CN104850655A - 一种数据统计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种数据统计方法及装置，在确定对网站进行浏览的访客标识后，可以基于访客标识，统计第一预设时间段内访客标识对应的访客在网站内的浏览数据，得到访客标识对应的访客的浏览轨迹，然后基于浏览轨迹，预测下一次访问网站的时间，并在所预测的时间内基于浏览轨迹在网站内向访客推荐浏览信息。由于不同访客的浏览数据可能不同，致使不同访客的浏览轨迹可能不同，因此基于浏览轨迹所预测的时间和浏览信息也有可能不同，从而实现对每个访客推荐自身想要的浏览信息，提高网站推荐的个性化。

Description

一种数据统计方法及装置

技术领域

本发明属于互联网数据处理技术领域，更具体的说，尤其涉及一种数据统计方法及装置。

背景技术

在互联网技术领域中，数据统计为进行用户行为分析的基础，例如统计用户每天的访问量、统计用户每天访问的商品类型等。目前常用的数据统计方法为百度统计。

百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，通过百度统计可以确定访客是如何找到并浏览网站的，并通过对访客的浏览数据进行跟踪确定访客对网站的操作，由此基于这些信息，可以帮助网站开发商对网站进行改进，使得网站的投资回报率提高。

但是诸如百度统计这种互联网上的统计方法都是以统计为核心点，以网站数据总趋势为导向，对访客总体属性或访客总路径进行分析。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据统计方法及装置，用于对浏览网站的任意一个访客的浏览数据进行统计，得到任意一个访客的浏览轨迹，以基于浏览轨迹在网站内向访客推荐浏览信息，实现对单个访客的追踪和浏览信息的推荐，提高网站推荐的个性化。

本发明提供一种数据统计方法，所述方法包括：

确定对网站进行浏览的访客的访客标识，其中每个访客的访客标识唯一；

基于所述访客标识，统计第一预设时间段内所述访客标识对应的所述访客在网站内的浏览数据，得到所述访客标识对应的所述访客的浏览轨迹，其中所述浏览轨迹用于指示所述访客标识对应的所述访客在网站内的浏览规律；

基于所述浏览轨迹，预测所述访客标识对应的所述访客访问所述网站的时间；

在所预测的访问所述网站的时间内，基于所述浏览轨迹在所述网站内向所述访客标识对应的所述访客推荐浏览信息。

优选地，所述确定对网站进行浏览的访客的访客标识，包括：

判断对网站进行浏览的访客是否为会员，得到判断结果；

当所述判断结果表明对网站进行浏览的访客为会员时，将会员编号作为所述访客标识；

当所述判断结果表明对网站进行浏览的访客为普通访客时，为所述普通访客生成全局唯一标识符，并将所述全局唯一标识符作为所述访客标识。

优选地，所述方法还包括：

记录所述访客标识对应的所述访客每次访问所述网站时的浏览数据，并将所述浏览数据存储在数据库中；

基于所述浏览数据，确定每次访问所述网站时的访问时间；

以每次访问所述网站时的访问时间为基准，对所述数据库中的浏览数据进行更新，以使所述数据库中的浏览数据的访问时间在所述第二预设时间段内。

优选地，所述方法还包括：

确定预设个数的访客，其中所确定的访客的浏览数据存储于所述数据库中；

以动画形式在访客追踪页面中对所确定的访客的浏览轨迹进行追踪。

优选地，所述方法还包括：

在接收到对所述访客追踪页面中访客的追踪请求后，从所述数据库中选取所述追踪请求对应的访客的浏览数据；

在所述访问追踪页面中显示所述追踪请求对应的访客的浏览数据。

本发明还提供一种数据统计装置，所述装置包括：

确定单元，用于确定对网站进行浏览的访客的访客标识，其中每个访客的访客标识唯一；

统计单元，用于基于所述访客标识，统计第一预设时间段内所述访客标识对应的所述访客在网站内的浏览数据，得到所述访客标识对应的所述访客的浏览轨迹，其中所述浏览轨迹用于指示所述访客标识对应的所述访客在网站内的浏览规律；

