第一部分：数据分析框架

为了分析问题的聚焦，我们具体拿互联网电商来举例子说明，至于其他的比如互联网金融、教育、社交等等，可以依此借鉴。

（1）从互联网实体角度分析。我们可以从以下7个角度构建互联网数据分析体系。

买家：基本特征分析、交易行为分析、流量行为分析、售后满意分析等

卖家：基本特征分析、经营效果分析、流量曝光分析、售后满意分析、产品分析等

产品：基本特征分析、交易行为分析、流量曝光分析、售后满意分析等

行业：基本特征分析、经营分析、曝光分析、售后分析、产品分析、买卖家分析等

设备：移动端分析、PC端分析、访问对象分析、cookie分析、session分析等

日志：访问对象URL分析、cookie分析、session分析等

事件：登录、流量、点击、曝光、下单、交易、支付、物流、评价、纠纷、仲裁等分析

这个实体分析方法，可以称得上是万能的数据分析框架，适用于所有的互联网企业。我曾工作过的阿里巴巴、腾讯、随手记等企业，我个人都是按照这个套路去构建互联网的分析体系。

（2）从用户的关键路径进行分析。

关键路径分析方法是一个行之有效的常用分析方法，也是做数据化运营的常用工具。关键路径分析让我们聚焦于核心环节，排除杂音，定位出业务的核心问题，快速的加以解决。在应用关键路径分析时候，我们往往先把可能的结果、以及最关心的结果梳理出来，以结果为导向追溯行为的根本，当然，也可以从行为的初始出发，梳理出所有可能的行为路径，找出关键行为，导向我们最终设计好的结果中去。下面我们举例子说明下：

在电商网站中，我们假设我们运营目标是让用户购买网站上的商品（在这里，我要插说几句，我们的目标有时候不只是购买，在精细化运营中，往往会根据用户的生命周期，确定关键路径的目标，比如对于一个进入期的新买家，我们通常会发一些购物攻略加以指导，针对流失期的买家，关键路径的结果我们可能导向申领我们的优惠劵之类，等等。关于这一部分数据化精细化运营方面，在大数据应用系列的数据化运营小讲，我们会详细加以分享，敬请关注）。刚才谈到，我们假设我们运营目标是让用户购买网站上的商品，那么我们可以把关键路径，也即，用户的购买路径梳理出来：

a.用户登录/注册》搜索关键词》查看商品详情》加入购物车》点击下单》确认付款》确认收货

b.用户搜索关键词》类目和店铺》卖家交流》点击下单》确认付款》确认收货

通过这种关键路径，我们还常常进行漏斗分析，从而进行流量的转化分析，找出影响到达最终结果的关键环节。

（3）从KPI拆解角度分析。

KPI拆解分析方法也是比较常见的互联网分析方法。核心思想是先定一个总体目标，比如今年营收12亿，那么可以把这个指标拆解到各个业务线去，业务线再进行拆分，比如分解为12个月，每个月需要达成营收额，接着，就是达成该营收额，根据流量的转化情况，估算出需要多少的流量，目前平台已有多少流量，需要外拓引流多少流量才能达成目标，这就可以层层的拆解指标，最终或落地到产品团队或部分到运营团队去承担KPI任务。

第二部分：数据分析常用分析方法

常用的数据分析方法有：PEST分析方法、5W2H分析法、4P营销分析法、逻辑树分析法、指标拆分法、对比分析法、漏斗分析法、用户行为分析法、用户生命周期分析法、金字塔分析法等等，下面我们逐个的简单说明下

（1）PEST分析方法

这个方法主要应用于行业研究中。从政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）、技术（Technical），简称PEST角度对一个行业进行比较分析。下面我们举一个例子：我们小讲开始就谈到数据分析行业前景，那么我们在此利用PEST分析下大数据行业前景如何？

（2）5W2H分析法

这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。请看如下案例二：

（3）4P营销理论

这个方法主要应用于公司整体经营状况分析，是比较经典的营销分析方法。该方法从产品、价格、渠道、促销等四方面对企业经营状况进行全面分析。请看如下案例三：

（4）逻辑树分析法

这个方法也称作问题树分析方法，主要应用于针对业务存在的问题进行专题分析，是数据分析方法中非常常见的一种分析方法。请看案例四：

（5）指标拆分法

这个方法也是经常适用的方法，特别是为了达成业务目标，我们往往都会先定一个总的目标，然后再初步的拆解指标。下面我们讲讲案例五：

（6）对比分析法

对比分析法是非常常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。

（7）漏斗分析法

漏斗分析方法经常应用于产品的转化分析。举个电商的例子：用户登录网站1千万，浏览商品详情页200万，加入购物车80万，下单支付50万，支付成功40万。每一步都是转化率的问题。针对关键路径进行漏斗分析能够帮助我们快速的定位到问题所在。从而能够及时做出决策。

