# Session 分析 > 最后更新时间:2022-3-2 20:15:59 ***** >[info] **使用Session分析功能,需要相应平台集成支持该功能的SDK:** > Android SDK :v4.1.2 及以上 > iOS SDK: v4.1.2 及以上 > JS SDK:v4.1.3 及以上 > 小程序 SDK:v4.1.3 及以上 > **Session分析功能支持自定义切割规则:** > 方舟版本:v4.4.0 及以上 * # session的定义 session(会话),是用户在一定时间内,在您的网站/H5/小程序/APP上进行的一系列连续行为的集合。例如,一般我们认为,用户从 “启动APP“ 到 “退出APP“ 期间的一系列行为,可以被记为一次会话;在这个会话中,可能包含了多个页面浏览事件,以及其他交互行为事件。 * # session切割 session 是系统对每个用户的所有行为进行切割划分之后得到的结果。一个用户的行为,在时间轴上是依次发生的,构成一定的行为序列(一连串的事件);对于用户的行为序列,系统会根据一定的规则进行切割,生成长度不同的session;可以理解为,系统会将每个用户的一大段行为序列,切割成一段或者若干个小段行为序列,切割后得到的每一小段行为序列,即为一个session。 对于同一段行为序列,根据不同的 session 切割规则,可以得到不同的切分结果。如下图所示,方舟预定义了 3 种 session 规则供您在分析时选用,包括“系统预置规则“、“默认规则1“、“默认规则2“。此外,您也可以在 “元数据管理》[Session管理](https://docs.analysys.cn/ark/features/project-manegement/yuan-shu-ju-guan-li/session)“ 中自定义规则。 关于“系统预置规则”,具体请参考:[Session 规则](channel/session.md)。 关于“默认规则1“ 和 “默认规则2“,请前往 [Session管理](https://docs.analysysdata.com/uba-docs/2494872) 查看具体规则。 ![](https://img.kancloud.cn/31/da/31da3046e12c7c884e47b5cb47b5a899_744x1016.png =363x) * # 功能说明 ![](https://img.kancloud.cn/1c/04/1c0495d07abc19be1fd1640a386ba120_2436x1492.png) 同事件分析类似,Session 分析支持多指标、多维度和多过滤条件,同时也支持多用户分群之间的横向对比,在分析展现层面,支持以下图表类型: * 折线图 * 面积图 * 时间柱状图 * 柱形图 * 条形图 * 饼图 * 数值图 * 表格 同时,在 Session 分析中,支持按照日、周、月三种不同粒度来进行统计分析,用户可以根据查询数据的时间跨度来选择合适的粒度进行分析。 ## **预定义指标和维度** 通过上述内容,我们了解到,session 是用户在一定时间跨度内的、一连串行为的集合。显而易见,session(会话) 具有一些不同于 event(事件)的特殊属性,例如:session 具有一定深度,同时具有时间属性。 因此,在 Session 分析中,易观方舟预定义了多种度量 Session 访问质量的指标和维度。 选择“系统预置规则“时,可以使用这些预定义指标和维度。 #### 预定义指标 * 访问次数 * 人均访问次数 * 总访问时长 * 单次访问时长 * 单次访问深度 * 跳出次数 * 跳出率 * 退出次数 * 退出率 * 人均访问时长 * 总页面停留时长 * 平均页面停留时长 #### 维度 不同于事件分析,Session 分析中额外支持了一些维度,以满足特定场景下针对 Session 分析的需求,包括: * 渠道来源分组:用以区分每次访问的渠道来源,仅适用于 Web/H5/小程序 * 浏览页面数:以步长5为间隔,统计每次浏览页面数的分布情况 * 着陆页:用以区分每次访问的着陆页,可以评价不同着陆页的访问质量 * 退出页:用以区分每次访问的退出页,可以评价不同页面的退出情况,找到退出率高的页面进行优化 * 访问时长:按照 0-3 secs,3-10 secs,10-30 secs,30-60 secs,1-3 mins,3-10 mins,10-30 mins,30-60 mins,1 hour 以上的区间进行划分,统计每次访问的时长分布 >[info] 根据实际分析场景,一些指标和维度之间不能形成细分关系,比如:着陆页和退出次数、退出率;退出页和跳出次数、跳出率等,相关逻辑关系已经体现在产品交互中,用户选择相应的 Session 指标,在细分维度中都是具备实际分析意义的可选维度 #