每个人都会有机会进行数据展示，为什么别人展示永远获得正视，而我的展示永远只有自己愿意去看，别人在看手机？那怎样做数据图表分析呢请看以下步骤：

如何对表格进行修饰，本次小编带来两个技巧，一是使用“套用表格格式”，和使用“条件格式”。二是带领大家学会养成修饰表格的思维。

第一步是对表格进行粗略的修饰调整，思维：行高、列宽、对齐方式、表格线等；

使用“套用表格格式”、“条件格式”之后看数据不再枯燥无味，而且还更有看头。“条件格式”可以将筛选条件转换为颜色可视化，从而达到一目了然的效果。

第一个技巧，①“套用表格格式”。方法：任一单元格→开始→套用表格格式。

②“条件格式”，方法：选中单元格区域→开始→条件格式。

条件1：高于平均值

条件2：数据条

条件3：色阶

第二个技巧：养成修饰图表的思维。这次举例柱形图的修饰例子，其他希望大家动用类似的方法进行模拟实践。

步骤一：根据销售数据建立柱状图，建立方法可参考。选择数据源→插入→柱状图→选择数据源→编辑坐标

步骤二：添加辅助线。选择数据源→→添加→点击柱体右键，设置数据系列格式→次坐标轴→选中柱体，右键更改图表类型→折线图。

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为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验，希望能对大家有所帮助。

1、遵循数据分析标准流程

数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：

1)业务理解，确定目标、明确分析需求;2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;5)评估模型，对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程;6)成果部署，分析结果应用。

2、明确数据分析目标

在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。

3、业务与数据结合确定分析主题

以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。

4、多种分析方法结合

分析过程中尽量运用多种分析方法，以提高分析的准确性和可靠性。例如，运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;高级分析和可视化分析相结合等。

5、选择合适的分析工具

工欲善其事，必先利其器，数据分析过程中要选择合适的分析工具做分析。SPSS、Repidminer、R、Python等这几种工具都是业界比较认可的数据分析产品。

它们各有其优势，SPSS 较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量参考书可供参考，操作上容易上手，简单易学。Repidminer 易用性和用户体验做得很好，并且内置了很多案例用户可直接替换数据源去使用。R 是开源免费的，具有良好的扩展性和丰富的资源，涵盖了多种行业中数据分析的几乎所有方法，分析数据更灵活。Python，有各种各样功能强大的库，做数据处理很方便。

6、分析结论尽量图表化

经过严谨推导得出的结论，首先要精简明确，3-5条即可。其次要与业务问题结合，给出解决方案或建议方案。第三尽量图表化，要增强其可读性。

某企业KPI分析报告

数据分析过程中，除了以上六条原则，还要避免以下3种情况：

1)时间安排不合理

在开始分析工作之前，一定要做一个明确的进度计划，时间分配的原则是：数据收集、整理及建模占70%，数据可视化展现及分析报告占25%，其他占5%。

一般企业中的数据来源有很多，SAP、TMS、CRM及各部门业务系统，每个渠道的数据各有特点。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。数据源选择不合理，不仅影响结论的可靠性，而且有返工的风险。

3)沟通不充分

无论是分析人员内部的沟通还是与外部相关人员的沟通，都是至关重要的。与外部人员沟通效不顺畅，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，最终导致数据分析结果差强人意。与内部人员沟通效率低，可能造成分析进度滞后，分析工作开展不畅等诸多问题，直接影响分析效果。

对于数据分析师，分析经验的积累与专业知识的提升同样重要，因为有些问题不是只用专业知识就能解决的，所以在平时的工作中要有意识的去学习业务知识、掌握先进的分析工具，做一个有心人!

End.

来源：MeritData

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数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺，据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）一份详细分析报告显示：

预计到 2018 年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在 14 万到 19 万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万！

先来了解一下数据分析，就是以商业目的为驱动，所开展的获取数据、处理数据、分析数据、展示数据和撰写数据结构报告的一系列科学过程。

针对这个过程，R 都有相应的方法可以较好地处理和完成数据分析所涉及到的内容。R 是一种免费的、开源的语言和操作环境，其初衷是为了统计计算和画图，但是 R语言现在能够做的事情已经远远地超出了其初衷，可以在诸多领域进行应用，比如，数据挖掘、机器学习、社交网络、生物信息、金融数据分析等。同时，R 提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。

许多研究院，公司和大学已经使用 R。在过去几年，许多包括 R 的参考和应用 R 函数进行计算的图书相继出版。在 2015 年就被 IEEE 列入 2015 年十大语言，近几年也依然占据数据分析主流语言的绝对地位，所以，学习R语言是一项明智的职业投资。