预测单元，用于基于所述浏览轨迹，预测所述访客标识对应的所述访客访问所述网站的时间；

输出单元，用于在所预测的访问所述网站的时间内，基于所述浏览轨迹在所述网站内向所述访客标识对应的所述访客推荐浏览信息。

优选地，所述确定单元包括：

判断子单元，用于判断对网站进行浏览的访客是否为会员，得到判断结果；

第一确定子单元，用于当所述判断结果表明对网站进行浏览的访客为会员时，将会员编号作为所述访客标识；

第二确定子单元，用于当所述判断结果表明对网站进行浏览的访客为普通访客时，为所述普通访客生成全局唯一标识符，并将所述全局唯一标识符作为所述访客标识。

优选地，所述装置还包括：

记录单元，用于记录所述访客标识对应的所述访客每次访问所述网站时的浏览数据，并将所述浏览数据存储在数据库中；

时间确定单元，用于基于所述浏览数据，确定每次访问所述网站时的访问时间；

更新单元，用于以每次访问所述网站时的访问时间为基准，对所述数据库中的浏览数据进行更新，以使所述数据库中的浏览数据的访问时间在所述第二预设时间段内。

优选地，所述装置还包括：

访客确定单元，用于确定预设个数的访客，其中所确定的访客的浏览数据存储于所述数据库中；

处理单元，用于以动画形式在访客追踪页面中对所确定的访客的浏览轨迹进行追踪。

优选地，所述装置还包括：

选取单元，用于在接收到对所述访客追踪页面中访客的追踪请求后，从所述数据库中选取所述追踪请求对应的访客的浏览数据；

显示单元，用于在所述访问追踪页面中显示所述追踪请求对应的访客的浏览数据。

与现有技术相比，本发明提供的上述技术方案具有如下优点：

本发明提供的上述技术方案，在确定对网站进行浏览的访客的访客标识后，可以基于访客标识，统计第一预设时间段内访客标识对应的访客在网站内的浏览数据，得到访客标识对应的访客的浏览轨迹，然后基于浏览轨迹，预测下一次访问网站的时间，并在所预测的时间内基于浏览轨迹在网站内向访客推荐浏览信息。由于不同访客的浏览数据可能不同，致使不同访客的浏览轨迹可能不同，因此基于浏览轨迹所预测的时间和浏览信息也有可能不同，从而实现对每个访客推荐自身想要的浏览信息，提高网站推荐的个性化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的数据统计方法的一种流程图；

图2是本发明实施例提供的数据统计方法的另一种流程图；

图3是本发明实施例提供的数据统计方法的再一种流程图；

图4是本发明实施例提供的访客追踪页面的一种示意图；

图5是图4所示访客追踪页面中浏览轨迹显示的一种示意图；

图6是本发明实施例提供的数据统计装置的一种结构示意图；

图7是本发明实施例提供的数据统计装置的另一种结构示意图；

图8是本发明实施例提供的数据统计装置的再一种结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，其示出了本发明实施例提供的数据统计方法的一种流程图，可以包括以下步骤：

101：确定对网站进行浏览的访客的访客标识，其中每个访客的访客标识唯一，也就是说不同访客的访客标识是不同的，通过访客标识才能够统计单个访客的浏览数据，以便于后续可以为单个访客推荐浏览信息。

在本发明实施例中，可以为每个访客分配同一形式的访客标识，当然也可以为其分配不同形式的访客标识。例如在确定对网站进行浏览的访客的访客标识时，首先判断对网站进行浏览的访客是否为会员，得到判断结果，其中会员为预先注册到网站的访客，这样对于每个注册到网站的访客都会为其分配一个会员编号(UID，User Identification)，当作为会员的访客在浏览网站时可以以注册到网站时的会员账号和密码登陆到网站，此时网站则可以确定当前浏览网站的访客为会员，这样可以得到表明对网站进行浏览的访客为会员的判断结果，因此可以将会员编号确定为访客标识。

