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　　【干貨】數據分析的目的是什么？（一）
　　什么是數據分析？
　　數據分析是指對采集到的大量數據進(jìn)行適當的統計分析，提取有用信息并形成結論，并對數據進(jìn)行詳細研究和總結的過(guò)程。在實(shí)踐中，數據分析可以幫助人們做出判斷以采取適當的行動(dòng)。
　　數據分析的目的是什么？
　　數據分析的目的是集中、提取和提煉隱藏在大量看似混亂的數據中的信息，以發(fā)現研究對象的內在規律。
　　在實(shí)踐中，數據分析可以幫助人們做出判斷，從而采取適當的行動(dòng)。數據分析是有目的地組織采集數據、分析數據并將其轉化為信息的過(guò)程。在產(chǎn)品的整個(gè)生命周期中，包括從市場(chǎng)調研到售后服務(wù)再到最終處置的各個(gè)過(guò)程，都需要適當利用數據分析流程來(lái)提高有效性。
　　在企業(yè)中，數據分析可以幫助我們了解企業(yè)的??經(jīng)營(yíng)狀況、產(chǎn)品銷(xiāo)量、用戶(hù)特征、產(chǎn)品粘性等。
　　數據分析的步驟？
　　
　　數據分析步驟
　　1.先說(shuō)明分析的思路和目的：
　　數據分析必須有一定的商業(yè)目的?？赡苁切庐a(chǎn)品上線(xiàn)后跟蹤用戶(hù)的使用情況；也可能是觀(guān)察用戶(hù)一定時(shí)間的留存，也可能是運營(yíng)某種優(yōu)惠券。帶著(zhù)一定的目的，確定從哪些角度進(jìn)行分析。然后找到可以解釋目的的指標。
　　例如，您要驗證最近一批的優(yōu)惠券是否有效。我們可以分析優(yōu)惠券的領(lǐng)取情況和優(yōu)惠券的使用情況。優(yōu)惠券領(lǐng)取指標可細化為領(lǐng)取率；使用情況可以細化為：使用率、客戶(hù)單價(jià)等
　　2.數據采集：
　　確定本次數據分析的核心指標后，必須對數據指標進(jìn)行數據采集。
　　有些公司的數據準備非常充分，數據倉庫和數據集市也很早就搭建好了。有些公司在數據分析上落后，所以前期需要做大量的數據采集。例如，使用一些自己公司或第三方的數據分析工具來(lái)埋點(diǎn)并獲取日志?；蛘呤褂脭祿熘幸延械臄祿?，例如訂單數據、用戶(hù)基本信息等。
　　3.數據處理：
　　數據提取完成后，應將臟數據去除（清洗），然后再進(jìn)行數據轉換。經(jīng)過(guò)最基本的數據聚合和聚合，我們就可以得到一個(gè)比較簡(jiǎn)單的數據范圍表，字段比較豐富。
　　4.數據分析：
　　數據分析是利用適當的分析方法和工具對處理后的數據進(jìn)行分析，提取有價(jià)值的信息，形成有效結論的過(guò)程。
　　一般企業(yè)需要觀(guān)察的數據大致分為以下幾類(lèi)：
　　業(yè)務(wù)數據：付費金額、付費用戶(hù)數、每位客戶(hù)付費率
　　運營(yíng)數據：新用戶(hù)數、日活躍、周活躍、月活躍（AARRR模型）
　　產(chǎn)品數據：關(guān)鍵頁(yè)面的pv和uv（漏斗模型）
　　用戶(hù)數據：用戶(hù)生命周期、用戶(hù)留存率、每位客戶(hù)的用戶(hù)價(jià)格、用戶(hù)類(lèi)型（RFM 模型...）
　　商品數據：商品銷(xiāo)量、毛利分析...
　　隨著(zhù)數據的重要性日益凸顯，越來(lái)越多的企業(yè)意識到數據對于企業(yè)運營(yíng)的重要性。因此，大多數企業(yè)都有專(zhuān)門(mén)的BI部門(mén)對數據進(jìn)行初步的處理和分析，并以周報的形式匯總供管理，作為日常數據和企業(yè)決策使用。
　　這里主要介紹兩種簡(jiǎn)單的數據分析模型：AARRR模型：
　　獲取、激活、保留、收入、推薦（傳播）
　　
　　AARRR 模型
　　1.Acquisition（收購）
　　如何獲取用戶(hù)？在線(xiàn)通過(guò)網(wǎng)站通過(guò)SEO、SEM、app通過(guò)上市、ASO等方式。還有運營(yíng)活動(dòng)的H5頁(yè)面，自媒體等方式。通過(guò)地面推文和傳單讓用戶(hù)離線(xiàn)。
　　2.Activation（激活）
　　用戶(hù)來(lái)了之后，可以通過(guò)運營(yíng)價(jià)格折扣和編輯內容來(lái)增加活躍度。更多的內容、更多的產(chǎn)品和優(yōu)惠的價(jià)格，但在成本優(yōu)先的情況下仍有增長(cháng)空間。這樣的用戶(hù)最有價(jià)值。
　　在產(chǎn)品策略上，除了提供運營(yíng)模塊和內容集約化。開(kāi)展產(chǎn)品會(huì )員激勵機制成長(cháng)體系，激活用戶(hù)。不僅是價(jià)格優(yōu)惠的產(chǎn)品，還有VIP等有標識的ICON，針對較長(cháng)的業(yè)務(wù)流程，實(shí)行流程激勵制度，產(chǎn)品策略更加多元化。
　　3.提高留存率（Retention）
　　那些增加活躍度、擁有忠實(shí)用戶(hù)并開(kāi)始慢慢安定下來(lái)的人。在運營(yíng)方面，利用內容、互信等社區用戶(hù)共同構建UCG，擺脫最初的PCG模式。電子商務(wù)通過(guò)產(chǎn)品質(zhì)量提高留存率，通過(guò)優(yōu)質(zhì)服務(wù)提高 O2O。這些都是要保留的業(yè)務(wù)級別的改進(jìn)。
　　在產(chǎn)品模型中，通過(guò)會(huì )員機制的簽到和獎勵機制來(lái)提高留存率。包括應用推送和短信激活方式是激活用戶(hù)和提高留存率的產(chǎn)品方式。
　　使用日留存率、周留存率、月留存率等指標監測應用用戶(hù)流失情況，并在用戶(hù)流失前采取相應措施鼓勵這些用戶(hù)繼續使用應用。
　　4.獲取收入（Revenue）
　　獲取收益其實(shí)是應用運營(yíng)的核心。即使是免費應用，也應該有盈利模式。
　　收入的主要來(lái)源有三個(gè)：付費應用、應用內支付和廣告。付費應用在中國的接受度非常低，包括在中國只推送免費應用的 Google Play 商店。在中國，廣告是大多數開(kāi)發(fā)者的收入來(lái)源，應用內支付目前在游戲行業(yè)應用更為廣泛。
　　上述活動(dòng)的增加和保留率的增加是賺取收入的必要基礎。當用戶(hù)基數大時(shí)，可以增加收入。
　　5.自傳（參考）
　　之前的運營(yíng)模式在第四層結束，但社交網(wǎng)絡(luò )的興起又增加了一個(gè)運營(yíng)方面，即基于社交網(wǎng)絡(luò )的病毒式傳播，成為一種新的獲客方式。這種方法成本很低，效果可能很好；唯一的前提是產(chǎn)品本身夠好，口碑好。
　　從自我傳播到再次獲取新用戶(hù)，應用運營(yíng)形成了一條螺旋式的軌跡。而那些優(yōu)秀的應用就很好地利用了這條賽道，不斷擴大自己的用戶(hù)群。
　　漏斗模型：
　　
　　用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的路徑
　　
　　漏斗模型
　　漏斗模型廣泛應用于流量監控、產(chǎn)品目標轉化等日常數據操作。之所以稱(chēng)為漏斗，是因為用戶(hù)（或流量）從某個(gè)功能點(diǎn)進(jìn)入（可以根據業(yè)務(wù)需要設置），可以通過(guò)產(chǎn)品本身設置的流程完成操作。
　　按照流程操作的用戶(hù)監控每個(gè)轉化等級，尋找每個(gè)等級的優(yōu)化點(diǎn)；為不遵循流程的用戶(hù)繪制他們的轉化路徑，以找到可以改善用戶(hù)體驗并縮短路徑的空間。
　　使用漏斗模型的一個(gè)典型案例是電商網(wǎng)站的轉化。用戶(hù)在購買(mǎi)商品時(shí)，必然會(huì )按照預先設計好的購買(mǎi)流程下單，最終完成支付。
　　需要說(shuō)明的是：?jiǎn)温┒纺Ｐ蛯Ψ治龊翢o(wú)意義。我們無(wú)法僅從漏斗模型來(lái)評估關(guān)鍵流程中每個(gè)步驟的網(wǎng)站轉化率，因此必須通過(guò)趨勢、比較和細分方法來(lái)分析流程中每個(gè)步驟的轉化率：
　　Trend：分析時(shí)間軸上的變化，適用于監測改進(jìn)或優(yōu)化某個(gè)流程或某個(gè)步驟的效果；
　　比較：通過(guò)比較同類(lèi)產(chǎn)品或服務(wù)之間購買(mǎi)或使用過(guò)程的轉化率，我們可以發(fā)現某些產(chǎn)品或應用中存在的問(wèn)題；
　　Segment：對不同客戶(hù)類(lèi)型的來(lái)源或轉化率表現進(jìn)行細分，找到一些優(yōu)質(zhì)的來(lái)源或客戶(hù)，通常用于分析網(wǎng)站的廣告或促銷(xiāo)的效果和投資回報率。
　　5.數據展示：
　　數據可視化-基礎圖表
　　數據可視化是對數據的可視化表示的科學(xué)技術(shù)研究。其中，這些數據的可視化表示被定義為以某種概括形式提取的一種信息，包括相應信息單元的各種屬性和變量。
　　圖表是一種常用的“數據可視化”方法，其中最常用的是基本圖表——柱狀圖、折線(xiàn)圖、餅圖等。
　　
　　數據可視化圖表
　　有些人覺(jué)得基礎圖表太簡(jiǎn)單、太原創(chuàng )、不高端、不大氣，所以追求更復雜的圖表。然而，圖表越簡(jiǎn)單越容易理解，快速、輕松地理解數據難道不是“數據可視化”最重要的目的和最高追求嗎？
　　所以，請不要低估這些基本圖表。因為用戶(hù)最熟悉，只要適用，就應該優(yōu)先考慮。
　　一、柱狀圖（條形圖）
　　直方圖是最常見(jiàn)的圖表，也是最容易解釋的。
　　
　　直方圖
　　它的適用場(chǎng)合是二維數據集（每個(gè)數據點(diǎn)收錄兩個(gè)值x和y），但只需要比較一個(gè)維度。年銷(xiāo)售額是二維數據，“年”和“銷(xiāo)售額”是它的兩個(gè)維度，但只需要比較“銷(xiāo)售額”的一個(gè)維度。
　　直方圖使用列的高度來(lái)反映數據的差異。肉眼對高度差異非常敏感，識別效果非常好。直方圖的局限性在于它只適用于中小型數據集。
　　一般來(lái)說(shuō)，直方圖的X軸是時(shí)間維度，用戶(hù)習慣認為有時(shí)間趨勢。如果遇到X軸不是時(shí)間維度的情況，建議用顏色區分每一列，改變用戶(hù)對時(shí)間趨勢的關(guān)注。
　　
　　直方圖
　　上圖為某年英格蘭足球聯(lián)賽各球隊的勝場(chǎng)數。 X軸代表不同隊伍，Y軸代表勝場(chǎng)數。
　　二、折線(xiàn)圖數據
　　折線(xiàn)圖適用于二維大數據集，尤其是趨勢比單個(gè)數據點(diǎn)更重要的數據集。
　　
　　折線(xiàn)圖
　　也適用于多個(gè)二維數據集的比較。
　　
　　折線(xiàn)圖
　　上圖是兩個(gè)二維數據集（大氣中二氧化碳濃度和平均地表溫度）的折線(xiàn)圖。
　　三、pie chart（餅圖）
　　餅圖是一種應避免使用的圖表，因為肉眼對區域的大小不敏感。
　　
　　餅圖
　　
　　直方圖
　　上圖中，左邊餅圖中五個(gè)色塊的面積是排序的，不容易看出來(lái)。切換到直方圖要容易得多。
　　通常，應始終使用條形圖而不是餅圖。但有一個(gè)例外，它反映了某一部分占整體的比例，例如貧困人口占總人口的百分比。
　　
　　餅圖
　　四、散點(diǎn)圖（Scatter Chart）
　　散點(diǎn)圖適用于三維數據集，但只有其中兩個(gè)需要比較。
　　
　　散點(diǎn)圖
　　上圖顯示了各國的醫療支出和預期壽命。這三個(gè)維度是國家、醫療支出和預期壽命。只需要比較后兩個(gè)維度。
　　為了識別第三維，您可以為每個(gè)點(diǎn)添加文本標記或不同的顏色。
　　
　　散點(diǎn)圖
　　五、氣泡圖
　　氣泡圖是散點(diǎn)圖的變體，通過(guò)每個(gè)點(diǎn)的面積來(lái)反映三維度。
　　
　　氣泡圖
　　上圖顯示了卡特里娜颶風(fēng)的路徑。三個(gè)維度是經(jīng)度、緯度和強度。點(diǎn)的面積越大，強度越大。由于用戶(hù)不善于判斷面積的大小，氣泡圖只適用于不需要準確識別三維的場(chǎng)合。
　　如果給氣泡添加不同的顏色（或文本標簽），氣泡圖可以用來(lái)表示四維數據。例如下圖用顏色表示每個(gè)點(diǎn)的風(fēng)力等級。
　　
　　氣泡圖
　　六、Radar Chart（雷達圖）
　　雷達圖適用于多維數據（四維以上），每個(gè)維度必須是可排序的（國籍不能排序）。但是，它有一個(gè)限制，即最多有6個(gè)數據點(diǎn)，否則無(wú)法區分，因此適用場(chǎng)合有限。
　　以下是邁阿密熱火隊首發(fā)的五名籃球運動(dòng)員的數據。除了名稱(chēng)之外，每個(gè)數據點(diǎn)還有五個(gè)維度，分別是得分、籃板、助攻、搶斷和蓋帽。
　　
　　雷達圖
　　將其繪制為雷達圖，如下所示。
　　
　　雷達圖
　　數據點(diǎn)越大，就越重要。很明顯，勒布朗詹姆斯（紅區）是熱火隊最重要的球員。
　　需要注意時(shí)，用戶(hù)對雷達圖不熟悉，難以解讀。使用時(shí)盡量加說(shuō)明，減少解釋負擔。
　　七、Summary
　　