R语言的强大功能

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；

简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。R 语言配有专业的图形交互界面，对没有编程基础的用户也非常友好， R 语言上手入门极快，是学习数据分析、数据挖掘的最佳编程语言。

现在上海数据分析网联合哈步数据首席数据科学家、跟随R发明者之一Ross Ihaka进行R语言二次开发的高老师，推出了机器学习与数据挖掘—R语言实战课程，3月17日开课！

【课程信息】

授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式

授课时间：

2018年3月17-18日

9:00-12:00，13:00-16:00

学习期限：线上（视频/直播）与线下相结合，长期学习。

微信群、QQ群练习答疑。

滚动开班，一次报名，可以申请免费回来听课。

课件资料：课程内部资料，人手一份，上课现场发放

CPDA和CDA学员优惠

更多团报优惠请咨询相关老师

【教师简介】

高杨，哈步数据首席数据科学家，跟随R发明者之一Ross Ihaka进行R语言二次开发，十几年的数据分析师从业经验。精通SAS、R等数据分析软件，主导过多个大数据项目。精通R语言，小班教学。

做数据分析首先得要有一个完整的思路。《谁说菜鸟不会数据分析》书中举了一个很生动的例子。做数据分析就好比做一件衣服，首先的先有设计图，然后在根据设计图分步骤的去制作成成品。今天我们说的数据分析的完整思路就相当于衣服的设计图，有了完整的思路，才不至于漫无目的的，没有一个清晰的目标去做分析。

那么我们如何才能建立一个完整的数据分析的思路呢呢？《谁说菜鸟不会数据分析》给大家提供了几种数据分析方法论来助力大家形成完整的数据分析思路。主要有PEST分析法，5W2H分析法，逻辑树分析法，4P营销理论（现在用的比较多是4C），用户行为理论。下面呢，我就以5W2h分析方法，给大家详细的说明一下怎么建立完整的数据分析思路。

首先，先介绍一下什么是5W2H。

（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？

（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？

（3）WHO——谁？由谁来做？

（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？

（5）WHERE——何处？在哪里做？

（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？

（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

例如要不要增加一个推广渠道，我们来形成一个完整的分析思路。

WHAT：一个引流的渠道，对这个渠道要有一定认识。

WHY ：目前其他的渠道的流量不能满足，做了渠道之后可能会增加多少流量。

WHO：是直接让其他渠道的人来负责，还是重新招一个操作过这个渠道的人。

WHEN：如果要做这个渠道，有没有时间来做，什么时候开始实施。

WHERE：如果是大公司，要考虑是总公司来做，还是分公司来做。

HOW：怎么做，是否有详细的解决方案，是否先参考同行竞争对手。

HOW MUCH：新增加的这个渠道，需要投入多少成本，人力成本，广告成本等等。

对每个环节进行分析，评估，然后综合每个环节，看看这个渠道是否值得开发。

因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。

下面我们一起来看看大数据专家写给大数据分析学习者的10个理由

为什么大数据是新的前沿

如果你想在这个世界取得成功，你必须学习趋势。通过查看可用于您的利基的分析数据，您可以确定不同的方法 ，您可以通过这些方式取得积极的成果。一切都取决于数据。从大型跨国公司到小企业。所有伟大的人都使用这些数据为公司的未来制定更好的策略。现在想象成为所有这种疯狂的中心。想象一下，在作出重大业务决策之前，他们是如何做到的?那就是你将和谁同行才能快速成为优秀的数据分析决策师?

你应该学习数据分析的原因

1.数据分析现在是顶级组织的优先事项

随着市场竞争的加剧，顶级组织正在转向数据分析，以确定其服务和产品的新市场机会。目前，77%的顶级组织认为数据分析是业务绩效的关键组成部分。这意味着大数据专业人员对公司政策和营销策略产生巨大影响。

2.增加就业机会

随着公司开始意识到他们无法全面收集，解读和使用数据，他们开始寻找可以这样做的专家。如果您查看所有主要的就业机会平台，您将看到越来越多的职位发布寻找数据分析师和顾问。具有这一特殊技能的专业人士的需求正在上升，而供应仍然很低。这为这一-领域的个人创造了巨大的就业机会。

3.增加数据分析专业人员的工资

随着需求稳步增长，供应依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。在印度，像现在这样，数据分析专业人士的平均支付比其他IT专业人士的平均水平高出50%。随着越来越多的公司意识到这些专业人员对组织的重要性，这一趋势在全球显而易见。

