⑴ 網站常用的數據分析方法介紹
網站常用的數據分析方法介紹
本篇文章我們介紹4種網站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他們分別是細分分析，對比分析，對比分析，質與量分析。這些分析方法在實際工作中經常組合使用。我們先來看下細分分析。
1，細分分析單一的指標數據或大維度下的指標數據是沒有意義的，只有當指標與維度配合使用時才有意義。細分也叫下鑽，是網站分析中最常用的一種方法。原理就是通過對匯總數據進行多個維度對指標進行分解。逐步找到有問題的部分。在整個的Google Analytics報告的中，隨處都充滿了細分方法。
匯總數據是一個極其籠統的大維度數據。而平均數數據則可能會掩蓋很多問題。這里是一個平均數的計算方法：訪問者A瀏覽了10個頁面，訪問者B瀏覽了2個頁面。網站每次訪問頁面瀏覽量6個頁面。看似表現不錯的平均數據其實包含很很多問題。但我們僅從平均數中無法看到這些問題。細分的主要目的就是對匯總數據和平均值數據進行剖析，發現這些問題並加以改進。
1.1如何使用Google Analytics進行細分我們如何使用Google Analytics來對指標進行細分？Google Analytics報告本身的結構就是一個支持細分的結構。不用我們進行特別的設置就可以對指標進行細分。下面我們來看下如何使用Google Analytics報告中的這些簡單的默認細分功能和高級細分功能。
默認細分功能在Google Analytics的四類報告中，都提供了細分功能。展開每一類的報告，概述報告，而下面的各個子報告都是對概述報告的一個細分。
同時在子報告中，也提供了更進一步的細分。我們所要做的就是找到感興趣的維度，並且點進去進一步查看。
自定義細分功能除了Google Analytics的默認細分功能外，還有三種更靈活的自定義細分功能。他們分別是次級維度細分，高級細分和自定義細分。自定義細分與默認細分功能最大的差別在於，默認細分是在一個大的維度下逐級深入細分。例如，流量來源，搜索引擎，Google，自然搜索，關鍵詞。而自定義細分則可以完整更復雜的跨越多個維度的細分。例如：流量來源，搜索引擎，地理位置。
次級維度
第一個自定義細分功能是次級維度，在大部分Google Analytics報告中，都可以實現次級維度的細分。以下是次級維度的截圖。我們可以很容易的使用次級維度來查看同一個指標在兩個不同維度中的表現如何。例如：北京地區的Google搜索引擎。
高級細分
第二個自定義細分是自定義報告，使用自定義報告進行細分要比次級維度靈活的多。細分的層級也要深入的多。自定義報告的的實質是對指標和維度的重組。
自定義報告
第三個自定義細分是高級細分，與自定義報告相比，高級細分的主要優勢在於細分結果的廣度。當我們設置了一個自定義細分的維度後，這個維度將應用於整個Google Analytics報告中。
2，對比分析除了使用細分以外，我們還可以使用對比分析來觀察指標的變化趨勢，例如，本月的訪問量是300萬，那麼和上個月相比怎麼樣呢？和去年同一時期又如何呢？這就是我們介紹的第二個方法，對比分析。對比分析的設置很簡單，在時間里設置好要對比的時間段，報告會自動給出指標的變化結果。這里有一個需要注意的問題是，當使用Google Analytics自帶的與上一個時期進行對比時，時間段內周末的數量可能會不相同。而這也將直接影響指標的對比結果。
3 ，聚合分析第三種分析方法是聚合分析，聚合分析常用於對網站內容的分析上。網站有大量的頁面訪問數據，而每一個頁面又都擁有自己的指標數據。對於如此龐大和細碎內容數據，我們該如何下手呢？答案是使用聚合分析。
3.1應用場合聚合分析通常用來對網站的分類和導航系統進行分析。例如：關注A頻道的訪問者是否也瀏覽了B頻道的信息？他們如何在這兩類信息間流動。使用列表篩選的功能是否中途也會使用站內搜索？這些在基於頁面的數據中是很難發現的，因為數據的顆粒度太細小了。需要我們對網站中不同的內容進行聚合。
3.2內容組介紹聚合內容的方法很簡單，就是將內容相關，或者你關注的信息進行分類，我們稱為內容組。而分類的粒度取決於你分析的最終粒度。
聚合內容的維度也有很多種，完全看我們的分析需求。最簡單的方法，我們可以按網站的頻道劃分內容組，或者按網站的功能來劃分。例如首頁，站內搜索功能，列表篩選功能，產品展示功能，購物結算功能。注冊登錄功能。等等。
3.3路徑分析創建的內容組主要用於進行訪問者路徑分析。也就是Google Analytics的訪問者流報告，和導航摘要報告中。通過訪問者在各內容組間的路徑來驗證網站邏輯和不同產品間的設計是否合理。
4，質與量分析最後介紹的質與量的分析方法。質與量與細分一樣，也始終貫穿於Google Analytics的各個報告中。
在流量來源報告中，訪問次數是一個量的標，跳出率是一個質的指標。通過這兩個指標可以有效的衡量不同渠道流量與網站內容的匹配度。
在內容報告中，瀏覽量是一個量的指標，退出百分比是一個質的指標，通過這兩個指標可以衡量頁面的質量。
4.1什麼是量什麼是網站的量？通常來說，量是一個絕對值，用來衡量事物的多少。例如，網站來了多少人，訪問了多少次，看了多少個頁面，產生了多少訂單等等。這些絕對值數據都可以歸為網站的量指標。但也並不絕對。
4.2什麼是質什麼是網站的質？通常來說，質是一個比率。用來衡量效果。例如：跳出率，轉化率，平均停留時間，每次訪問瀏覽頁面數，平均訂單價值等等。這些比率都可以歸為網站的質指標。
4.3主要應用場景及報告質與量在網站分析中的應用比較廣泛，任何的流量，網站頁面及訪問者行為都可以通過質與量兩個維度進行有效的分析。例如，進入次數與跳出率，頁面瀏覽量與關鍵行為點擊率，等等等等。
以上是小編為大家分享的關於網站常用的數據分析方法介紹的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑵ 怎樣分析網站數據
分析網站數據，需要藉助網站分析工具，免費的有GA，但是這個需要有專業的知識，付費系統和工具也比較多，我們正在用的就是99click旗下的siteflow系統，按流量收費，價格也合理，有專門的客戶服務，你可以試試。
⑶ 5分鍾輕松搞定網站數據分析
5分鍾輕松搞定網站數據分析
在這里看了好多大師的文章，發現寫網站數據分析的特少，所以就有了現在這篇文章。在大數據時代的今天如果還在埋頭發外鏈，使勁整偽原創文章，那你真該放下手頭的一切去歇歇了。縱觀互聯網，哪個不是靠數據分析來調整自身的產品，所以我們的網站也要開始進入數據分析時代，及時發現網站自身問題，而後針對性的解決問題，而不是盲目的靠猜，下面太原seo學習網就給大家上干貨——5分鍾輕松搞定網站數據分析!