　　Activity box2.0——馬映宇，大數據驅動(dòng)的自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)平臺。依托SaaS實(shí)現全鏈條營(yíng)銷(xiāo)自動(dòng)化，提升品牌營(yíng)銷(xiāo)效率，量化營(yíng)銷(xiāo)ROI，擴大銷(xiāo)售收益。應用場(chǎng)景支持：PC、手機網(wǎng)站、APP、微信公眾號、小程序、會(huì )員推廣、二維碼通道、企業(yè)第三方平臺。立即體驗系統： 查看全部

　　聚焦網(wǎng)站的核心指標能夠幫助我們找到網(wǎng)站運營(yíng)過(guò)程中的關(guān)鍵
　　關(guān)注網(wǎng)站的核心指標，可以幫助我們找到網(wǎng)站運行中的關(guān)鍵點(diǎn)，從而準確理解網(wǎng)站，更好地優(yōu)化網(wǎng)站。
　　
　　我們在分析網(wǎng)站的時(shí)候，通常會(huì )一步步分解網(wǎng)站的目標進(jìn)行分析。每次分解的目標都是為了更好地理解網(wǎng)站。那么，哪些目標屬于第一級呢？哪些屬于第二層？哪些目標與網(wǎng)站goals 的完成最密切相關(guān)？所有分解后的子目標放在一起，如何查看分解后的目標和網(wǎng)站target的關(guān)系？這里重要的一點(diǎn)是，我們需要明確網(wǎng)站的核心目標，即我們需要專(zhuān)注于網(wǎng)站目標。
　　1、focus網(wǎng)站核心目標
　　關(guān)注網(wǎng)站goals就是找出最能影響網(wǎng)站目標完成的分解目標，如下圖：
　　
　　
　　當然，這并不是說(shuō)其他??層次的分解目標就不需要關(guān)心了。因為每個(gè)分解目標和上層目標之間存在收錄關(guān)系。下一層分解目標的完成度影響上一層分解目標的完成度，與網(wǎng)站target關(guān)聯(lián)的分解目標最終影響網(wǎng)站target的完成度。
　　這就像網(wǎng)站 中的一個(gè)虛擬漏斗。您可以使用漏斗分析和轉化率來(lái)考慮這些不同層次的分解目標。
　　1.1按照每個(gè)細分網(wǎng)站target
　　由于每個(gè)網(wǎng)站中的分解目標不同，即使是兩個(gè)網(wǎng)站從事同一業(yè)務(wù)，目標相同，因為這些分解目標的層次和數量取決于@k14的設計結構@和函數，所以需要注意網(wǎng)站中各個(gè)分解目標的完成情況。
　　例如：
　　網(wǎng)站A 的分解目標是網(wǎng)站 內容、網(wǎng)站搜索和在線(xiàn)廣告。對于這些分解目標，需要注意以下網(wǎng)站內容：
　　1）網(wǎng)站Content:
　　網(wǎng)站中的重要頁(yè)面是最受歡迎的嗎？
　　網(wǎng)站中的重要頁(yè)面是否促進(jìn)了網(wǎng)站核心目標的完成？
　　訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)重要頁(yè)面的常用路徑是什么？
　　有多少訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)站的重要頁(yè)面結束了訪(fǎng)問(wèn)？
　　2）網(wǎng)站搜索
　　訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)站搜索中最常用的詞是什么？
　　訪(fǎng)問(wèn)者最常開(kāi)始使用哪些頁(yè)面進(jìn)行現場(chǎng)搜索？
　　哪些搜索關(guān)鍵詞 促使訪(fǎng)問(wèn)者完成網(wǎng)站 目標？
　　哪些搜索關(guān)鍵詞導致訪(fǎng)問(wèn)者直接離開(kāi)網(wǎng)站？
　　搜索失敗了多少次？它發(fā)生在哪些頁(yè)面上？
　　3）在線(xiàn)廣告，外部
　　哪個(gè)廣告帶來(lái)的訪(fǎng)問(wèn)者最多？
　　廣告帶來(lái)的訪(fǎng)問(wèn)者質(zhì)量如何？
　　廣告最大程度上推動(dòng)了網(wǎng)站的目標？
　　可以看出，這個(gè)分析包括正面和負面的內容。這些問(wèn)題的答案決定了每個(gè)分解目標能否成功，也是我們要分析和優(yōu)化的對象。
　　1.2 測量每個(gè)分解目標的指標
　　在分析這些分解目標之前，我們需要首先將問(wèn)題轉化為可衡量的指標。比如設定target的正面指標是可以促進(jìn)網(wǎng)站target完成的指標，設定負面target的指標可以減少網(wǎng)站Target是完成機會(huì )的指標。如下圖所示：
　　
　　
　　
　　
　　關(guān)注網(wǎng)站goals，為子目標創(chuàng )建指標，可以提高分析效率，事半功倍。同時(shí)，它也讓我們清楚地知道每一個(gè)目標的實(shí)現情況，這樣我們才能清楚地知道。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標個(gè)10個(gè)數據結構
　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標x1x2x3x4x55個(gè)x15個(gè)10個(gè)數據結構一般網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)、logo、infographic列表、新聞、個(gè)人簡(jiǎn)介、文章列表、企業(yè)介紹、網(wǎng)站指南等列表中的每一列定義一個(gè)內容指標。x1：日期從什么時(shí)間開(kāi)始是關(guān)鍵，日期一般定義時(shí)間，如：2011年3月22日。x2：你每個(gè)網(wǎng)頁(yè)內容的多少，根據每個(gè)內容定義一個(gè)內容指標。
　　x3：infographic列表中列出過(guò)去1個(gè)月里所有內容指標數據x4：每個(gè)網(wǎng)頁(yè)的有多少篇文章，根據每篇文章定義一個(gè)內容指標。x5：總內容指標，包括前幾頁(yè)總有多少內容等。x10：每個(gè)網(wǎng)頁(yè)內容指標與總內容指標的數值比=2。例如x1000+x2000=8000內容指標細分到頁(yè)面內容：使用在dom里定義的單獨的一個(gè)標記（indexed_dom）或者多個(gè)標記（indexed_data）以描述每個(gè)頁(yè)面，可以認為是一個(gè)標記。
　　這個(gè)標記（indexed_dom）可以把列表中的indexed_dom放到一起，形成一個(gè)有順序的列表。這樣每個(gè)頁(yè)面中內容的一些關(guān)鍵屬性（attribute）就會(huì )匹配在一起，從而可以把所有關(guān)鍵屬性設置成一個(gè)內容指標。但是如果在多個(gè)頁(yè)面中也會(huì )出現一些指標，那么如何設置標記不夠集中，那么用js可以實(shí)現的集中一個(gè)指標的操作。
　　x10不在cookie里有indexed_dom，但在http請求里indexed_dom（同一頁(yè)面中）使用訪(fǎng)問(wèn)列表中所有內容指標：每個(gè)內容頁(yè)都用到一個(gè)指標x10在用在用http請求列表中的url形成一個(gè)指標x11放在cookie里面1個(gè)內容指標x11在用在瀏覽器url中獲取1頁(yè)內容內容指標取值：“all”指所有所有列表頁(yè)面關(guān)聯(lián)的內容；“other”不同列表頁(yè)中列表頁(yè)所有關(guān)聯(lián)內容，one這個(gè)列表頁(yè)沒(méi)有關(guān)聯(lián)內容。
　　網(wǎng)站開(kāi)發(fā)過(guò)程中發(fā)現dom越來(lái)越龐大（包括logo、網(wǎng)頁(yè)總量等）和網(wǎng)頁(yè)量越來(lái)越多，所以有必要結合js實(shí)現數據集中。all一個(gè)頁(yè)面上所有的內容；other不是列表頁(yè)面，不能被操作。網(wǎng)站定位不同：一般新聞類(lèi)是最基礎的內容站點(diǎn)，企業(yè)類(lèi)最關(guān)心，老用戶(hù)活躍度高網(wǎng)站關(guān)鍵字：服務(wù)詞、長(cháng)尾詞。 查看全部

　　盤(pán)點(diǎn)數據分析師常用的7個(gè)常見(jiàn)的維度分析問(wèn)題
　　很多做數據分析或者剛接觸數據分析的小伙伴都不知道怎么做數據分析。完全沒(méi)有頭緒，今天就盤(pán)點(diǎn)一下數據分析師常用的數據分析方法。希望看過(guò)這篇文章的朋友對數據分析有一個(gè)清晰的思考。
　　方法論和方法有什么區別？
　　Methodology 是一個(gè)從宏觀(guān)角度和從管理和業(yè)務(wù)角度提出的分析框架，用來(lái)指導我們進(jìn)行具體分析的方向。方法是一個(gè)微觀(guān)的概念，指的是我們在具體的分析過(guò)程中所使用的方法。
　　數據分析方法
　　數據分析的方法有很多種。這里我將介紹一些常用的框架。
　　1、PEST 分析方法
　　PEST 是企業(yè)的宏觀(guān)環(huán)境分析模型。從政治、經(jīng)濟、社會(huì )、技術(shù)四個(gè)方面分析內外部環(huán)境，適合宏觀(guān)分析。
　　
　　四大因素也被稱(chēng)為“害蟲(chóng)害蟲(chóng)”。 PEST 要求高級管理人員具備相關(guān)能力和素質(zhì)。 PEST分析與外部整體環(huán)境因素相結合，可以總結出SWOT分析中的機會(huì )和威脅。 PEST/PESTLE、SWOT 和 SLEPT 可作為企業(yè)和環(huán)境分析的基本工具。
　　2、SWOT 分析方法
　　從優(yōu)勢、劣勢、機會(huì )、威脅四個(gè)方面分析內外部環(huán)境，適合宏觀(guān)分析。
　　
　　SWOT 分析是一種科學(xué)的分析方法，用于確定公司自身的競爭優(yōu)勢、競爭劣勢、機會(huì )和威脅，從而使公司戰略與公司內部資源和外部環(huán)境有機結合。利用該方法，可以對研究對象所在的情況進(jìn)行全面、系統、準確的研究，從而根據研究結果制定相應的發(fā)展戰略、規劃和對策。
　　3、5W2H 分析方法
　　從 7 個(gè)常見(jiàn)維度分析問(wèn)題：為什么、何時(shí)、何地、什么、誰(shuí)、如何、多少。廣泛用于企業(yè)管理和技術(shù)活動(dòng)，對決策和執行活動(dòng)和措施也很有幫助，也有助于彌補考慮問(wèn)題的疏漏。
　　
　　4、4P 理論
　　經(jīng)典營(yíng)銷(xiāo)理論認為產(chǎn)品、價(jià)格、地點(diǎn)和促銷(xiāo)是影響市場(chǎng)的重要因素。
　　
　　5、AARRR
　　增長(cháng)黑客的海盜法則，一種以用戶(hù)為中心的漏斗型數據采集測量模型，關(guān)注轉化率，從獲?。ˋcquisition）、激活（Activition）、留存（Retention）、收入（Revenue）和Referral的增長(cháng)5 個(gè)鏈接。
　　
　　AARRR 需要關(guān)注應用推廣和運營(yíng)的各個(gè)層面（各個(gè)階段）的一些指標。在整個(gè)AARRR模型中，這些量化指標有著(zhù)非常重要的地位，很多指標的影響跨越多個(gè)層次。及時(shí)準確地獲取這些指標的具體數據對于應用程序的成功運行至關(guān)重要。
　　數據分析的方法很多，這里不能一一列舉；沒(méi)有最好的方法，只有最合適的。
　　從數據分析的方法論上，我們也可以知道，數據分析的意義在于將混亂的數據轉化為清晰可見(jiàn)的視圖，從而做出準確的決策。大數據時(shí)代的“技術(shù)和分析哪個(gè)更重要”一文也說(shuō)明了分析的重要性。
　　數據分析的七種方法
　　1、趨勢分析
　　趨勢分析是最簡(jiǎn)單、最基本、最常用的數據監控和數據分析方法。通常我們在數據分析產(chǎn)品中創(chuàng )建數據指標的折線(xiàn)圖或直方圖，然后繼續觀(guān)察，重點(diǎn)關(guān)注異常值。
　　
　　在這個(gè)過(guò)程中，我們必須選擇第一個(gè)關(guān)鍵指標（OMTM，One Metric That Metter），不要被虛榮指標（Vanity Metrics）所迷惑。
　　以社交應用為例。如果我們把下載量作為第一關(guān)鍵指標，我們可能會(huì )出錯；因為用戶(hù)下載了應用并不意味著(zhù)他使用了你的產(chǎn)品。在這種情況下，建議使用DAU（Daily Active Users）作為第一關(guān)鍵指標，并且只有開(kāi)始和執行某項操作的用戶(hù)才能被統計；這樣的指標是有實(shí)際意義的，運營(yíng)商必須把核心重點(diǎn)放在這樣的指標上。
　　2、多維分解
　　多維分解是指根據業(yè)務(wù)需求從多個(gè)維度分離指標；這里的維度包括但不限于瀏覽器、訪(fǎng)問(wèn)源、操作系統、廣告內容等。
　　為什么要進(jìn)行多維拆解？有時(shí)候，一個(gè)非?；\統的指標或者最終的指標你看不出任何問(wèn)題，但是拆分之后，就會(huì )出現很多細節問(wèn)題。