（8）用户行为理论

也称用户的活动周期理论。该分析方法，往往用于对用户的基础研究中。用户行为过程分为认知、熟悉、试用、使用和忠诚5个步骤。

（9）用户生命周期理论

该分析方法，也往往用于用户基础研究中，在互联网领域应用广泛。用户的生命周期分为进入期、成长期、成熟期、衰退期、流失期。每一个阶段用户的行为特征是不一样的，其价值是不一样的，需要精细化的运营。不可急功近利。

（10）金字塔理论

金字塔这个分析方法正好和漏斗分析方法相反，它是基数大，上层小。最初是英国历史学家、政治学家诺斯科特·帕金森(C.Northcote Parkinson)在《帕金森定律》(Parkinson's Law)一书中，论述在行政管理中，行政机构会像金字塔一样不断增多，行政人员不断膨胀，每个人都很忙，但组织效率越来越低下。这条定律又被称为“金字塔上升”现象。后来，人们将这一理论延伸应用，不再只限于本意。大凡是基数大，上层小，符合金字塔特征的研究分析都可以套用到该理论中。所以，金字塔这幅图也常常见于各分析报告中。比如，分析用户群体特征（马斯洛需求层次模型、用户价值模型等等）

综上所述种种数据分析方法，如果在一份分析报告中，能够把这些分析方法都灵活反复体现和应用，那么，这个分析报告一定会比较丰满的。

第三部分：数据分析的流程

数据分析的流程主要分为六步骤，遵循这种方法，一个完整的数据分析项目就出来了。

（1）明确分析目的：我们接到一个分析任务，首先要弄清楚我们分析的对象是什么，要达成怎样的目的，不能陷于为了分析而分析。然后，要熟悉行业和业务，透彻的理解分析的目的，构建起分析的角度和体系。

（2）进行数据准备：我们有哪些数据，通过什么途径可以获取到需要的数据，往往涉及到内部数据和外部数据，内部数据常常是我们的业务库或者基础数据团队建立起来的数据仓库系统，外部数据方面，现在各行各业都有大数据交易源，还有大量的公开市场数据。

（3）进行数据加工处理：主要通过数据清洗工作，对重复值进行去重处理、对异常值错误值进行修正或剔除、对缺失值进行填充修正或删除。如果软件环境为支持大数据量情况下，还需要对数据进行抽样处理。经过这些预处理后，最重要的就是进行数据的计算统计、合并转换，让数据符合目标分析过程。

（4）进行数据分析挖掘：绝大部分的分析目标达成都可以刚才介绍的分析方法外加常见统计分析等达到。主要的分析：整体和组成分析、走势趋势分析、均值方差分析、排序TOP分析、同比环比纵横比较分析、频度频率分析、相关关系分析、数量和比例的双坐标分析、逻辑结构分析、金字塔分析、漏斗图分析、矩阵图分析、指标拆解分析、PEST分析、5W2H分析法、4P营销分析等等。还有一部分分析需要到更高级的数据分析方法才能得到结论。

（5）进行数据结果图表展现：数据分析的目的就是要解决问题的，往往数据分析师不是需求的发起人，那么这就需要数据分析师把分析的数据和结论展现给需求方。最佳的方式就是通过图表，有理有据形象的重点突出且专业的表达出来。根据第（4）步骤的分析，我们可以选取恰当的图标。比如常用的有：折线图、柱形图、条形图、饼图、冒泡图、散点图、矩阵图、雷达图、双坐标图、瀑布图、帕累托图、金字塔图、漏斗图等等。

正如我之前的一篇文章 《图说可视化，报表也能做得如此酷炫！》，讲到帆软报表制作数据可视化的几个关键点。

（6）写出分析报告：数据分析最终的结论全部体现在分析报告中，一个分析师水平如何，只要看他写过的一份分析报告就可以完全清楚了。综合灵活应用这么多的分析方法和各种各样的展示图表，分析报告一定会显得非常丰满。下面一个问题我们再详细和大家讨论数据分析报告的相关事情。

随着互联网的发展、业务逻辑越来越复杂，数据的分析也就变的越来越重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。