1、要學會及時發現蛛絲馬跡
很多時候，我們搞seo的不是等問題出來了，問題放大了才去解決，而是要在平時的點點滴滴中通過我們的經驗去發現小問題，比如：我的太原seo學習網流量出現的滑動就是靠這些小細節來解決問題的。帶著這些問題我們進行網站數據分析會讓問題變得簡單直接。
2、網站數據分析要經常關注pv、uv、ip、跳出率
從網路統計工具的後台就可以很清楚的看到我們網站的pv、uv、ip、跳出率，為什麼網路會把這幾個數據放在後台最顯眼的位置呢?聰明的seo已經猜到了，網路現在對於網站的整體權重判斷依據之一就是來源於這幾個重要數據。
通常情況下uv是要大於ip的，而pv卻是uv的倍數，試想一下，如果跳出率在90%以上，這個網站基本就廢了，網路會認為你的網站對用戶根本沒有體驗可言，直接把權重給了別人吧，最後的結果你懂得!
3、網站來源分析、地域分布是法寶
一般情況下我們網站的外鏈做的不一定是越多越好，而是質量越高越好，那麼這個質量從哪裡能看出來呢?是從網路站長工具嗎?如果你非要這樣想的話，騷年，我阻擋不了你了!從網路統計的來源分析中就可以看到我們網站的哪些外鏈是流量最大的入口，分析過後就可以針對性的將流量大的入口進行調整發布量，而流量小的入口就可以放棄了，畢竟我們人少不夠，精力有限嘛!
地域分布也是一樣的道理，如果你的網站是做產品類的，那麼地域分布就顯得很重要了，比如廣東人搜索你的產品最多，那麼是不是應該針對廣東地區進行關鍵詞分布呢?現在懂了嗎?
4、必須分析的受訪頁面、著陸頁和搜索詞
這三個數據應該說是整個網站數據分析中的壓軸大戲了，因為我們要進行准確的站內布局以及頁面調整都得靠這三個數據。
分析受訪頁面可以分析出我們網站哪些頁面最受用戶喜歡，能看出推廣、外鏈以及內鏈效果做的怎麼樣，分析搜索詞可以得出現在用戶喜歡從哪些詞進入我們的網站。
著陸頁數據分析可以體現出網站外鏈、推廣鏈接以及網站現在排名的效果，如果網站沒有關鍵詞排名，可以以此來推測我們的推廣、外鏈的效果做的怎麼樣。
我們還可以通過搜索詞分析哪些關鍵詞給我們帶來了流量，以及訪問的頁面是哪些，訪問頁的跳出率是多少，是不是應該推廣這個頁面幫助它提升排名。
5、分析頁面點擊圖和頁面上下游
頁面點擊圖相信大家都設置過吧，但是真正的用途是什麼呢?絕對不是讓你看看自己是不是色盲這么簡單。利用頁面點擊圖可以調整網站首頁布局，顏色越紅的內容應該放置最容易被用戶看到的位置，顏色淺的內容就應該往下面放。而點擊很少或者沒有點擊的內容可以從首頁移除。
頁面上下游主要是用來分析用戶瀏覽網頁的軌跡，我們大概從上下游的數據可以發現用戶點擊最多的文章是哪一篇，以及哪些頁面的跳出率高。
總結：數據分析的魅力是常人無法感受的，如果你的網站在中後期還是憑證感覺做，那麼你就相當於盲人摸象，你的網站排名只能看運氣了。
以上是小編為大家分享的關於5分鍾輕松搞定網站數據分析的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑷ 網站數據分析的十個要點
網站數據分析的十個要點
隨著數據量的大量產生及很容易獲取，許多網站分析人員通過與專家、社會媒體、同等進行交流討論分析什麼樣的數據才能產生有意義/價值的信息。
作為藝術與技術結合的網站分析師，不能僅依靠關鍵指標或者依賴於一個很炫的儀表盤。而真正的價值體現在於不斷的細分網站用戶，從而更好的分析用戶，為他們提供個性化的服務進而實現其商業價值。
本文提供了10點細分的建議，讓你的數據直接變成有價值的信息。
1、一濾、二組、三細分
雖然網站(流量)分析的數據量是海量(譯者註：UV超過10萬UV/天的網站網站日誌、訂單數據、商品數據、會員數據等每天產生的數據一般都是以G為單位原始數據。)，但往往也會很容易導致一些錯誤的結論(譯者註：大數據量意味數據內容多，但如果對於數據的收集過程或者數據本身是否有偏/不足不了解，就很容易在分析的時候做出的決定是錯的)。由於JS代碼的執行是在客戶端(瀏覽器載入網頁的過程中)，所以有很多固有的錯誤是無法避免的，除非你對這些數據進行過濾處理。另外，如果不對數據進行細分，那麼往往top10與TOP50列表內容各個時間段都並不太會有太大改變(譯者註：對於一個流量相對穩定的公司來說，排名前面幾位的一般變化不大。所以分析時候，最好看每個大類下面的TOP50，更容易發現一些數據的異常)。
2、細分客戶類型
常規的用戶類型：新訪者、潛在用戶(多次訪問過訪問，但沒有注冊)、會員、聯盟客戶、公司員工。不同類型的用戶訪問網站的行業差異性很大。會員的行為與潛在用戶可能完全不一樣(譯者註：因為不同類型的用戶來網站的目的是不一樣的，會員來購買可能注是為了購買某種商品，而潛在用戶可能只是來看看或者進行比比價)。會員有時候會讓轉化率這個指標出現虛高，往往公司內部員工的轉化率會比較高。
3、對渠道類型進行劃時代
渠道類型主要分為：付費與自然流量;付費媒體與免費媒體，內部與外部廣告，以及聯盟。很多網站分析工具提供的基本的流量細分報告，但如果沒有另外再加入跟蹤代碼，可能很難超越的三種基本類型。
一些關鍵流量渠道細分必須考慮加入一些代碼包括：如果一些社會化渠道來源(一些人分析你網站的內容的轉貼或者發貼)，自有社會化媒體的渠道(像在youtube或者facebook上官方主頁之類;付費或者自然搜索;自然的引用鏈接(像別的網站轉載你的內容然後會加上原文鏈接)，一般網站鏈接的交換。否則這些渠道的流量跟蹤可能會無法統計。
4、仔細檢查自然流量加的代碼
許多網站的自然流量往往是不可信因為加入的代碼往往質量很差。請仔細檢驗你的郵箱、社會媒體、重定位或者手機流量的監測代碼是否准備且完全正確的，這樣才能對更准備去判斷是否統計的自然輸入是真的直接輸入。
5、通過意向對內容進行細分