　　比如一個(gè)網(wǎng)站的跳出率是0.47、平均訪(fǎng)問(wèn)深度是4.39、平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間是0.55分鐘。如果你想增加用戶(hù)參與度，顯然這樣的數據會(huì )讓你無(wú)從下手；但是拆開(kāi)這些指標，你會(huì )發(fā)現很多想法。
　　3、USER分群
　　用戶(hù)分組主要有兩種方式：維度和行為組合。
　　第一個(gè)分組是根據用戶(hù)的維度，比如從區域維度來(lái)看，有北京、上海、廣州、杭州等地的用戶(hù)；從用戶(hù)登錄平臺到群組，有PC用戶(hù)、平板用戶(hù)和手機用戶(hù)。
　　第二種是基于用戶(hù)行為組合的分組。比如社區每周簽到3次的用戶(hù)和每周簽到不到3次的用戶(hù)的區別。我將在未來(lái)的留存分析中對此進(jìn)行分析。簡(jiǎn)介。
　　
　　4、用戶(hù)詳細檢查
　　如前所述，用戶(hù)行為數據也是一種數據。觀(guān)察用戶(hù)在你的產(chǎn)品中的行為路徑是一種非常直觀(guān)的分析方法。在用戶(hù)分組的基礎上，一般選取3-5個(gè)用戶(hù)進(jìn)行詳細調查，可以涵蓋分組用戶(hù)的大部分行為模式。
　　大多數產(chǎn)品或多或少都有反人類(lèi)的設計或 BUG。通過(guò)用戶(hù)調查，及時(shí)發(fā)現和解決產(chǎn)品中的問(wèn)題。
　　5、hopper 分析
　　漏斗分析是一套過(guò)程數據分析，能夠科學(xué)反映用戶(hù)行為狀態(tài)，是用戶(hù)轉化率從起點(diǎn)到終點(diǎn)的重要分析模型。漏斗分析模型已廣泛應用于網(wǎng)站用戶(hù)行為分析等日常數據運營(yíng)和數據分析，流量監控、產(chǎn)品目標轉化等APP用戶(hù)行為分析。
　　
　　漏斗分析需要注意的兩點(diǎn)：
　　第一：不僅要看整體轉化率，還要關(guān)注轉化過(guò)程中每一步的轉化率；
　　第二：漏斗分析也需要多維拆解。拆解之后，你可能會(huì )發(fā)現不同維度下的轉化率也有很大的不同。
　　6、留存分析
　　留存分析是一種用于分析用戶(hù)參與/活動(dòng)的分析模型。它檢查有多少執行初始行為的用戶(hù)將執行后續行為。這是衡量產(chǎn)品對用戶(hù)價(jià)值的重要方法。
　　衡量留存率的常用指標有：次日留存率、7 天留存率、30 天留存率等。
　　
　　留存分析有助于回答以下問(wèn)題：
　　7、A/B 測試和 A/A 測試
　　A/B 測試是為了實(shí)現一個(gè)目標。采用兩組方案，一組用戶(hù)采用方案A，一組用戶(hù)采用方案B。通過(guò)實(shí)驗觀(guān)察兩組方案的數據效果，判斷兩組方案的質(zhì)量。在A(yíng)/B測試方面，谷歌不遺余力地嘗試；針對搜索結果的展示，谷歌會(huì )開(kāi)發(fā)多種不同的解決方案（包括文案標題、字體大小、顏色等），不斷優(yōu)化搜索結果中廣告的點(diǎn)擊率。
　　
　　這里需要注意的一點(diǎn)是，最好在 A/B 測試之前進(jìn)行 A/A 測試或類(lèi)似的準備工作。什么是 A/A 測試？ A/A 測試評估兩個(gè)實(shí)驗組是否處于同一水平，因此 A/B 測試是有意義的。其實(shí)這與學(xué)校的控制變量法、實(shí)驗組與對照組、雙盲實(shí)驗基本相同。 查看全部

　　網(wǎng)站轉換率TakeRates（ConversionsRates）計算公式：回訪(fǎng)者比率
　　網(wǎng)站 可能會(huì )使用多種指標進(jìn)行分析。根據網(wǎng)站的目標和網(wǎng)站的客戶(hù)，可以有很多不同的指標來(lái)衡量。常用的網(wǎng)站分析指標包括內容指標和商業(yè)指標。內容指標是衡量訪(fǎng)客活動(dòng)的指標，商業(yè)指標是衡量訪(fǎng)客活動(dòng)轉化為商業(yè)利潤的指標。
　　一、網(wǎng)站運營(yíng)數據分析的內容指標
　　網(wǎng)站Conversion Rate Take Rates（轉化率）
　　計算公式：網(wǎng)站conversion rate =對應動(dòng)作的訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：衡量網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站的推廣效果
　　指標用法：在異地測試新聞?dòng)嗛?、下載鏈接或注冊會(huì )員時(shí)，可以使用不同的鏈接名稱(chēng)、訂閱方式、廣告投放、付費搜索鏈接、付費廣告（PPC）等，看哪種方式能保持轉化率上升嗎？如何增強訪(fǎng)問(wèn)者與網(wǎng)站內容的相關(guān)性？如果該值上升，則說(shuō)明相關(guān)性增強，反之則減弱。
　　重復訪(fǎng)問(wèn)者分享
　　計算公式：回訪(fǎng)人數比例=回訪(fǎng)人數/獨立訪(fǎng)客人數
　　指標含義：衡量網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站的有用性，你的網(wǎng)站是否有有趣的內容讓訪(fǎng)問(wèn)者再次回到你的網(wǎng)站。
　　指標使用情況：根據訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間的設置和生成報告的時(shí)間段，該指標可能會(huì )有很大差異。絕大多數網(wǎng)站希望訪(fǎng)問(wèn)者會(huì )回來(lái)，所以他們希望這個(gè)值會(huì )繼續增加。如果這個(gè)值在下降，則說(shuō)明網(wǎng)站的內容或產(chǎn)品質(zhì)量沒(méi)有得到提升。需要注意的是，一旦你選擇了持續時(shí)間和時(shí)間段，你必須使用相同的參數來(lái)生成你的報告，否則就會(huì )失去比較的意義。
　　活躍訪(fǎng)問(wèn)者比例重度用戶(hù)份額
　　計算公式：活躍用戶(hù)比例=訪(fǎng)問(wèn)超過(guò)N頁(yè)的用戶(hù)/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：衡量有多少訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的內容高度感興趣
　　指標用法：根據你的網(wǎng)站的內容和大小，衡量N的大小。比如內容的網(wǎng)站通常定義在11~15頁(yè)，如果是電商網(wǎng)站 , 可以在 7~10 頁(yè)左右定義。如果你的網(wǎng)站針對的是正確的目標受眾，并且網(wǎng)站易于使用，你可以看到這個(gè)指標應該會(huì )繼續上升。
　　承諾的訪(fǎng)客分享
　　計算公式：訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)N分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數
　　指標含義：與上一個(gè)指標含義相同，只是使用停留時(shí)間而不是瀏覽頁(yè)數。這取決于網(wǎng)站 的目標。您可以使用兩者之一或組合使用。
　　指標用法：N也是由網(wǎng)站的類(lèi)型和大小定義的。例如大網(wǎng)站通常定位在20分鐘左右。如果單獨使用這個(gè)訪(fǎng)客指標，很難體現其有效性。應該和其他網(wǎng)站運營(yíng)的數據指標一起使用，比如轉化率，但一般來(lái)說(shuō)，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間越長(cháng)，意味著(zhù)用戶(hù)喜歡留在你的網(wǎng)站，高忠誠訪(fǎng)問(wèn)率當然更好同樣，也可以根據不同的需要設置訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)長(cháng)。
　　承諾訪(fǎng)問(wèn)者指數
　　計算公式：忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者指數=N分鐘以上訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數/N分鐘以上訪(fǎng)問(wèn)者數
　　指標含義：指每個(gè)長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者平均訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數。這是一個(gè)結合頁(yè)數和時(shí)間的重要指標。
　　指標用法：該索引通過(guò)頁(yè)面和時(shí)間對網(wǎng)站進(jìn)行了更詳細的區分。也許來(lái)訪(fǎng)者剛去吃晚飯。如果該指數較低，則表示訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間較長(cháng)，但訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面較低。通常，您希望看到此索引的更高值。如果修改網(wǎng)站，添加網(wǎng)站功能和信息，吸引更多忠實(shí)訪(fǎng)客留在網(wǎng)站瀏覽內容，該指數將會(huì )上升。
　　承諾訪(fǎng)問(wèn)量
　　計算公式：忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者數=N分鐘以上訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數/訪(fǎng)問(wèn)的總頁(yè)面數
　　指標含義：長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數占訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面總數
　　指標用法：網(wǎng)站通常依靠宣傳和推廣來(lái)吸引用戶(hù)。該指標的意義尤為重要，因為它代表了頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)的整體質(zhì)量。如果您有 10,000 個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的頁(yè)面，但只有 1% 的忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者率，這意味著(zhù)您可能吸引了錯誤的訪(fǎng)問(wèn)者。這些訪(fǎng)問(wèn)者毫無(wú)價(jià)值，他們只是查看您的頁(yè)面然后離開(kāi)。這就是為什么你應該考慮你的推廣和宣傳方式是否有問(wèn)題。
　　訪(fǎng)客參與指數訪(fǎng)客參與指數
　　計算公式：訪(fǎng)客參與指數=總訪(fǎng)問(wèn)量/獨立訪(fǎng)客
　　指標含義：該指標是每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的平均會(huì )話(huà)數，代表部分訪(fǎng)問(wèn)者多次訪(fǎng)問(wèn)的趨勢。
　　指標用法：與回訪(fǎng)者比例不同，該指標代表回訪(fǎng)者的強度。如果有一個(gè)非常正確的目標受眾不斷返回網(wǎng)站，這個(gè)指數會(huì )遠高于1；如果沒(méi)有回訪(fǎng)者，該指數將接近1，這意味著(zhù)每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者都有一個(gè)新的會(huì )話(huà)。這個(gè)指數的高低取決于網(wǎng)站的目標。大多數基于內容和商業(yè)的網(wǎng)站希望每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者每周/每月有多個(gè)會(huì )話(huà)；但是比如客服特別是投訴或者網(wǎng)站之類(lèi)的Pages希望這個(gè)指數盡可能接近1。
　　拒絕率/跳出率（所有頁(yè)面）
　　計算公式：回彈率（所有頁(yè)面）=單頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：代表訪(fǎng)問(wèn)者唯一看到的頁(yè)面的比例
　　Metric 含義：這個(gè)指標對于入口最高的頁(yè)面很重要，因為流量是從這些頁(yè)面產(chǎn)生的，那么在網(wǎng)站planning和網(wǎng)站planning的時(shí)候，需要導航到網(wǎng)站或者Layout design在設計架構時(shí)要特別注意這個(gè)參數。簡(jiǎn)而言之，您希望這個(gè)比率不斷下降。
　　拒絕率/跳出率（主頁(yè)）拒絕率/跳出率