4.大数据分析无处不在

正如现在在当今工作场所使用计算机一样，使用故据分析专业人士来促进增长是缓慢的。DataAnalytics几乎没有任何部门保持不变。

5.你会有不同的职业选择

数据分析专家拥有广泛的职称和领域。由于大数据几乎在今天使用。您可以选择:

-指标和分析专员

-数据分析师

-大数据工程师

-数据分析顾问

这些只是您有以在大型组织（如IBM.ITrend.Opera.oracle等）中掌握的一些职位，并且可能性是巨大的。

6.您将成为公司决策的核心

工作场所不满的主要原因之一是大多数员工觉得没有决策权。他们经常觉得这只是一个很棒的公司轮毂。作为数据分析专家，您将成为您所选公司决策的核心。事实上，您将成为企业决策和未来战略的一个组成部分，从而为组织内部发挥重要作用和目标。

7.大数据分析的采用率很高

正如公司开始转向社交媒体品牌广告和客户参与一样，他们也开始转向数据分析。今天几乎不可能找到没有社交媒体的品牌。就数据分析适应而言也是如此。在不久的将来，每个公司都将需要数据分析专家。这使得它成为一个明智的职业生涯，实际上有一个未来的业务。

8. 数据分析正在快于预期

Nimbus Ninety进行的一项调查显示，数据分析的速度要比预计的快得多。调查发现 数据分析技术将在未来3年内寻找技术。

9.它代表完美的自由职业机会

在不久的将来，绝大多数的劳动力不会被束缚在一个雇主身上。人们正在稳步寻找各种各样的收入来源和方法，通过这些渠道找到完美的工作与生活平衡。数据分析，这是一个研究数字、趋势和数据的一般问题 ，为您提供了一个完美的机会，成为世界上一些最大的公司的高薪自由职业者或顾问。在很大的IT基础上，这种工作可以在任何时候从世界任何地方完成。因此，您不必被绑在桌子上。

10.开发新的收入来源

您可以分析并将好的数据信息用于良好用途，您可以轻松识别新的和未开发的创收流。这是通过增加收入来丰富您的生活的最佳方式之一。

以上算是关于大数据专家写给大数据分析学习者的10个理由，可见就目前来看，大数据分析工程师算是一个不错的方向，而且由于其对编程要求不高，学习门槛相较而言也比较低，所以如果想要进入大数据行业，但是又对编程不感兴趣的朋友，可以考虑往大数据分析方向发展。

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对网站的运营状态有一个清晰的认识，总结：通过多这些主要数据的分析。以及对总结的数据偏差后期改进都是一个重要的参数。

这些数据可以直观反映出网站营运的质量，网站营运过程中会得出很多数据信息。这些数据还能给我后期运行提供指导，对数据进行比对可以清晰看出优缺方面。

尤其是通过某些软件来分析的企业，网站有很多数据可以分析。但是那些数据对我价值不大，只需简单过一遍就可以了如果那么多数据你要一一的去分析，花费的精力很多不说且起到作用不是很大。所以我要抓住核心的几个数据去深入分析，这几个数据才是对网站营运有很大影响的下面对这几大数据做详细解释。

网站数据

一、每天网站的问总量

首先你得保证网站每天的访问量，分析这个数据之前。假如说你网站访问量很少的情况时，应该先做优化把排名提升来获取更多的访问量，不然就你那一天几个客户访问量有什么好分析的但是也有这种情况，有的行业它日访问量原本就很，这是某个行业的现状，那么我分析的时候就不要以天为单位了可以累计为1个月、1季度、半年统计分析。

二、用户留存率

就是说客户使用过这个网站后，给大家解释一下这个数据名词。通过一段时间停止使用后，用户又在开始使用了这就是留存用户。

花费的时间较长需长期的收集，留存率这个数据收集不易。且影响的因素还比较多，比如版本的不同、推广情况等。要确定网站的最佳访问周期来提升网站的质量，一般游戏网站都是这么做的。

三、用户停留时间

一般都是算平均值而不是个别，这个数据分析是以某时段来纪录。把浏览网站的所有时间与总次数之比就得到这个指标是网站分析的一个重点，作用是评价用户网站体验的指标，也是网站页面观感改进的参考依据。