道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。

层次分别为：

“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；

“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术；

“法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”；

“道”是指方向，是指导思想，是战略。

在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。

那么如何做好数据分析呢，今天咱们来讲讲十大数据分析的方法。

01 细分分析

细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。

细分方法可以分为两类，一类是逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。

细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。

02 对比分析

对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。

时间对比有三种：同比，环比，定基比。

例如：本周和上周进行对比就是环比；本月第一周和上月第一周对比就是同比；所有数据同今年的第一周对比则为定基比。通过三种方式，可以分析业务增长水平，速度等信息。

03 漏斗分析

转化漏斗分析是业务分析的基本模型，最常见的是把最终的转化设置为某种目的的实现，最典型的就是完成交易。但也可以是其他任何目的的实现，比如一次使用app的时间超过10分钟。

漏斗帮助我们解决两方面的问题：

在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点。

在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。

04 同期群分析

同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。

同期群分析深受欢迎的重要原因是十分简单，但却十分直观。同期群只用简单的一个图表，直接描述了用户在一段时间周期（甚至是整个LTV）的留存或流失变化情况。

以前留存分析只要用户有回访即定义为留存，这会导致留存指标虚高。

05 聚类分析

聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。

用户聚类主要体现为用户分群，用户标签法；页面聚类则主要是相似，相关页面分组法；来源聚类主要包括渠道，关键词等。

例如：在页面分析中，经常存在带参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

06 AB测试

增长黑客的一个主要思想之一，是不要做一个大而全的东西，而是不断做出能够快速验证的小而精的东西。快速验证，那如何验证呢？主要方法就是AB测试。

比如：你发现漏斗转化中中间有漏洞，假设一定是商品价格问题导致了流失，你看到了问题-漏斗，也想出了主意-改变定价。但主意是否正确，要看真实的用户反应，于是采用AB测试，一部分用户还是看到老价格，一部分用户看到新价格，若你的主意真的管用，新价格就应该有更好的转化，若真如此，新价格就应该确定下来，如此反复优化。

07 埋点分析

只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。

通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取，又大量减少技术人员的工作量，需要采集更丰富信息的行为。

如：重度交互（注册，邀请好友等）和交易事件（加购物车，下订单等）则通过SDK批量埋点的方式来实施。

08 来源分析

流量红利消失，我们对获客来源的重视度极高，如何有效的标注用户来源，至关重要。

传统分析工具，渠道分析仅有单一维度，要深入分析不同渠道不同阶段效果，SEM付费搜索等来源渠道和用户所在地区进行交叉分析，得出不同区域的获客详细信息，维度越细，分析结果也越有价值。

09 用户分析

用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像，用户细查等。

可将用户活跃细分为浏览活跃，互动活跃，交易活跃等，通过活跃行为的细分，掌握关键行为指标；通过用户行为事件序列，用户属性进行分群，观察分群用户的访问，浏览，注册，互动，交易等行为，从而真正把握不同用户类型的特点，提供有针对性的产品和服务。

用户画像基于自动标签系统将用户完整的画像描绘清晰，更有力的支撑运营决策。

10 表单分析

填写表单是每个平台与用户交互的必备环节，优秀的表单设计，对转化率的提升起到重要作用。

用户从进入表单页面之时起，就产生了微漏斗，从进入总人数到最终完成并成功提交表单人数，这个过程之中，有多少人开始填写表单，填写表单时，遇到了什么困难导致无法完成表单，都影响最终的转化效果。

以上就是常见的数据分析方法，更多应用方法需要根据业务场景灵活应用。另外，如果您有更好数据分析思路，欢迎在评论区与大家分享。

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　考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

　　数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。

　　考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

　　1. OpenRefine

　　这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。

　　2.hadoop

　　大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。作为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提升其实际效果。

　　3. Storm

　　同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时计算系统，能够极大强化无限数据流的处理效果。其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。使用Storm的另一大优势在于，其整合了大量其它技术，从而进一步降低大数据处理的复杂性。

　　4. Plotly

　　这是一款数据可视化工具，可兼容JavaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

　　5. Rapidminer

　　作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。

　　6. Cassandra

　　Apache Cassandra 是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。

　　7. Hadoop MapReduce

　　这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。MapReduce应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。这款工具最初由谷歌公司开发完成。

　　8. Bokeh

　　这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。

　　9. Wolfram Alpha

　　这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。

　　10. Neo4j

　　其官方网站将这款工具称为图形数据库技术的下一场革命。这种说法在一定程度上并不夸张，因为此套数据库使用数据间的关系以操作并强化性能表现。Neo4j目前已经由众多企业用于利用数据关系实现智能应用，从而帮助自身保持市场竞争优势。

End.