　　計算公式：回彈率（首頁(yè)）=只到首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)次數/從首頁(yè)開(kāi)始的所有訪(fǎng)問(wèn)
　　指標含義：該指標代表從首頁(yè)開(kāi)始的所有訪(fǎng)問(wèn)者中只看到首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)者的比例
　　指標含義：該指標是所有基于內容的指標中最重要的。通常我們認為首頁(yè)是最高入口頁(yè)面（當然，如果你的網(wǎng)站有其他更高入口的頁(yè)面，那么你也應該用它添加到跟蹤目標，比如促銷(xiāo)廣告等）。對于任何網(wǎng)站，我們可以想象，如果訪(fǎng)問(wèn)者掃過(guò)首頁(yè)或者最常見(jiàn)的入口頁(yè)面，就說(shuō)明網(wǎng)站在策劃上存在一些問(wèn)題。如果目標市場(chǎng)是正確的，則意味著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)者找不到他想要的東西，或者網(wǎng)頁(yè)的設計（包括頁(yè)面布局、網(wǎng)速、鏈接文字等）有問(wèn)題；如果網(wǎng)站設計是可行且好用的，網(wǎng)站的內容很容易找到，那么問(wèn)題可能是訪(fǎng)問(wèn)者的素質(zhì)，也就是市場(chǎng)問(wèn)題。
　　掃描訪(fǎng)客分享
　　計算公式：瀏覽用戶(hù)比例=1分鐘以?xún)鹊脑L(fǎng)問(wèn)量/總訪(fǎng)問(wèn)量
　　指標含義：該指標在一定程度上衡量網(wǎng)頁(yè)的吸引力。
　　指標用法：大多數網(wǎng)站希望訪(fǎng)客停留時(shí)間超過(guò)一分鐘。如果該指標值過(guò)高，則應考慮網(wǎng)頁(yè)內容是否過(guò)于簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的導航菜單是否需要改進(jìn)。
　　掃描訪(fǎng)客索引 掃描訪(fǎng)客索引
　　計算公式：瀏覽用戶(hù)指數=不到1分鐘訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數/不到1分鐘訪(fǎng)問(wèn)者數
　　指標含義：訪(fǎng)問(wèn)者在一分鐘內訪(fǎng)問(wèn)的平均頁(yè)面數
　　指標用法：這個(gè)指數也接近1，說(shuō)明訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站不感興趣，看了一眼就離開(kāi)了。這可能是導航問(wèn)題。如果對導航系統進(jìn)行重大改進(jìn)，應該可以看到指數在上升；如果指數還在下跌，應該是網(wǎng)站的目標市場(chǎng)和使用功能有問(wèn)題，應該解決。結合瀏覽用戶(hù)比例和瀏覽用戶(hù)指數，可以看出用戶(hù)是瀏覽有用信息還是無(wú)聊瀏覽。
　　掃描訪(fǎng)客量
　　計算公式：瀏覽用戶(hù)數=1分鐘內瀏覽頁(yè)面/所有瀏覽頁(yè)面
　　指標含義：一分鐘內完成的頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)次數的比例
　　指標使用：根據網(wǎng)站的不同目標，對該指標的等級有不同的要求。大多數網(wǎng)站希望這個(gè)指標會(huì )降低。如果是廣告驅動(dòng)的網(wǎng)站，這個(gè)指標對于長(cháng)期目標來(lái)說(shuō)太高了，因為這意味著(zhù)雖然你通過(guò)廣告吸引了很多訪(fǎng)問(wèn)者并產(chǎn)生了大量的頁(yè)面，但訪(fǎng)問(wèn)者的質(zhì)量卻是不高，帶來(lái)的好處也會(huì )受到影響。
　　二、網(wǎng)站分析業(yè)務(wù)指標
　　平均訂單金額 (AOA)
　　計算公式：平均訂單金額=總銷(xiāo)售額/總訂單數
　　Metric 含義：用于衡量網(wǎng)站sales 狀態(tài)的質(zhì)量
　　指標用法：將網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者轉化為買(mǎi)家當然很重要，鼓勵買(mǎi)家每次訪(fǎng)問(wèn)購買(mǎi)更多產(chǎn)品也很重要。跟蹤該指標可以找到更好的改進(jìn)方法。
　　訂單轉化率 (CR)
　　計算公式：訂單轉化率=總訂單數/總訪(fǎng)問(wèn)量
　　Metric 含義：這是衡量網(wǎng)站對每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的銷(xiāo)售額的一個(gè)比較重要的指標
　　指標使用：通過(guò)這個(gè)指標，你可以看到即使是很小的變化也可能給網(wǎng)站的收入帶來(lái)巨大的變化。如果你也能區分新老訪(fǎng)客產(chǎn)生的訂單，那么你就可以細化這個(gè)指標，對新老客戶(hù)做單獨統計。
　　每次訪(fǎng)問(wèn)銷(xiāo)售額 (SPV)
　　計算公式：每位訪(fǎng)客的銷(xiāo)售額=總銷(xiāo)售額/總訪(fǎng)問(wèn)量
　　指標意義：該指標也用于衡量網(wǎng)站的市場(chǎng)效率
　　指標用法：該指標類(lèi)似于轉化率，但形式不同。
　　單筆訂單成本 (CPO)
　　計算公式：?jiǎn)喂P訂單成本=總營(yíng)銷(xiāo)費用/總訂單數
　　指標含義：衡量平均訂單成本
　　指標用法：每個(gè)訂單的營(yíng)銷(xiāo)成本對網(wǎng)站的利潤和現金流非常關(guān)鍵。每個(gè)人對于營(yíng)銷(xiāo)成本的計算都有不同的標準。有些人將年度網(wǎng)站 運營(yíng)費用計入每月成本，有些則沒(méi)有。關(guān)鍵取決于最適合他們的情況。如果可以在不增加營(yíng)銷(xiāo)成本的情況下提高轉化率，則該指標應該會(huì )下降。
　　重復訂單率 (ROR)
　　計算公式：再訂貨率=現有客戶(hù)訂單數/總訂單數
　　指標含義：用于衡量網(wǎng)站對客戶(hù)的吸引力
　　指標使用：這個(gè)指標的高低與客服有很大關(guān)系。只有滿(mǎn)意的用戶(hù)產(chǎn)品體驗和服務(wù)才能提高這個(gè)指標。
　　每次訪(fǎng)問(wèn)費用 (CPV)
　　計算公式：?jiǎn)未卧L(fǎng)問(wèn)成本=營(yíng)銷(xiāo)費用/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　Metric 含義：用于衡量網(wǎng)站的流量成本
　　指標使用：該指標衡量您的市場(chǎng)效率。目標是降低該指標并增加 SPV。為此，必須降低無(wú)效營(yíng)銷(xiāo)費用，增加有效市場(chǎng)投入。
　　訂單獲取缺口 (OAG)
　　計算公式：訂單獲取差=每訪(fǎng)問(wèn)者成本（CPV）-每訂單成本（CPO）
　　Metric 含義：這是衡量市場(chǎng)效率的指標，代表網(wǎng)站帶來(lái)的訪(fǎng)問(wèn)者與轉化的訪(fǎng)問(wèn)者之間的差異
　　指標用法：指標的值應該是負值，用來(lái)衡量從非訪(fǎng)問(wèn)者那里獲取客戶(hù)的成本。有兩種方法可以減少這種差異。當你增加網(wǎng)站的銷(xiāo)售能力時(shí)，CPO會(huì )降低，這個(gè)差距會(huì )縮小，說(shuō)明網(wǎng)站轉化現有流量的能力得到了加強；同樣，CPV可能當CPO增加而CPO保持不變或減少時(shí)，差異也會(huì )縮小，說(shuō)明網(wǎng)站吸引的流量轉化率更高。這種情況通常發(fā)生在啟用 PPC（按點(diǎn)擊付費）計劃時(shí)。
　　訂單獲取率 (OAR)
　　計算公式：訂單獲取率=單筆訂單成本（CPO）/每位訪(fǎng)客成本（CPV）
　　指標含義：用另一種形式反映市場(chǎng)效率
　　指標使用：比率的使用通常更容易被管理層理解，尤其是財務(wù)人員。
　　每個(gè)輸出的每訂單貢獻 (CON)
　　計算公式：每單產(chǎn)出=（平均訂單數X平均邊際收益）-每單成本
　　指標含義：每筆訂單給您帶來(lái)的現金凈值增加
　　指標用法：公司的財務(wù)總監總是對這個(gè)指標感興趣，它代表你花了多少錢(qián)來(lái)賺錢(qián)。
　　投資回報率 (ROI)
　　計算公式：投資回報率=每產(chǎn)出（CON）/每單成本（CPO）
　　指標含義：用于衡量您的廣告投資回報率
　　指標用法：比較廣告的回報率。你應該把錢(qián)分配給回報率最高的廣告，但這個(gè)回報率應該有時(shí)間段的限制，比如“25% RIO/周”和“25% RIO/年”差別很大。 查看全部

　　
網(wǎng)站優(yōu)化人員所做的全部工作都要落地到數據統計上面
　　《網(wǎng)站Analysis 白皮書(shū)（站長(cháng)版）》系列一解讀
　　網(wǎng)站optimization 人員所做的所有工作都應落實(shí)到數據統計上，并進(jìn)行網(wǎng)站seo 數據分析，以確保最佳的投入產(chǎn)出比。
　　《網(wǎng)站Analysis白皮書(shū)（站長(cháng)版）》共分八章，分別是前言、網(wǎng)站seo數據分析的概念和意義、流量分析原理、網(wǎng)站analysis索引、網(wǎng)站分析流程，網(wǎng)站分析思路，網(wǎng)站分析方法，百度統計。本文解釋了網(wǎng)站analysis的前言、概念和意義、流量分析的原理以及網(wǎng)站analysis指標的四個(gè)方面。
　　
　　《網(wǎng)站Analysis 白皮書(shū)》是百度統計產(chǎn)品團隊基于當前國內互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，參考國內外互聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)家的經(jīng)驗，對先進(jìn)的網(wǎng)站analysis 方法論的總結。內容不集中在高大全。全書(shū)宣講，但針對中國互聯(lián)網(wǎng)的特殊環(huán)境，從流程、思路到分析方法，介紹了基本的網(wǎng)站分析方法論，并輔以實(shí)戰案例，力求將這些從實(shí)戰中衍生出來(lái)的方法運用到大多數網(wǎng)站操作分析者。適用于實(shí)際的網(wǎng)站 操作。此前，該白皮書(shū)僅以 PDF 版本在百度文庫中上傳。為方便傳播，百度站長(cháng)平臺特地整理并提供了WORD。
　　“網(wǎng)站Analysis 白皮書(shū)（網(wǎng)站管理員版）”-前言。
　　中國的互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)群體已經(jīng)成為全球最大的互聯(lián)網(wǎng)群體。同時(shí)，中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站的發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段，從純網(wǎng)絡(luò )媒體到現在的多元化經(jīng)營(yíng)，但中國互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站目前的水平還有很大的提升空間。根據DCCI近期發(fā)布的《2011年中國站長(cháng)調查及互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)報告》，站長(cháng)最常用的工具是流量統計分析工具，廣大互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者也需要使用網(wǎng)站analysis的方法來(lái)分析武裝自己：充分利用流量分析系統了解網(wǎng)站和訪(fǎng)客的現狀和趨勢，用數據驅動(dòng)運營(yíng)策略和推廣的調整，更具體地管理網(wǎng)站，逐步實(shí)現既定目標。
　　針對目前國內互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，百度統計產(chǎn)品團隊根據國內外互聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)家的經(jīng)驗總結了先進(jìn)的網(wǎng)站分析方法論。內容不圍繞高大全的百科式講道，而是針對中國互聯(lián)網(wǎng)的特殊環(huán)境，從流程、思路到分析方法介紹基本的網(wǎng)站分析方法論，輔以實(shí)戰案例，力求應用這些實(shí)戰派生的方法給網(wǎng)站操作員在實(shí)際網(wǎng)站操作中使用。
　　本白皮書(shū)在前期調研過(guò)程中聽(tīng)取了大量站長(cháng)和網(wǎng)站analysts的意見(jiàn)，但現實(shí)的說(shuō)還有很大的提升空間，歡迎多提建議.
