产品运营三大核心指标：拉新、活跃、留存。相信每一个小伙伴都不陌生。

不同的产品阶段可能运营策略重心会有所不同，但肯定对于各种拉新活动并不陌生，例如H5活动、广告投放、软文扩散、渠道换量等。

每一轮的投放活动都需要衡量投入产出比ROI，每一次活动结束都需要进行复盘讨论，每一轮迭代投放都可能在验证一些猜想。

我们的目标是：用合理的投入成本，通过各类途径优化，最大化效果产出。

但实际的运营投放中，往往会遇到各式各样的投放方式：

这个渠道说，我们不能实现不了直接跳转下载；

那个渠道又说，我们是做品牌的，高曝光才是我们的优势，转化不关我事；

还有的时候，一个渠道上，就有3个不同的位置x3种素材x3种跳转方式，跳转应用市场之后到底下载了木有，打开APP了木有，效果怎么衡量，头有点晕……

但其实，我们关心的是以下几个方向：合理投入、优化路径、最大化产出。简而言之，我们关心的是：投入产出比。

（在不同的渠道进行拉新）

如何找到最大化的投入产出比，这是每一个负责拉新业务的小伙伴都曾经或者正在头疼的事情。

从上图的流程上看，我们可以优化的就是几个环节：产品是否吸引人、渠道是否优质、投放的方式是否高效、效果是否符合预期。

这里暂时不讨论产品定位，我们只讨论丰富多彩的渠道投放的效果优化。

我有100种投放姿势，就问你敢不敢试~

这里，我们虽然是以APP拉新为例，讨论的是一种多渠道效果数据分析体系，但其实适用于每一个就算不是APP产品，或者你的拉新不是以增加APP用户为核心，都可以复用这套数据分析框架。

设定预期目标

首先，对于任何一次投放活动，我们都必须界定它的目标产出。只有在清晰的效果衡量体系下，渠道数据的对比才有意义，多渠道的ROI才有可比性。

对于APP拉新的投放活动来说，常见的预期效果可能是：

提高对APP的认知（以传播广泛为目的）

成为APP用户（APP下载并激活）

在APP内完成特定行为（如购买、身份验证或者领取礼包）

我们以常见的拉新——“APP下载并激活”为例，先搭建一个数据漏斗，看看我们效果环节上需要观察哪些数据。

如果我们希望监控的是上述内容中③的效果数据，我们就在激活之后继续添加下一层级的漏斗，统计例如加入购物车、确认下单、付款这样的流程。

在这样的漏斗流程之上，我们可以搭建监控指标，有时候监控的数据可能无法实现理想的统计指标，我们可能会需要补充其他监控指标，有时候也无需如此精确的数据粒度。

我们最后监控的数据指标如下（表1）：

而效果数据部分，则可以通过MTA的新增报表——安装来源分析实现。

为什么这里增加了“下载所用网络占比”？

原因是在下载完成到安装，这两个事件属于APP应用市场的原生事件，开发者无法主动采集，但我们依然关心这其中的转化步骤，主要是担心用户如果处于较差网络环境下，下载行为可能会被终止，因此这里用了“所用网络占比”这样的辅助字段数据。

