網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析（網(wǎng)站分析工具）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹

• 2、如何進(jìn)行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析?

• 3、網(wǎng)站建設(shè)之?dāng)?shù)據(jù)分析要分析哪些

• 4、網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析一般主要分析哪些數(shù)據(jù)呢？

一、網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹

網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹

本篇文章我們介紹4種網(wǎng)站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他們分別是細(xì)分分析，對比分析，對比分析，質(zhì)與量分析。這些分析方法在實(shí)際工作中經(jīng)常組合使用。我們先來看下細(xì)分分析。

單一的指標(biāo)數(shù)據(jù)或大維度下的指標(biāo)數(shù)據(jù)是沒有意義的，只有當(dāng)指標(biāo)與維度配合使用時才有意義。細(xì)分也叫下鉆，是網(wǎng)站分析中最常用的一種方法。原理就是通過對匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行多個維度對指標(biāo)進(jìn)行分解。逐步找到有問題的部分。在整個的Google Analytics報告的中，隨處都充滿了細(xì)分方法。

匯總數(shù)據(jù)是一個極其籠統(tǒng)的大維度數(shù)據(jù)。而平均數(shù)數(shù)據(jù)則可能會掩蓋很多問題。這里是一個平均數(shù)的計算方法：訪問者A瀏覽了10個頁面，訪問者B瀏覽了2個頁面。網(wǎng)站每次訪問頁面瀏覽量6個頁面?？此票憩F(xiàn)不錯的平均數(shù)據(jù)其實(shí)包含很很多問題。但我們僅從平均數(shù)中無法看到這些問題。細(xì)分的主要目的就是對匯總數(shù)據(jù)和平均值數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，發(fā)現(xiàn)這些問題并加以改進(jìn)。

我們?nèi)绾问褂肎oogle Analytics來對指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分？Google Analytics報告本身的結(jié)構(gòu)就是一個支持細(xì)分的結(jié)構(gòu)。不用我們進(jìn)行特別的設(shè)置就可以對指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分。下面我們來看下如何使用Google Analytics報告中的這些簡單的默認(rèn)細(xì)分功能和高級細(xì)分功能。

在Google Analytics的四類報告中，都提供了細(xì)分功能。展開每一類的報告，概述報告，而下面的各個子報告都是對概述報告的一個細(xì)分。

同時在子報告中，也提供了更進(jìn)一步的細(xì)分。我們所要做的就是找到感興趣的維度，并且點(diǎn)進(jìn)去進(jìn)一步查看。

除了Google Analytics的默認(rèn)細(xì)分功能外，還有三種更靈活的自定義細(xì)分功能。他們分別是次級維度細(xì)分，高級細(xì)分和自定義細(xì)分。自定義細(xì)分與默認(rèn)細(xì)分功能最大的差別在于，默認(rèn)細(xì)分是在一個大的維度下逐級深入細(xì)分。例如，流量來源，搜索引擎，Google，自然搜索，關(guān)鍵詞。而自定義細(xì)分則可以完整更復(fù)雜的跨越多個維度的細(xì)分。例如：流量來源，搜索引擎，地理位置。

次級維度

第一個自定義細(xì)分功能是次級維度，在大部分Google Analytics報告中，都可以實(shí)現(xiàn)次級維度的細(xì)分。以下是次級維度的截圖。我們可以很容易的使用次級維度來查看同一個指標(biāo)在兩個不同維度中的表現(xiàn)如何。例如：北京地區(qū)的Google搜索引擎。

高級細(xì)分

第二個自定義細(xì)分是自定義報告，使用自定義報告進(jìn)行細(xì)分要比次級維度靈活的多。細(xì)分的層級也要深入的多。自定義報告的的實(shí)質(zhì)是對指標(biāo)和維度的重組。

自定義報告

第三個自定義細(xì)分是高級細(xì)分，與自定義報告相比，高級細(xì)分的主要優(yōu)勢在于細(xì)分結(jié)果的廣度。當(dāng)我們設(shè)置了一個自定義細(xì)分的維度后，這個維度將應(yīng)用于整個Google Analytics報告中。

除了使用細(xì)分以外，我們還可以使用對比分析來觀察指標(biāo)的變化趨勢，例如，本月的訪問量是300萬，那么和上個月相比怎么樣呢？和去年同一時期又如何呢？這就是我們介紹的第二個方法，對比分析。對比分析的設(shè)置很簡單，在時間里設(shè)置好要對比的時間段，報告會自動給出指標(biāo)的變化結(jié)果。這里有一個需要注意的問題是，當(dāng)使用Google Analytics自帶的與上一個時期進(jìn)行對比時，時間段內(nèi)周末的數(shù)量可能會不相同。而這也將直接影響指標(biāo)的對比結(jié)果。