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通常在我们刚拿到一个电商网站的时候会有些束手束脚，运营该从哪里下手呢？是优化站内页面，还是大量做站外广告来引流呢？其实网站的数据分析才是第一位的！

通常在我们刚拿到一个电商网站的时候会有些束手束脚，运营该从哪里下手呢？是优化站内页面，还是大量做站外广告来引流呢？其实网站的数据分析才是第一位的！通过网站分析工具抓取用户数据，进而掌握网站的优缺点及用户的喜好。找到了这些数据就等于找到了用户需求，就可以对网站进行针对性的优化与改进。

电商网站如何做到精细化数据分析?本期内容为大家简单介绍一下网站分析重点应关注的模块和指标。

一、流量分析

流量分析主要是为对网站整个站点的进行流量监测。细分维度有：

时段、地域、来源、客户端信息

等，具体体现在：

来源维度

可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息，甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流。

地域维度

可以分省份、分城市以地图形式和报表形式呈现出受众来源的具体地理位置。从而，便于分析客户分布情况 。

时段维度

通过时段维度可以按照（24小时OR日序列）2种模式监测整站流量的24小时变化趋势，以及不同日起的变化趋势。

客户端信息

从浏览器、操作系统以及屏幕分辨率方面了解受众群体的客户端属性。

二、站内运营

站内运营主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析：如：

网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析

。

网页项目分析

比如网站首页、导航页，或者产品页，若是产品页，通过定制可以对不同id的产品进行细化分析。可用于调整页面内容的排列位置，摆放顺序等。

站内搜索分析

对站内搜索页面上的关键字使用情况进行分析，主要展示数据为：关键字、关键字带来的浏览量、使用关键字的用户数、用户百分比、点击量、点击率。主要作用是便于网站了解用户的主动喜好。

站内广告分析

展示点击站内广告后形成的转化情况及该站内广告的点击情况。

页面流向分析

以您定制的起始页面为起点，记录用户10 步内的页面浏览情况，默认展示使用最频繁的浏览路径。

着陆离开分析

记录用户从哪些页面进入网站，从哪些页面最终离开网站，了解网站的主要入口、出口情况。

场景转换分析

用户可以根据网站自身的结构，定制场景，查看用户是否是按照定制的场景在网站之中去行走的，如果不是按照这样的行走路径。可以根据场景中的流程来实时改进。

页面流量分析

呈现网站流量较大的URL的流量数据，了解不同页面的流量情况，根据这样的数据来查看网站是否有数据异常，或者需要重点关注的页面。

三、转化分析

转化分析主要是对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而最大化提高网站的转化率。

1、外部来源：不同渠道对转化带来的影响。

2、 关键词：不同搜索引擎关键词对转化带来的影响。

3、 着陆页面：不同着陆页面对转化的影响。

4、地域分布：转化的人群都来自哪些省份。

5、 时段分布：统计转化来自于哪些时段或者时点。

6、广告转化：不同广告媒体、广告位带来的转化数量。

四、广告管理

广告管理主要是实现站外广告投放的营销监测，投放形式有：品牌广告、竞价SEM、直邮EDM、渠道广告。还可以通过定制报表来实现自定义选择活动到邮件的功能。通过该功能，不仅可以掌握精准的投放数据，更有利于发现不同渠道的效果好坏（比如流量质量、转化效果等），对投放渠道进行优化，提升推广的ROI。

五、会员分析

会员分析主要是了解会员在重点页面、重点频道的流量贡献，了解会员在网站的行走路径，了解会员地域、年龄等属性分布，并详细分析不同会员在网站的关键行为，比如产品浏览、入蓝、订购等指标，为网站的精准营销提供有力的数据支持。

六、业务分析

通过对每种产品的销量情况查找产品存在的缺陷，进而找出解决方案。对每个产品进行浏览/入蓝/订单分析，发现热门但点击率、入蓝率不高的产品，从而进行策略调整，也可以细分不同品牌、品类、分店等维度来分析。

总之，通过对网站进行系统的数据分析，可以帮助你了解网站的优势和不足之处，进一步优化网站，因为数据不会撒谎，可以帮助我们捕捉到用户最真实的需求。

这是一个技术性的问题，通过系统测试排查出问题，对于遗漏或不全的代码重新添加，避免数据的不准确性

可以说通过数据分析，对广告投放的各个环节进行监测与优化，短期内可有效提升转化率，提升营业额，最重要的是为企业节省了千万广告费用，让每一分钱都花在刀刃上。

网站数据分析是网站树立排名最基本也是最重要一步，由于分析好了各方面数据，才敢肯定一个网站总体方向和关键词选取。

1、关键词分析

分析往常网站关键词规划，分析网站有流量关键词，分析网站还没有掩盖与网站业务相关关键词，分析出网站主关键词排名情况，分析关键词设计能否合理。分析顶级关键词能否占领了搜索引擎首页排名，分析搜索关键词质量高不高，与网站业务相关度如何，分析关键词转化率如何等等。