網站的用戶可以分為：研究、購買、重復購買、談判、推薦。不對的人對於內容的印象是不一樣的，所以利用這些相同的內容定位命名為你的網站分析報告。隨著時間的推移，通過構建一個好的購買流程漏斗：包括：研究、遊客，購買，交易和/或更新，從而不斷的夠優化用戶體驗。
6、利用有意義的的方法劃分產品類型
就像你通過內容來細分目的，為了更好追求從而更好的分析/識別業務上產品的配置便於作的擴展分析。
7、跨平台的整合數據
網站分析數據不應該被交易數據所替代，整合不同的數據源用於理解的分析或者記錄的信息的區別。從記錄的信息中得出結果，二者並不相等，信息並表示結論。
8、更貼近你的客戶
許多在報告中呈現的專業術語與科學術語似乎與商業股東的利益沒有明顯的相關。轉變報告的內容表達從而更好走向你的「聽眾」，讓他們更好的理解報告。
9、為每一個推測建議目標並檢驗這些預測
一個好的網站分析師通過假設、以及從數據中發現的規則來對未來的趨勢做出預測，基於對於整個市場的趨勢做出研判。一個偉大的網站分析師可以給猜測一個合適的解釋，從而可以為下一步月度、季度、年度去評估這些預測的目標。
10、把商業驅動與細分&指標聯系在一起
您的業務主要集中在積極的收購重點產品?開始分割你的數據，包括關鍵的發現，圍繞該焦點。
你報告的聽眾是否持續深入的進一步你的用戶服務行為，而不是僅僅把焦點集中的新用戶服務、潛在客戶的細分上。與業務相一致，以及注意各類細節，從而讓你的分析你的聽眾願意接受分析，並保持開放。
總結
雖然很少人可以完全掌握並使用這些要點，然後對於是作為藝術與技術結合的網站分析師來說，我們應該都要知道每一項細分都影響商業價值的實現。
以上是小編為大家分享的關於網站數據分析的十個要點的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑸ 如何分析一個網站的數據
兄弟這個問題困惑了我好久，以下是我從一個哥們那學來的，或許對你有些幫助：
一、思維部分：
1、是否研究過競爭對手的網站？
2、你確定目標關鍵詞的時候是否經過關鍵詞分析？
3、確定好關鍵詞以後他的熱度如何，他的競爭有多大？
4、你確定的目標關鍵詞與網站的內容是否一致？
5、是否有一個詳細的工作計劃表？
二、網站部分：
1、網站各個欄目是否圍繞網站主題展開？
2、首頁：標題標簽，關鍵詞標簽，描述標簽，是否圍繞目標關鍵詞展開？
3、在寫這三個標簽的時候關鍵詞出現的是否自然？有沒堆疊？
4、有關seo的標簽是否合理試用？H1，H2，strong等等！
5、首頁是否有為目標關鍵詞合理的加大密度？
6、主導航優化是否過關？
7、次導航是否合理？
8、logo是否為其加上指向網站首頁的地址？
9、是否有不必要的沉余代碼？
10、網站內容相似頁面公共的部分腳本化？
11、url靜態化是否完成，目錄地址是否很深？
12、網站准備好網站地圖了嗎？用戶可以看的本站的網站地圖及GoogleXMLSitemaps
13、檢查網站是否存在死鏈接，錯誤鏈接？（可用死鏈接檢測工具-Xenu）
14、是否用robots屏蔽了無關內容或重復內容？
15、沒有做過用戶體驗分析？
三：頁面部分
1、欄目下文章是否圍繞這個主題展開？
2、網站內容是否有有規律的去更新？並且保持更新？3、置導航是否安排合理？（網站內部鏈接優化有解釋）
4、頁面是否有重復標題的文章？
5、站點的所有頁面的meta標簽是否都有關鍵字，並且是否有關鍵字疊加？
6、網站內容填充的同時有沒有出現這個頁面的目標關鍵詞，分布情況如何，密度如何？
7、在合適的位置出現目標關鍵詞時候是否為它加上錨文本？
8、網站內容中出現的圖片是否有用alt說明圖片內容，圖片說明關鍵詞使用是否合理？
9、404頁面是否完善？
10、站中是否有相關的統計分析工具？
四：外部及分析：
1、友情鏈接的來源網站都是些什麼網站，是否是同行業，是否與網站有相關性，並且他們的快照及收錄是否正常？
2、有沒有循序漸進的去整加外鏈？
3、網站的網路快照是什麼時候的？
4、網站日誌是否有蜘蛛的痕跡？
5、日誌返回代碼都是什麼？有沒錯誤？
通過以上四大部分共35小點，基本能夠分析一個網站優化是否到位
⑹ 如何進行電商網站數據分析
一般而言，電子商務網站數據分析包括了流量來源的分析及流量效率的分析，還有網站內部數據流的分析，用戶特徵分析這四個部分。
首先，電商網站若是想接到單子，肯定要保證流量。可是獲取流量是需要成本的，怎麼樣才能降低流量成本屬於電商網站運營最重要的一個部分，其中流量來源分析屬於重點，如在對電商網站進行數據分析的時候，要先明白用戶都是從哪裡點擊過來的，哪些網站可謂我們帶來更多的訂單，哪些流量來源是真實的，哪些屬於虛假的等等。弄清楚這些之後，才能穩定老客戶，發展新客戶，將網站推廣的更好。
其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在進行電商網站數據分析的時候流量效率指的是流量達到了網站是否屬於真實的流量。那麼，在具體分析的時候，要看下它的到達率，PV/IP比還有就是訂單轉化率等等。其中訂單轉化率是最重要的一方面，若沒有訂單轉換了一切都沒意義。
最後，怎樣進行電商網站數據分析也離不開站內數據流分析這個方面。這里所說的站內數據流的分析，主要是用於分析購物流程順暢程度及網站產品分布合理與否等等，然後再根據這些來分析頁面流量排名及場景轉化率分析，站內搜索分析及客戶為何離開頁面分析等問題的分析等等，查看問題所在，然後想辦法解決，才能讓網站產品得到更好的推廣。
⑺ 如何分析網站中的匯總數據
如何分析網站中的匯總數據
網站中的匯總數據是指那些以整站作為維度的數據。例如：網站訪問次數，網站跳出率，網站停留時間等等。在Google Analytics Dashboard中顯示的大部分內容都屬於網站的匯總數據。匯總數據可以直觀的反映出網站在一定時間段內的表現和變化趨勢。但同時，匯總數據也會隱藏網站中的一些問題甚至是危險。面對網站中平穩的匯總數據，我們應該保持對待數據異常時同樣的警惕。