第三種分析方法是聚合分析，聚合分析常用于對網(wǎng)站內(nèi)容的分析上。網(wǎng)站有大量的頁面訪問數(shù)據(jù)，而每一個頁面又都擁有自己的指標(biāo)數(shù)據(jù)。對于如此龐大和細(xì)碎內(nèi)容數(shù)據(jù)，我們該如何下手呢？答案是使用聚合分析。

聚合分析通常用來對網(wǎng)站的分類和導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行分析。例如：關(guān)注A頻道的訪問者是否也瀏覽了B頻道的信息？他們?nèi)绾卧谶@兩類信息間流動。使用列表篩選的功能是否中途也會使用站內(nèi)搜索？這些在基于頁面的數(shù)據(jù)中是很難發(fā)現(xiàn)的，因?yàn)閿?shù)據(jù)的顆粒度太細(xì)小了。需要我們對網(wǎng)站中不同的內(nèi)容進(jìn)行聚合。

聚合內(nèi)容的方法很簡單，就是將內(nèi)容相關(guān)，或者你關(guān)注的信息進(jìn)行分類，我們稱為內(nèi)容組。而分類的粒度取決于你分析的最終粒度。

聚合內(nèi)容的維度也有很多種，完全看我們的分析需求。最簡單的方法，我們可以按網(wǎng)站的頻道劃分內(nèi)容組，或者按網(wǎng)站的功能來劃分。例如首頁，站內(nèi)搜索功能，列表篩選功能，產(chǎn)品展示功能，購物結(jié)算功能。注冊登錄功能。等等。

創(chuàng)建的內(nèi)容組主要用于進(jìn)行訪問者路徑分析。也就是Google Analytics的訪問者流報告，和導(dǎo)航摘要報告中。通過訪問者在各內(nèi)容組間的路徑來驗(yàn)證網(wǎng)站邏輯和不同產(chǎn)品間的設(shè)計是否合理。

最后介紹的質(zhì)與量的分析方法。質(zhì)與量與細(xì)分一樣，也始終貫穿于Google Analytics的各個報告中。

在流量來源報告中，訪問次數(shù)是一個量的標(biāo)，跳出率是一個質(zhì)的指標(biāo)。通過這兩個指標(biāo)可以有效的衡量不同渠道流量與網(wǎng)站內(nèi)容的匹配度。

在內(nèi)容報告中，瀏覽量是一個量的指標(biāo)，退出百分比是一個質(zhì)的指標(biāo)，通過這兩個指標(biāo)可以衡量頁面的質(zhì)量。

什么是網(wǎng)站的量？通常來說，量是一個絕對值，用來衡量事物的多少。例如，網(wǎng)站來了多少人，訪問了多少次，看了多少個頁面，產(chǎn)生了多少訂單等等。這些絕對值數(shù)據(jù)都可以歸為網(wǎng)站的量指標(biāo)。但也并不絕對。

什么是網(wǎng)站的質(zhì)？通常來說，質(zhì)是一個比率。用來衡量效果。例如：跳出率，轉(zhuǎn)化率，平均停留時間，每次訪問瀏覽頁面數(shù)，平均訂單價值等等。這些比率都可以歸為網(wǎng)站的質(zhì)指標(biāo)。

質(zhì)與量在網(wǎng)站分析中的應(yīng)用比較廣泛，任何的流量，網(wǎng)站頁面及訪問者行為都可以通過質(zhì)與量兩個維度進(jìn)行有效的分析。例如，進(jìn)入次數(shù)與跳出率，頁面瀏覽量與關(guān)鍵行為點(diǎn)擊率，等等等等。

以上是小編為大家分享的關(guān)于網(wǎng)站常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

二、如何進(jìn)行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析?

