这5组难理解、易混淆的数据指标，看完这篇就学会了！

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本文将设计师难理解易混淆的数据指标进行详细的讲解，方便大家了解并掌握。

本文大纲如下：

• 留存率
• 加载 PV
• WAU
• 相对涨幅&绝对涨幅
• PV 点击率&UV 点击率

留存率

留存率的定义为：某周期内留存用户数/某周期内访问用户数。

这个定义并没有详细给出对应的计算公式，对于数据不了解的设计师来说不好理解。接下来我通过举例说明留存率的定义计算公式。

例如在 4 月 12 日产品有 100 万个用户登陆使用过产品。那么产品会将这 100 万个用户打上标记，用来识别在 4 月 12 日用户访问过。

在 4 月 13 日这天，前一天 100 万打过标记的用户，有 20 万再次登陆，那么次日留存用户数就是 20 万。

对应的次日留存率：20/100=20%

同理 7 日留存就是：对 4 月 12 日的 100 万用户打上识别标记，在 7 天后看打上标记的用户还有多少，如果有 5 万，那么对应的 7 日留存率：5/100=5%

可以看出次日留存率最高，7 日、15 日、30 日等越往后留存率就越低。

加载 PV

加载 PV 的定义：页面加载次数。

加载 PV 和曝光 PV 的区别是什么呢？

举个例子：在今日头条的频道，小视频模块位于第二屏，假如推荐频道一天加载了 1000 万次，每次均加载 40 条信息。

那么对应的小视频加载 PV 是 1000 万次，由于有一部分用户，只看到了第一屏，就离开了，去了别的 tab 或页面。浏览到第二屏小视频的用户只有 600 万，那么对应的小视频曝光 pv 为 600 万。

可以看出加载 PV 一般是大于或等于曝光 PV 的。

相对而言，使用曝光 PV 更能代表数据的真实情况。

WAU

定义：Weekly Active Users 周活跃用户数。

WAU 需要注意的是去重。

假设：3 月 11 日有 15 万人使用过该产品，在 3 月 12 日至 17 日都有 15 万人使用过这个该产品。那么周活跃用户数字应该比 105 万（7*15 万）用户数要少。

因为有的用户在这一周之内，好几天都访问了，那么就要去掉其他天数的数值。去掉所有重复的用户，则是最终的周活跃用户数。

相对涨幅&绝对涨幅

相对涨幅：（涨幅后-涨幅前）/涨幅前

绝对涨幅：涨幅后-涨幅前

举例：一个注册流程的完成率优化前为 4%，设计优化后，完成率为 6%

那么相对涨幅为：（6%-4%）/4%=50%

绝对涨幅：6%-4%=2%

相对涨幅更能代表涨幅的幅度，更加具有对比性。

PV 点击率&UV 点击率

UV 点击率定义：点击 UV/展现 UV

PV 点击率定义：点击 PV/展现 PV

那么什么时候使用 PV 点击率，什么时候使用 UV 点击率呢？

如果流程注重操作次数，那么使用 PV 点击率，例如购买流程、退款流程等等。

如果流程注重操作人数，那么使用 UV 点击率,例如注册流程等

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吴轶 ：这是我在团队分享一整套设计数据化的第一课，也是整个系列的最基础的一课。

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