在适宜的工作温度范围内，延长轴承寿命。Bearing Prognostics Simulator（实验台可通过触控屏操作，支持多速运行（0-3000RPM），并具备过热保护机制，在温度超过150℃时自动停机。BTS200广泛应用于轴承寿命预测、故障机制研究以及剩余寿命预测模型的开发。 适合人群：轴承设计研发人员、机械工程研究人员、高校实验室师生及相关领域工程师。 使用场景及目标：①研究轴承在不同载荷和转速条件下的磨损特性；②开发和验证轴承剩余寿命预测模型；③探索轴承故障机制及其对系统性能的影响；④评估不同润滑方式对轴承寿命的影响。 其他说明：BTS200测试台不仅提供硬件支持，还配备了完整的软件控制系统，包括PLC闭环控制、温度监测反馈模块等，确保实验过程的稳定性和数据的可靠性。此外，设备支持快速安装和拆卸测试轴承，便于实验操作。
xilinx基于PCIE IP的PCIE Bridge IP操作手册
【项目资源】： 单片机项目适用于从基础到高级的各种项目，特别是在性能要求较高的场景中，比如操作系统开发、嵌入式编程和底层系统编程。如果您是初学者，可以从简单的控制台程序开始练习；如果是进阶开发者，可以尝试涉及硬件或网络的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】： 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，欢迎随时与博主沟通，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家互相学习，共同进步。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。
使用教程 (1).mov
# 基于webpack和Vue的前端项目构建方案 ## 项目简介 本项目是基于webpack和Vue构建的前端项目方案，借助webpack强大的打包能力以及Vue的开发特性，可用于快速搭建现代化的前端应用。项目不仅完成了基本的webpack与Vue的集成配置，还在构建速度优化和代码规范性方面做了诸多配置。 ## 项目的主要特性和功能 1. 打包功能运用webpack进行模块打包，支持将scss转换为css，借助babel实现语法转换。 2. Vue开发支持集成Vue框架，能使用Vue单文件组件的开发模式。 3. 构建优化采用threadloader实现多进程打包，cacheloader缓存资源，极大提高构建速度开启热更新功能，开发更高效。 4. 错误处理与优化提供不同环境下的错误映射配置，便于定位错误利用webpackbundleanalyzer分析打包体积。