这里的辅助字段数据主要是为了优化转化效果所做的准备。确定了目标，我们第二步就可以做投放过程的数据记录了。

投放过程记录

做这一部分的数据记录，主要的目的，一是为了复盘的时候方便做分析对比，二是为了优化迭代的时候更有方向。

根据埃里克·莱斯的《精益创业》中的观点：每一次的实验迭代，其实都是为了得到一个经证实的认知。

应用在推广投放体系下，每一次投放策略的设计，都是为了验证一个投放策略的有效性，是为了提升效果产出。

这个环节是一个多路分支，我们需要做一些版本记录，以便更好的定位问题。过程图大致如下：

记录过程表2为：

（表2 广告投放策略记录）

*根据投放方式的不同，可能记录的方式也会略有不同

**具体的策略信息可以在详表中展开记录

然后把表1的效果数据映射在表2之后，得到一条投放活动的完整记录。然后就可以通过数据来验证具体的投放策略的有效性了。

验证目标是怎样的投放策略，这一点需要在投放开始前就规划好，这样数据分析的时候才能得到有效的结论。

分析与优化效果

对于搜集到的众多详细数据，我们接下来就可以做一些数据上的结果分析了。

首先，我们可能想验证的是投放素材对渠道1的banner-1的影响，那么，我们把表2中渠道1单独拿出来，可以得到如下表格：

（表3.投放素材对渠道1的banner-1的影响）

如果我们想比较渠道1上Banner和Feeds流的差别，我们可以得到：

我们也可以针对人群定向投放效果、不同的投放时间，乃至渠道效果质量对比等多个维度进行数据分析，通过数据来验证我们的策略，优化投入产出比。

所以，虽然说投放的姿势有千千万，但效果路径总是相似的。

如果你有丰富多彩的投放策略，不用急，不要慌，把路径理出来，控制策略的版本，采用A/B TEST等加快验证迭代速度，最终得到有效的投放策略与最大化的ROI效果。

以上是关于投放效果上的数据指标体系分享，相似的分析思路可以复用在不同需求的投放方案中，包括一些线上、线下的运营活动，其实也可以复用这个框架。

来源：pm28

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。

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。

　　大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力：

　　软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等;

　　硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;

　　那么，产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力，你有吗?蓝鸥资深产品经理讲师为大家整理了答案。

　　何为数据分析?

　　现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析产品的优缺点，甚至方向的正确与否。因此，数据分析，就是产品迭代时的眼镜和耳朵，产品经理也是通过数据分析，来说服开发做功能，说服老板投入资源。

　　数据分析的概念：

　　数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手的资料和第二手的资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。通过对数据的详细研究和概括总结以提取用户信息和形成结论。

　　数据分析使用场景列举：

　　1、如果某款游戏下载量高，注册率低;是否因为服务器登录问题或者注册流程繁琐，是否近期网络出现故障?

　　2、如果某款游戏数据一直良好，某段时间数据突然跌落;是否因为市场宣传力度减弱，是否因为用户生命周期上线，还是说其他精品的冲击?

　　我们必须了解的一点，是数据分析不在于数据本身，而在于分析的能力。数据只是参照物，只是标杆，分析才是行为，通过分析数据，我们发现问题的所在，再改进它。

　　需要分析哪些数据?

　　基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户等;

　　社交产品：用户分布、用户留存(次日、3日、7日、次月、3月)等;

　　电商：淘宝指数、网站流量、跳出率、页面访问深度等;

　　内容类：内容转化率(内容下载量/内容浏览量)、留存量;

　　工具类：功能点击量、应用商城排名;

　　其他：竞品数据(下载、激活等);

　　数据分析的工具：

　　1、第三方数据分析工具，如友盟，可快速接入，节省成本，比较适合创业型公司及刚上线的产品，但是无法对关键数据在突发异样时进行跟踪;;

　　2、自己开发的数据分析工具，可以对每个数据进行实时跟踪，并快速做出产品的调整，需要足够的开发人员及成本，比较适合大型公司或者成熟型产品;

　　如何进行数据分析?

　　对于这个问题，我想作为产品的工作人员，我们还不用达到数据分析师的高度，因此也不用说要先对数据建模，再对实际分析数据，看是否与模型吻合。但是，我们却需要要有一个产品数据分析的思路，这个思路可以这样展开：

　　1、我为什么分析?即就是明白，我分析的目的是什么，是寻找付费用户下降的原因?还是注册用户减少的原因?

　　2、我分析想要达到什么效果?是通过分析付费用户，找到问题，解决问题从而提升收入?

