现在微信的用户量越来越多，与此同时微信的功能也越来越完善，微信公众号自然也就不用说了，现在几乎会玩微信的都会关注一些微信公众号。那么这和大数据有什么关系呢？

首先先来了解一下什么是大数据。大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这是百度百科的解释。简单点说，大数据就是字面上的意思，它所涵盖的信息是海量的，它跟一般的数据不同，它带来的信息是多维度的，就连常规的数据处理模式都无法处理它。

微信的用户量这么大，它拥有的数据肯定也是很大，这就需要用大数据技术来分析这些数据。经过大数据技术的处理，微信可以更好的对用户进行管理，也能更加了解用户使用微信的习惯，有助于功能的完善和新功能的开发。

公众号分析需要用到大量的数据，这时，大数据的作用就很明显了。公众号的覆盖面非常的广，使用的人群也很多，很多行业都慢慢运用公众号来做广告投放或者做活动宣传，这样得到的数据的类型是参差不齐的，所以说，运用常规的数据捕捉、管理和处理是很难的。可这恰恰是大数据的强项，容量大、数据类型多样性、获取数据速度快等等这些都是大数据的特征。

大数据的多维度和时效性更有利于公众号的分析。多维度指的是从多个方面，不同层次等去获取信息，即使是一些关联度很隐暗的信息都能捕捉到，这样可以帮助公众号精准的定位到目标用户，更好做到精准内容，精准投放，影响精准客群。时效性是指获取信息和传播信息的高速，在信息时代里，很多东西可能下一秒就会发生变化，所以获取信息和传播信息的速度必须要够迅速才能更好的跟上时代的脚步。用这样的速度做公众号分析，更好的了解了这个公众号各方面的优劣。

综合以上，运用大数据来分析公众号，能更好的全方位的了解一个公众号的所有。

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。

我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析;如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。

再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久;逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。

接着是业务理解能力，最简单的就是让他定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。(宏观层面，不要深入细节)

如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。

最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。

这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。

——谷芬芬

专业内的要求基本就是对数据的意识和一些技能的掌握。下面具体说说从一些非专业内要求的方面出发，有哪些方面能表现这个人更适合数据分析。

首先是看到数据有兴奋感的人。有兴奋感说明你有兴趣，那说明很会有意愿把数据分析好。

其次是愿意学习的人。你分析的内容永远不会一尘不变，即使你分析的主题是相对固定，但业务是变化的，你需要不断的学习业务，同不同人沟通，吸收别人的观点。所以分析师一定要报着学习的态度。

然后是逻辑思维较强的人。数据分析师想要把你的分析好，一定要有结论思维。

还有就是较强的表达与沟通能力。因为数据分析最终价值的实现，一般来说不会是分析师亲自去制定或者实施。所以你一定很有条理、逻辑清晰向别人表达，让业务方认识到你分析结果的价值，从而影响业务方去愿意使用你从数据中得到的观点。

——欧阳帅

觉得还是应该先看清楚自己的未来的方向吧~

我有不少朋友 非数学/计算机/统计学 专业毕业的朋友走的是这个方向，数据相关，非技术路线，更偏向于市场方向，对技术的要求只是Excel、PPT，最多要求SPSS，很少要求会写SQL。这条路线看起来比较高大上，可以走外企路线。

数据分析师方向，很多读数学、统计学、计算机的童鞋会选这个方向，终极目标都是成为数据中心的负责人。中间有2个分叉，一条是从数据分析师到数据产品经理，这个路线最近很流行，主要是结合了数据分析和产品经理的能力。一条是高大上一点的数据挖掘方向，这条路线要求比较高，但薪资也高。当然能走数据挖掘路线是很多数据分析师的梦想，但算法和代码实现能力不是谁都能掌握的。.