2、转化率或业务目完成情况如何

这点主要是针对一些电子商务网站和企业网站而言，一个网站运营好与坏，主要看转化率高不高，而一些企业型网站呢，就主要看品牌宣传力度好不好了，由于企业型网站可能只针对某个范畴，所以行业品牌知名度如何，是可以权衡做好转化率分析，可以明显提升网站价值和品牌。也可以为下一步优化推行工作定制方向和目。

3、流量分析

分析网站流量这是首要工作，假设是网站树立初期，那么此时流量分析就只需记住网站登陆搜索引擎后流量基数即可。假设是网站树立中期话，就要记载网站流量一周平均值，假设是网站树立后期话，就要记载网站流量阶段性动摇值记载好了流量值之后，就可以很好计划出下一步优化推行流量值了。

通过几年的经验积累，下面小编将带你一起分析一下网站数据的整体流程（举例如下）

小编将会以（bodao.org）这个网站进行综合分析，我们需要打开一个站长工具tool.chinaz或者aizhan进行查询，首选对整个网站进行综合判断分析，具体如下：

1、综合数据分析：

通过上图我们可以发现该网站的域名年龄为11年1月6天，而网站的百度权重只有1，并且通过百度查询之后收录仅有825条，因此我们可以初步判断网站的内容更新频率、内外链结构以及关键词排名均可能出现问题。

（1）关键词分析

通过网站源代码，我们可以看出中国互联网协会网络营销培训关键词不适合作为该网站的核心词，具体数据如下图：

通过上图我们可以发现，该网站选择的核心关键词优化难度较小，从核心词的选择标准上来看都不是网站的核心关键词来进行优化。

通过站长工具从新选取的关键词作为核心关键词具体如下：

通过上图我们可以发现新选取的关键词从指数和优化难度考虑可以做为做为该网站的核心关键词。

（2）代码分析（, , tdk）

首选通过网站的源代码来看tdk撰写的不适合作为该网站的优化，并且没有添加h与strong标签。

首先该网站的tdk需要进行修改：

Title：网络营销、销售培训、SEO培训

Description：中国互联网协会网络营销培训是按照网络营销、销售培训、SEO培训三个岗位明确的培训层次实施的网络营销专业培训项目。众多业内实战精英对国际、国内网络营销发展历程、现状以及趋势的综合分析、总结并在此基础上的联合把关极大地保证了教学内容的实战有效性，从实践应用角度、经多位资深网络营销专家倾力合作、自主研发的一套针对性的网络营销培训教材的极大地保证了培训内容的系统性和实战性。

Keywords：",网络营销培训,销售培训、SEO培训，网络营销实战培训。

通过网站源代码查看没有H标签与strong标签，建议添加如下：

H1标签应当添加在网站的logo上，并且在添加上atl属性关键词为“网络营销培训”如下图：

h标签与strong标签对于网站关键词相关性是有很大帮助的

H2标签应当添加在栏目导航上并且是最重要的导航，如下：

Strong标签则需要添加在板块标题上，如下图：

（3）内链结构

通过浏览网站内容发现，网站存在文章栏目层级过深的情况，建议将文章栏目页4层修改为短到3层以内，列：目前层级http://bodao.org/2015/news/106.html

在点击板块标题的时候以及咨询转化入口没有添加相对应的连接形式。

通过上图来看则需要在重点板块标题上以及转化入口添加相对应的连接。

（4）网站内容（质量与频率更新）

通过网站文章查询后，我们发现，网站目前文章出现大量重复内容，不利于网站的优化，如下图：

建议根据网站重新选择的关键词为网站重点栏目进行文章添加。

另外通过浏览文章更新时间不是规律更新：如下：

建议每周一至周五更新20篇伪原创文章，原创文章更新5篇。

（5）外链分析（友情链接）

通过网站友情链接查询后，我们发现该网站的友情链接质量较差，多数网站没有进行回链，并且网站数量较少，具体如下：

建议为网站交换高质量的友情链接，选择权重高以及PR值1以上，收录大于500，外链大于500的与网络营销相关的网站上进行交换，并保持每周交换3—5条友情链接，网站友情链接控制在40以内，交换时应选择核心关键词。

以上是小编多年积累的经验步骤，在这里分享给大家....