然而除会员之外，还有未注册到网站且又对网站进行浏览的普通访客，对于这种类型的访客，在其浏览网站时会为其自动生成一个全局唯一标识符(GUID，Globally Unique Identifier)，因此当判断结果表明对网站进行浏览的访客为普通访客时，为普通访客生成全局唯一标识符，并将全局唯一标识符作为访客标识。

通过上述确定访客标识的方式，可以为每个访客确定一个唯一的访客标识，基于这唯一的访客标识可以对访客进行追踪，从而精准定位到任意一个访客的浏览轨迹。

102：基于访客标识，统计第一预设时间段内访客标识对应的访客在网站内的浏览数据，得到访客标识对应的访客的浏览轨迹，其中浏览轨迹用于指示访客标识对应的访客在网站内的浏览规律，其体现出访客每次浏览网站的间隔时间以及对网站中的哪些信息进行浏览。

在本发明实施例中，第一预设时间段为可以分析出访客的浏览轨迹的一个时间段，在对第一预设时间段内访客的浏览数据进行统计时，优选以统计操作开始的时间为第一预设时间段的最后时刻，从最后时刻向前的第一预设时间段内的浏览数据进行统计。

例如第一预设时间段为24小时时，统计操作开始的时间为2015-5-27 10点，则统计的浏览数据为2015-5-27 10点至2015-5-26 10点这段时间访客的浏览数据，这样可以得到访客最新的浏览轨迹，可以提高后续推荐的浏览信息的准确度。

103：基于浏览轨迹，预测访客标识对应的访客访问网站的时间。前已述及浏览轨迹用于指示访客标识对应的访客在网站内的浏览规律，这一浏览规律体现出访客每次浏览网站的间隔时间。例如在第一预设时间段的24小时内的最近九次的访问时间中计算出这九次的访问时间间隔，以该访问时间间隔为基础，预测访客下一次访问网站的时间。

其中预测的下一次访问网站的时间为：第一预设时间段内最后一次访问时间和访问时间间隔之和，例如最后一次访问时间为2015-5-27 10点，访问时间间隔为4天，则预测的下一次访问网站的时间为2015-5-31 10点。

104：在所预测的访问网站的时间内，基于浏览轨迹在网站内向访客标识对应的访客推荐浏览信息。前已述及浏览轨迹用于指示访客标识对应的访客在网站内的浏览规律，这一浏览规律体现出访客每次浏览网站对哪些信息进行浏览，例如浏览的商品信息和供应商信息，通过分析访客访问最多的商品，取访问最多的商品所在的分类，从这些分类中调取出点击量最高的多个商品信息以及所调取的多个商品信息中点击量最高的多个供应商信息。假如在预测时间内访客并未对网站进行访问，则可以在访客下一次访问网站的实际时间推荐上述浏览信息。

其中点击量可以是多个访客对同一商品和供应商访问时所点击的次数，这样将多个访客所访问的商品信息和供应商信息提供给任意一个相关的访客，可以提高所推荐信息的准确度。

从上述技术方案可知，在确定对网站进行浏览的访客的访客标识后，可以基于访客标识，统计第一预设时间段内访客标识对应的访客在网站内的浏览数据，得到访客标识对应的访客的浏览轨迹，然后基于浏览轨迹，预测下一次访问网站的时间，并在所预测的时间内基于浏览轨迹在网站内向访客推荐浏览信息。由于不同访客的浏览数据可能不同，致使不同访客的浏览轨迹可能不同，因此基于浏览轨迹所预测的时间和浏览信息也有可能不同，从而实现对每个访客推荐自身想要的浏览信息，提高网站推荐的个性化。

请参阅图2，其示出了本发明实施例提供的数据统计方法的另一种流程图，在图1基础上还可以包括以下步骤：

105：记录访客标识对应的访客每次访问网站时的浏览数据，并将浏览数据存储在数据库中。其中浏览数据包括：访问时间、商品信息和供应商信息等，商品信息和供应商信息以网页页面形式存储。并且为了能够精确的对访客进行追踪，需要对每次访问网站时的所有浏览数据进行记录，但是在数据库向外显示时，仅显示最后访问的网页页面以及最后访问的网页页面的访问时间。