　　《網(wǎng)站Analysis 白皮書(shū)（站長(cháng)版）》---網(wǎng)站analysis 的概念和意義。
　　網(wǎng)站什么是分析？
　　網(wǎng)站analysis是指在獲取網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)等基礎數據的情況下，對網(wǎng)站數據進(jìn)行分析，發(fā)現訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的規則和特征，并將這些規則與網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)策略等結合起來(lái)，發(fā)現當前網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)和運營(yíng)中可能存在的問(wèn)題和機會(huì )，為進(jìn)一步修訂或重新制定策略提供依據。
　　網(wǎng)站分析的意義
　　網(wǎng)站Analysis 需要對一系列站內和站外數據進(jìn)行二分、分析和驗證，以指導網(wǎng)站監控流量、吸引流量、留住流量、利用流量完成轉化。實(shí)際的好處主要包括以下幾點(diǎn)：
　　監控網(wǎng)站operation 狀態(tài)
　　網(wǎng)站analysis最基本的應用就是監控網(wǎng)站的運行狀態(tài)。每天采集網(wǎng)站產(chǎn)生的各類(lèi)數據，包括瀏覽和訪(fǎng)客數據，通過(guò)統計這些數據生成網(wǎng)站分析報告，系統地展示網(wǎng)站的運行狀態(tài)。從瀏覽數據趨勢到新老用戶(hù)占比對比，數據幫助運營(yíng)商從多個(gè)角度觀(guān)察網(wǎng)站是否狀態(tài)良好。
　　提升網(wǎng)站推廣效果
　　常見(jiàn)的網(wǎng)站推廣方式主要有SEO（搜索引擎優(yōu)化）、SEM（搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)）和廣告推廣。 SEO分析主要是分析網(wǎng)站在各種搜索引擎中的搜索詞排名和點(diǎn)擊量，以及網(wǎng)站在搜索引擎中的收錄、排名和展示情況。 SEM分析是了解從搜索引擎商業(yè)推廣結果頁(yè)導入的流量的后續表現，進(jìn)而調整網(wǎng)頁(yè)在搜索結果頁(yè)上的排名，針對搜索引擎用戶(hù)展開(kāi)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)。此外，網(wǎng)站analysis可定制，細分來(lái)源和訪(fǎng)問(wèn)者，從而進(jìn)行有針對性的廣告推廣和營(yíng)銷(xiāo)。
　　優(yōu)化網(wǎng)站結構和體驗
　　通過(guò)分析網(wǎng)站的轉化路徑，定位訪(fǎng)客流失鏈接，有針對性地尋找缺失和填補空缺，隨后利用熱圖等工具有效分析點(diǎn)擊分布和細分點(diǎn)擊屬性，找出訪(fǎng)問(wèn)者的一般行為和人口統計屬性，增強網(wǎng)站 的吸引力和易用性。
　　《網(wǎng)站Analysis 白皮書(shū)（站長(cháng)版）》---流量分析原理。
　　流量分析原理
　　流量統計有兩個(gè)主要原則：傳統的基于日志文件的統計和目前比較流行的基于腳本（Java等）的統計。
　　● 基于日志文件的統計
　　通過(guò)分析網(wǎng)站backstage的日志文件來(lái)統計訪(fǎng)客的瀏覽和點(diǎn)擊行為。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)單方便，無(wú)需修改網(wǎng)頁(yè)代碼，可以采集網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)數據等。缺點(diǎn)是網(wǎng)站log 收錄所有日志數據，需要進(jìn)行預處理以提高數據質(zhì)量；并且無(wú)法統計頁(yè)面緩存導致的緩存瀏覽數據。
　　● 基于腳本的統計數據
　　該方法需要在網(wǎng)站的html代碼中嵌入一個(gè)腳本（Java等）來(lái)統計訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽行為。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是技術(shù)難度低，只需要嵌入腳本代碼，不需要配置服務(wù)器；可快速獲取點(diǎn)擊、回復等數據，方便展示；不用擔心緩存的影響，數據準確率高。主要缺點(diǎn)是無(wú)法統計網(wǎng)絡(luò )爬蟲(chóng)的信息。目前主流的流量分析系統大多采用這種方式來(lái)采集數據，包括百度統計和谷歌分析。下面
　　
　　程途：
　　“網(wǎng)站Analysis 白皮書(shū)（站長(cháng)版）”---網(wǎng)站Analysis 索引。
　　網(wǎng)站分析索引
　　網(wǎng)站分析中使用了哪些指標？如何分析這些指標？例如，如果將網(wǎng)站比作超市，經(jīng)營(yíng)網(wǎng)站就像經(jīng)營(yíng)超市業(yè)務(wù)，那么目標就是讓游客多逗留，多買(mǎi)，多申請會(huì )員卡。為了達到這個(gè)目標，首先要了解目前的情況，比如有多少人走進(jìn)了超市，看到了多少產(chǎn)品，有多少人申請了會(huì )員卡；同樣，我們也需要了解網(wǎng)站analysis中的這些數據，并作為后續業(yè)務(wù)調整的依據：例如，有多少人進(jìn)入網(wǎng)站，瀏覽了多少頁(yè)面，有多少人注冊了網(wǎng)站分析指標是網(wǎng)站運營(yíng)狀態(tài)的數據化呈現，幫助站長(cháng)全方位了解訪(fǎng)客，優(yōu)化網(wǎng)站。常用指標有：瀏覽量（PV）、訪(fǎng)問(wèn)次數、訪(fǎng)問(wèn)量（UV）、新訪(fǎng)問(wèn)者數、新訪(fǎng)問(wèn)者率、IP、跳出率、平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)、平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)數、轉化次數、轉化率速度?？梢愿爬榱髁繑盗恐笜?、流量質(zhì)量指標和流量轉化指標3類(lèi)。
　　
　　典型示例：
　　seo教程自學(xué)網(wǎng)站：關(guān)注seo優(yōu)化教程，關(guān)注搜索引擎最新動(dòng)態(tài)！
　　交通量指標
　　1.Views (PV)
　　定義：頁(yè)面瀏覽量是PV（Page View），用戶(hù)每打開(kāi)一個(gè)頁(yè)面，記錄一次。
　　技術(shù)說(shuō)明：PV 是請求計算機從網(wǎng)站 下載頁(yè)面。當頁(yè)面上的 JS 文件被加載時(shí)，統計系統會(huì )統計這個(gè)頁(yè)面的瀏覽行為。請注意以下情況：1.用戶(hù)多次打開(kāi)同一個(gè)頁(yè)面，頁(yè)面瀏覽量累積。 2.如果客戶(hù)端已經(jīng)有了緩存的文檔，即使它是否真的有這個(gè)頁(yè)面（比如Java生成的一些腳本函數），也可能會(huì )被記錄為一個(gè)PV。但是如果使用網(wǎng)站background 日志進(jìn)行分析，由于緩存頁(yè)面可能會(huì )直接顯示，無(wú)需服務(wù)器請求，不會(huì )記錄為PV。
　　含義：PV越多，頁(yè)面瀏覽量越多。 PV之于網(wǎng)站，就像收視率之于電視，已經(jīng)成為評價(jià)網(wǎng)站表現的基本標準。
　　2.訪(fǎng)問(wèn)
　　定義：訪(fǎng)問(wèn)次數為Visit，一個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)站上的會(huì )話(huà)數，一個(gè)會(huì )話(huà)期間可能瀏覽多個(gè)頁(yè)面。
　　技術(shù)說(shuō)明：如果訪(fǎng)問(wèn)者在30分鐘內沒(méi)有重新打開(kāi)和刷新網(wǎng)站的網(wǎng)頁(yè)，或者訪(fǎng)問(wèn)者關(guān)閉了瀏覽器，訪(fǎng)問(wèn)者下次訪(fǎng)問(wèn)您的網(wǎng)站時(shí)訪(fǎng)問(wèn)次數將增加1。相反，如果訪(fǎng)客在離開(kāi)后半小時(shí)內返回，則視為同一次訪(fǎng)問(wèn)。以上對訪(fǎng)問(wèn)者的判斷均以Cookie為依據。
　　
　　含義：頁(yè)面瀏覽量（PV）是從頁(yè)面的角度衡量加載次數的統計指標，而訪(fǎng)問(wèn)次數（Visit）是從訪(fǎng)問(wèn)者的角度衡量訪(fǎng)問(wèn)量的分析指標。如果網(wǎng)站的用戶(hù)粘性足夠好，同一用戶(hù)一天多次登錄網(wǎng)站，那么訪(fǎng)問(wèn)量會(huì )明顯大于訪(fǎng)問(wèn)量。
　　3.訪(fǎng)客數（UV）
　　定義：訪(fǎng)客數（UV）是獨立訪(fǎng)客數、網(wǎng)站一天的獨立訪(fǎng)客數（基于cookie）、同一訪(fǎng)客一天多次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站將僅計為 1 位訪(fǎng)客。
　　技術(shù)說(shuō)明：當客戶(hù)端第一次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站服務(wù)器時(shí)，網(wǎng)站服務(wù)器會(huì )向客戶(hù)端的電腦發(fā)送一個(gè)cookie來(lái)記錄服務(wù)器訪(fǎng)問(wèn)的信息。下次訪(fǎng)問(wèn)服務(wù)器時(shí)，服務(wù)器可以直接找到上次放入的cookie。如果服務(wù)器發(fā)現一段時(shí)間內兩次訪(fǎng)問(wèn)對應的cookie號相同，那么這些訪(fǎng)問(wèn)一定來(lái)自一個(gè)UV。
　　含義：獨立訪(fǎng)客數（UV）是訪(fǎng)客維度中到達網(wǎng)站的訪(fǎng)客數。
　　4.新訪(fǎng)客數量
　　定義：一天內獨立訪(fǎng)問(wèn)者中，歷史上第一次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)者數。
　　含義：新訪(fǎng)問(wèn)者的數量可以衡量營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)開(kāi)發(fā)新用戶(hù)的有效性。
　　5.新訪(fǎng)客比例
　　定義：新訪(fǎng)客比例=新訪(fǎng)客數/訪(fǎng)客數。即新訪(fǎng)問(wèn)者占一天內訪(fǎng)問(wèn)者總數的比例。
　　含義：總體訪(fǎng)問(wèn)量不斷增加，新訪(fǎng)問(wèn)者占比較高，可以說(shuō)明網(wǎng)站運營(yíng)在不斷提升。就像人體的血液循環(huán)一樣，新鮮血液不斷補充，充滿(mǎn)活力。
　　6.IP數
　　定義：一天內訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的不同獨立IP數量的總和。不管同一個(gè)IP訪(fǎng)問(wèn)多少個(gè)頁(yè)面，獨立IP的個(gè)數都是1個(gè)。
　　含義：從IP數量的角度衡量網(wǎng)站的流量。
　　交通質(zhì)量指數
　　1.跳出率
　　定義：只瀏覽一頁(yè)后離開(kāi)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)次數占總訪(fǎng)問(wèn)次數的百分比，即只瀏覽一頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數。