访问次数累计40次，举个例子说明用户停留时间的计算：某段时间内用户共停留了800秒。网站的平均时长就是800/40=20秒。

四、用户注册数

想要用户自己注册你就必需得注意网站的内容了对用户没吸引、没价值的网站用户是很难注册的要么你付费推广吸引注册，这个数据可以反映出本网站拥有的用户数量。对以刚起步的新企业是非常需注重的指标。但这用户始终对你网站的依赖不高。这个数据可以看出我网站被用户认可的水平。

五、用户活跃度、用户流失率

依赖我网站就是活跃用户了而流失用户就是注册了就不再关注我网站，如果用户经常点击我网站。对网站彻底的遗忘。这些数据主要得出网站的运营状态是否良好，网站能否存活下去或者说用户能否被留住。

文章来源:商琛课堂

1.什么是数据分析？

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，未提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

2.数据分析类别

其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。

数据分析的划分：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

1）描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

2）探索性数据分析：侧重于再数据之中发现新的特征

3）验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明

其中探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

3.数据分析的作用

数据分析在日常企业运营中主要有三大作用：

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

具体表现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

什么时候开展什么样的数据分析，需要根据自身的需求及目的来确定。

分享 IT 技术和行业经验，请关注-技术学派。

很多人都不知道为什么网站要做数据分析，那么现在我问问你，你的网站每天、每个月有多少人来访问?你的网站在一天当中的哪个时间段来访量最高?你的网站访问者都是从哪里来的?哪个渠道来的访问者对你最有用?你的访客来访你的网站都是想要找到些什么东西?网站的访客都是从哪个地方离开的?如果访问量增加了，那是因为什么增加的?如果网站访问量减少了，那是因为什么减少的?这些你通通都知道吗?不知道的话那就来了解一下网站为什么要做数据分析吧。

一、什么是数据分析?

是把隐没在一堆看起来杂乱无章的数据中提取出有用的信息，以找出研究对象的内在规律，帮助我们决策的就叫做数据分析。

二、网站数据分析的重要性

一般在评价一个网站的好坏的时候，都是用：这个网站每天能赚多少钱，网站每天有多少流量等等来判断一个网站，这些流量又都是从哪来?这些钱又都是哪些用户来转化?能否进一步提升流量?能否进一步提升转化?当你遇到这一连串的问题的时候，通过对网站进行详细的数据分析，你就可以清楚的知道流量与赚钱背后最真实的情况，而这，就是数据分析的意义。

三、通过网站数据分析我们能得到什么?

1.知道这是什么。刚接手一个网站的时候，你必须了解这个网站现在正处于什么阶段，简单点说就是收集和分析网站的点击数量，用户数量等，这些通过网站自身的系统或第三方免费工具都能够很清楚的知道。

2.知道这是为什么。接手一个网站的时候，通过各种工具我们可以知道这个网站的各项指标数据，知道了网站的发展现状，那么我们就需要进行分析了，这个网站的流量是从哪里来的?为什么跳出率过高?为什么转化率过低等问题，要知道为什么会发生这些问题。

3.应该怎么做。了解网站现状并且能够从各方面分析出原因，那么这些重要的信息将能够影响我们的决策，让我们能够知道将要做什么，能够对网站的发展与规划理出更清晰的思路，实行必要的策略和战术调整。

说到数据分析，其实很简单，就是找到问题、来解决问题。在做SEM数据分析之前，首先要了解数据，为什么要分析数据？通过数据分析可以获得什么？

因此，正常的数据分析过程应该是：确定分析的目的→收集所需的数据→组织数据→分析数据→获得优化意见。

数据是我们调整账户的基础。对于刚入门的竞价员来说，数据分析很难理解。由于关键字报告、创意报告、搜索词报告、对话词报告、转化词报告中的出价数据太多，新手常常不知道怎么开始，此时你需要冷静下来，整理每个报告，过滤并查找有效数据以进行比较。

管理过这么多账户，凭借我们团队的经验，今天以快速掌握SEM数据分析进行讲解。

首先，您需要了解SEM数据名词的含义。点击率是多少？转化率是多少？跳出率是多少？等一系列技术术语，例如帐户点击率下降，您需要清楚地知道哪些因素会导致点击率下降，接下来应该做什么;调整帐户后，您必须清楚地知道哪些数据会发生变化，否则一切都是浪费时间。以下是两个月教育行业的数据案例。