　　3、我该分析哪些数据才能达到这个效果?即需要什么数据才能达到分析的目的;

　　4、我又该如何采集这些数据?是直接通过第三方数据分析工具或者我们自己开发的工具就可获得?还是说要从数据库调取再交给程序猿哥哥?

　　5、我该如何整理这些数据?即我们常说的数据可视化，这样可以便于我们进行分析;

　　6、如何分析?即通过分析，找出问题的所在，给出你的结论;

　　7、怎么解决问题?给出你的解决方案;

网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。

每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文选取了10款最好的分析工具，可以为你提供实时访问数据。

1.GoogleAnalytics

这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，GoogleAnalytics推出了一项新功能，可以提供实时报告。你可以看到你的网站中目前在线的访客数量，了解他们观看了哪些网页、他们通过哪个网站链接到你的网站、来自哪个国家等等。

2.Clicky

与GoogleAnalytics这种庞大的分析系统相比，Clicky相对比较简易，它在控制面板上描供了一系列统计数据，包括最近三天的访问量、最高的20个链接来源及最高20个关键字，虽说数据种类不多，但可直观的反映出当前站点的访问情况，而且UI也比较简洁清新。

3.Woopra

Woopra将实时统计带到了另一个层次，它能实时直播网站的访问数据，你甚至可以使用WoopraChat部件与用户聊天。它还拥有先进的通知功能，可让你建立各类通知，如电子邮件、声音、弹出框等。

4.Chartbeat

这是针对新闻出版和其他类型网站的实时分析工具。针对电子商务网站的专业分析功能即将推出。它可以让你查看访问者如何与你的网站进行互动，这可以帮助你改善你的网站。

5.GoSquared

它提供了所有常用的分析功能，并且还可以让你查看特定访客的数据。它集成了Olark，可以让你与访客进行聊天。

6.Mixpanel

该工具可以让你查看访客数据，并分析趋势，以及比较几天内的变化情况。

7.Reinvigorate

它提供了所有常用的实时分析功能，可以让你直观地了解访客点击了哪些地方。你甚至可以查看注册用户的名称标签，这样你就可以跟踪他们对网站的使用情况了。

8.Piwik

这是一个开源的实时分析工具，你可以轻松下载并安装在自己的服务器上。

9.ShinyStat

该网站提供了四种产品，其中包括一个有限制的免费分析产品，可用于个人和非营利网站。企业版拥有搜索引擎排名检测，可以帮助你跟踪和改善网站的排名。

10.FoxMetrics

该工具提供了实时分析功能，基于事件和特征的概念，你还可以设置自定义事件。它可以收集与事件和特征匹配的数据，然后为你提供报告，这将有助于改善你的网站。

End.

中国统计网，是国内最早的大数据学习网站。

一、数据统计的名词术语

提示：先把基本概念掌握，再慢慢沉淀。

PV（Page View）:即页面浏览量或者点击量，用户没刷新一次即被刷新一次。

UV（Unique View）:独立访客，访问您电脑的一台电脑客户端为一个访客。提示：00：00-24：00内相同的客户端只被计算一次。

新增用户数：又被称为激活用户数或者安装用户数。

活跃用户：指一段时间内启动或登录过应用的用户。包括：日活（DAU）,即每日活跃用户数；周活（WAU）,即每周活跃用户数；月活（MAU）,即每月活跃用户数。

启动次数：用户对产品的一次使用即为一次启动。有日平均启动次数：该日平均每用户启动应用的次数。

最高用户在线数（PCU）,它是衡量系统运行压力的重要指标，以及衡量产品在运营期间受欢迎程度，大多数以游戏产品为主。

渠道：市场营销专业术语，商品销售路线，是商品的流通路线。我们获取产品的渠道一般为以下商店。

获客成本：营销成本/新增用户，新客户一般包括：新访客，新注册用户，第一次下单的客户。

平均付费（ARUP）=总收入/付费用户数，它一般从某个程度上是衡量产品的盈利能力，也是从某个方面衡量产品的发展活力。

转化率：网站转化率=进行了相应动作的访问量/总访问量。它是衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果。