下面是一個網站兩周的訪問量對比，從圖中可以看出本周與上周訪問量幾乎沒有變化，並且具有相同的變化趨勢（周末略低於平時）。同樣，本周網站其他的指標變化也很微小，跳出率，停留時間等指標變化率都在2%以內。天哪，從匯總數據上來看，第二周的數據簡直就是第一周的復制。面對這樣的情況，我們可以簡單的說本周網站整體表現與上周持平，各項指標均表現正常嗎？如何不可以的話，我們又需要進行哪些分析，從哪裡入手呢？
（點擊查看大圖）
1對匯總數據進行細分
還記得Avinash大師的那句話嗎？分析匯總數據是對人類的犯罪！對於這類匯總數據，細分是最有效最直接的一種方法。它可以讓我們很快的發現匯總數據中存在的問題。面對上面兩周的訪問量對比趨勢圖，只看匯總數據我們會說，本周的數據和上周一樣，表現很平穩，沒有什麼可關注和分析的，但真的是這樣嗎？網站在本周的表現真的是上周的復制嗎？通過簡單的細分就可以發現其中存在很多隱藏的變化。這里推薦使用Google Analytics中的所有流量來源報告，關鍵詞報告對匯總數據進行細分。
使用的Google Analytics報告
所有流量來源報告
對於網站訪問量的匯總數據，所有流量來源報告是最有效的一個細分報告。這個報告中同時使用來源和媒介顯示了網站的所有流量來源渠道，其中既包含了付費流量和免費流量，也包含了推介流量和搜索流量。在這個報告中可以非常清晰的告訴我們每個流量渠道流量的變化。很多時候你會發現，雖然網站整體的訪問量變化不大，但不同的流量渠道卻是有漲有跌。表面上看起來平靜的匯總數據中隱藏了很多變化。
關鍵詞報告
關鍵詞報告是針對搜索引擎渠道的細分報告，也許在所有流量來源報告中搜索引擎的流量變化很平穩，這時候我們還需要繼續進行細分嗎？別忘了搜索引擎本身也是一個匯總數據。所以，我建議無論搜索引擎的流量表現如何，我們都需要查看一下對應的關鍵詞報告。也許你會發現在關鍵詞報告中，某幾個關鍵詞的表現正在變差，而另外一些關鍵詞的表現正在提升，又或者新出現了一些長尾詞等等。
2對網站訪客群體進行分析
對網站中不同的訪客群體進行分析也是一種非常有效的方法。每個網站都會幾類不同的訪客群體。而匯總數據往往會掩蓋網站中不同群體的表現。例如：本周網站訪問量與上周相同，那麼這兩周的新老訪客比例是否也相同呢？如何他們的表現是不同的，我們就不能簡單的認為這兩周的數據平穩。這時通過在不同訪客群體的維度下剖析數據，可以幫助我們發現更多的問題。這里推薦使用Google Analytics的新老訪客報告及高級群體功能對網站中不同群體進行分析。
使用的Google Analytics報告
新老訪客報告
新老訪客報告是Google Analaytics中默認的一組訪客群體，也是每個網站最基本的一種訪客分類方法。通過新老訪客報告可以看到新訪客與老訪客對網站流量的貢獻以及他們在網站中的表現。新訪客比率表示了網站在開拓新市場，吸引新訪客方面的表現。老訪客比率則表示網站內容對訪客的吸引力。
除了新老訪客群體，Google Analytics中的高級群體功能可以幫助創建更多的自定義群體，你可以按照訪客的不同來源，不同行為，來創建各類自定義訪客群體，並從這些訪客群體的維度對匯總數據進行細分。
3對網站流量質量進行分析
從質的角度分析匯總數據也是一種很好的辦法。還以文章開頭時的周訪問量對比數據為例，從量的角度看，訪問量總數和趨勢是一樣的，但從質的角度他們也是一樣的嗎？本周的訪問量與上周相比，是由更多的獨立訪客帶來的，還是由更多的訪問頻率帶來的呢？不同的答案使得對流量質量的判斷也大相徑庭。這里推薦使用Google Analytics的忠誠度報告和獨立訪客報告對流量質量進行分析。
使用的Google Analytics報告
忠誠度報告
在相同的時間段以及相同的訪問量下，訪客訪問網站的頻率也是一樣的嗎？Google Analytics通過訪客忠誠度報告顯示不同回訪頻率的訪客在網站總訪問量中所佔的比例。對比兩周的數據，看看訪客在忠誠度上也是否一致呢？兩周相同的訪問量是否是都由回訪頻率3-5次的訪客帶來的，或者其中一周大部分流量是由只來過一次的訪客帶來的呢。
獨立訪客報告
（點擊查看大圖）
訪問量相同並不代表獨立訪客也是相同的。Google Analytics的絕對唯一獨立訪客報告雖然不支持細分，但可以進行不同時間段的對比。當網站在兩周的訪問量差別不大時，我們還要對比和關注一下獨立訪客。對於很多非快消類的電子商務網站來說，訪問量只是浮雲，獨立訪客才是王道。隱藏在訪問量下的獨立訪客變化才是他們最關心的。
4對訪客目的進行分析
訪客目的分析是另一種對訪問量的質量分析。訪問量只是一個數字，尤其是整站的匯總數據。這些數字只能告訴我們網站在某個時間段內獲得了多少次訪問。但並不能告訴我們這些訪問者的目的是什麼。舉個極端的例子，網站在兩周都獲得了10萬次的訪問，第一周中有8萬次購物訪問，2萬次咨詢訪問。而第二周中有6萬次退貨訪問，4萬次尋找客服或幫助的訪問。這時從匯總數據上來看，兩周的訪問量是一樣的。但訪客的目的卻大不一樣。這里推薦Google Analytics的熱門內容報告和站內搜索報告來了解訪問者的目的。
使用的Google Analytics報告
熱門內容報告
熱門內容報告按照網站中頁面被瀏覽的次數對頁面進行排序，但通常情況下排在最前面的頁面總是那麼幾個，例如首頁。所以，要了解訪問者訪問目的的變化要對不同時間段的熱門內容進行對比，找出變化率最大的那些頁面，然後再進行分析。不過比較遺憾的是Google Analytics的熱門內容報告好像只能按指標值排序，不能按照變化率進行排序。
站內搜索關鍵詞報告
站內搜索關鍵詞報告記錄了訪問者在網站中尋找的內容，而這些恰恰也是訪問者的訪問目的。與熱門內容報告相比，站內搜索關鍵詞報告更加直觀和准確的告訴了我們訪客每次訪問的目的。通過觀察和分析訪客使用關鍵詞的變化以及所到達的搜索目標頁面，我們就可以清晰的知道訪問者的目的，而不同時間段中搜索關鍵詞的變化也表示了流量目標的變化情況。