整理后，复杂的数据将变得清晰。经验丰富的SEMer将知道对上图所示账户进行了哪些调整：这组数据是典型的流量不精准分析图，根据公司政策调整减少消费，平移展现下降、点击下降、对话下降、这些都是正常的数据范围，但是我们消费的下降，应该降低我们的转化成本，这组数据中我们的转化成本并没有降低，反而高出了1块钱，这就说明我们在降低消费时，没有控制我们的精准流量进来，还是以泛流量的方式进行优化账户，（当然这组数据的转化成本是指精准客户转化不是所有的转化成本）这就造成我们降低消费的同时没有一个合理的优化方案去优化账户。

上周笔者小丹为大家讲了关于数据分析的问题，解释各种数据之间的关联性和区别，同时和大家说了当网站数据出现异常的时候可以通过网站数据来进行分析。之后小丹也收到了一些朋友的提问，说到底为什么要做网站数据，这些数据到底有什么用，要怎么来看？所以，进行小丹要和大家来说的就是我们为什么要来做网站的数据分析。

第一，为什么要看网站数据。

网站数据是一个网站现状的具体展现，可以说网站数据是网站的侧写，所以我们作为网站的SEOer而不是网站编辑，一定要懂得来看数据，以知道目前我们的网站处于一个什么样的情况，以便进行下一步优化计划。

1、知道网站目前情况。任何时候看网站数据都要带着目的性的来看，这样你才能够知道这些数据所代表的意义，而不是漫无目的的来单纯的看这些数据，那样对我们的优化毫无帮助。例如，我们来看ip有可能因为：看网站的流量是增加减少；网站出现了问题是收录减少？是关键词排名都下降？是单个关键词排名下降？从这个词的搜索来源流量可以分析出是不是最近的流量减少或者跳出率增加导致判定不满足用户需求。

2、知道网站目前的问题。首先你要先知道你的网站目前出现了什么问题，然后分析这个问题会有那些原因和情况导致的，最终分析出来这些原因可以反映在数据的哪个方面，在根据这个依据来看数据。举个例子说明：网站降权是不是真正的权重降权，判断方式：网站内外部综合评分，内部评分在于网站是否改版，改版后蜘蛛抓取后和原来不同判定打击。看网站蜘蛛：看出改版会导致蜘蛛的短时间内增加与否，通过看百度站长平台的爬行频率来判定网站是否在短时间被百度频繁抓取评分从而来进行评分观察改版后的网站页面组成元素以及来页面的流量质量度来判断网站流量和用户点击质量度观察是否出现ip下降，pv下降、停留时间下降、跳出率增加等问题就可以知道网站是否是真正的权重降权。

所以我们来进行网站数据的分析的顺序一般是：（1）确定网站出现的问题的原因；（2）知道观察网站的哪些数据能够知道网站出现问题的根本原因；（3）通过观察这些数据得到问题的结果，从而制定恢复计划。

第二，用问题来观看网站数据。

网站最常见的问题有：权重下降/上升，最重要的外在表现，流量变化、排名变化、收录变化；网站流量变化一般表现在关键词搜索，权重、流量、流量的质量度、网站页面质量度是通过搜索词来还是输入链接来访问判断的。所以在遇到这些问题的时候，我们多会通过百度统计工具中的统计数据来观察：

1、网站搜索词来源或者任何来源方式数据

2、网站ip数量、pv量

3、来源网站访问链接

4、网站页面跳出率

5、网站页面的停留时间

6、网站有页面热力点击图

网站权重下降首先看流量的来源方式是否发生丢失，或者来了以后的流量是否质量度发生变化，因为能够直接影响到网站降权的数据主要就是流量问题，所以我们要通过上面的七个数据来进行判断。当我们知道了网站出现问题的根源所在的时候，就要有对应的解决方式来稳定网站，否则你的数据分析也仅仅是面子工程罢了。针对网站降权我们来看看它的解封方法有哪些：

1、如果是因为某个主词排名下降导致流量减少那么我们可以通过友情链接的方式来进行改词的权重提升，通过增加自然点击来辅助关键词排名回温。

2、从百度热力图看到某些位置用户点击效果极差，那么我们就要把热力图中点击少的位置内容换成点击多的，以此来稳定页面权重。

3、进来的流量跳出率比较高我们要做的是找到跳出率高的页面然后改变它，找跳出率低的页面对比一下看看这个页面为什么高，改成低的页面的含有的元素或者效果从而提升页面质量，降低高跳出率网站页面的跳出率。

4、最近的pv量开始减少，所以找到导致跳出率高的流量看这些流量点击的页面，因为以前pv少，现在开始少，说明是增加的流量导致少，那么拿现在的流量和以前的流量比，增加的流量是增加在哪一个部分或者哪一些页面增加了流量，查询是不是这些页面导致跳出增加pv减少。