二、数据的维度与指标

提示：理解什么样的数据表现是健康的。

1、用户留存：用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用应用的被认作是留存用户，这部分用户占当时新增用户的比例即为留存率。次日留存率=（第一天新增的用户中，第二天还登录的用户数）/第一天新增的用户数*100%。

- 产品生命周期：

（1）相遇：初期（1-7天内使用产品情况及意愿）

（2）相知：成长期（2-4周）

（3）相恋：忠诚期（5-10周）

（4）相离：流失期（11-12周以后）

反映问题：用户留存率用来评定用户粘度，应用质量最直观的说明；留存率越高，说明产品的质量越好，用户的忠诚度越高。

指标维度：

（1）次日留存（1Day Retention）:用户首次体验满意度。

（2）7日留存（7Day Retention）：完整体验后留下来的忠诚用户。

（3）30日留存（30Day Retention）：主要看版本更新后，用户的流失情况。

健康表现：用户的留存1日，7日和30日留存有着一定的转换关系。从行业的普遍规律来看，留存率的健康指标为：4-2-1，即健康的应用，1日，7日，30日用户留存率应不低于40%-25%-10%的水平。

2、用户活跃率

活跃率=一段时间内的活跃用户数/总用户数。

3、电商平台关注数据指标

核心指标：成交金额（GMV）,交易数量（Transations）,均价（ARUP）,用户的复购率，购买频次，年度复购率。

指标维度：用户交易数据，用户行为数据，用户来源数据

4、内容型平台关注数据指标

- 基本指标：页面浏览量，访问量，独立访客数，跳出率，页面停留时长，网站停留时长，退出率，转化率，页面退出率

- 指标维度：

（1）内容热度：分享次数，推荐次数，点赞次数，评论数

（2）用户情况：新用户，活跃用户，沉寂用户占比的变化，增长的趋势等

5、若想了解一个行业或一个产品的数据，如何收集到靠谱的数据呢？

- 切入思路：从流量、市场占有率、用户交付使用深度，舆情等角度

- 常用工具：Alexa、AppAnnie,ASO 100,艾瑞的互联网行业研究报告，Gartner的研究报告，IDC,TalkingData的游戏行业研究

三、如何进行数据估算

提示：善于理性思维，解决具体问题。

分析数据需明确边界

如估计北京有多少辆汽车？

（1）考察目的：数据分析能力，逻辑分析能力，全面思考能力

（2）解决问题的思路：

四、常见的数据统计分析工具

提示：工欲善其事，必先利其器。

常用工具：百度统计，CNZZ站长统计（免费），诸葛io(免费+企业版)，TalkingData，有盟统计，自主研发

五、产品数据分析的三个层次

六、AARRR运营模型

AARRR模型也称为海盗法则。

移动互联网分析

七、数据分析的6步曲

数据分析过程中，主要包含6个既独立有相互关联的阶段。

（1）明确分析目的与思路

（2）数据收集

（3）数据处理

（4）数据分析

（5）数据展现

（6）撰写报告

文章来源：Feng继续吹

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很多朋友会问，我们做产品数据分析要分析哪些呢？当然就是分析数据指标。那是不是首先要先熟悉数据分析中的术语有哪些，其次要知道针对这些指标数据有哪些分析维度。今天我们就来学习这方面的内容，请耐心看完哦！

一、数据分析“行话”

