本文参考了“沪帮商贸”的博客，原文链接http://blog.sina.com.cn/s/blog_d2fbc6610101l10k.html
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PV访问量（Page View），即页面访问量，每次打开一次页面，PV计数+1，刷新页面也是。IP访问数指独立IP访问数，计算是以一个独立的IP 在计算时间段访问网站计算为1次IP访问数。在同一时间段内，不管这个IP 访问多少次均计为一次。计算时间段可以以一天为单位，也可以以一小时为单位。
UV访问量（Unique Visitor）指独立访客访问数，一台电脑终端为一个访客。一般来说UV会比IP多。因为一个公司有内部局域网，所有人对外访问的IP是一样的，但是UV只需是不同的终端就可以。
下面结合新闻用户点击来详细说明一下PV、UV、IP的关系：
PV(page view)即页面浏览量，或点击量；通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标；当然，有时还会同时考察另外一个指标，即uv(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。
一条新闻发布以后，其PV便可以加以跟踪，通常是每5分钟统计一次。不同网站的不同频道，对其所发布新闻的PV表现有一个大致的评判尺度。新闻发布后，一般PV值总有一个上升的过程。可以从不同时段来计算PV的单位时间变化幅度，有经验的网络编辑，经过几个5分钟的数据积累，便能大致预料到这条新闻的PV峰值水平。如果这个水平不能令人满意，则编辑就要采取一些手段，如“优化”标题、增加图片、挪动位置等。一般来说，通过这样的“处理”，一条新闻的PV表现能有所改善，达到新的高峰。也就是说，网络新闻的编辑手段影响着PV值。
还有哪些因素对PV有影响呢？至少还有这些因素：新闻发布的时间。不同的时间段，上网的人数不同，访问该站点的人数也不同，因此，有时PV的涨落，其主要贡献，在于不同时段上网人数的自然波动。同样一条新闻，在不同的时段发布，PV就会有差别。
不同时段上网的人，其人口特征(性别、年龄、教育程度、阅读旨趣等)不同，所以，同样是一万个上网的人，甚至同样是对某个网站的一万次访问，不同时段，这一万次访问在不同频道/内容上的分布是有差别的。所以PV的变化，与这些因素导致的变化有关。
访问的周期。对于一些常浏览的网站，我们可能一天之中会访问几次，这中间有一定的时间间隔。这个间隔，很多时候和人们的现实工作节奏有关系。比如，不少人一上班会抽空浏览一下新闻，第二次再来看看又有什么新闻的时候，往往是上午中间休息时，甚至是午饭后的休息时间。因此，即使其他因素不变，由于人们回访网站的周期性，也会对新闻或网站的PV带来影响。当然，由于不同的人回访的周期长短不一、时段不一，这个影响因素未必会导致明显的波动，而可能分散在不同时段的PV表现中，但可以肯定的是，任何一个PV数据，也有这种回访周期的因素所起的作用。
搭便车因素。比如一些突发事件，会导致人们对某一网站的访问增加，但这些访问的初衷，本只是突发事件相关新闻。然而由于人们的新闻消费，往往具有不可预期性，所以常见的现象是，人们在看完想看的新闻后，还会顺带看看其他的。这一因素，也可能对某条新闻(与突发事件无关)的PV有所贡献。
最后，偶然因素也对PV有一定影响，比如天气因素，比如非典期间等等。 由此看来，一个简单的PV数据，其实是多种因素综合贡献的结果，所以有时的PV涨落，实在不是完全可以通过编辑手段来加以引导和影响的。知道这一点很重要，因为这告诉我们，盲目地、不加具体分析地以PV来衡量成败好坏，是不合理的。在社会科学研究中，这种区分不同因素对某一个现象的贡献，就是所谓的详析模式。很多看似不变的东西，其实内部构成比例上发生了很大的变化。而有些看似变化的东西，其相对关系其实没有什么变化，只是一种单纯的数量上的涨落。
UV(独立访客)：即Unique Visitor，访问您网站的一台电脑客户端为一个访客。00:00-24:00内相同的客户端一般只被计算一次。
雅虎统计指数(YSR)：通过来源带来的PV、UV、IP，以及用户停留时间、访问情况、用户行为等因素综合分析按不同权重计算得到的，评判来源质量的指数，指数越高，表明来源质量越高。
现在大多数的统计工具只统计到IP和PV的层面上，因为在大多情况下IP与UV数相差不大。但由于校园网络、企业机关等一些部门的特殊性，IP已经很难真实的反映网站的实际情况，所以引入了更加精确的UV这个概念。
所有UV与PV对于是使用真实IP上网的用户，数值是相同的。
但是如果访问你的站点中有通过“网络地址转换”（NAT）上网的用户，那么这两个值就不同的。所有对于国内站长来说，这个UV值还是很有意义的。
那么什么情况下UV 会比IP少?
一般情况下，统计UV数应该大于等于IP数，但有些情况下，有可能UV数会小于IP数：
1) IP地址是绝对的，从TCP链路上取的，真实的，不唯一的；
2) UV设置的cookie，随机设置的，可重复的，只是重复概率足够小；
3) 移动笔记本不时的更换IP，可以导致这种问题；
4) 客户端禁用cookie或者客户端安全级别高会导致cookie设置不上，会出现这种问题；
5) 如果采用的图片统计，由于拿不到cookie会出现这种问题；
其它相关知识分享：
雅虎统计指数(YSR)：通过来源带来的PV、UV、IP，以及用户停留时间、访问情况、用户行为等因素综合分析按不同权重计算得到的，评判来源质量的指数，指数越高，表明来源质量越高。
新访客：某客户端首次访问为一个新访客。
最近访客：最近一段时间内访问您网站的客户端。目前显示50条。
当前在线人数：15分钟内在线访问的UV数。
24小时独立IP：指每小时独立的IP地址。因为该数据每个小时是独立的，所以叫24小时独立的IP。
例如192.168.1.1 零点-1点访问了您网站 在这个时段算一个IP。
如果192.168.1.1 零点-1点 再次访问您的网站 去重不计算IP。
如果192.168.1.1 一点-2点 又访问您的网站 在这个时段也算一个IP。
最高IP : 指选择时间段范围内，某日访问IP最多的数值。
最高PV：指选择时间段范围内，某日访问量最高的数值。
日均流量：指选择时间范围内，平均每日流量。 (日均流量=总访问量/总天数)
人均访问量：指选择时间范围内，每个访客访问网站的PV数。(计算公式：人均访问量=访问量/唯一访客数)。
访问过程：每个访问者从进入您的网站开始访问，一直到最后离开您的网站，整个过程中发生的一切点击访问行为，称为一次访问过程。
访问入口：每次访问过程中，用户进入的第一个页面为访问入口页面。
访问出口：每次访问过程中，用户结束访问，离开前点击的最后一个页面为访问出口页面。
平均停留时间：所有访客的访问过程，访问持续时间的平均值。
平均访问页数：所有访客的访问过程，连续访问页面数的平均值。
贡献用户数：每个访问来源带来的独立访客数，即UV数；
贡献IP数：每个访问来源带来的独立IP数。
贡献PV数：每个访问来源带来的访客的一切后续访问行为所产生的PV数。