106：基于浏览数据，确定每次访问网站时的访问时间。在本发明实施例中，每次访问网站时的访问时间以最后访问的网页页面的访问时间为准，这样可以将每次访问网站时得到的全部的浏览数据记录在数据库中。

107：以每次访问网站时的访问时间为基准，对数据库中的浏览数据进行更新，以使数据库中的浏览数据的访问时间在第二预设时间段。在对数据库中浏览数据进行更新时，可以在数据库中每存储一份新的浏览数据，就从数据库中剔除一份访问时间最靠后的浏览数据。

当然在对数据库中浏览数据进行更新时，还可以设置一更新的单位时间，在达到设置的单位时间后对数据库进行更新。例如数据库中浏览数据的访问时间在30天内，且设置的单位时间为一小时，当距离上次更新的时间达到一小时时后，对数据库中的浏览数据再次进行更新。

在这里还需要说明的一点是：本发明实施例中的第一预设时间段小于第二预设时间段，这是因为如果从数据库中读取第二预设时间段内的浏览数据进行统计时，需要从数据库中一次性读取第二预设时间段内的所有浏览数据，数据量非常庞大，会降低读取效率。而从第二预设时间段内的所有浏览数据中读取其中第一预设时间段内的浏览数据，会降低数据量，提高读取速度。并且在本发明实施例中数据统计只在整点执行，此时服务器才有一定的压力，其他时间都能保持高效率地运行。

请参阅图3，其示出了本发明实施例提供的数据统计方法的再一种流程图，在图3基础上，还可以包括以下步骤：

108：确定预设个数的访客，其中所确定的访客的浏览数据存储于数据库中。通常情况下，同一时间访问网站的访客的数量较多，在确定预设个数的访客时可以从中随机选取，例如随机选取5名会员和5名普通访客。其中预设个数可以依据不同应用场景来设置，比如可以根据展示所确定的访客的浏览轨迹的访客追踪页面来设置。

109：以动画形式在访客追踪页面中对所确定的访客的浏览轨迹进行追踪。当确定访客后，以动画形式在访客追踪页面中对对所确定的访客的浏览轨迹进行追踪，如图4所示。其中图4示出了一种访客追踪页面的示意图，所确定的访客包括10名会员和10名普通访客。当访问追踪页面中的“立即追踪”按钮被触发后，将在这十个访客的头像上依次显示不停滚动的光圈，表示对浏览轨迹的追踪开始。

110：在接收到对访客追踪页面中访客的追踪请求后，从数据库中选取追踪请求对应的访客的浏览数据。其中追踪请求与访客追踪页面中访问的头像绑定，当访客追踪页面中某个访问的头像被触发，追踪请求被发送，此时则需要从数据库中选取出追踪请求对应的访客的浏览数据。在本发明实施例中，浏览数据的选取通过追踪请求中携带的访客标识来选取。

111：在访问追踪页面中显示追踪请求对应的访客的浏览数据。显示方式可以如图5所示，这样访客或者网站工作人员可以对访客的浏览轨迹一目了然，便于对访客的行为进行分析。

对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

与上述方法实施例相对应，本发明实施例还提供一种数据统计装置，其结构示意图如图6所示，可以包括：确定单元11、统计单元12、预测单元13和输出单元14。

确定单元11，用于确定对网站进行浏览的访客的访客标识，其中每个访客的访客标识唯一，也就是说不同访客的访客标识是不同的，通过访客标识才能够统计单个访客的浏览数据，以便于后续可以为单个访客推荐浏览信息。

在本发明实施例中，可以为每个访客分配同一形式的访客标识，当然也可以为其分配不同形式的访客标识。例如在确定对网站进行浏览的访客的访客标识时，首先由确定单元11中的判断子单元判断对网站进行浏览的访客是否为会员，得到判断结果，其中会员为预先注册到网站的访客，这样对于每个注册到网站的访客都会为其分配一个会员编号，当作为会员的访客在浏览网站时可以以注册到网站时的会员账号和密码登陆到网站，此时网站则可以确定当前浏览网站的访客为会员，这样可以得到表明对网站进行浏览的访客为会员的判断结果，由确定单元11中的第一确定子单元将会员编号确定为访客标识。