每个领域都有它的专业术语，先来扫扫盲吧！

平均数；数据分析中最普通的一个数据分析术语。

绝对数和相对数；绝对数指到底有几个，而相对数是指相对于之前数据的一个 对比值。

百分比和百分点；百分比是指标最常用的表现形式，通过用“%”表示。百分点是指不同时间以百分比数表示的变动幅度。

频数和频率；频数是一个比较直观的数量，频率就是频数与总数之间的比值。

比例和比率；比例是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。比如：某公司部门由男生10人，女人30人。则男生比例1/4，女生比例就是3/4。比率是指总体中某些数据之间的比值。反应了整体汇总部分与部分之间的关系，以上面列子说：男女比例为1:3。

倍数和番数；部数是指两个数据成倍关系，我们经常会表达“今天是昨天3倍”；通过是用一个数据除以另一个数据获得的。倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。而番数最容易误解，指原来数量的2的n次方。比如：今天利润比去年翻一番，就是今天利润是去年的2倍（2的1次方），那今年利润比去年翻两番，就是今年的利润是去年的4倍（2的2次方）。很多人最容易搞混的就是这两个，翻倍远远比不上翻番。

同比；指的是历史同期相比较而获得的比值，反应事物发展的相对性。比如：某公司今年第一季度海产品产量比去年第一季度的海产品产量增加了40%，这就是同比。通俗的理解就是：同比=2017年4月/2017年4月。

环比；指的是与上一个统计时期的值进行对比获得值，主要反应事物的逐期发展的情况。例如：某公司今年第2季度海产品产量环比增长20%，表示某公司今天第2季度海产品比今天第1季度海产品增长了20%.通俗的理解：环比=2017年2月/2017年1月

二、数据分析指标

网页指标

是我们在产品运营过程中谈及最多的指标，但这里要强调的是网页指标是web端的一个指标概念。当然随着移动互联网爆发，现在也应用到移动端上。

PV我们天天听别人说PV，那是什么呢？就是指的页面浏览量（page view），用户每1次对网站中的每个网页访问均被记录1次。用户对同一页面的多次访问，访问量累计。在一定的统计周期内用户的每次双薪网页一次也被计算一次。可通过后台运营获得数据；当然也可以通过相关统计工具获得，如公开的：Alexa、百度统计、Google Analysis、友盟等，一般来说PV与来访者的数量成正比，但是PV并不是直接决定页面的真实来访数量；例如：同一个来访者通过不算的刷新页面，也可以制造出非常高的PV。所以往往看PV的时候也要对比的看看UV。

UVunique visitor，即独立访客，这里用户会按照用户维度进行划分，一个用户一天内访问多次我们只记录1次，也真实反映了一天内到底覆盖多少用户量。使用独立用户作为统计量，可以更加准确的了解单位时间内实际上有多少个访问者来到了相应的页面。

跳出率指用户到达你的网站上并在你的网站上仅浏览了一个页面就离开（此时用户就做出了跳出的行为）的访问次数与所有访问次数的百分比。这里的访问次数其实就是指的PV。浏览单页即推出的次数/访问次数。

举一个例子：在一个统计时间内，一个网站有1000个不同访客从某一链接进入，并且其中有50个人没有二次浏览行为，是直接推出网站的，则针对这个链接的网站跳出率为50/1000=5%。

但是有些行为虽然跳出了，但不能算作真实的跳出率。例如：页面中加入有导出的链接（合作伙伴、支付页面、二三级页面等），都不算是负面的跳出。所以我们要根据不同的情况统计有效的数据才能得出可靠的跳出率。

尤其重要的指标：它说明了网站用户体验做的不好，用户进去就跳出去了。网站没有满足用户的期望与需求或者是人群定位不精准，反之如果跳出率较低，说明网站用户体验做的不错，用户能够找到自己的需要的内容。而且以后他还可能还会在来光临你的网站，提高了用户粘性。慢慢的可以积累大量的网站用户。退出率再看一个跟跳出率相似的指标：退出率。就是指对某一个特定的页面而言，从这个页面离开网站访问数占所有浏览到这个页面的访问数的百分比。从该页面退出的页面访问数/进入该页面的访问数，可采用访问的统计工具（像：Google Analylics）进行统计。