5對網站的ROI進行分析
每個網站都是有目標的，而網站獲取流量也是需要成本的。在訪問量相同的情況下，我們獲取流量的成本以及這些流量所帶來的價值（目標完成度）是否也是一樣的呢？再來舉個例子說明下，網站在兩周都獲得了10萬次的訪問，第一周獲取流量的成本為50萬，而流量帶來的價值為60萬。ROI=120%。第二周獲取流量的成本為30萬，流量帶來的價值為50萬。ROI=166%。在兩周訪問量相同的情況下，不同的流量獲取成本和價值導致了投資回報率的差異。這里推薦使用Google Analytics的Adwords報告和電子商務報告獲得流量成本和價值。
使用的Google Analytics報告
Adwords報告
Google Analytics中的Adwords報告可以記錄你在Google購買廣告的總花費。通過這個報告我們可以了解獲得這部分流量所付出的成本。而其他渠道流量的成本則需求單獨計算並匯總。
電子商務報告
電子商務報告記錄了網站獲得的總收入，也就是流量帶來的價值。對於非電子商務類網站可以通過設置目標及目標轉化價值的方法來計算流量帶來的價值。
以上是小編為大家分享的關於如何分析網站中的匯總數據的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑻ 如何進行網站數據分析 理清網站分析的思路
如何進行網站數據分析 理清網站分析的思路_數據分析師考試
如何進行網站數據分析？這是之前的分享流量時聽眾提的另一個問題，在這里把相應的內容整理一下。
下圖是一個網站分析的生命周期示意圖，在確認好分析需求並收集好我們所需要的數據後（強調一下，明確分析需求很重要，這可以避免為了分析而分析），我們就可以充分使用網站分析工具的各種報告對數據展開分析。
但網站分析工具中的數據量非常大，你可能一不小心就淹沒在數據的海洋中，你得有一個明確的分析思路，知道要利用哪些報告或哪些報告視圖才能幫助你快速找到問題的答案。以下是網站分析中涉及到的數據模塊，這也提供了一個網站數據分析的大概思路。
根據上邊的數據模塊所涉及的內容，在網站分析報告中我一般會對下邊所列出的板塊與指標進行具體分析（以下列出的是在網站數據分析中一些我個人覺得比較重要的板塊與指標，不同的網站重要的數據指標會有所不同）：
基本情況：
1.網站的流量水平怎麼樣？與行業同類網站的數據相比，根據我們的市場定位，我們的流量在未來需要有多大的提升？
2.訪客主要來自哪些地方？這用於確認與我們制定的市場策略是否匹配。如果有相當多的用戶來自一些小語種的國家，我們是否要考慮建設多語言網站？
3.訪客一般會通過什麼樣的設備對網站進行訪問？在移動化越來越流行的今天，我們是否要建設自己的移動站點或開發我們的APP？
新老用戶的比例怎麼樣？我們在拓展新用戶的同時，是否能夠留住老用戶？
流量來源
1.網站的主要流量來源有哪些，SEO、SEM、EDM還是社交媒體？還有哪些類型的流量來源我們可以拓展？
2.這些流量來源的優先順序是怎麼樣的，哪些是我們最倚重的流量來源，哪些流量來源的轉換率最高？
3.SEO/SEM的流量水平怎麼樣，該如何去提升？
4.EDM、社交媒體的營銷方式的使用情況怎麼樣，轉換率如何？
網站內容
1.網站的頁面分類有哪些？
2.產品頁面、目錄頁面、營銷專題頁面等各類頁面的流量以及轉換表現（頁面價值）情況怎麼樣？
3.網站上最常見的著陸頁面有哪些？是否頁面上的內容正是我們希望用戶瀏覽到的內容？
4.用戶的訪問路徑的引導是否存在問題，我們是否把用戶引導到了主要的營銷專題或產品頁面？關於訪問路徑的分析可參考：可參考如何分析用戶的訪問轉換路徑。
5.用戶是否與網站發生了我們期望的互動：參與活動、觀看視頻、下載、投票、訂閱或下單？
產品銷售情況
1.網站的訂單轉換率與客單價是多少？與行業水平是否有差距？
2.購物車轉換漏斗數據怎麼樣，用戶在哪一步的放棄率比較高，購物車的用戶體驗是否可以作優化？
3.哪一類的產品銷售情況最好？
4.用戶在購買前一般會訪問多少次網站或要考慮多久才會下單？
要注意的是，在分析數據時如果發現有問題（比如購物車的轉化率特別低）但又百思不得其解時，可以親自去體驗一下網站的訪問流程，看一下在完成一個特定的目標或任務時是否存在障礙，也許你一下子就發現了問題的根源。
案例：
當你需要對網站進行一次全面的分析時，你可以按上邊所列的內容對網站的各個數據模塊系統地進行分析。但各個營銷渠道的網站分析需求多種多樣，不同的需求的分析方法也有所不同。而遇到渠道部門提交的一些指標數據異常的分析需求，我們可以靈活地進行處理。
以下是兩個簡單的案例。
問題1：一個電商網站日均銷售為$80萬，但某天突然下降為僅有$40萬。
分析：
我們可以按照里邊的內容一步一步作分析，把銷售異常的根源找出來，但如果你對網站的業務運營情況非常熟悉，在這種突發情況下我們可以一針見血地找到問題的根源，從而得以快速修正問題恢復網站的正常銷售。
還是按照我們習慣的思路來。我們都習慣了把銷售與流量關聯起來，當銷售出問題時我們就會習慣性地去查看網站的流量情況。流量也下降了嗎？關於流量的變化這里有兩種可能：
流量也有一個相似幅度的下降=>流量來源出了問題？=>細分流量來源（SEO、CPC、EDM、用戶所在區域）作分析=>頁面流量分析（商品關注度是否有變化）
流量沒有明顯的下降è訂單轉換率出了問題？=>對產品的銷售情況作分析，某些產品的轉換率下降了還是幾乎所有產品的轉換率下降了？=>對產品的頁面流量進行分析或對購物車轉化路徑作分析，是否是因為這部分轉換率較高的產品的關注度下降了，還是網站的購買引導用戶體驗變差了，甚至是購物車系統在某一段時間不能訪問？