　　含義：跳出率是訪(fǎng)客粘性的一個(gè)非常重要的指標。它顯示了訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的興趣程度：跳出率越低，流量質(zhì)量越好，訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的內容越感興趣。訪(fǎng)問(wèn)者更有可能成為網(wǎng)站的有效用戶(hù)和忠實(shí)用戶(hù)。該指標還可以衡量網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的效果，指出有多少訪(fǎng)問(wèn)者被網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)吸引到促銷(xiāo)產(chǎn)品頁(yè)面或網(wǎng)站，然后再次流失?？梢哉f(shuō)，煮熟的鴨子會(huì )飛。比如網(wǎng)站某媒體投放廣告，分析該推廣源的訪(fǎng)問(wèn)量指標，其跳出率可以反映該媒體是否適合選擇，slogan的撰寫(xiě)是否優(yōu)秀，以及@的設計k14@入口頁(yè)面用戶(hù)體驗是否好。
　　2.平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間
　　定義：每次訪(fǎng)問(wèn)在網(wǎng)站上的平均停留時(shí)間，即平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間等于總訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間與訪(fǎng)問(wèn)次數的比值。
　　含義：平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間越長(cháng)，訪(fǎng)問(wèn)者在頁(yè)面停留的時(shí)間越長(cháng)：如果用戶(hù)對網(wǎng)站的內容不感興趣，頁(yè)面會(huì )更早關(guān)閉，那么平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間會(huì )更短; 網(wǎng)站的內容很有意思。長(cháng)期在網(wǎng)站停留后，平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間較長(cháng)。
　　3.平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數
　　定義：平均每次訪(fǎng)問(wèn)瀏覽的頁(yè)面數，平均訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數=瀏覽量/訪(fǎng)問(wèn)次數。
　　含義：訪(fǎng)問(wèn)的平均頁(yè)面數越多表明訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站越感興趣。更多的瀏覽信息也讓訪(fǎng)問(wèn)者更多地了解網(wǎng)站，有利于網(wǎng)站市場(chǎng)信息的傳遞，品牌印象的產(chǎn)生，以及未來(lái)的銷(xiāo)售推廣。一般來(lái)說(shuō)，將平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數和平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)放在一起分析來(lái)衡量網(wǎng)站的用戶(hù)體驗。
　　流量轉化指標
　　1.Conversions
　　定義：訪(fǎng)問(wèn)者到達轉化目標頁(yè)面或完成網(wǎng)站操作符預期操作的次數。
　　含義：轉換是指訪(fǎng)問(wèn)者做任何網(wǎng)站管理者希望訪(fǎng)問(wèn)者做的事情。與網(wǎng)站運營(yíng)商期望的推廣目的和效果有關(guān)。
　　2.轉化率
　　定義：轉化率=轉化次數/訪(fǎng)問(wèn)次數。
　　含義：轉化率是指訪(fǎng)問(wèn)轉化的效率。值越高，完成網(wǎng)站operator 希望訪(fǎng)問(wèn)者執行的操作的訪(fǎng)問(wèn)次數越多。
　　案例描述
　　下圖為訪(fǎng)問(wèn)者進(jìn)入網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)行為記錄，可統計如下指標數據：
　　
　　統計：
　　● 瀏覽量=4
　　● 訪(fǎng)問(wèn)者數量=1
　　● 訪(fǎng)問(wèn)次數 = 2
　　● 平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間=5 分鐘平均訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數=2
　　● 跳出率=50% 查看全部

　　外鏈建設系統分析，我們需要參考哪幾個(gè)指標？
　　作為SEO人員，定期查看外鏈是我們的工作之一，直接影響下一步外鏈建設的規劃。在很多SEO教程中，我們總會(huì )找到各種建立外鏈的方法。但是很少提到我們應該如何回顧外鏈資源，蝙蝠俠IT，特地總結了一些相關(guān)內容供大家討論學(xué)習。
　　
　　那么，外鏈建設系統分析需要參考哪些指標呢？ 1、外鏈的形態(tài)
　　目前采集整理中，可建立的外鏈類(lèi)型包括：論壇、博客、圖片、視頻、音樂(lè )、網(wǎng)盤(pán)、電子書(shū)、百科、新聞外鏈等。
　　定期做外鏈統計的時(shí)候，首先要區分外鏈的種類(lèi)，然后統計相關(guān)的數字。
　　2、外鏈結構形式
　　所謂外鏈結構：我們所說(shuō)的外鏈從主域名、子域名、目錄、內容頁(yè)面的統計。它反映了目標站點(diǎn)的影響力和相關(guān)版塊頁(yè)面的專(zhuān)業(yè)性。 .
　　值得注意的是，需要增加主域的廣度，盡量減少非專(zhuān)業(yè)域名下過(guò)多的鏈接，避免不必要的麻煩。當然，如果你的外鏈大部分來(lái)自行業(yè)領(lǐng)袖、行業(yè)專(zhuān)家的博客，你就不需要過(guò)多關(guān)注外鏈的數量。最好的辦法是統計一下占外鏈總數的比例，并盡量提高這個(gè)比例。
　　3、外鏈鏈接形式
　　外鏈建設的前提是保證鏈接的“有效訪(fǎng)問(wèn)”。這里的有效訪(fǎng)問(wèn)指的是搜索蜘蛛可以爬行爬行順利，可以傳遞權重的外鏈。為此，您需要：
　?、俳y計nofollow注解的數量，并盡量減少此類(lèi)鏈接。
　?、诮y計類(lèi)似JS、frames、短網(wǎng)址跳轉、flash等鏈接，避免此類(lèi)外鏈過(guò)多。
　　4、外鏈關(guān)鍵詞的形式
　　我們在做外鏈審核的時(shí)候，需要統計外鏈關(guān)鍵詞的數量，以及同一個(gè)鏈接的關(guān)鍵詞是否太單一。為此，我們需要計算：
　?、偻獠挎溄雨P(guān)鍵詞是否收錄索引關(guān)鍵詞，以及關(guān)鍵詞的排名。
　?、谕粋€(gè)鏈接，外部鏈接關(guān)鍵詞是否多樣化，替換為同義詞。
　?、勖總€(gè)關(guān)鍵詞為外鏈總數。
　　5、垃圾外鏈數量
　　一般來(lái)說(shuō)，我們外鏈的目的是為了提高相關(guān)頁(yè)面的排名，從而促進(jìn)網(wǎng)站整體權重的增加，但是如果您的外鏈收錄大量垃圾外鏈，搜索引擎會(huì )自動(dòng)攔截這些鏈接 計票，就失去意義了。
　　總結：外鏈的建設不僅僅是為了建立更多的外鏈，而是為了建立更有效的外鏈。有時(shí)，它需要一個(gè)詳細的計劃。 查看全部

　　MySQL幾點(diǎn)重要的性能指標計算和優(yōu)化方法總結(組圖)
　　下面小編為大家帶來(lái)MySQL幾個(gè)重要的性能指標計算和優(yōu)化方法的總結。我覺(jué)得還不錯，現在分享給大家，給大家參考。下面跟著(zhù)小編來(lái)看看基于MyISAM引擎的1 QPS計算（每秒查詢(xún)次數）DBMySQL> show GLOBAL status like'questions';+---------------+ - -----------+|變量名 |值|+---------------+------------+|問(wèn)題 | 2009191409 |+---------------+------------+1
　　1. MySQL 幾個(gè)重要的性能指標計算及優(yōu)化方法代碼總結
　　
　　簡(jiǎn)介：下面小編為大家帶來(lái)MySQL幾個(gè)重要的性能指標計算和優(yōu)化方法的總結。我覺(jué)得還不錯，現在分享給大家，給大家參考。跟著(zhù)小編一起來(lái)看看
　　2.詳細介紹C#服務(wù)器性能監控的性能計數器代碼示例
　　
　　簡(jiǎn)介：打開(kāi)管理工具-->性能，我們可以立即看到服務(wù)器的CPU、進(jìn)程運行時(shí)間、磁盤(pán)容量等性能參數趨勢。但是，不僅是這些項目，我們還可以通過(guò)添加技術(shù)查看其他性能指標：
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　　6.了解DB2中數據訪(fǎng)問(wèn)的頻率和變化
　　簡(jiǎn)介：針對不同溫區的數據管理解決方案是指將頻繁訪(fǎng)問(wèn)的數據存儲在快速內存（熱數據）中，而訪(fǎng)問(wèn)頻率相對較低的數據存儲在相對較慢的內存中（溫度數據），很少有數據訪(fǎng)問(wèn)將存儲在企業(yè)最慢的存儲（冷數據）中。該解決方案的開(kāi)發(fā)需要一組關(guān)鍵性能指標
　　7. Oracle 數據庫查詢(xún)性能優(yōu)化問(wèn)題
　　簡(jiǎn)介：查詢(xún)、添加、修改、刪除數據庫等操作是影響Web應用性能指標的主要因素。以下常見(jiàn)建議可以改善查詢(xún)性能問(wèn)題。
　　8.影響數據庫訪(fǎng)問(wèn)速度的一些原因分析
　　簡(jiǎn)介：數據庫性能優(yōu)化主要是提高數據訪(fǎng)問(wèn)速度，即提高數據庫響應速度的性能指標。性能優(yōu)化主要分為主觀(guān)因素優(yōu)化和客觀(guān)因素優(yōu)化。這里主要針對影響性能的客觀(guān)因素進(jìn)行優(yōu)化。沒(méi)有索引或未使用索引。數據庫索引就像一本書(shū)中的目錄，允許用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)數據庫數據
　　9.zabbix 監控 oracle 數據庫
　　
　　介紹：一、Introduction Orabbix 是一個(gè)專(zhuān)門(mén)為zabbix監控Oracle數據庫的插件。它提供多級監控，包括可用性和服務(wù)器性能指標。它為來(lái)自多個(gè) Oracle 實(shí)例采集 的數據提供了有效的機制，然后提供了對這些信息的監控和性能指標。然后就可以使用zabbix的report功能把所有的
　　10. 數據庫管理員工作職責
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　　MySQL的性能指標在什么情況下是正常的？
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　　MySQL的性能指標在什么情況下是正常的？
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　　作為運營(yíng)商，應該分析哪些數據和指標？
　　一家公司的運營(yíng)和推廣人員通常會(huì )使用數據來(lái)評估他們的工作成果并進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。負責新媒體運營(yíng)的同學(xué)會(huì )關(guān)注粉絲數、閱讀量、轉發(fā)量等，負責SEO的同學(xué)可能會(huì )關(guān)注收錄、排名、權重等。分類(lèi)，無(wú)論是新媒體運營(yíng)、SEO、SEM等，都統一歸入網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)的范疇。