根据你自己想走的路，加上自己的技能点。

——张锦华

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数据分析是什么，不懂的小伙伴们请自行了解哈。做运营的，不会数据分析，你可能就不知道自己应该往哪个方向发展，数据是检验你每一件的最终标准。

作为一个运营，你需要了解数据分析的以下几点：

1. 明确数据分析的目的

做数据分析，必须要有一个明确的目的，知道自己为什么要做数据分析，想要达到什么效果。比如：为了评估产品改版后的效果比之前有所提升;或通过数据分析，找到产品迭代的方向等。

明确了数据分析的目的，接下来需要确定应该收集的数据都有哪些。

2. 收集数据的方法

说到收集数据，首先要做好数据埋点。

所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。

目前主流的数据埋点方式有两种：

第一种：自己开发。开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统。

第二种：利用第三方统计工具。

常见的第三方统计工具有：

网站分析工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计......

移动应用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics......

不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。

3. 产品的基本数据指标

新增：新用户增加的数量和速度。如：日新增、月新增等。

活跃：有多少人正在使用产品。如日活跃(DAU)、月活跃(MAU)等。用户的活跃数越多，越有可能为产品带来价值。

留存率：用户会在多长时间内使用产品。如：次日留存率、周留存率等。

传播：平均每位老用户会带来几位新用户。

流失率：一段时间内流失的用户，占这段时间内活跃用户数的比例。

4. 常见的数据分析法和模型

这里主要科普下漏斗分析法和AARRR分析模型。

①漏斗分析法

用来分析从潜在用户到最终用户这个过程中用户数量的变化趋势，从而寻找到最佳的优化空间，这个方法被普遍用于产品各个关键流程的分析中。

比如，这个例子是分析从用户进入网站到最终购买商品的变化趋势。

从用户进入网站到浏览商品页面，转化率是40%;浏览商品到加入购物车转化率是20%等，那要找出哪个环节的转化率最低，我们需要有对比数据。

比如第一个，进入网站到浏览商品，如果同行业水平的转化率是45%，而我们只有40%，那说明这个过程，没有达到行业平均水平，我们就需要分析具体原因在哪里，再有针对性的去优化和改善。

当然，上面这是我们设计的一种理想化的漏斗模型，数据有可能是经过汇总后得出的。而真实的用户行为往往可能并不是按照这个简单流程来的。此时需要分析用户为什么要经过那么复杂的路径来达到最终目的，思考这中间有没有可以优化的空间。

②AARRR模型

这个是所有的产品经理都必须要掌握的一个数据分析模型。

AARRR(Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer)是硅谷的一个风险投资人戴维 · 麦克鲁尔在2008年时创建的，分别是指获取、激活、留存、收入和推荐。

举个例子，用AARRR模型来衡量一个渠道的好坏。

如果单从数据表面来看，A渠道会更划算，但实际这种结论是有问题的，用AARRR模型具体分析如下：

渠道A的单个留存用户成本是60元，单个付费用户成本是300元；而渠道B的单个留存用户成本是20元，单个付费用户成本是33元，这样对比下来，明显B渠道的优势远远大于A渠道。

③交叉分析法

交叉分析法：通常是把纵向对比和横向对比综合起来，对数据进行多角度的结合分析。举个例子：

a. 交叉分析角度：客户端+时间

从这个数据中，可以看出iOS端每个月的用户数在增加，而Android端在降低，总体数据没有增长的主要原因在于Android端数据下降所导致的。

那接下来要分析下为什么Android端二季度新增用户数据在下降呢?一般这个时候，会加入渠道维度。

b. 交叉分析角度：客户端+时间+渠道

从这个数据中可以看出，Android端A预装渠道占比比较高，而且呈现下降趋势，其他渠道的变化并不明显。

因此可以得出结论：Android端在二季度新增用户降低主要是由于A预装渠道降低所导致的。

所以说，交叉分析的主要作用，是从多个角度细分数据，从中发现数据变化的具体原因。

5. 如何验证产品新功能的效果

验证产品新功能的效果需要同时从这几方面入手：

a. 新功能是否受欢迎?