它从某些方面就反映网站对于访客的吸引力，如果退出百分比很高。说明访客仅浏览少量的页面便离开了，因此当你的网站退出百分比很高的时候就要想办法改善你网站的内容来吸引访客了。跳出率与退出率对比大家肯定觉得他们有相似的地方，但它们衡量标准不一样。所以我觉得还是要讲一下两个关系对比！跳出率适用于访问的着陆页（就是用户访问的第一个页面），而退出率则适用于人和网访问的退出的页面（就是用户访问过程中在你的网站上访问的最后一个页面）。

退出率是对于特定的页面来说的，对于网站整体来说并无意义，因为来到网站的访问必然最终都会离开网站，对于网站整体来说其退出率必然是100%。而跳出率则可以适用于着陆页面，也可适用于网站整体。

跳出率只能衡量着陆页的访问，跳出率分母等于最后访问的数量，而分子则是跳出的访问数量。退出是针对全部的访问页面，不限于着陆页（任和页面都有退出率）。退出率的分子=退出的次数（包括一次访问过程中的用户浏览单页即跳出的次数，也包括浏览多页后从该页面退出的次数）。今天分享就到这里，明天我们继续！

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大数据分析，是互联网从业者必须具备的一项基础技能，只有掌握数据分析，做项目才能更科学化、对于项目的预判，能够更准确的把握。今天分享的这些数据分析工具，是我们分析项目经常用的工具，毫无保留的分享给大家，希望大家在操作项目的过程中熟练的使用这些工具。 定能够让你在网赚道路上无往不胜。1、百度指数第一款必备工具。百度指数，我们在查询某一些关键词的时候，首要考虑的就是百度的数据如何，因为百度这个搜索引擎在互联网搜索引擎中占据的份额最大，数据精准度高。检索的很多关键词以及一些热点词的数据对比，都能直观展现出来，通过人群、年龄、性别、兴趣爱好、地域等更为详细的信息，方便我们做出更理智的判断。

2、微指数我们在查询一些关键词的时候，要分析社交数据。对于产品传播非常重要，通过调查数据，我们知道如何把握住当今热点，让产品蹭热度飞一会，是很多商家考虑的问题。新浪微博旗下产品微指数，可以很容易帮我们把控热点关键词。让我们清楚地看到近七天趋势如何，及时对产品做出调整。

3、阿里指数我们在操作某宝店铺项目的时候，需要分析更多的数据，来确定标题内容如何定位优化，用户检索更为简单，如何蹭热点关键词飞上那么一会儿，如何引爆流量做核心爆款。这个跟成交量有非常大的关键，哪类行业有哪些关键词在搜索时上升幅度比较快，很有潜力，知道这些信息后，我们都需要提早的布局。等相关的关键词上升到一定幅度时，我们恰好出现在热点上，在用户检索时很容易爆单。这个数据分析工具是中小卖家逆袭的机会。一定要好好研究。

4、腾讯指数BAT三大巨头，柒点哥介绍两家了，怎么可能缺少 TX 指数，TX 旗下的各类产品琳琅满目，自然对数据掌握的精准程度不是一般企业可以比拟的。算得上行业顶尖了。但是目前为止使用腾讯指数分析的用户实在少之又少，大部分人不知道这个功能，今天柒点哥告诉大家，腾讯确实有指数分析的功能。而且可以从九大品类开始分析数据，可以说是一款很强大的运营工具。

5、爱站网爱站网：是一个综合性的数据分析平台。我平常都在用这个网站分析一些网站相关的信息，比如，网站收录状况，PR值，域名信息，友情链接等一些数据。但是最长用的一个功能就是长尾关键词发掘。这项功能有助于我们通过主关键词，发掘带流量的附属关键词的状况，类似于百度推广后台的数据分析。非常不错的免费工具，大家以后可以常用。