1、網(wǎng)站服務(wù)器的運(yùn)行狀況及影響

通過對網(wǎng)站日志及監(jiān)控工具的分析與觀察，我們可以了解到網(wǎng)站在每個時段中的運(yùn)行狀態(tài)，網(wǎng)站是否被攻擊、服務(wù)器是否出現(xiàn)問題，出現(xiàn)的這些問題是否影響訪客的來訪，網(wǎng)站在每個地區(qū)的運(yùn)行是否都正常。

2、網(wǎng)站程序是否有利于搜索引擎

搜索引擎訪問網(wǎng)站的爬行軌跡都會被服務(wù)器記錄，觀察總結(jié)搜索引擎對網(wǎng)站各個部分的訪問情況，可以查看到網(wǎng)站程序中是否有死循環(huán)，網(wǎng)站是否有利于蜘蛛的爬行收錄，網(wǎng)站程序代碼是否需要精簡，去除無用的代碼。

3、網(wǎng)站哪些內(nèi)容收錄

網(wǎng)站的在搜索引擎的的收錄，影響著整個網(wǎng)站的流量，收錄越多，流量的來源越廣，流量也就越多。通過對各個搜索引擎的收錄分析，我們可以總結(jié)觀察出網(wǎng)站在搜索引擎的表現(xiàn)主題，搜索引擎對網(wǎng)站的整體的定位，關(guān)鍵詞與整體內(nèi)容的表現(xiàn)含義越相近，排名也就越高。

4、網(wǎng)站的訪客情況與分析

通過對網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)的分析，我們可以獲知網(wǎng)站的主體訪問人群以及訪客來自的地區(qū)，是否是我們想要的訪問者，而這些訪問者又需要什么樣的內(nèi)容，有什么需求，網(wǎng)站哪些部分吸引他們。

5、網(wǎng)站各種關(guān)鍵詞的表現(xiàn)情況

網(wǎng)站的關(guān)鍵詞是流量來源的根本(排除品牌網(wǎng)站)，所以對各種關(guān)鍵詞在搜索引擎的表現(xiàn)情況的研究分析就變得尤為的重要?？偨Y(jié)分析網(wǎng)站流量來源前列的關(guān)鍵詞排名，然后針對流量大的關(guān)鍵詞及有很大提升空間的關(guān)鍵詞加以優(yōu)化，使得網(wǎng)站能夠有更好的流量。

三、網(wǎng)站建設(shè)之?dāng)?shù)據(jù)分析要分析哪些

網(wǎng)站建設(shè)之?dāng)?shù)據(jù)分析具體如下：

1.用戶忠誠度

了解用戶在應(yīng)用內(nèi)做了什么之后，就應(yīng)該問一下用戶是否喜歡你的應(yīng)用，這是一個應(yīng)用保持生命力的根本。開發(fā)者可以從留存用戶、使用時長、使用頻率、訪問深度等維度評價用戶粘度。

2.轉(zhuǎn)化率

應(yīng)用內(nèi)的轉(zhuǎn)化率至關(guān)重要，用戶付費(fèi)的轉(zhuǎn)化率更加直接關(guān)系到開發(fā)者的收入。

通過漏斗模型進(jìn)一步分析關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)化率，以不斷提高付費(fèi)轉(zhuǎn)化，增加收入。

3.用戶屬性

產(chǎn)品吸引到用戶下載和使用之后，首先要知道的就是用戶是誰。最好盡可能詳盡地了解到用戶的設(shè)備型號、網(wǎng)絡(luò)及運(yùn)營商、地域、用戶性別等宏觀的用戶特征。這些數(shù)據(jù)可以在產(chǎn)品改進(jìn)、應(yīng)用推廣和運(yùn)營策略的制定上提供非常好的方向性依據(jù)。

4.用戶來源

在國內(nèi)，獲取用戶的渠道是非常多的，如微博、新聞稿、CPA廣告、交叉推廣、限時免費(fèi)等等。看一個應(yīng)用的數(shù)據(jù)，首先要知道用戶從哪里來，哪里的用戶質(zhì)量最高，這樣開發(fā)者就會面臨一個選擇和評估渠道的難題。開發(fā)者應(yīng)該從多個維度的數(shù)據(jù)來對比不同渠道的效果。

四、網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析一般主要分析哪些數(shù)據(jù)呢？

網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析主要包括行業(yè)數(shù)據(jù)分析、競爭對手分析、域名評估、網(wǎng)站內(nèi)容分析、網(wǎng)站用戶體驗(yàn)測量、網(wǎng)站優(yōu)化的各項數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)站用戶行為分析、網(wǎng)站用戶需求分析、網(wǎng)站營銷數(shù)據(jù)庫分析、客戶數(shù)據(jù)的收集等主要內(nèi)容。

以上就是關(guān)于網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。

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