　　下面的十進(jìn)制數將從0到1，對目前主要網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)方式的評價(jià)指標進(jìn)行分析總結，建立一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)效果評價(jià)模型，希望能幫助經(jīng)營(yíng)者量化效果他們的工作。
　　網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)方式的分類(lèi)
　　網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)方式根據網(wǎng)民從搜索、感興趣到購買(mǎi)、分享的行為過(guò)程進(jìn)行劃分，包括但不限于：搜索引擎營(yíng)銷(xiāo)、新聞營(yíng)銷(xiāo)（PR）、微博營(yíng)銷(xiāo)、微信營(yíng)銷(xiāo)、社交媒體營(yíng)銷(xiāo)（知乎，今日頭條）等
　　在實(shí)際工作中，評價(jià)企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)效果的方法是多種多樣的：有的企業(yè)直接使用相關(guān)的評價(jià)指標來(lái)評價(jià)營(yíng)銷(xiāo)效果，有的企業(yè)使用與網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)相關(guān)的支付工具。對于整體評估，大公司有專(zhuān)門(mén)的網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)效果評估部門(mén)。一般這類(lèi)部門(mén)會(huì )建立適合自己公司的相關(guān)模型，代之以所有數據進(jìn)行專(zhuān)業(yè)評估或大數據分析。
　　本文總結分析了企業(yè)常用的營(yíng)銷(xiāo)方式及其對應的指標。
　　各主流網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)方式評價(jià)指標匯總
　　SEO評價(jià)指標
　　
　　
　　SEM評價(jià)指標
　　
　　
　　微博評價(jià)指數
　　微信評價(jià)指數
　　
　　
　　新聞營(yíng)銷(xiāo)評價(jià)指標
　　
　　
　　今日頭條效應評價(jià)指標
　　
　　
　　以上6個(gè)表格列出了目前主流的一些網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)方式的評價(jià)指標。細心的朋友發(fā)現，我們除了對各個(gè)指標進(jìn)行了說(shuō)明外，還標出了一些指標的絕對值和相對值。這是為以后的數據篩選和分類(lèi)做準備。
　　根據公司需求，分類(lèi)甄選賦能
　　每家公司因其不同的發(fā)展階段和產(chǎn)品線(xiàn)生命周期，對在線(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)方式的選擇和相應的關(guān)鍵指標的選擇都有不同的要求。因此，企業(yè)可以根據自己的需要添加或刪除營(yíng)銷(xiāo)方式或指標。
　　Delphi 方法用于篩選。經(jīng)過(guò)篩選，形成適合企業(yè)的指標清單。本文中的示例均基于相對值，如下圖所示：
　　
　　
　　▲決賽桌示例（部分）
　　過(guò)濾后的指標分為層次模型結構，如下圖所示：
　　
　　
　　▲分層模型（示例）
　　接下來(lái)，為了形成一個(gè)完整的評價(jià)模型，還需要根據各個(gè)指標的重要性來(lái)分配權重。加權過(guò)程涉及到一些運籌學(xué)的方法，需要構建一個(gè)判斷矩陣。原理示例如下圖所示：
　　
　　
　　這一步完成后，可以形成矩陣運算，進(jìn)行一致性驗證。
　　
　　
　　本文重點(diǎn)介紹思路，計算過(guò)程這里不再贅述。以上內容篩選和賦能的具體操作方法有興趣，可以直接留言聯(lián)系小數。
　　數據替換的最終示例模型（example）如下：
　　
　　
　　根據確定的權重數據并代入實(shí)際值，公司將得到營(yíng)銷(xiāo)效果的最終值。
　　通過(guò)觀(guān)察這個(gè)最終值的變化，我們可以觀(guān)察到公司在不同時(shí)期的營(yíng)銷(xiāo)效果，并根據具體情況做出相應的調整。 查看全部

　　GoogleAnalytics：網(wǎng)站分析中最常用的4種分析方法
　　本文文章我們介紹了網(wǎng)站分析中最常用、最有效的4種分析方法。它們是細分分析、比較分析、比較分析、質(zhì)量和數量分析。這些分析方法在實(shí)際工作中經(jīng)常結合使用。我們先來(lái)看細分分析。
　　1 細分分析
　　單一的指標數據或大維度的指標數據是沒(méi)有意義的，只有當指標與維度結合使用時(shí)才有意義。 Segmentation也叫drill down，是網(wǎng)站分析中最常用的方法。其原理是通過(guò)匯總數據的多個(gè)維度對指標進(jìn)行分解。一步一步找出有問(wèn)題的部分。在整個(gè) Google Analytics（分析）報告中，細分方法無(wú)處不在。
　　匯總數據是一種極其通用的大維數據。平均數據可能隱藏很多問(wèn)題。這里是一個(gè)平均計算方法：訪(fǎng)問(wèn)者 A 瀏覽了 10 個(gè)頁(yè)面，訪(fǎng)問(wèn)者 B 瀏覽了 2 個(gè)頁(yè)面。 網(wǎng)站 每次訪(fǎng)問(wèn)有 6 次頁(yè)面瀏覽?？此票憩F良好的平均數據實(shí)際上收錄很多問(wèn)題。但我們不能僅從平均值中看出這些問(wèn)題。切分的主要目的是分析匯總數據和平均數據，發(fā)現這些問(wèn)題并進(jìn)行改進(jìn)。
　　1.1 如何使用 Google Analytics 進(jìn)行細分
　　我們如何使用 Google Analytics 來(lái)細分指標？ Google Analytics 報告本身的結構是一種支持細分的結構。指標可以細分，無(wú)需我們進(jìn)行特殊設置。我們來(lái)看看如何在 Google Analytics（分析）報告中使用這些簡(jiǎn)單的默認細分功能和高級細分功能。
　　在 Google Analytics 的四種類(lèi)型的報告中，都提供了細分功能。展開(kāi)各類(lèi)報表，匯總報表，以下子報表是匯總報表的細分。
　　同時(shí)，在子報告中，還提供了進(jìn)一步細分。我們所要做的就是找到感興趣的維度并點(diǎn)擊進(jìn)去進(jìn)一步查看。
　　除了 Google Analytics 的默認細分功能外，還有三個(gè)更靈活的自定義細分功能。它們是二級維度分割、高級分割和自定義分割。自定義切分和默認切分最大的區別在于默認切分是大維度的深度切分。比如流量來(lái)源，搜索引擎，谷歌，有機搜索，關(guān)鍵詞。自定義切分可以完成跨越多個(gè)維度的更復雜的切分。例如：流量來(lái)源、搜索引擎、地理位置。
　　次要維度
　　第一個(gè)自定義細分功能是二級維度。在大多數 Google Analytics 報告中，次級維度是可以細分的。下面是二次元的截圖。我們可以輕松地使用二級維度來(lái)查看同一指標在兩個(gè)不同維度上的表現。例如：北京地區的谷歌搜索引擎。
　　高級細分
　　第二個(gè)自定義細分是自定義報告。使用自定義報告進(jìn)行細分比次級維度靈活得多。細分的層次要深得多。自定義報表的本質(zhì)是指標和維度的重組。
　　自定義報告
　　第三個(gè)自定義細分是高級細分。與自定義報告相比，高級細分的主要優(yōu)勢在于細分結果的廣度。當我們設置自定義細分維度時(shí)，該維度將應用于整個(gè) Google Analytics（分析）報告。
　　2 對比分析
　　除了使用細分，我們還可以通過(guò)對比分析來(lái)觀(guān)察指標的變化趨勢。比如這個(gè)月的訪(fǎng)問(wèn)量是300萬(wàn)，與上個(gè)月相比如何？與去年同期相比如何？這是我們介紹的第二種方法，對比分析。對比分析的設置非常簡(jiǎn)單。在時(shí)間里設置要比較的時(shí)間段，報表會(huì )自動(dòng)給出指標變化的結果。這里有一個(gè)問(wèn)題需要注意的是，在使用內置的Google Analytics時(shí)，與之前的時(shí)間段相比，該時(shí)間段內的周末數量可能會(huì )有所不同。這也會(huì )直接影響指標的比較結果。
　　3 聚合分析
　　第三種分析方法是聚合分析，常用于分析網(wǎng)站內容。 網(wǎng)站有大量的頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)數據，每個(gè)頁(yè)面都有自己的指標數據。對于如此龐大、碎片化的內容數據，我們應該如何下手？答案是使用聚合分析。
　　3.1 應用場(chǎng)合
　　聚合分析通常用于分析網(wǎng)站的分類(lèi)導航系統。例如：關(guān)注A頻道的訪(fǎng)問(wèn)者是否也瀏覽了B頻道的信息？它們如何在這兩種類(lèi)型的信息之間流動(dòng)。使用列表過(guò)濾的功能是否也使用了中間的站點(diǎn)搜索？這些在基于頁(yè)面的數據中很難找到，因為數據的粒度太細了。我們需要聚合網(wǎng)站中的不同內容。
　　3.2內容群介紹 查看全部

　　車(chē)補標準分為9個(gè)檔次百度搜索引擎評價(jià)網(wǎng)站內容質(zhì)量的基本指標
　　汽車(chē)補貨標準分為9個(gè)等級為SEOER。除了持續為用戶(hù)服務(wù)，我們應該非常清楚我們想要優(yōu)化的搜索引擎的偏好。作為中國最大的搜索引擎，百度是中國用戶(hù)最多的搜索引擎。所以，對于站長(cháng)來(lái)說(shuō)，我們必須了解我們的搜索引擎和百度優(yōu)化流程。
　　車(chē)輛補充標準分為9個(gè)等級。首先，百度搜索引擎對網(wǎng)站內容質(zhì)量的基礎指標進(jìn)行評估。我們知道百度搜索引擎在定位網(wǎng)站時(shí)會(huì )考慮文章的很多細節。我們必須在以下細節上做出足夠的努力。首先，成本因素是成本因素。成本是內容制作和投資的努力。這個(gè)很容易理解，抄文章或者自己的原創(chuàng )或者自己的原創(chuàng )并舉個(gè)例子。其成功【敏感詞屏蔽】的價(jià)值不言而喻，內容完整【敏感詞屏蔽】完整【敏感詞篩選】主要體現在一個(gè)文章能否順利表達文章的主題并且清楚；真實(shí)有效的信息是指文章中的信息是隨意創(chuàng )造的，是用心創(chuàng )造的，還是專(zhuān)業(yè)的突出的。
　　汽車(chē)補充標準分為9個(gè)等級。二是網(wǎng)絡(luò )內容體驗和瀏覽體驗分析的評價(jià)指標。不同的網(wǎng)頁(yè)質(zhì)量，搜索引擎對網(wǎng)頁(yè)的評價(jià)也大不相同，百度搜索引擎，對于一些廣告量大的網(wǎng)頁(yè)，網(wǎng)頁(yè)存在很多安全隱患，比如攜帶木馬病【敏感詞匯屏蔽】，搜索引擎無(wú)情目前，百度搜索引擎主要從內容布局、廣告影響力、訪(fǎng)問(wèn)速度等方面來(lái)判斷網(wǎng)頁(yè)內容的好壞。內容布局是一個(gè)網(wǎng)頁(yè)最基本的元素，主要體現在文字大小、段落層次、段落對齊等方面。 廣告的影響主要體現在一些網(wǎng)站【敏感詞匯屏蔽】是否超出- 窗口和自收錄廣告影響用戶(hù)的閱讀行為。訪(fǎng)問(wèn)速度主要是指網(wǎng)站空間服務(wù)器的訪(fǎng)問(wèn)速度，讓用戶(hù)停留不超過(guò)5秒，否則用戶(hù)很有可能離開(kāi)我們的網(wǎng)站。
　　車(chē)輛補充標準分為9個(gè)等級