6、QQ指数QQ指数是一款基于QQ平台用户数据分析的移动端指数类产品，定位于洞察QQ平台上年轻人最新、最热、最关注的社交内容，通过分析QQ平台上用户公开发表的说说、评论及搜索、浏览等行为数据，发现年轻人的热点趋势及舆论风向，透过QQ指数可以快速掌握年轻人的兴趣喜好和行为习惯等信息。作为T讯旗下最为核心的产品，对于我们互联网人士来讲，把它称为流量的天堂，只要随便找一个平台来操作产品，坚持一段时间都能暴富的。所以研究T讯系的核心产品，离不开QQ指数这个工具，对于我们把控QQ流量热点的趋势有很好的帮助，是非常重要的营销利器。

QQ指数官方账号：qq搜索框搜索 QQ指数，关注公众号即可查询，主要是带认证图标的那个。7、微信指数微信指数是微信官方提供的基于微信大数据分析的移动端指数。2017年3月23日晚，微信官方推出了“微信指数”功能。作为T讯旗下，第二个核心产品，微信可以说是后来者居上，各种苗头都表明要赶超QQ的趋势，对于我们互联网人士来讲，这是最好的变现渠道。因为很多网赚项目，最后结款的地方都是在微信端成交的。所以我们非常有必要来分析他的数据，基于微信推出了这一功能，让我们省了很多分析微信数据的时间。

微信指数官方渠道：小程序搜索微信指数8、安卓权重榜我们操作的一些项目，免不了在APP上操作，但是这个平台流量如何，以及人群属性，都很难预估。但是我们又必须了解数据才能够伸缩有度，所以我常用的这款APP数据软件，就能够给我带来客观的数据。

9、新榜以榜单为切口，新榜向众多500强企业、政府机构提供线上、线下数据产品服务，“号内搜”、“新榜认证”、“分钟级监测”获得广泛应用。在协同内容创业者商业化方面，新榜依托数据挖掘分析能力，建立用户画像和效果监测系统，连接品牌广告主和品牌自媒体。作为公众号的运营者，我特别注重公众号的分析，以及项目渠道的发掘。新榜作为专业的内容数据提供商，我是经常会使用他来分析数据，查看某些公众号潜力，随时观察它的盈利模式以及动向。

10、梅花网作为互联网人士，写文章投放广告，是我经常要做的事情，但是如何让广告的每一分钱都花到潜在客户身上，是我经常要考虑的。如何知道同行在哪里投放广告，也是我所关心的，梅花网是广告监测比较专业的网站，我经常用来分析广告数据，在这里推荐给大家。

总结：以上的十个工具呢，就是我经常用到的数据分析工具。我认为这是每一个互联网从业者都具备的基本功，用好数据分析，操作项目更加的事半功倍。但是用的时候不能太死板，可以结合起来相互用。实干派动手做，花架子空叹息，让技术为你工作。赚钱的玩法很多，只有思路够宽，你才能走的更远。没赚到钱，并不是文章干货不够，而是你懂得太少了。 保持空杯心态，永远在进步。

作者：老鬼

产品历经了研发测试，终于可以如期的上线了，但请不要松懈，后续的活动才是重点。并且随着网站一起上线的还有我们的数据分析系统，作为产品运营及后续改进的支撑点，数据分析系统是我们的眼睛和耳朵，是我们感知产品的触角。所以下面着重说一下怎么做数据分析，需要做些什么。

一、网站分析原则

可行动：明确的目标及着力点，不要为了分析而分析，明白分析的最终目的是促进网站的改进，很多时候，产品经理都会陷入为分析而分析的怪圈，可能是为了给出一份看起来十分完美的数据报表已应付领导的检查，也可能只是闲着无聊就随意的去分析数据。

