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。

part 1 | 入门版

适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。

HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。——Simon

深入浅出数据分析：把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。即便是你毫无数据分析经验，一两天也足够读完整本书了。这本书的实操性并不强，所以也不建议你去跟着实践，了解作者传达出来的数据分析基本思想和原则就OK了，这对你建立宏观的视野，和接下来的学习很有帮助。

另外，书中提到的一些案例，比如提升化妆品销量、分析星巴克销量、生产线最优解、网站ABtest、竞品分析、薪资预测等等，看起来很简单，但其实都是工作最常见的一些分析场景。这对数据思维的养成，非常有帮助。

个人觉得书中最有用的一些点：

统计学概念在数据分析中的作用：比如方差、标准差、相关系数、均方根误差等; 集中数据分析的基本方法：假设检验、回归分析、误差分析等; 统计图形分析：散点图、直方图等来探索数据中隐藏的规律; 数据库以及数据整理。

这本书很让你掌握数据分析技术，过一遍即可。

谁说菜鸟不会数据分析：不仅讲解了一些常见的分析技巧，并附带excel的一些知识及数据分析再公司中所处的位置，对职场了解亦有一定帮助。

赤裸裸的统计学：作者年轻时是个追求学习意义的学霸，后来自己从统计学中发掘了很多可以应用到生活的地方。这也是本书的主旨，结合生活讲解统计知识，生动有趣。可以避免统计学一上来就大讲贝叶斯概率和随机分析的枯燥。

统计数字会撒谎：知名度高，但是还没看过…

part 2 | 进阶版

具有一定的行业针对性，要求具备一定的分析常识，适合网站分析师，商业分析师以及数据产品经理。

深入浅出统计学： HeadFirst类书籍，可以帮助你快速了解统计方面的知识。——Simon

非常非常基础的统计书，适合任何一个没有基础的小白，文科生也能看懂。有人说这本书简直太简单了，但是对于数据分析来说，需要用到的恰好是这些最简单的东西。比如基本的统计量，基本上每个分析项目中都会用到。比如基本的概率分布，总体与样本的概念、置信区间、假设检验、回归分析，我去，都是为数据分析定制的统计学知识。

所以强烈推荐这本，其他的比较深度的书，并不建议在入门的阶段去啃，一方面是很多难以理解，二是即便你花大力气学习了，入门的阶段你也不怎么能在实践中使用。当然多学一些是没有坏处的，但你需要知道在什么时候学习哪些东西性价比最高。或者你自我感觉良好，誓要学最难的，从入门到放弃，得不偿失。

总结起来，需要重点了解的统计学知识如下：

基本的统计量：均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等; 概率分布：几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布等; 总体和样本：了解基本概念、抽样的概念;

这本书非常的简单，但是基本的数据分析的一些方法都有了，你需要做的，是利用之前学过的Python 的一些库(pandas、Numpy、matplotlib)来实现这些数据分析的方法、实现基本的可视化来进行图形化的分析。——DataCastle

MySQL必知必会：这本也是我当年学习SQL的入门书，薄册子一本，看起来很快。SQL是个性价比很高的技能，简单而强大。任何想进一步提高自己数据分析技能的产品/运营/分析师 同学，都建议点亮这个技能点。——Simon

这本书把SQL写的非常简单，没办法，SQL确实也很简单。其实pandas 就已可以实现很多数据管理的工作，而了解SQL 的意义在于融入到实际的数据使用的场景。比如企业的数据，多是以数据库的形式存储起来的，那么如果你需要去调用你需要的那部分数据，那么SQL就是必须的技能。如果你在最开始就想用公司的数据来练习，那么你可以把这本书的阅读放到最前面。(当然，如果你不回遇到数据提取的问题，SQL这部分也可以暂时不管，对具体的数据分析没有影响，等到你真正需要用到SQL的时候再学习。)

MySQL本身比较简单，对于数据分析师来说，只需要掌握基本的语句和技巧，能够进行基本的数据提取和处理就能够应对一般的数据分析需求了。

书中重点掌握以下几个点：

SELECT语句：让你能够去提取你需要的那部分数据; DELETE和UPDATE：知道怎么实现数据的增、删、改; 数据过滤：where、and、or、通配符等过滤方式; 数据的汇总和分组、数据库连接：应对更加复杂的数据和相关联的数据; 子查询：查询中的查询。

当然还是希望你去公司的数据库找一些数据来进行练习，如果不方便的话，也可以直接用上述UCI数据集中的数据来进行实践。

如果遇到问题，可以去菜鸟教程查询相关操作。

好了，恭喜，你已经基本入门了。到此，你就完全可以去进行一个完整的数据分析项目了，如果你没有头绪，可以去找一些行业的分析报告来看看，找一找分析的思路。能够独立完成一些项目，通过数据分析能够得出一些深刻的结论，能够给人以可视化的形式将结果描述出来，能够基于历史数据对未来的一些情况进行预测，那么一般的数据分析岗位，完全可以胜任了。