然而除会员之外，还有未注册到网站且又对网站进行浏览的普通访客，对于这种类型的访客，在其浏览网站时会为其自动生成一个全局唯一标识符，因此当判断结果表明对网站进行浏览的访客为普通访客时，为普通访客生成全局唯一标识符，并由确定单元11中的第二确定子单元将全局唯一标识符作为访客标识。

通过上述确定访客标识的方式，可以为每个访客确定一个唯一的访客标识，基于这唯一的访客标识可以对访客进行追踪，从而精准定位到任意一个访客的浏览轨迹。

统计单元12，用于基于访客标识，统计第一预设时间段内访客标识对应的访客在网站内的浏览数据，得到访客标识对应的访客的浏览轨迹，其中浏览轨迹用于指示访客标识对应的访客在网站内的浏览规律，其体现出访客每次浏览网站的间隔时间以及对网站中的哪些信息进行浏览。

在本发明实施例中，第一预设时间段为可以分析出访客的浏览轨迹的一个时间段，在对第一预设时间段内访客的浏览数据进行统计时，优选以统计操作开始的时间为第一预设时间段的最后时刻，从最后时刻向前的第一预设时间段内的浏览数据进行统计。

例如第一预设时间段为24小时时，统计操作开始的时间为2015-5-27 10点，则统计的浏览数据为2015-5-27 10点至2015-5-26 10点这段时间访客的浏览数据，这样可以得到访客最新的浏览轨迹，可以提高后续推荐的浏览信息的准确度。

预测单元13，用于基于浏览轨迹，预测访客标识对应的访客访问网站的时间。前已述及浏览轨迹用于指示访客标识对应的访客在网站内的浏览规律，这一浏览规律体现出访客每次浏览网站的间隔时间。例如在第一预设时间段的24小时内的最近九次的访问时间中计算出这九次的访问时间间隔，以该访问时间间隔为基础，预测访客下一次访问网站的时间。

其中预测的下一次访问网站的时间为：第一预设时间段内最后一次访问时间和访问时间间隔之和，例如最后一次访问时间为2015-5-27 10点，访问时间间隔为4天，则预测的下一次访问网站的时间为2015-5-31 10点。

输出单元14，用于在所预测的访问网站的时间内，基于浏览轨迹在网站内向访客标识对应的访客推荐浏览信息。前已述及浏览轨迹用于指示访客标识对应的访客在网站内的浏览规律，这一浏览规律体现出访客每次浏览网站对哪些信息进行浏览，例如浏览的商品信息和供应商信息，通过分析访客访问最多的商品，取访问最多的商品所在的分类，从这些分类中调取出点击量最高的多个商品信息以及所调取的多个商品信息中点击量最高的多个供应商信息。假如在预测时间内访客并未对网站进行访问，则可以在访客下一次访问网站的实际时间推荐上述浏览信息。

其中点击量可以是多个访客对同一商品和供应商访问时所点击的次数，这样将多个访客所访问的商品信息和供应商信息提供给任意一个相关的访客，可以提高所推荐信息的准确度。

从上述技术方案可知，在确定对网站进行浏览的访客的访客标识后，可以基于访客标识，统计第一预设时间段内访客标识对应的访客在网站内的浏览数据，得到访客标识对应的访客的浏览轨迹，然后基于浏览轨迹，预测下一次访问网站的时间，并在所预测的时间内基于浏览轨迹在网站内向访客推荐浏览信息。由于不同访客的浏览数据可能不同，致使不同访客的浏览轨迹可能不同，因此基于浏览轨迹所预测的时间和浏览信息也有可能不同，从而实现对每个访客推荐自身想要的浏览信息，提高网站推荐的个性化。