從流量開始層層深入對數據進行分析，直至找到問題的根源為止。另外，在分析指標數據異常的時候，一些額外因素如特殊日子、重大事件、換季也要考慮在內，如「雙11」別人者在如火如荼地在大搞促銷，而你卻沒有一起去湊熱鬧，這段時間的銷售有可能會變得較為慘淡。
問題2：EDM合作商給他們的北美地區的用戶發送了50萬封郵件（郵件鏈接里加了GA UTM標識），但對網站的銷售增長卻沒有任何促進作用。
分析：
網站分析系統里來自EDM的流量數據有多少=>這部分流量來自哪些地區，真的是北美嗎？=>這部分訪客的訪問路徑怎麼樣，有沒法有進入購物車=>最終有沒有產生訂單
分析結果顯示，這期EDM的僅帶來了少量流量，而且訪客多是香港以及東南亞的，沒有帶來任何銷售，看起來這個合作商並沒有踐行合約的內容，下次就不要再找他們合作了…
Google Analytics智能警報
另外，在分析網站指標數據異常的時候，建議充分使用好GA的智能警報功能，這個可以大幅減少你的網站的工作量。當數據出現異常的時候，它可以把異常的數據指標給你列出來，並會相應地列出數據異常的原因。
在GA中有兩種類型的提醒：自定義提醒和自動提醒。自動提醒是Google Analytics根據其演算法生成的提醒。也就是說，每天GA的智能引擎都會檢查以下維度（包含但不限於）的指標值，以確認它們是否發生了顯著變化：
1.所有流量
2.訪客類型（新訪客與回訪者）
3.城市
4.地區
5.國家/地區
6.廣告系列
7.關鍵字
8.來源
9.媒介
10.引薦路徑
11.著陸頁
12.退出頁
13.點擊率（AdWords）
除了自動提醒，你還可以設立自定義提醒來監控網站運營數據。你可以為任何一個指標設置提醒標准並應用到任何維度，甚至還可以把提醒應用到高級細分的訪問群組中。我們可以把網站流量與銷售的高峰與低谷設置為警報，這樣當網站的主要指標出現異常時這些自定義提醒就可以通過郵件發送功能及時地通知到相關人員。目前只有自定義提醒功能可以使用郵件自動發送功能。
網站分析並沒有固定的步驟和方法，當你非常熟悉網站分析工具的使用以及所要分析的網站的業務時，你可以完全不必拘泥於以上的所提到的思路與方法，但網站分析的目的必須要明確：減少成本，提升效益，分析後的優化工作不可缺失。
以上是小編為大家分享的關於如何進行網站數據分析 理清網站分析的思路的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑼ 一步步教你分析網站數據
一步步教你分析網站數據
可用性測試和數據分析是一對無敵好搭檔，它們讓我們更多地了解用戶，跟蹤我們的目標，解決意外的問題。說到解決問題，數據分析告訴我們哪些頁面或者流程正在給用戶造成麻煩，哪些領域需要我們在可用性測試中重點關注。接下來，可用性測試會告訴我們為什麼用戶會表現出某些特定的行為。在這兩者之上，我們可以為網站擁有者提供重點明確、針對用戶的建議。
在小紅（和許許多多與之相似的用戶體驗從業人員）的例子中，數據分析能揭露用戶到底是怎麼訪問網站的。雖然小紅和客戶在用戶體驗或顧客方面的經驗可能讓他們對於測試什麼有了不錯的假設，但對於人們是如何訪問網站，數據分析展示給他們的是更為清晰、無偏見的方式。
對於任何希望通過學習一些簡單的工具來讀懂數據的人，數據分析可以幫助你：
識別網站上出問題的地方顯露網站對於用戶的吸引力測量設計上的改善帶來的結果在這兩篇系列文章中，我將會解釋如何利用數據分析來識別用戶有問題的地方，以及網站的哪些地方會從可用性測試中受益最多。本篇文章的重點為——三個識別網站問題的參數：跳出和退出率(bounce and exit rate)，頁面平均時間(average time on page)和目標價值(page value)。在第二部分，我們會進一步利用這些參數來識別drop off points，然後我們會深入到數據分段(segmentation)來獲取額外的細節信息。
辨認問題網頁（組）作為一名自由職業者和用戶體驗咨詢師，我與各種各樣不同領域的網站合作過，其過程非常一致，總是以數據分析為開端。最開始我會去辨認每天有多少用戶訪問這個網站，哪個頁面最常用。這會給我一個大概的感覺，知道人們是如何訪問這個網站的。然後我會進行下一步：辨認潛在的出問題的領域，繼而知道我的用戶體驗建議將會著重在哪一塊。
總體來說，我會觀察三種類型的參數來辨認問題所在：
跳出和退出率(Bounce and exit rate)頁面平均時間(Average time on page)目標價值(Page value)跳出和退出率(Bounce and Exit Rate)
跳出率和退出率是兩個可能造成混淆的參數。跳出率是只訪問了網站的一個頁面的用戶的比例：在一個頁面登陸，但是沒有去訪問任何其他頁面就離開了網站。
【譯者註：谷歌官方解釋為「跳出率指單頁訪問次數（即訪問者從入口頁離開網站而未與網頁互動的訪問次數）所佔的百分比」。】
退出率是從一個頁面離開了網站的用戶的比例（它包括了那些之前在該網站瀏覽了其他頁面的人）。
【譯者註：谷歌官方解釋為「退出百分比指從某個或某組特定網頁退出網站的次數所佔的百分比」。】
如果我發現了網站的一部分出現了一個很高的跳出或者退出率，我會做上筆記，以防某些頁面的什麼東西造成了用戶的離開。一個有著高跳出率的頁面可能說明這個頁面上的內容不是用戶來到這個頁面所期望看到的東西。一個高退出率的頁面可能說明這個網頁導致了用戶在他們想要的流程中半途而廢——從另一方面看，如果一個高退出率的頁面是流程的最後一頁，那麼這個高退出率就不再是個問題了。
用谷歌分析（Google Analytics）中的「加權排序（weighted sort）」會讓跳出率更加有用。根據谷歌分析，「加權排序把百分比數據根據重要程度排列，而不是序號排列」。舉個例子，一個頁面雖然有著100%的跳出率，但在過去的一個月中，只有一個用戶訪問，然後離開了該頁面（另外一個更大的問題可能是沒有任何人訪問過這個頁面！）。如果一個頁面有80%的跳出率，但是是一個在流程中非常關鍵的起始頁面，那麼這個網站可能因此流失了大量的生意。為了更好地為頁面可用性測試做准備，我們必須辨認出問題出現的原因：是因為沒有人訪問這個頁面，還是每個訪問的人都馬上離開了網站？
