網站數據如何分析

① 網站數據分析方法有哪些

你可以給網站加個統計工具，這樣可以通過工具查看網站日常訪問情況以及用戶比較喜歡訪問哪些頁面和內容。

② 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。

③ 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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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④ 網站里的數據 有什麼用呢 怎麼分析運用

主要從以下幾個方面分析：
1、分析ip、pv、uv的比例
從真實性說來uv是真正的用戶，而ip只是一個地址段。首先要看的是uv跟ip的比例，uv大於ip是正常的，但是如果ip大於uv並且這個數據經常是這樣就需要引起注意了，很有可能是在被採集或者有假蜘蛛的來訪。其次就是看uv跟pv的比例，如果uv跟pv之間的比例接近於1:1，那麼說明網站的質量是非常差的。通常uv：pv的比值也跟網站跳出率等同，比值越小，跳出率越大，越說明網站內容差。
2、來源搜索引擎比例
在網路統計的來源分析裡面有一個欄目是搜索引擎，這一欄的比例顯示網站的用戶通過哪些搜索引擎來的。當然絕大多數網站的用戶來源是網路，但是有些行業的一半用戶是來自360以及其他的搜索引擎，特別是用戶群體偏向於高齡用戶的。當在不了解一個行業時來源搜索引擎的比例能幫助了解網站用戶人群的組成比例，然後根據這個比例調整網站以及投放廣告的模式。
3、搜索關鍵詞來源
搜索關鍵詞來源是統計用戶通過哪些關鍵詞搜索進入網站的，然後根據關鍵詞調整首頁和內頁的關鍵詞布局。
4、入口頁面
入口頁面是指用戶通過其他方式直接進入的網站的某一個頁面，包括首頁和內頁。比如在某個網站上做的某一個內頁的外鏈被用戶點擊進來了，那麼這個頁面就是一個入口頁面。
5、受訪頁面
受訪頁面是指網站哪一些頁面被用戶訪問比較多。導致頁面訪問比較多的因素有2個：一個是首頁推薦、第二就是內頁推薦。如果在發現一個頁面在內鏈中推薦並不多，但是受訪的次數比較高，出去外鏈的引導外就要考慮標題的作用，那麼可以考慮將這個頁面更好的推薦。但是當發現一個頁面受訪的次數非常高，在這個頁面的停留時間比較低那就是頁面的質量需要提高。如果跳出率非常高說明內鏈設置非常差，或者說明這個頁面的內容根本不符合網站的內容。

⑤ 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。

⑥ 如何做數據分析

數據分析行業應用,一般數據來源：智能手機 感知裝置 物聯網 社群媒體等 雲計算存儲.cda官網有很多行業案例,比如
風能發電業務場景
風力發電機有一個葉片，時間長了就要換，否則不安全，過去這個葉片一般10年換一次，因為沒辦法知道具體產品的使用情況，只能根據以往葉片老化的情況來估算。但這家公司在葉片上裝了感測器，就能檢測每個葉片的具體使用情況了，風大的地方，葉片老化快，可能8年就要換，風力均勻的地方，有些葉片可能用15年，這樣就能節省資本更新的成本了。
而且，過去這家公司只生產設備，這些設備被賣到國外，具體安裝到什麼地方，他是不知道的，有了感測器，公司就能知道這些發電機被安裝到哪裡，這些地方的風力是大是小，一年四季哪天有風哪天有雨，這些數據都可以獲取。根據這些數據，就能知道哪些地區風力資源豐富，有重點地規劃未來市場。傳統的行業利用大數據，就能更好地實現市場預判和銷售提升，分分鍾實現逆襲。

⑦ 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。

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⑧ 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。

⑨ 電商數據分析應該從哪些方面進行分析

從8個方面來闡述如何對電商平台進行數據分析：

1.總體運營指標：從流量、訂單、總體銷售業績、整體指標進行把控，起碼對運營的電商平台有個大致了解，到底運營的怎麼樣，是虧是賺。
2.網站流量指標：即對訪問你網站的訪客進行分析，基於這些數據可以對網頁進行改進，以及對訪客的行為進行分析等等。
3.銷售轉化指標：分析從下單到支付整個過程的數據，幫助你提升商品轉化率。也可以對一些頻繁異常的數據展開分析。
4.客戶價值指標：這里主要就是分析客戶的價值，可以建立RFM價值模型，找出那些有價值的客戶，精準營銷等等。
5.商品類指標：主要分析商品的種類，那些商品賣得好，庫存情況，以及可以建立關聯模型，分析那些商品同時銷售的幾率比較高，而進行捆綁銷售。
6.市場營銷活動指標，主要監控某次活動給電商網站帶來的效果，以及監控廣告的投放指標。
7.風控類指標：分析賣家評論，以及投訴情況，發現問題，改正問題。
8.市場競爭指標：主要分析市場份額以及網站排名，進一步進行調整

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⑩ 如何做數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。