当今时代信息化产业飞速发展，各类底层大数据平台百花齐放，亿级数据、秒级响应已经不再是当年的遥不可及的神话。然而对于企业来说，数据计算快仅仅是满足企业进行业务数据分析的硬件基础，如何发掘这些海量的数据产生应用价值，走好数据分析这最后一公里，引导企业进行战略决策却是至关重要的一步。

本文以互联网行业为数据业务分析背景，希望能跟大家交流一些数据分析方面的心得和体验。

——本文使用数据分析工具为FineBI 商业智能工具

数据分析的本质其实是做数据对比分析，没有数据对比，单一的指标统计往往难以发挥数据价值。像我们常见的数据对比分析方法有同比、环比、占比等一系列分析指标，那是不是所有的数据业务场景都可以直接进行套用分析呢？比如我们统计企业2018年1月29日的同比流量，是不是可以直接对比2017年1月29日？表面上看好像2017年1月29日确实就是2018年1月29日时间层面上的同比日期，但是我们仔细对比查看这两个日期会发现2018年1月29日是周一，2017年1月29日确是周日。对于很多行业的企业来说，非工作日和工作日的数据往往是有很大差异的，这个时候单纯从日期层面来进行对比其实是没有什么意义的，选择对比同是周一的2017年1月30日的流量数据进行同比计算可能会更加有价值。

目前互联网行业做搜索引擎的有Google、百度，做综合门户的雅虎、新浪，做即时通讯的主要是腾讯，电子商务方面的主要是阿里、京东、亚马逊等。不论是以上的哪家互联网企业，往往都需要有一套引流、转化、消费、留存方面的运营策略，平台的流量数据分析往往都是非常重要的。

互联网流量数据分析方面，总结主要有如下四种数据常用分析方法：

1.对比分析流量规律，针对时段进行企业服务以及推广活动调整；

2.对比分析结构占比，指导进行定向群体营销推广

3.对比分析异常情况，及时追责并且进行调整；

4.对比追踪活动流量变化，总结活动效果经验以便后续有针对性调整。

如上图所示，我们通过FineBI工具制作出以上的流量数据分析模板，接下来尝试着对数据做一些对比分析。

一、用户浏览量周分布

对于互联网企业来说，流量数据往往都会呈工作周相关。对此，我们可以先宏观地统计出周一到周日中的总的平台流量柱状图数据对比情况。首先我们可以仔细观察工作日和非工作日的数据，发现周末的平台流量较工作日流量要高，这在互联网行业来说都是一个比较普遍的现象。

用户流量的周分布规律之后，我们就大致有一个推广方向，周末休息时间用户群体较大，相较于工作日可以投入更多的和丰富有吸引力推广活动来进行新用户引流和老用户活跃。

接着我们可以进行下一步思考，那工作日和周末我们的活动推广时间如何制定？有的同学们可能会觉得全天活动都可以，不需要关注具体的活动时间。但是对于互联网行业来说，每个时间段的推广费用都是较为昂贵的，我们完全可以分析出工作日和周末的用户流量趋势，进行有针对性的时间段投入推广，通过更小的成本获取到更多的用户流入。

首先是工作日的时间段流量统计分布，我们通过BI工具分时间段作图得到如下所示的流量分布图。可以看出，工作日的流量主要集成在每日的9点（上班时间）、13点（午餐时间）、20点（晚间娱乐休息时间），那么在得到这样的一些用户流量规律之后，便可以在这些用户活跃高峰期时间段有针对性对白领群体多做一些相关商品推广活动，以实现最小时间成本和推广费用最大化用户引流效果。

再来看周末的各时间段流量分布走势，和工作日所不同的是，周末的流量早高峰期延后到了10点，这可能和各位小伙伴们周日作息较晚有关（同学们周末都是几点起床呢），除此之外，晚上的流量高峰退潮期也有延后。针对与周末用户流量分布的特性，互联网企业在周末时可以将活动开始时间和活动结束时间都适当进行延后，这个时候不能再套用工作日制定好的活动时间计划了，因为符合用户群体作息规律的推广促销活动才能达到更好的效果。

二、推广渠道流量分布

对于互联网行业的推广渠道分布主要分为三级渠道：线上渠道、线下渠道、新媒体营销等等。对比分析每个渠道对企业所带来的价值占比差异，以指导制定有针对性营销策略。

如上图所示，由于推广渠道是分多层级的，我们通过BI工具的多层饼图进行数据的分析统计再合适不过了。分析下图的数据我们可以看出，首先是一级渠道的主要战斗力来自于新媒体营销，当今的微信、今日头条等社交媒介社区时代受众广泛，用户群体非常庞大，是公司需要投入主要成本进行推广的。其次线上渠道的效果也不容忽视，对于互联网企业来说，做好百度、Google等SEO搜索引擎关键词推广也是很重要的一部分工作。相较于线上渠道和新媒体营销，线下渠道说所需要的经费和时间、人力成本较大，受众又相对较小，所以此类活动往往针对核心粉丝进行运营即可。