頁面平均時間(Average Time on Page)
「頁面平均時間」是指用戶瀏覽某個頁面所花費的平均時間。如果我發現有一個頁面的「頁面平均時間」很低，這可能意味著該頁面沒有引起用戶足夠的注意。從另一反面來看，如果用戶在一個結賬頁面停留很久，那麼可能是因為該頁面過於復雜了。當然，所有的參數都必須放在具體的情境下分析；如果一個博客文章有一個很高的「頁面平均時間」，那麼總體來說是一個好的現象，因為這可能意味著用戶真的在閱讀整篇文章。
另外一個衡量頁面表現的非常好的方式是利用「與網站平均數比較」的選項。這個圖會顯示某些頁面在某個參數上是不是在很大程度上高於或者低於平均值。雖然這些頁面仍然需要一頁一頁地分析，因為不同的頁面有用不同的目標，但是低於平均瀏覽時間的頁面總體來說可能會有問題，假設目標是為了讓用戶繼續閱讀的話。下面的例子清晰地表現出「聯系（contact）」頁面相對來說有比平均值更低的瀏覽時間，然而「博客（blog）」頁面有高於平均值80%的時間。
再次強調下，情境是關鍵。用戶可能來到聯系頁面來尋找一個公司的地址，或者聯系電話。如果他們成功地找到了，那麼他們就會離開該網站，因此較低的頁面瀏覽時間在這里是一個好的現象，說明頁面很有用。一個「博客」頁面是用來吸引用戶的注意的，因此一個高於平均值的時間可以被看做是一件好事。
頁面價值(Page value)
「頁面價值」是一個非常重要，但是很少被用到的參數，它可以用來發現表現欠佳的頁面。目標價值，就如它的名字所示，是一種賦予頁面直接的貨幣價值的方式。對於電子商務網站來說，它納入了各種各樣的交易收入總數和所有類型的網頁的目標價值——這些參數都需要在谷歌分析中人工設置，才能計算出頁面價值。一個高價值的頁面往往顯示出它是一個重要的頁面，意味著該頁面值得被納入可用性測試中。
一個高價值但是展示出高退出率的頁面是值得重視和改進的。意味著這些頁面讓用戶在回話流程的關鍵位置離開了。在下面的的例子中（一個電子商務網站），我突出顯示了三個有著類似的頁面價值的品類。可以清楚地看到，「個性化化玩具（personalised-toys）」的產品頁面有一個相當高的退出率。這說明這個高價值的頁面正在讓用戶「流失」，並且應該在未來的用戶體驗設計工作中引起重視。
然而，單獨的某個頁面只能展示部分真相。「內容分組(content grouping)」這個功能很重要，我們可以利用它來觀察網站的某個部分表現如何。內容分組可以把數據根據用戶訪問的頁面種類來進行分類，因此十分必要。我們可以用各種各樣的方式來分組。比如對於一個買衣服的網站來說，可以根據不同種類的服飾來分組，看看褲子是不是比襯衫的頁面價值要高。
一旦發現某個頁面或者某個組的頁面價值很低，下一步我們要做的就是：找出背後的原因。在上面的例子中，襯衫相對來說有比較低的價值。我採取的第一步行動是，根據我的經驗和判斷力，看看在襯衫的頁面上有沒有任何明顯的用戶體驗或者技術方面的問題。做完這個之後，我會和真實的用戶一起來測試這些個頁面，來看看為什麼會有這些問題——並且尋找那些暗含了修復方式的線索。
內容分組是一個非常強大的工具，可以讓你看到網站的不同部分的真實表現。
在實踐中利用參數
這只是利用數據分析來發現網站問題的第一步。在本系列的第二部分中，我們會著眼於如何發現用戶流程中的流失點，以及如何把用戶分類來看到更多的細節信息。
與此同時，你嘗試著利用在本篇文章中學到的方法來發現可能存在的問題：
調出跳出率，找出那些用戶訪問並且馬上離開了的頁面。瀏覽所有頁面的退出率，找出在流程的哪些地方用戶離開了網站。考慮到用戶在頁面平均停留時間的重要性——一個擁有著高跳出率的博客頁面，同時擁有著很長的平均頁面時間，這是一件好事！根據頁面價值排序，觀察頁面。頁面價值越高，那麼就越值得被納入可用性測試，從而最終修復用戶在該頁面遇到的問題。在上一個客戶的案例中，小紅利用數據分析來發現那些需要進行可用性測試的地方。然而目前為止，小紅只發現了網站中值得測試的單獨的頁面和頁面組。她覺得她需要知道更多的關於最常見的用戶行程（user journey）的信息。她還想更加深入地理解用戶，看看不同類型的用戶如何訪問網站。為了能進行最佳的可用性測試，小紅真心想要知道人們事實上是如何使用網站的。
簡單來說，數據分析是一種用來發現可用性測試最佳測試頁面的極好的方法。在本系列文章的第一部分，我講解了如何利用數據分析來發現網站的問題所在之處。這么做可以讓我們更好地理解目前的用戶行為，並且幫助我們集中力量在將要測試的任務上。
在如何利用數據分析來指導可用性測試的這一系列文章的總結部分，我將更仔細地探討如何通過識別用戶行程、將用戶分類來比較不同的用戶組的行為。
識別流失點知道用戶是如何在整個網站中流轉的可以增加單個頁面狀態的情境（context）。比如，分析用戶行程中前一個頁面的數據可以幫助我們識別為什麼某個特定頁面的退出率特別高。另外，找出最常見的用戶行程對於謀劃可用性測試很有好處。可用性測試可根據這些常見的用戶行程來設計，從而確保在測試中用戶的行為是和已經存在的用戶行為是相符的。
谷歌分析嘗試通過用戶流程圖（user flow）和行為流程圖（behavior flow）報告來展示用戶行程。他們可能比較難閱讀，並且經常因為把多個頁面組合在了一起而變得很麻煩。這意味著谷歌分析通常只能把最為普遍的幾個頁面單獨展示，而把其他的頁面組合在一起，顯示為「大於100個頁面」——這對我們一點幫助也沒有。下面的截圖顯示出這種非常局限的信息是如何讓分析變得困難的：只有幾個頁面在每個用戶行程的階段中是單獨被顯示的，剩下的頁面都被組合在了一起。