请参阅图7，其示出了本发明实施例提供的数据统计装置的另一种结构示意图，在图6基础上，还可以包括：记录单元15、时间确定单元16和更新单元17。

记录单元15，用于记录访客标识对应的访客每次访问网站时的浏览数据，并将浏览数据存储在数据库中。其中浏览数据包括：访问时间、商品信息和供应商信息等，商品信息和供应商信息以网页页面形式存储。并且为了能够精确的对访客进行追踪，需要对每次访问网站时的所有浏览数据进行记录，但是在数据库向外显示时，仅显示最后访问的网页页面以及最后访问的网页页面的访问时间。

时间确定单元16，用于基于浏览数据，确定每次访问网站时的访问时间。在本发明实施例中，每次访问网站时的访问时间以最后访问的网页页面的访问时间为准，这样可以将每次访问网站时得到的全部的浏览数据记录在数据库中。

更新单元17，用于以每次访问网站时的访问时间为基准，对数据库中的浏览数据进行更新，以使数据库中的浏览数据的访问时间在第二预设时间段内。前已述及浏览轨迹用于指示访客标识对应的访客在网站内的浏览规律，这一浏览规律体现出访客每次浏览网站对哪些信息进行浏览，例如浏览的商品信息和供应商信息，通过分析访客访问最多的商品，取访问最多的商品所在的分类，从这些分类中调取出点击量最高的多个商品信息以及所调取的多个商品信息中点击量最高的多个供应商信息。假如在预测时间内访客并未对网站进行访问，则可以在访客下一次访问网站的实际时间推荐上述浏览信息。

其中点击量可以是多个访客对同一商品和供应商访问时所点击的次数，这样将多个访客所访问的商品信息和供应商信息提供给任意一个相关的访客，可以提高所推荐信息的准确度。

从上述技术方案可知，在确定对网站进行浏览的访客的访客标识后，可以基于访客标识，统计第一预设时间段内访客标识对应的访客在网站内的浏览数据，得到访客标识对应的访客的浏览轨迹，然后基于浏览轨迹，预测下一次访问网站的时间，并在所预测的时间内基于浏览轨迹在网站内向访客推荐浏览信息。由于不同访客的浏览数据可能不同，致使不同访客的浏览轨迹可能不同，因此基于浏览轨迹所预测的时间和浏览信息也有可能不同，从而实现对每个访客推荐自身想要的浏览信息，提高网站推荐的个性化。

请参阅图8，其示出了本发明实施例提供的数据统计装置的再一种结构示意图，在图7基础上，还可以包括：访客确定单元18、处理单元19、选取单元20和显示单元21。

访客确定单元18，用于确定预设个数的访客，其中所确定的访客的浏览数据存储于数据库中。通常情况下，同一时间访问网站的访客的数量较多，在确定预设个数的访客时可以从中随机选取，例如随机选取5名会员和5名普通访客。其中预设个数可以依据不同应用场景来设置，比如可以根据展示所确定的访客的浏览轨迹的访客追踪页面来设置。

处理单元19，用于以动画形式在访客追踪页面中对所确定的访客的浏览轨迹进行追踪。当确定访客后，以动画形式在访客追踪页面中对对所确定的访客的浏览轨迹进行追踪，如上述图4所示。其中图4示出了一种访客追踪页面的示意图，所确定的访客包括10名会员和10名普通访客。当访问追踪页面中的“立即追踪”按钮被触发后，将在这十个访客的头像上依次显示不停滚动的光圈，表示对浏览轨迹的追踪开始。

选取单元20，用于在接收到对访客追踪页面中访客的追踪请求后，从数据库中选取追踪请求对应的访客的浏览数据。其中追踪请求与访客追踪页面中访问的头像绑定，当访客追踪页面中某个访问的头像被触发，追踪请求被发送，此时则需要从数据库中选取出追踪请求对应的访客的浏览数据。在本发明实施例中，浏览数据的选取通过追踪请求中携带的访客标识来选取。