三、各月份指标对比走势

在分析各月份指标对比走势数据之前，先简单介绍下互联网营销常用的几个指标概念：

1.浏览量（pv）

2.访问次数（visits）

3.访客数（uv）

以上三个基础指标常用来衡量流量数据的多少。另外平均访问深度（总浏览量/访问次数）、平均停留时间（总停留时间/总浏览量）、跳失率（跳出次数/访问次数），这三个指标通常可用于衡量流量指标的优劣性。

我们仔细分析上图中的平台流量指标，可以发现10月份是2017全年的流量高峰期，应该跟企业在国庆黄金假期所做的促销引流活动有关。浏览量、跳失次数、访问次数分别为4941、1290、2182，对比计算可得到跳失率为59.12%，明显低于其他时间段的跳失率，说明10月份的活动效果还不错，其经验对以后的营销推广可以起到参考作用。

最后是访问深度用户群体分布分析（跳失率=跳出次数/访问次数），我们通过BI工具将企业的VIP用户、老用户、新用户分别进行分时间段的用户群体访问深度分析统计。总体来说可以发现平台的VIP用户访问深度较老用户以及新用户稍微高些，但是不是太明显，说明平台运营的VIP这部分群体的活跃度还有待提升。同时，平台老用户访问深度和新用户更是相差无几，公司对于用户这方面的活跃运营明显需要加油了，建议将平台的部分忠诚度较高的老用户以VIP用户组建起来，共建平台生态圈，增加整体的用户活跃度。同时可以向老用户以及VIP用户实施一些优惠政策，如定向商品折扣、根据用户画像进行喜好商品特惠推送等。

本次的数据分析经验心得分享暂时先写到这里，后续将继续给大家分享关于互联网数据运营方法的转化、消费、留存等方面的一些经验，欢迎大家一起共同交流探讨互联网运营之道。

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。

4月6日，专注于中国互联网领域大数据分析的权威机构易观，正式对外发布《中国移动直播行业年度综合分析2017》报告。报告通过易观千帆所监测统计的各直播平台数据，针对直播行业市场发展概况、竞争分析、用户分析、发展趋势四个维度，全面揭示了中国移动直播行业的整体发展脉络与走向。值得注意的是，报告中一直播以20.36%的移动全网用户渗透率排名榜首，成为中国最大的泛娱乐直播平台。

一直播移动全网用户渗透率排名第一 确立领军地位

2016年是直播元年，随着资本和巨头的纷纷入场，直播市场体量骤增，移动直播应用如雨后春笋般出现，形成百播大战的局面。一直播联合新浪微博于16年5月入局直播领域，贾乃亮出任首席创意官，并通过明星直播，公益直播等汇聚流量，持续进行品牌曝光，压倒性的明星资源优势助推一直播迅速突围。

根据易观报告数据显示，一直播以20.36%的移动全网用户渗透率排名第一，映客、YY、花椒分别以15.03%、12.86%、8.83%的全网用户渗透率分列二、三、四位。经过近一年的高速发展，一直播成为中国最大的泛娱乐直播平台，正式确立了移动直播行业领军者地位。

直播受资本持续看好，“3+1”联合体凸显一直播优势

一直播凭借母公司一下科技旗下产品秒拍、小咖秀及与新浪微博的深度战略合作，形成“3+1”移动视频生态联合体。一直播所在的一下科技移动视频矩阵，解决了单一短视频平台难以获取用户并实时互动的痛点。秒拍、小咖秀和一直播，通过用户兴趣和行为进行有机串联， 分别满足用户观看、创作、实时沟通等全方面需求;与新浪微博的深度合作则为三大产品内容补充提供了天然载体和传播通道。基于此，一下科技的生态布局赢得资本青睐，在2016年拿到多家知名资本的5亿美元E轮融资。

而“3+1”移动视频生态联合体还为一直播带来了众多独家优势。首先，一直播与新浪微博形成排他性战略合作，一直播SDK内嵌微博，与新浪微博100%数据互通，共享新浪微博庞大流量；其次，一直播导入用户基于微博的网络社交关系，避免主播重新建立粉丝社交关系；第三，一直播平台入驻千余位明星、过万名头部达人和垂直大V，是头部主播最庞大的直播平台。这些优势头部资源，发挥着吸引粉丝导流和生产优质直播内容的双重作用。第四，独有媒体机构和政务部门官微纷纷开通直播，与人民日报、新浪微博联合推出“人民直播“，获主流媒体认可 。平台调性积极正能量。