盡管頁面被組合造成了很多問題，花些時間分析這些報告仍然可以幫我們發現問題區域，根據的是流失率或意想不到的用戶行程（比如，我們本來期待的是這樣，但用戶卻走向了另一個方向？）。一旦我們發現了問題區域，我們就可以謀劃可用性測試，來看看用戶在整個行程中是如何思考的，了解他們為什麼會有這些麻煩。
在谷歌分析的用戶流程和行為流程報告中，所有的頁面用了綠色的矩形來表示，灰色的連接線用來表示頁面之間的用戶行程。每個矩形還用紅色表示了流失率的百分比（也就是說用戶正離開網站）。它們可以說明常見的用戶行程，以及用戶在哪些地方離開了網站——也是另一種問題區域的跡象。
下面的例子來自於一個我曾經工作過的旅行網站。它在主頁有一個特別明顯的搜索框。
在這個簡化了的並加上了筆記的圖中，我們可以看到一個可能的問題。用戶利用搜索框來找到某個旅行目的地，但之後又從搜索結果頁面回到了主頁（又名，彈簧跳（pogo sticking）），說明了搜索結果對用戶來說不夠滿意。這可能歸結於許多的理由：可能搜索功能經常搜不出結果，搜到太多結果，或者太少結果。也可能這個問題和搜索結果本身無關，而是其他的理由，比如搜索結果里的酒店的價格太高了。
數據顯示最初的搜索是讓用戶不滿意的，這讓我決定針對搜索框來進行一些可用性測試。可用性測試的結果顯示，問題的原因在於搜索結果太多太泛了，用戶被大量的結果淹沒了。根據這個測試結果，我建議引入一個多面搜索系統（faceted search system）：在搜索結果頁面讓用戶可以根據一些標准來過濾搜索結果，而不用返回到主頁重新搜索。這個新的搜索系統讓用戶可以根據酒店提供的服務設施來過濾他們的搜索結果；比如是否有游泳池、健身房和其他的設施，這意味著用戶可以發現對他們自身有用的結果。這個設計方案讓搜索後又回到主頁的用戶數量大幅度下降，讓更多的用戶進入到他們行程的下一步。
上面的結果顯示的是多面搜索系統被引進一個月後的分析數據。圖中顯示出，主頁和搜索結果頁面之間的「彈簧跳」現象減少了。雖然仍然還有改進的空間，但這個變化產生的積極效應是非常鼓舞人心的。
數據分段，更多的細節數據分段為觀察不同用戶的不同行為提供了一個絕佳的方式。一個簡單的例子就是比較新用戶和回訪用戶。下面的圖來自於一個在線找工作網站，它顯示出新用戶的數量在該月幾乎是持平的，然而回訪用戶的數量卻跟隨了一個不同的模式：在周末的時候數量明顯下降。
這使我想知道更多的細節，關於新用戶和回訪用戶的不同點。其他關於這兩種不同用戶的數據顯示出，回訪用戶傾向於在網站上花費更多的時間，每段時間會瀏覽更多的頁面，並且更傾向於申請工作。
根據這個數據我可以做出假設：回訪用戶更可能是真正找工作的人，但新用戶訪問網站的時候更隨意。因此我推薦網站做一些個性化的設計——對待新用戶，展示更多的保證信息，說明該找工作的網站是合法的、值得信賴的，並且引導他們簡單快速地做出行動，比如注冊工作提醒。對待回訪用戶，展示更精確、細節的搜索工作的選項，並且提供信息鼓勵他們申請工作。
新用戶和回訪用戶不同的行為可以透露許多事情，取決於網站的類型。比如，對一個電子商務網站來說，它顯示回到這個網站的人更傾向於下單。如果這是真的話，那麼我們可以把重點放到幫助第一次訪問網站的用戶下單。
這種數據分段分析還可以幫助可用性測試的招募。如果在新用戶和回訪用戶之間有明顯的行為區別，那麼可能最好同時招募已有用戶和尚未訪問過該網站的用戶來進行測試。測試不同的用戶類型可以幫助解釋為什麼他們在網站上有迥然不同的行為。
除了上說例子中的新用戶和回訪用戶，在谷歌分析上還有一些現成的數據分段方式來幫助我們分隔數據，包括：
不同的流量來源——可以用來發現那些通過搜索和鏈接來到網站的用戶的區別。使用不同設備類型的用戶——可以用來比較使用手機、平板和桌面電腦用戶的參數。根據自己的需求來改造分段方式也是很好的方法，這可以使分段方式可以和整個網站重要的用戶及角色更好地相符合。通過這種方法，我們可以分析這些不同的用戶群所採取的不同的用戶行程，例如，比較已有用戶和第一次購買的用戶的行程。
數據分段可以被用來觀察使用不同設備的用戶的行程。根據手平板和桌面電腦來分段可以提供三個不同的行為流程供研究。這種方法對於發現使用不同設備的用戶可能存在的問題特別有幫助。手機用戶的行為流程圖可能會在用戶流程中顯示出一個重大的流失點，但在平板和桌面電腦中卻不是問題。這應當引出相應的手機端的可用性測試，重點放在找出手機用戶在流程中的該點流失的原因。
現在該怎麼辦？在利用數據分析識別問題區域後，下一步就是找到為什麼用戶會有這些問題。數據分析能夠提供一些關鍵的地方，需要我們在可用性測試中特別關注，或者拆分出特別的測試。作為用戶體驗的職業人，我們自然而然地想要和我們的用戶在一起，在可用性測試中從他們身上學到東西。數據分析只是幫助我們更好地進行測試。
嘗試一下——提取一些這里提到的方法，把它們應用到某個項目中。你會驚奇地發現，我們竟然可以從數據分析中發現這么多東西。、
以上是小編為大家分享的關於一步步教你分析網站數據的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
⑽ 網頁數據分析如何做
看你怎麼採集網頁數據，一般來說自己後台可以進行原始數據的統計，即看日誌，然後開發出可視化的頁面。另外一種方式就是通過第三方插件進行統計，例如網路統計等。
採集完上述數據後，基本上最有效的就是pv、uv、停留時長等數據，對於這些數據有一些公式的演算法你需要進行分析，例如pv/uv、留存、tad等。
pv、uv、日留存、三日留存等數據可以做成按時、按日的線性趨勢圖，用來找到比例關系及冰點期、熱點期等。
上述的基本分析做完後，可根據子目錄、頁面轉化進行分析，即你想讓用戶從哪裡進入到哪裡，但實際的數據是否達到你的預期值等。這些基本性質的數據做完後，個人認為已經可以達到一般運營的需求了，更深層次的挖掘分析及機器學習在此處意義不大，因為操作起來復雜且波動性大會造成結論不準確。