Session，即会话，是指在指定的时间段内在您的网站/H5/小程序/APP上发生的一系列用户行为的集合。例如，一次会话可以包含多个页面浏览、交互事件等。Session 是具备时间属性的，根据不同的切割规则，可以生成不同长度的 Session。在数据分析领域，Session是一种专业的数据分析。对于有数据驱动意识的互联网人来说，这并不陌生。
一、Session 分析有何意义？
人们往往最熟悉事件分析模型，且用户行为事件往往以“点”的方式呈现，即某人在什么时间什么地点干了一件什么样的事.
2022年5月1日，张三通过APP 的消息推送进入B站，观看冯提莫的视频 《天下无双》。
基于这样用户角度的行为记录，产品运营人员可以知道他们用户都具体干了什么事情。并对自己的产品做出精细化运营，但是，还有一些需求，是不能通过“点”来描述的，比如：
- 用户平均会来几次？
- 每次平均逛了几个页面？
- 每次来平均待多久？
- 某个具体页面用户平均停留多长时间？
这些需要把用户单点行为串联起来形成一个整体，并在此基础上进行计算后才能得到的数据分析需求，更像是一条“线”。而 Session 分析的最大意义，就是解决用户分析中的“线”型难题，从不同角度指导精细化运营与商业决策。
二、如何用 Session 分析支持工作？
如果根据定义，Session 的关键点显然是：多长时间内用户做了什么事。
2.1怎样的一系列行为算是一个Session？
- iOS应用：用户屏熄、home键切换到后台、杀掉进程、跨天等视为会话结束
- Android应用：用户杀掉进程、屏熄、按home键超过30秒、跨天等视为会话结束
- H5/Web应用：用户从打开网页到离开视为一次会话，包括关闭整个浏览器、30分钟未进行新打开页面、触发事件等活动。如果一次访问跨天的话，会被切割成两次会话
可见页面间隔时间是指上个页面关闭的时间到当前页面打开的时间间隔
打开APP后可能会离开页面（比如调起其他应用、熄屏、退到后台，再次回到页面中），间隔时间超过30s时，会切割Session；
Web端切换到其他网页后再次回到当前页面，间隔时间超过30min时，会切割Session
2.2 Session 事件
Session 记录什么事件，取决于需要关注的用户行为。如果 Session 事件只包含了注册行为（核心事件），那张三的行为将会被记录为一个 Session。如果包含浏览页面，则会被记录为两个 Session。
图1 不同切割时长的 Session
2.3那么，Session 分析究竟可以分析什么？
a.平均使用时长
平均访问时长是指在一定统计时间内，浏览网站的一个页面或整个网站时用户所逗留的总时间与该页面或整个网站的访问次数的比。
图2 平均访问时长
平均访问时长越久，证明 Web/APP 越有吸引力，如果用户停留的平均时间非常低，那么可能内容不够有趣，或界面优化较差，真正有价值的内容无法吸引用户，影响用户体验。
b.平均交互深度
平均交互深度和平均访问深度定义虽有差别，意义却很相似，都是衡量 Web/APP 质量的重要指标，可以帮助企业了解页面内容的价值，功能是否满足用户需求，指标的具体意义需要依照业务判断。
图4 平均交互深度
c.跳出率
访问了一个页面的Session数/总的Session数。用户进入着陆页就离开用户来到网站后，除了浏览LandingPage之外，没有发生其他任何操作就离开了网站，被视为跳出。用来衡量Landingpage的质量
上图中，张三共有 4 次 “会话”，其中有两次 “会话” 只启动了 APP，后续就没有做任何动作，这两个 “会话” 的深度就是 1。
跳出率的计算方法就是拿深度为 1 的 “会话” 个数除以总的 “会话” 个数，由此可得，上图的 “会话” 跳出率便是 2 除以 4 等于二分之一。该指标为负向指标，越高就说明用户对于 APP 不是很感兴趣，启动了之后就不会再做任何后续的操作。
d.Session 转化分析
日常工作中中一个非常典型的需求是需要知道用户浏览页面数量带来访问次数是否有明显差异?该需求本质上，就是需要界定 Session，然后按浏览页面数查看用户的访问次数。
e.其他概念
1.Session属性，一般取会话的首个事件的某个属性，作为整个会话的属性 2.着陆页，落地页、引导页，即会话首页面的url。 3.时长：我们以会话内下一个事件发生时间作为上个事件的结束时间。会话的退出事件d的时长为0。单位为毫秒
三、总结
Session 分析并不“包治百病”，但却是用户行为分析的重要方法,借助Session 我们其实可以有效的分析用户质量。比如在渠道投放的时候，专题页的跳出率很高，到底是渠道本身的流量问题还是专题页的设计问题？
▌参考资料
[1].神策-乔一鸭.数据分析方法论：你真的懂 Session（会话） 分析吗,2017.06.26 http://www.woshipm.com/data-analysis/700390.html
[2].Albert.Session 分析的妙用,http://www.woshipm.com/data-analysis/5239785.html
