一、概述
·设备数（AID）：AID 是 SDK 为每个用户设备分配的唯一标识，按设备维度去重记为 UV。适合关注"有多少设备访问了页面"的场景，例如投放效果评估、全量用户覆盖监控。
·用户数（UIN）：UIN 是 SDK 中可选配置的当前用户的唯一标识符，按用户维度去重记为 UV。适合关注"有多少注册用户活跃"的场景，例如日活统计、会员行为分析。
如果你希望以用户数（UIN）作为 UV 的计算维度，可在支持切换的入口手动切换，详见下文 按用户数（UIN）计算 UV。
二、UV 计算方式速查
| 查看入口 | 计算算法 | 标准误差 | 支持 AID | 支持 UIN |
| 数据总览 | 10bit HLL | 约3.25% | 是 | 否 |
| 页面访问 | 12bit HLL | 约1.625% | 是 | 是 |
| 日志查询 | 精确计数 | 无误差 | 是 | 是 |
三、数据总览
注意：说明：
注意：系统默认的计算维度。
在 数据总览 页面，UV 采用10bit 精度参数的 HyperLogLog（HLL）概率基数估计算法，标准误差约为3.25%，适合快速判断整体趋势。
四、页面访问
在 页面访问 页面，你可以将统计维度切换为设备数（AID），将按照设备数（AID）计算 UV。
设备数（AID）采用12bit 精度参数的 HyperLogLog（HLL）概率基数估计算法，标准误差约1.625%，适合满足分析场景对高准确度要求的场景。
五、日志查询
日志查询的聚合分析基于原始的日志信息，支持做精确去重计数，无估算误差。如果你需要完全准确的 UV 数据，你可以在 日志查询 页面按条件聚合后查看。
在 日志查询 页面，单击聚合分析，选择设备 ID，将按照设备数（AID）计算 UV。
六、按用户数（UIN）计算 UV
若你已在 SDK 中配置 UIN，并希望按用户维度去重统计 UV，可在以下入口查看或切换。
七、页面访问
在 页面访问 页面，你可以将统计维度切换为用户数（UIN），将按照用户数（UIN）计算 UV。
用户数（UIN）采用 12bit 精度参数的 HyperLogLog（HLL）概率基数估计算法，标准误差约为1.625%，适合满足分析场景对高准确度要求的场景。
八、日志查询
日志查询的聚合分析基于原始的日志信息，支持做精确去重计数，无估算误差。如果你需要完全准确的 UV 数据，你可以在 日志查询 页面按条件聚合后查看。
在 日志查询 页面，单击聚合分析，选择用户名（uin），将按用户账号维度精确去重计数。