请教基于 Wifi 探针设备的数据分析统计算法思路？

[tlerbao]

现有一 Wifi 探针设备，实时像数据库发送探测到的范围内的设备 Mac 地址；

用来做客流，假设每人都带一个手机，那就是一个设备等于一个客流。

探测到新 Mac 地址，要如何入库和分析能实现，停留时长和跳出数

如果探测到新 Mac 地址，监测当天是否已经入库，没有就入库，否则不入库，这样就可以统计每天的客流量，但是无法分析停留时长，和是否跳出了。

请各位指教！

[opengps]

你是不是理解反了？ wifi 发射端，可以不连接能公开扫描到，但是 wifi 的接收端，不会主动广播自己的身份的

[xiri]

现在的设备基本上都是随机 mac 了，传统的基于 wifi 探针的分析早就废的差不多了

[xiri]

@opengps 终端在打开 wifi 的情况下会主动发 probe request ，但是频率之类不同设备不同场景会有很大区别。

不过现在的设备基本都是随机 mac 了，在未关联的情况下基本发一次换一个 mac 。

[ifdef]

对于探测到的新 Mac 地址，您可以采取以下步骤进行分析：

判断该 Mac 地址是否已经在数据库中出现过。如果是，则跳过这一步。如果不是，则将该 Mac 地址入库。

记录该 Mac 地址入库的时间。

在接下来的一段时间内，如果探针设备再次探测到该 Mac 地址，则更新该 Mac 地址的最新探测时间。

如果该 Mac 地址在一定时间内没有被探测到，则认为该 Mac 地址已经离开了探针

[tlerbao]

@xiri 真的吗小哥 刚买的设备，摄像头那种因为隐私现在也没人做了，以为 wifi 探针做客流成本低 还基本能满足需求。刚买的中科爱讯这家的，他们的配置软件倒是有过滤随机 mac 的功能 我是不懂的。我运行了一下午，放在我家，测试入库，就始终是十来个 mac ，这种方案做客流不行了吗，现在有什么好方案吗。

[xiri]

从 ios 8 （ 2014 年），android 8 （ 2017 年）开始引入的随机 mac ，最早就是用于发送 probe request 的过程，用来反制 wifi 探针之类的用户追踪方式，后面逐步发展也开始用随机 mac 关联无线服务。

按设备存量来看，现在使用随机 mac 的设备占绝对的多数。
之前专门测过，安卓阵营的随机 mac 基本上是 probe request 在各个信道上扫一轮换一次，ios 则是在同一轮内不同信道上扫描时 mac 也不一样。这样的情况下如果有个随机 mac 的终端一直停在这你会统计出好多终端的。

不过只是统计客流的话倒也不是不能用，就是可能需要做一些数学模型的估计和转换，只能做个大概的对比，没法再像之前那样一个 mac 就认为是一个终端

[xiri]

@xiri 至于过滤随机 mac 应该是基于 mac 地址的 global 标记位判断的，你一过滤的话统计的数量又可能会少很多。

PS：做无线设备的，之前有一些探针相关的需求，专门做过调研

[tlerbao]

@xiri 那就完了，如果是完全随机的 mac ，这怎么估计和转换呢？一个 mac 一个终端都不一定完全准确，这随机了不是更没办法了吗。有办法吗小哥。

[fx0719]

购物中心几年前就淘汰了这种统计方式。完全不准，只能看个趋势

[tlerbao]

@fx0719 我是门店 可不可以距离设置短一点比如两到三米 认为是进店客流了 但是楼上小哥说的随机 mac 可能是不准的根本啊，难受

[fx0719]

@tlerbao 那么多设备厂商，直接买一个，多好。别折腾了

[tlerbao]

@fx0719 有介绍吗？