衡量指标：活跃比例。即：使用新功能的活跃用户数/同期活跃用户数。

使用人数的多少还会受该功能外的很多因素影响，千万不可只凭这一指标判断功能好坏，一定要结合下面的其他方面综合评估。

b. 用户是否会重复使用?

衡量指标：重复使用比例。即：第N天回访的继续使用新功能的用户数/第一天使用新功能的用户数。

c. 对流程转化率的优化效果如何?

衡量指标：转化率和完成率。转化率即：走到下一步的用户数/上一步的用户数。完成率即：完成该功能的用户数/走第一步的用户数。

这个过程中，转化率和完成率可以使用(上)篇中提到的漏斗分析法进行分析。

d. 对留存的影响?

衡量指标：留存率。用户在初始时间后第N天的回访比例，即：N日留存率。常用指标有：次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。

e. 用户怎样使用新功能?

真实用户行为轨迹往往比我们设想的使用路径要复杂的多，如果使用的数据监测平台可以看到相关数据，能引起我们的反思，为什么他们会这么走，有没有更简便的流程，以帮助我们作出优化决策。

6. 如何发现产品改进的关键点

产品改进的关键点，是藏在用户的行为中。

想要找到这些关键点，除了通过用户调研、访谈等切实的洞察用户外，在产品中设置相关数据埋点记录用户的行为，观察其行为轨迹，不能完全替代洞察用户的行为，不过也可以有助于决策产品改进点。

操作步骤：

7. 写在最后

数据分析这个领域，需要学习的内容，还不止这些，如果对数据分析很感兴趣的小伙伴，也可以看看这两个网站：

A、网站分析在中国

http://chinawebanalytics

B、蓝鲸的网站分析笔记

http://bluewhale.cc

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。

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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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。

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。

过去几年，越来越多的人想要逃离北上广，但北漂大军的规模似乎并没有缩小。北京的大学生落户指标越来越少，北京的房价越来越高、生活压力越来越大、非北京籍的儿童上学越来越难。为什么北漂们还是毅然决然地留下来，而且人数越来越多？北京为何有巨大的吸引力？

北京市外来人口的主要来源地

根据第六次全国人口普查数据，北京常住外来人口的82.5%来自东北、北部沿海、黄河中游及长江中游地区，比重较2000年上升5.8个百分点，外来人口的来源地区集中程度有所加强 。其中，65.7%的外来人口来自河北、河南、安徽、山东、黑龙江、湖北和四川七个省。

主要来源地为河北、河南，河北省占常住外来人口的22.1%，河南省占13.9%，四川省位居第三，占8.5%。

北京与外来人口来源都在人均GDP方面的差距

主要来源地人均GDP普遍低于北京的人均GDP。河北的人均GDP仅相当于北京的40%。与北京差距最小的是山东省，但也仅为北京人均GDP的62%。

北京与外来人口来源地在人均可支配收入上的差距

主要来源地的人均可支配收入与北京差距较大，均没有北京的一半水平。主要来源地河北省其人均可支配收入相当于北京的37%。最高的省份山东省、湖北省也仅相当于北京的47%、41%。

收入差距的巨大吸引了无数来京人士。

北京与外来人口来源地在重点国有企业数量和高新技术企业就业机会上的差距

102家央企中，总部在北京的占81所，343家国有重点企业中，65家的总部在北京。北京各开发区有15026家高新企业，为138.5万人提供了就业机会。

在北京就业机会相对较多，容易找到适合自己的工作单位。

北京与外来人口来源地在平均工资上的差距

平均工资较高的城市有济南、青岛、成都，但也仅为北京的61%。

北京在文化和 医疗方面也有着突出的优势。

北京本地医疗资源配置很高，具有显著的医疗优势和便利服务。

在北京平均每5.4万人即有一家剧场或影剧院提供服务。北京的人均图书馆藏量为1.1本。

北京拥有着优质的资源，几乎每一种资源都可以达到最优。所以北京的吸引力极强。但北京不一定适合所有人，适合自己的才是真正好的。

数据及数据图片来源：FT中文网。