显示单元21，用于在访问追踪页面中显示追踪请求对应的访客的浏览数据。显示方式可以如上述图5所示，这样访客或者网站工作人员可以对访客的浏览轨迹一目了然，便于对访客的行为进行分析。

最后，需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种数据统计方法，其特征在于，所述方法包括：

确定对网站进行浏览的访客的访客标识，其中每个访客的访客标识唯一；

基于所述访客标识，统计第一预设时间段内所述访客标识对应的所述访客在网站内的浏览数据，得到所述访客标识对应的所述访客的浏览轨迹，其中所述浏览轨迹用于指示所述访客标识对应的所述访客在网站内的浏览规律；

基于所述浏览轨迹，预测所述访客标识对应的所述访客访问所述网站的时间；

在所预测的访问所述网站的时间内，基于所述浏览轨迹在所述网站内向所述访客标识对应的所述访客推荐浏览信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定对网站进行浏览的访客的访客标识，包括：

判断对网站进行浏览的访客是否为会员，得到判断结果；

当所述判断结果表明对网站进行浏览的访客为会员时，将会员编号作为所述访客标识；

当所述判断结果表明对网站进行浏览的访客为普通访客时，为所述普通访客生成全局唯一标识符，并将所述全局唯一标识符作为所述访客标识。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

记录所述访客标识对应的所述访客每次访问所述网站时的浏览数据，并将所述浏览数据存储在数据库中；

基于所述浏览数据，确定每次访问所述网站时的访问时间；

以每次访问所述网站时的访问时间为基准，对所述数据库中的浏览数据进行更新，以使所述数据库中的浏览数据的访问时间在所述第二预设时间段内。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定预设个数的访客，其中所确定的访客的浏览数据存储于所述数据库中；

以动画形式在访客追踪页面中对所确定的访客的浏览轨迹进行追踪。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在接收到对所述访客追踪页面中访客的追踪请求后，从所述数据库中选取所述追踪请求对应的访客的浏览数据；

在所述访问追踪页面中显示所述追踪请求对应的访客的浏览数据。

6.一种数据统计装置，其特征在于，所述装置包括：

确定单元，用于确定对网站进行浏览的访客的访客标识，其中每个访客的访客标识唯一；

统计单元，用于基于所述访客标识，统计第一预设时间段内所述访客标识对应的所述访客在网站内的浏览数据，得到所述访客标识对应的所述访客的浏览轨迹，其中所述浏览轨迹用于指示所述访客标识对应的所述访客在网站内的浏览规律；

预测单元，用于基于所述浏览轨迹，预测所述访客标识对应的所述访客访问所述网站的时间；

输出单元，用于在所预测的访问所述网站的时间内，基于所述浏览轨迹在所述网站内向所述访客标识对应的所述访客推荐浏览信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定单元包括：

判断子单元，用于判断对网站进行浏览的访客是否为会员，得到判断结果；

第一确定子单元，用于当所述判断结果表明对网站进行浏览的访客为会员时，将会员编号作为所述访客标识；

第二确定子单元，用于当所述判断结果表明对网站进行浏览的访客为普通访客时，为所述普通访客生成全局唯一标识符，并将所述全局唯一标识符作为所述访客标识。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

记录单元，用于记录所述访客标识对应的所述访客每次访问所述网站时的浏览数据，并将所述浏览数据存储在数据库中；

时间确定单元，用于基于所述浏览数据，确定每次访问所述网站时的访问时间；

更新单元，用于以每次访问所述网站时的访问时间为基准，对所述数据库中的浏览数据进行更新，以使所述数据库中的浏览数据的访问时间在所述第二预设时间段内。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

访客确定单元，用于确定预设个数的访客，其中所确定的访客的浏览数据存储于所述数据库中；

处理单元，用于以动画形式在访客追踪页面中对所确定的访客的浏览轨迹进行追踪。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

选取单元，用于在接收到对所述访客追踪页面中访客的追踪请求后，从所述数据库中选取所述追踪请求对应的访客的浏览数据；

显示单元，用于在所述访问追踪页面中显示所述追踪请求对应的访客的浏览数据。