点击流（Click Stream）是指用户在网站上持续访问的轨迹。众所周知，用户对网站的每次访问包含了一系列的点击动作行为，这些点击行为数据就构成了点击流数据（Click Stream Data），它代表了用户浏览网站的整个流程。目前点击流数据的获取方法有很多，例如通过JS进行事件捕获、发布客户端应用进行采集、网站日志分析等等，本文仅以网站日志分析为例进行阐述。

点击流和网站日志是两个不同的概念，点击流是从用户的角度出发，注重用户浏览网站的整个流程；而网站日志是面向整个站点，它包含了用户行为数据、服务器响应数据等众多日志信息，我们通过对网站日志的分析可以获得用户的点击流数据。关于点击流数据更多系统的解释，推荐阅读《点击流数据仓库》一书。

点击流数据是网站运营分析的主要数据依据。基于用户的点击流数据可以进行诸如用户行为、用户忠诚度、用户价值、系统优化等一系列的分析。那么用户的点击流数据都包含哪些？我们该如何获得这些点击流数据呢？让我们先了解一下网站的构成以及用户访问网站的一些基本原理。首先，网站是由多个网页（Page）构成，当用户在访问多个网页时，网页与网页之间是靠Referrers参数来标识上级网页来源。由此，我们就可以确定网页被依次访问的顺序。其次，用户对网站的每次访问，可视作是一次会话（Session），在网站日志中将会用不同的Sessionid来唯一标识每次会话。通过Sessionid与Referrers的结合，我们就可以确定每个用户依次访问网站的网页顺序。如果把Page视为“点”的话，那么我们可以很容易的把Session描绘成一条“线”,也就是用户的点击流数据轨迹曲线。

下面我们来看一下基于Session和Page能提取到哪些常规的点击流数据：

    通过上表我们可以很直观的发现，当我们拥有这些信息时，可以很简单的进行很多网站分析的度量计算。例如来源、进入页面、离开页面可以直接获得；平均访问时间和平均浏览页面数也可以通过简单的计算得到；甚至跳出率（Bounce Rate）的计算也变得很简单，只要选择访问页面数为1的即可。

上表只是罗列了一些典型数据信息，其实我们通过Page可以获得更多的点击流数据，例如响应状态码，冗余访问用户的Cookie等。在这里特别说明一下Step，我们可以通过与Session的结合追溯到用户的访问足迹，这在梳理网站流程，计算转化率（Conversion Rate）、分析用户行为时，是非常有用的信息。

        总之，基于点击流数据我们可以统计出很多常见网站分析的基本度量。

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点击流数据（Click Stream Data）及其应用