谈谈用户识别的几种方法。
用户分析是网站分析中一个重要的组成部分，在分析用户之前我们必须首先能够识别每个用户，分辨哪些是”New Customer”，哪些是”Repeat Customer”。这样不但能够更加清晰地了解到底有多少用户访问了你的网站，分辨他们是谁(用户ID、邮箱、性别年龄等);同时也能够帮助你更好地跟踪你的用户，发现它们的行为特征、兴趣爱好及个性化的设置等，以便于更好地把握用户需求，提升用户体验。
通常当你的网站提供了注册服务，而用户注册并登陆过你的网站，那么用户可以更容易地被识别，因为网站一般都会保存注册用户的详细信息;但是你的网站并不需要注册，而用户的行为以浏览为主，这是用户识别就会显得较为困难，下面提供了几种常用的用户识别的方法：
识别用户的几种方法
当用户并未注册登录的情况下，识别用户的唯一途径就只剩下用户浏览行为的点击流数据，通常情况下它们会保存在WEB日志里面，关于WEB日志的详细说明可以参考我之前的文章——WEB日志格式。而WEB日志本身存在的缺陷可能导致用户识别的不准确性，关于WEB日志的缺陷可以参考之前的文章——WEB日志的作用和缺陷，所以我们在选择用户识别方法的过程中，在条件允许的情况下尽量选择更为准确的方法：
1、基于IP的用户识别
IP地址是最容易获取的信息，任何的WEB日志中均会包含，但其局限性也较为明显：伪IP、代理、动态IP、局域网共享同一公网IP出口……这些情况都会影响基于IP来识别用户的准确性，所以IP识别用户的准确性比较低，目前一般不会直接采用IP来识别用户。
2、基于IP+Agent的用户识别
同样基于最简单形式的WEB日志，我们可以增加一项——Agent，来提高单一IP方式识别用户的准确性。Agent也是WEB日志中一般都会包含的信息，通过IP+Agent的方式可以适当提高IP代理、公用IP这类情况下用户的分辨度，同时通过Agent还可以识别网络爬虫等特殊“用户”，但同样准确度也欠高。
3、基于cookie的用户识别
当你通过自定义Apache日志格式或者JavaScript的方法获得用户cookie的时候，其实你已经找到了一个更有效的用户识别的手段。cookie在未被清除的其前提下可以认为是跟某个访问客户端电脑绑定的(一个客户端有可能包含多个cookie)，所以用cookie来标识用户其实指的是用户使用的客户端电脑，而并非用户本身。
用cookie识别用户的方法当然也存在缺陷：最常见的就是cookie被清除而导致用户无法与原先记录实现对应;同时由于客户端电脑会被共用，或者用户会在不同的电脑*问你的网站，这个时候cookie就无法直接对应到该用户了。
4、基于用户ID的用户识别
基于用户ID的用户识别是最为准确，因为一般情况下用户不同共享他的用户ID，所以我们可以认为数据中的userid唯一地指向该用户，几乎不存在偏差。当然要使用用户ID来识别用户是需要一定的前提条件的：网站必须是提供用户注册登录服务的，并且可以通过一些手段在点击流数据中记录userid。
所以对于一个需要用户ID注册登录的网站来说，用户唯一标识符的选择可以遵从以下顺序：当用户注册登录时以userid为准，当用户在未登录状态浏览时以用户的cookie为准，当用户未登录且cookie无法获取的情况下以IP+Agent为准;这样就能从最大程度上识别唯一用户。
这里推荐一个网站日志中cookie项的自定义设置方法，以便更好地识别用户。cookie是从用户端存放的cookie文件记录中获取的，这个文件里面一般在包含一个cookieid的同时也会记下用户在该网站的userid(如果你的网站需要注册登陆并且该用户曾经登录过你的网站且cookie未被删除)，所以在记录日志文件中cookie项的时候可以优先去查询cookie中是否含有用户ID类的信息，如果存在则将用户ID写到日志的cookie项，如果不存在则查找是否有cookieid，如果有则记录，没有则记为”-”，这样日志中的cookie就可以直接作为最有效的用户唯一标识符被用作统计。当然这里需要注意该方法只有网站本身才能够实现，因为用户ID作为用户隐私信息只有该网站才知道其在cookie的设置及存放位置，第三方统计工具一般很难获取。
获取用户信息的途径
通过以上的方法实现用户身份的唯一标识后，我们可以通过一些途径来采集用户的基础信息、特征信息及行为信息，然后为每位用户建立起详细的Profile：
1)用户注册时填写的用户注册信息及基本资料;
2)从网站日志中得到的用户浏览行为数据;
3)从数据库中获取的用户网站业务应用数据;
4)基于用户历史数据的推导和预测;
5)通过直接联系用户或者用户调研的途径获得的用户数据;
6)有第三方服务机构提供的用户数据。
识别并获取用户信息的价值
通过用户身份识别及用户基本信息的采集，我们可以通过网站分析的各种方法在网站是实现一些有价值的应用：
基于用户特征信息的用户细分;
基于用户的个性化页面设置;
基于用户行为数据的关联推荐;
基于用户兴趣的定向营销;
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