一直播打响内容战打造多维共生综合性内容直播平台

根据易观报告数据显示，娱乐直播用户增长总体态势进入平缓期，行业竞争从用户覆盖向平台粘性、用户活跃度转移。如何提升、保持高粘性、高活跃度？一直播将目光聚焦在直播内容上，开启内容战略，打造多维共生的综合性内容直播平台。

一直播凭借强大的明星资源与娱乐聚合能力，众多明星选择一直播平台作为互动、宣传的窗口。2016年一直播上线之初，接连7场的宋仲基全国粉丝见面会的独家直播让一直播迅速为人所知。此外，一直播首开公益直播先河，通过“公益+明星+直播”的形式为慈善活动带来极大的关注度，“爱心一碗饭”活动首开公益直播先河，募集善款超过147万元。一直播凭借“画出生命线”再度开启公益直播，累计收到打赏金币数1.447亿，合人民币144.7万元。

上线之初，明星的带动为一直播带来巨大流量，为进一步提高平台粘度及活跃度，一直播从去年开始持续深耕垂直类直播内容，通过一系列举措促进平台上优质直播内容的产出。一直播发布行业首份直播内容榜单，以科学计算方法计算内容指数，对平台上直播内容进行排名，为直播内容创作者提供指导性意见。此外，一直播于近日推出“一直播栏目培育计划”，一直播将为栏目方提供单期30万的直播资源主推商业化；还会每月推出榜单以规范栏目商业化价值；同时会把价值3亿的流量资源导入到直播栏目培育成长。

此外，媒体机构和政务部门官微纷纷开通直播，通过一直播进行新闻报道、政务公开、交通动态等。一直播与人民日报、新浪微博合作打造“人民直播”，获主流媒体认可。截至目前，一直播已经吸引了超1万家主流媒体、自媒体、行业KOL入驻，一直播使新闻报道实现了直播常态化，也将政务通过直播的方式公开透明的展示在大众面前。

　纵观互联网，哪个不是靠数据分析来调整自身的产品，所以我们的网站也要开始进入数据分析时代，及时发现网站自身问题，而后针对性的解决问题，而不是盲目的靠猜，下面太原seo学习网就给大家上干货——8分钟轻松搞定网站数据分析!

　　1、要学会及时发现蛛丝马迹

　　很多时候，我们搞seo的不是等问题出来了，问题放大了才去解决，而是要在平时的点点滴滴中通过我们的经验去发现小问题。带着这些问题我们进行网站数据分析会让问题变得简单直接。

　　2、网站数据分析要经常关注pv、uv、ip、跳出率

　　从百度统计工具的后台就可以很清楚的看到我们网站的pv、uv、ip、跳出率，为什么百度会把这几个数据放在后台最显眼的位置呢?聪明的seo已经猜到了，百度现在对于网站的整体权重判断依据之一就是来源于这几个重要数据。

　　3、网站来源分析、地域分布是法宝

　　一般情况下我们网站的外链做的不一定是越多越好，而是质量越高越好，那么这个质量从哪里能看出来呢?从百度统计的来源分析中就可以看到我们网站的哪些外链是流量最大的入口，分析过后就可以针对性的将流量大的入口进行调整发布量，而流量小的入口就可以放弃了，毕竟我们人少不够，精力有限嘛!

　　4、必须分析的受访页面、着陆页和搜索词

　　这三个数据应该说是整个网站数据分析中的压轴大戏了，因为我们要进行准确的站内布局以及页面调整都得靠这三个数据。

　　分析受访页面可以分析出我们网站哪些页面最受用户喜欢，能看出推广、外链以及内链效果做的怎么样，分析搜索词可以得出现在用户喜欢从哪些词进入我们的网站。

　　着陆页数据分析可以体现出网站外链、推广链接以及网站现在排名的效果，如果网站没有关键词排名，可以以此来推测我们的推广、外链的效果做的怎么样。

　　我们还可以通过搜索词分析哪些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。

　　5、分析页面点击图和页面上下游

　　页面点击图相信大家都设置过吧，但是真正的用途是什么呢?绝对不是让你看看自己是不是色盲这么简单。利用页面点击图可以调整网站首页布局，颜色越红的内容应该放置最容易被用户看到的位置，颜色浅的内容就应该往下面放。而点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除。

　　页面上下游主要是用来分析用户浏览网页的轨迹，我们大概从上下游的数据可以发现用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。