但朋友，作为产品人员，我们主要是目的是为了推进产品的发展，已达到更好的服务用户，解决用户痛点的目标，而不需要一堆无用的数据。

以用户为中心：分析的目的在于改进网站，而改进的目的在于更好服务当前用户及吸引潜在用户，以用户为中心的本质在于分析用户需求点，这些需求点是否被满足，没被满足的原因在哪里。

二、什么时候做？

可能有有部分产品人员会认为：我的网站还不够成熟，没必要那么早的投入精力做分析。但其实，数据分析是贯穿产品的整个生命周期的，作为一个产品人，我们时刻坚信，用户是会说谎，但数据不会。而且正如伟人所说，教育要从娃娃抓起，我们总不能因为孩子还小就不关注他们的教育活动。

其实对于产品经理而已，产品就是我们的小孩，我们不仅需要关注其最终的结果，还需要时刻监控他，分析他，找出不完善的地方，改进他。俗话说的好“磨刀不误砍柴工”，网站分析并不是一件投入很大的事情，缺能带来极高的产出，何乐而不为呢。

三、怎么做？

明确产品是需要进行数据分析，剩下来的就是我们应该分析什么，怎么分析。对于产品人员来说，数据分析是一个产品成本极低的工作，我们可通过页面标记或日志分析获取到所需的数据，所说的页面标记就是通过在合适的点插入一定数量的脚步去分析用户的行为。

而日志分析法，正如其名所表述的一样，通过分析产品的日志，监控产品的运行情况，幸运的是现在市面上，提供各种高效且专业的工具，为我们的数据分析提供支持，例如：Google Analytics， 百度统计，Flurry，友盟，有需要的小伙伴可以去其官网查看。

四、达到什么目标？

建立并维护业务数据模型：将网站的数据变化与用户的行为关联起来，这种联系建立起来后，一旦网站的数据发生了变化，就可以快速的定位到对应的用户行为

比如，常用日流量数据模型为：日流量=日访问用户数+平均浏览网页数，但日流量这一重要数据发生变化话，就可以通过对应的业务数据模型定位相对应的日访问用户数和平均用户浏览网页数等具体的用户行为，通过进一步分析用户的行为，去发现具体的问题，并给出对应的解决方案。

对产品更新、营销活动等进行专项验证，评估效果，总结经验：跟进设计与验证并行的原则，在产品新需求提出的时候，需要配合测试用户，用来检验产品需求最终是否被正确的实现。同样，我们在制定产品更新计划和营销计划的时候，也需要给出这些计划预计达到的数据指标和验证方法。针对营销效果，可以进行来源分析分析法，分析对应的用户的来源，已实现最优化的投产。

监护产品的健康情况，确保产品完成KPI（关键绩效指标）：对产品的关键指标进行预测，为商业计划提供数据支持。产品年度商业计划作为产品经理的一下重要的阶段性活动。不仅是产品经理对于产品的总结与预测，更为重要是产品经理和老板对话的重要桥梁，作为老板他们不希望手下的产品是个黑盒子，投入产出比无法预测。但年度商业计划中的收入预期和成本需求（人力，服务器，带宽）不是拍脑袋就能拍出来的，是靠业务数据模型和历史数据推测出来的。

五、其他方法

细分：将对应的数据、任务，细分为可被衡量及执行的部分，比如PV。对于产品经理而言，每天盯着PV并不能将PV盯上去，我们需要做的是细分的分析影响PV的各种因素，然后逐一解决，只有完美的解决了个点中的数据，才能把整体的数据给提升上去。比如投放了一个引导页面，用户到达了这个页面却不能被引导到对应的网站，我们就知道引导页面一定出现了问题，导致用户不会进入下一步操作，这个时候，就要赶紧疏通，细化问题，逐一解决。

对比：历史数据，竞争对手数据：孤立的单独看一份数据是没有意义的，对于产品经理，数据应该是在一定的维度上分析，可以是结合历史数据看趋势，也可以结合竞争对手的手机看表现，数据只有经过对比，才会有其独特的意义。

End.

　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。