互联网增长的第一本数据分析手册：GrowingIO出的一本数据分析的增长手册，为大家提供常见的分析手段讲解，如漏斗分析，同期群分析等等。可在GrowingIO技术论坛中免费下载。

利用Python进行数据分析：这应该是最经典的数据分析书之一了，作者是pandas 库的作者WesMcKinney 。所以这本书对于pandas 的理解，应该是非常深刻的，而利用梳理介绍的pandas、bumpy、matplotlib 等库，应对一般的数据分析，完全足够了。

书中应该重点掌握的一些点：

IPython Notebook 的使用：最适合小白的代码编写环境，非常容易上手; 科学计算库 Numpy：数组和矢量计算、学会利用数组进行数据处理; 数据处理及分析工具 pandas：数据查询，缺失值、重复值、异常值的处理，数据的合并与规整化，基本的描述性分析及可视化; 可视化工具 matplotlib：用这个库，基本的数据可视化问题皆可以解决了。

看上去是不是很简单，这本书就是教会你如何开始使用Python 进行数据分析，当然首推的就是pandas ，不仅可以做数据的预处理，还能够做基本的数据分析和可视化。这个库一定是你开始入门的时候需要重点学习的，其次用Numpy 进行数组的计算、利用matplotlib 进行可视化的描述性分析，也是同步需要掌握的东西。

但是，这个部分光看书是远远不够的，你可以尽量去找一些可以练手的数据集，来实际操作和调用这些库的功能，确保熟练数据分析中最常用的函数和模块。如果纠结去哪找练手的数据，推荐UCI经典数据集。

关于pandas、Numpy、matplotlib 网上应该可以搜索到很多有用的资料、教程，可以看一看别人的使用技巧、应用场景，并通过练习转化成自己的经验。

因为Python 库的更新迭代非常快，这本书里额一些内容其实已经“过时”了，这里也非常建议你去查看一些官方的文档，基本上你需要的都能查到。

另外，在进行一些数据处理、数据分析的时候，你可能需要去了解一些更细节的Python 的用法，这里就不推荐书了，因为你没必要去系统地学，按照这个菜鸟教程看看或者查询相关的用法就OK了。

part 3 | 高阶版

更高阶的数据相对来说专业性较强了，如涉及到企业内部数据治理，数据结合的业务分析，数据可视化等。当然，还有数据挖掘算法之类的更深入的东西，这块没有研究就不瞎推荐了

精益数据分析：此书优势在于将企业分成了几个大的行业类别，并分门别类的讲解了每个行业的商业模式特点及分析技巧，对使用者的分析能力要求较高，且必须具备相应的业务知识。——Simon

书中主要讲到各种产品中用到的指标和模型，这是一本写给产品经理的书，其中并没有具体的数据分析技术，涉及到的更多是数据驱动型产品的一些思路。

比如怎么将数据驱动的产品落地，怎么为产品设计数据指标，哪些指标对于产品迭代优化更有效，如何依靠数据分析来驱动用户增长等等。——DataCastle

数据之美：本书通过世界上最好的数据工作者的示例，向读者展示处理数据的方法。本书使得读者可以站在优秀的数据设计师、管理者和处理者的肩上，去仔细审视涉及到数据的一些最有趣的项目。

决战大数据：阿里巴巴前数据副总裁车品觉老师所著，讲解了阿里巴巴在企业内部治理数据过程中的新的，所讲“存-通-用”数据管理三板斧和“从数据化运营到运营数据”，字字珠玑，可堪借鉴。

The Wall Street Journal Guide to Information Graphics：华尔街日报负责商业分析的人做的可视化指南，精华且实用，之前做的读书笔记可供参考【华尔街日报是这样做数据可视化的(1)】

数据科学实战：这本书应该是数据分析和数据挖掘(机器学习)之间的桥梁。从探索性的数据分析开始，通过数据分析的思维，引出了机器学习的基本算法：回归分析、k近邻、k均值。接着通过不同的应用场景分别介绍了最常见的机器学习算法，以及在真实场景的应用。

对于做了一段时间数据分析工作的人，这无疑是进阶更高维度的好书，很难有一本书，能够让你从简单的数据分析平滑地渡到机器学习和数据挖掘，这本书我认为是这方面做的最好的一本。

所以如果你在做一些探索性的分析遇到瓶颈之后，自然而然会进入数据挖掘和机器学习算法的坑，因为只有更高级的算法和模型，才能够支撑大规模的数据的预测。

下面列出一些书中有意思也比较有用的点：

了解探索性数据分析，为更高级的需求打好基础; 了解机器学习的基本算法、k近邻、k均值等; 用朴素贝叶斯方法做垃圾邮件的过滤; 线性回归和逻辑回归的分析方法; 如何从数据中获取结论，从数据挖掘竞赛开始; 构建自己的推荐系统; 数据泄漏与模型评价，如何筛选模型。

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。

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。

在我们拿到一个新网站站通常都不知道如何下手，是应该先做外链还是做内容？对于很多新手站长来说，往往很容易走入误区。

其实，江西SEO曾庆平觉得最应该做的是百度后台的数据分析，通过后台的数据分析能找到网站有哪些缺陷以及用户对现有网站哪一部分看的更多，找到这些对于网站后期的优化非常的有帮助，找到数据就等于找到用户需求。

第一、分析ip、pv、uv的比例 从真实性说来uv是真正的用户，而ip只是一个地址段。首先要看的是uv跟ip的比例，uv大于ip是正常的，但是如果ip大于uv并且这个数据经常是这样就需要引起注意了，很有可能是在被采集或者有假蜘蛛的来访。其次就是看uv跟pv的比例，如果uv跟pv之间的比例接近于1:1，那么说明网站的质量是非常差的。

怎么看我们这个行业uv：pv的正常值呢？可以多问下同行的后台的比值然后去平均值，如果我们的比值在平均数以下说明质量非常糟糕，如果远远大于平均值，要么就是质量非常好，要么就是内容里面有其他的内容影响用户的点击。通常uv：pv的比值也跟网站跳出率等同，比值越小，跳出率越大，越说明网站内容差。这时候可能需要考虑改版或者重新做一个站点。（ 正常情况下uv：pv是1：3，等于一个uv正常情况下至少是点击3个页面才算是真正的正常访问网站 ）

第二、来源搜索引擎比例

在百度统计的来源分析里面有一个栏目是搜索引擎，这一栏的比例可以告诉我们网站的用户通过哪些搜索引擎来的。当然绝大多数网站的用户来源是百度，但是有些行业的一半用户是来自360以及其他的搜索引擎，特别是用户群体偏向于高龄用户的。

而现在有部分行业的用户甚至大部分是来自360和搜狗，如果是这种现象那么我们在做优化的时候就要针对其他小类搜素引擎优化，比如360和搜狗。当我们在不了解一个行业时来源搜索引擎的比例能帮助我们了解网站用户人群的组成比例，然后根据这个比例调整网站以及投放广告的模式。

第三、搜索关键词来源

搜索关键词来源是统计用户通过哪些关键词搜索进入我们的网站的，然后根据关键词调整首页和内页的关键词布局。比如SEO优化和网站优化代表同一个意思，我们的网站设置的关键词是网站优化，但是进入网站的用户大多数是通过SEO优化进入网站的，那么我们可以将标题里面的网站优化改为SEO优化。这样修改的好处是使得SEO优化的排名更加好，那么更多的用户通过这个词搜索进入我们的网站。

通过搜索关键词来源来可以挖掘一大批长尾关键词布局以及去掉那些没有必要的页面。比如网站是做飞机杯的，但是之前的SEO人员更新一篇文章是关于欧洲杯的并且排名不错引来了一批流量。这样的流量对于我们的网站是没有任何帮助的，通过关键词来源找到这个页面然后删除内容，去掉多余的流量也能帮助网站做更好的内容。

第四、入口页面

入口页面是指用户通过其他方式直接进入的网站的某一个页面，包括首页和内页。比如我们在某个网站上做的某一个内页的外链被用户点击进来了，那么这个页面就是一个入口页面。入口页面主要通过搜索和外链进入，搜索关键词进入首页或者搜索一个长尾词进入内有人，或者通过外链。

这个数据的统计能帮助我们知道网站的哪一些页面有排名并且排名如何，如果排名在第一名但是带来的ip非常少，那么很有可能是标题的设置有问题，不够吸引用户。如果带来大量的ip，但是这个页面的跳出率非常高，要么就是这个页面的质量差（ 需要改善内容 ），要么是这个页面的内链设置有问题，就要去修改内链。

第五、受访页面

受访页面是指网站哪一些页面被用户访问比较多。导致页面访问比较多的因素有2个：一个是首页推荐、第二就是内页推荐。如果在发现一个页面在我们的内链中推荐并不多，但是受访的次数比较高，除去外链的引导外就要考虑标题的作用，那么可以考虑将这个页面更好的推荐。但是当发现一个页面受访的次数非常高，在这个页面的停留时间比较低那就是页面的质量需要提高。如果跳出率非常高说明内链设置非常差，或者说明这个页面的内容根本不符合网站的内容。

总结 ：通过百度统计后台的数据分析能看到网站的优点和缺点，数据不会撒谎所以能给我们最真实的用户需求数据。但是网站的数据是建立在现有网站内容的基础上的，如果某一个关键词是这个行业潜力词，但是网站没有这个关键词的排名，在分析数据的时候就不会得到这个关键词的数据。

本文原创来源于江西SEO曾庆平：http://qingpingseo/jiaocheng/6.html转载请注明出处！

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....

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。

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。

　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。