　　車(chē)輛補充標準分為9個(gè)等級。三、網(wǎng)絡(luò )內容新鮮度評價(jià)——網(wǎng)絡(luò )信息的有效【敏感詞匯屏蔽】分析。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，信息充斥著(zhù)整個(gè)網(wǎng)絡(luò )，但現在搜索引擎和用戶(hù)都對信息的有效性[敏感詞匯屏蔽]非常敏感。無(wú)論是企業(yè)網(wǎng)站還是信息網(wǎng)站，信息的有效【敏感詞匯屏蔽】是我們網(wǎng)站內容吸引用戶(hù)的法寶。就企業(yè)網(wǎng)站而言，產(chǎn)品信息和公司新聞信息非常重要，可以作為網(wǎng)站內容的素材。這些信息資源也是我們網(wǎng)站內容新鮮度的一個(gè)非常重要的指標。
　　汽車(chē)補充標準分為9個(gè)等級。最后得出結論，在網(wǎng)站優(yōu)化的過(guò)程中，作者一直以百度的要求和規則作為優(yōu)化指南。就內容而言，他從不只是為了更新內容而更新網(wǎng)站。內容是他對產(chǎn)品或公司新聞的看法。他認為這個(gè)文章可以為用戶(hù)帶來(lái)價(jià)值，提升公司形象和價(jià)值。這個(gè)時(shí)候他會(huì )考慮發(fā)布，內容優(yōu)化沒(méi)有太多高深的東西，腳踏實(shí)地服務(wù)用戶(hù)。我認為這是一個(gè)很好的優(yōu)化方法。 查看全部

　　網(wǎng)站標題的不可重復性；關(guān)鍵詞堆砌圖12004
　　網(wǎng)站 標題不可重復；標題閱讀流暢；標題的吸引力；標題和內容相關(guān)性；百度分詞原理； 網(wǎng)站title 字數控制； 關(guān)鍵詞比賽級別； 關(guān)鍵詞堆棧堆
　　
　　圖片 12004-1：
　　網(wǎng)站title 是什么？ title 是瀏覽器標題欄中顯示的內容。這個(gè)標簽只能出現在head標簽中。標題中的內容告訴搜索引擎該頁(yè)面內容的主題，可以方便搜索引擎索引頁(yè)面并顯示在搜索引擎結果中，以告訴用戶(hù)獲得用戶(hù)的網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)。這個(gè)大家都知道，就不用過(guò)多介紹了，操作上應該注意什么？我總結了以下8點(diǎn)與大家分享。
　　1、網(wǎng)站標題的不可重復性
　　這種情況之前網(wǎng)站很多公司都出現過(guò)，現在也是這種情況，因為很多公司不招專(zhuān)業(yè)的SEO專(zhuān)家，他們做了網(wǎng)站最找的網(wǎng)站建筑公司，但是這些網(wǎng)站公司在網(wǎng)站優(yōu)化上也有很多不清楚的地方，所以網(wǎng)站構建時(shí)沒(méi)有設置標題的獨立性。
　　2、標題閱讀流暢
　　標題設置不能重復。我們需要為此設置更多關(guān)鍵詞。閱讀非常重要。我們都知道，進(jìn)入百度前20后，點(diǎn)擊原理至今仍然有效 是的，如果你的標題亂七八糟，用戶(hù)看你的標題不知道你在說(shuō)什么，用戶(hù)就會(huì )放棄點(diǎn)擊你網(wǎng)站，點(diǎn)擊你競爭對手的網(wǎng)站，你的排名就停在第2頁(yè)或第3頁(yè)。 那么如果你的標題設置得好，你就可以理解通順用戶(hù)搜索時(shí)的含義關(guān)鍵詞，這正是他所需要的，這樣用戶(hù)就會(huì )快速點(diǎn)擊你的網(wǎng)站標題，讓它流起來(lái)。
　　3、標題的吸引力
　　網(wǎng)站解決了標題不重復的問(wèn)題，提高了可讀性。如果沒(méi)有用戶(hù)點(diǎn)擊它，會(huì )不會(huì )很尷尬？所以我們必須制作一個(gè)非常有吸引力的標題。說(shuō)到有吸引力的頭條新聞，你被哪些頭條黨深深傷害了？雖然我們要做的標題不像貼吧那種大神取標題的樣子：____方法很少有人知道，你應該____的5個(gè)理由等等，如果我的文章標題也寫(xiě)成：很@很少有人知道的k14@快速排名方法，相信會(huì )比我現在的好很多！
　　4、標題和內容的相關(guān)性：
　　標題的吸引力告訴我們，計劃的標題必須與我們的內容有關(guān)。我們不是標題黨。當標題是產(chǎn)品價(jià)格時(shí)，人們進(jìn)來(lái)了解產(chǎn)品價(jià)格。 , 但是你告訴別人產(chǎn)品的使用情況，你認為他們會(huì )對你的內容感興趣嗎？
　　5、百度分詞原理：
　　一個(gè)標題也組裝了很多次。百度爬取后也會(huì )對標題進(jìn)行分詞處理，所以在排版的時(shí)候一定要注意分詞的原則寫(xiě)標題。相關(guān)信息可查看：SEOer，你對百度分詞技術(shù)了解多少？
　　6、網(wǎng)站title 字數控制：
　　很多人都在說(shuō)標題的重要性，那么我們應該把所有的內容都寫(xiě)在標題中嗎？當然不是。如果標題太長(cháng)，用戶(hù)搜索關(guān)鍵詞。您有排名，但顯示不完整。用戶(hù)不知道你在說(shuō)什么。正如我們上面所說(shuō)，標題很流暢。百度搜索引擎結果顯示的標題為72個(gè)字符，即36個(gè)漢字。寫(xiě)標題的時(shí)候，30個(gè)漢字以?xún)染蛪蛄恕?br /> 　　7、關(guān)鍵詞比賽級別：
　　關(guān)鍵詞的競爭程度在布局上也很重要。我們經(jīng)常聽(tīng)到的F視覺(jué)體驗是從左到右，越重要關(guān)鍵詞我們的布局在左邊，競爭越小關(guān)鍵詞We布局在右邊，但我們要考慮的是關(guān)鍵詞Your布局網(wǎng)站位置，哪個(gè)是主頁(yè)？部分頁(yè)面？?jì)热蓓?yè)？每個(gè)頁(yè)面的受眾不一樣，所以在布局關(guān)鍵詞的時(shí)候也要根據難易程度來(lái)操作
　　8、關(guān)鍵詞stacked：
　　關(guān)鍵詞Stacking 這個(gè)錯誤現在已經(jīng)比較少見(jiàn)了，但是還是有人在犯，所以注意一下。
　　示例：網(wǎng)站Title 應分為：根據當前頁(yè)面主題布局：
　　網(wǎng)站列標題：列標題title_網(wǎng)站name 如：XX價(jià)格-中國XX網(wǎng)站
　　詳細頁(yè)面標題：頁(yè)面標題content_column title_網(wǎng)站name，如：國內XX價(jià)格_XX價(jià)格-中國XX網(wǎng)站，
　　現在為了在一個(gè)內容頁(yè)中獲得更多的長(cháng)尾關(guān)鍵詞，內容頁(yè)的標題在寫(xiě)的時(shí)候也做了一些改動(dòng)，沒(méi)有添加欄目標題，比如：南方國內XX價(jià)格-中國XX網(wǎng)
　　最后一句話(huà)：
　　網(wǎng)站Title 是您可以直接獲取搜索引擎投票分數的地方。標題的合理設置可以進(jìn)一步提高搜索引擎對網(wǎng)頁(yè)相關(guān)性的肯定，從而獲得比較好的分數，直接影響網(wǎng)站的排名。
　　其次，網(wǎng)站的標題完整且匹配度高，可以直接吸引用戶(hù)點(diǎn)擊，特別是對于進(jìn)入點(diǎn)擊算法的前20名網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，這無(wú)疑是突破瓶頸，跨界前行排名。最好的方法。
　　最后網(wǎng)站的標題是公司最好的品牌推廣位置。當你的品牌出現在你的標題中，無(wú)疑是后期銷(xiāo)售過(guò)程中巨大的無(wú)形資產(chǎn)優(yōu)勢。 查看全部

　　谷歌分析中，維度和指標是數據報告的兩個(gè)要素
　　在網(wǎng)絡(luò )分析的三個(gè)軸中，最后的分析方法是分段分析。分割可以說(shuō)是網(wǎng)頁(yè)分析中最常用的方法之一。與趨勢分析和比較分析不同，細分必須借助專(zhuān)業(yè)的網(wǎng)絡(luò )分析工具。
　　細分是維度和指標的簡(jiǎn)單組合。那么什么是維度呢？指標是什么？在介紹分割之前，我們先來(lái)看看這兩個(gè)基本概念。在 Google Analytics 中，維度和指標是數據報告的兩個(gè)最基本的元素。如圖 1 所示，每個(gè)報表至少收錄一對維度和索引組合。下面分別看一下指標和維度的定義和詳細說(shuō)明。
　　圖 1 指標和維度構成 Google Analytics（分析）報告
　　1.什么是指標？
　　指標是用于記錄訪(fǎng)問(wèn)者行為的數字。
　　分為基礎指標和綜合指標。在Google Analytics中，最常見(jiàn)的指標包括訪(fǎng)問(wèn)次數、綜合頁(yè)面瀏覽量、訪(fǎng)問(wèn)深度、跳出率、平均網(wǎng)站停留時(shí)間、新訪(fǎng)問(wèn)比例，如圖2所示。這些指標中，訪(fǎng)問(wèn)量瀏覽量是基本指標，基本指標是訪(fǎng)問(wèn)者某些行為的簡(jiǎn)單記錄和積累。
　　例如，訪(fǎng)問(wèn)者每瀏覽一個(gè)網(wǎng)站的新頁(yè)面，綜合頁(yè)面瀏覽量就會(huì )增加一次。訪(fǎng)問(wèn)深度、跳轉率、平均網(wǎng)站停留時(shí)間和新訪(fǎng)問(wèn)率是綜合指標。綜合指數比基礎指數復雜，基礎指數通常是通過(guò)指數之間的簡(jiǎn)單計算得到的。表達的含義也比基本指標更豐富。
　　圖2 網(wǎng)絡(luò )分析常用指標
　　例如，訪(fǎng)問(wèn)深度是用訪(fǎng)問(wèn)次數除以綜合頁(yè)面瀏覽次數得到的，它表示訪(fǎng)問(wèn)者每次訪(fǎng)問(wèn)訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數。對于基于內容的網(wǎng)站，訪(fǎng)問(wèn)深度越高越好。跳出率是通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)次數除以訪(fǎng)問(wèn)次數得到的，它表示著(zhù)陸頁(yè)的內容與訪(fǎng)問(wèn)者的匹配程度。內容匹配度越高，跳出率越低。
　　Google Analytics 為我們提供了許多這樣的指標來(lái)記錄訪(fǎng)問(wèn)者在瀏覽網(wǎng)站 時(shí)的不同行為。這些指標根據不同的類(lèi)別顯示在報告中。除了這些默認指標，我們還可以根據網(wǎng)站自身的業(yè)務(wù)需求，創(chuàng )建一些自定義指標。例如，當您需要記錄訪(fǎng)問(wèn)者點(diǎn)擊網(wǎng)頁(yè)上某個(gè)按鈕的行為時(shí)，您可以創(chuàng )建一個(gè)名為“按鈕點(diǎn)擊次數”的自定義指標。
　　提醒：自定義指標的設置方法有很多，沒(méi)有具體的規則。即使是同一業(yè)務(wù)的兩個(gè)網(wǎng)站 也可能有不同的自定義指標。評價(jià)自定義指標的標準是能否反映關(guān)鍵業(yè)務(wù)點(diǎn)的變化。
　　第二，什么是維度？
　　維度是觀(guān)察游客行為的視角。與指標不同，單個(gè)維度本身沒(méi)有意義，只有維度和指標一起才有意義。在 Google Analytics 中，常見(jiàn)的維度類(lèi)別包括訪(fǎng)問(wèn)者屬性維度、時(shí)間維度、流量來(lái)源維度、地理維度、內容維度和系統維度，如圖 3 所示。
　　圖 3 網(wǎng)絡(luò )分析的常用維度
　　每個(gè)大維度類(lèi)別收錄更多子類(lèi)別維度。例如，訪(fǎng)客維度包括新訪(fǎng)客和回訪(fǎng)用戶(hù)；時(shí)間維度包括年、月、日和小時(shí)。流量來(lái)源維度包括搜索引擎和推薦網(wǎng)站。地理維度包括國家、地區和語(yǔ)言。內容維度包括頁(yè)面內容和頁(yè)面屬性。系統維度包括瀏覽器類(lèi)型、操作系統類(lèi)型、訪(fǎng)問(wèn)方式、屏幕分辨率等
　　Google Analytics（分析）提供了許多維度。和指標一樣，我們也可以根據需要創(chuàng )建一些自定義指標或復合指標。
　　我們可以創(chuàng )建訪(fǎng)客的性別維度，例如男性訪(fǎng)客或女性訪(fǎng)客；一天中的時(shí)間維度，例如工作時(shí)間和休息時(shí)間；內容組合維度，如新品內容頁(yè)、促銷(xiāo)內容頁(yè)；廣告的尺寸、位置和創(chuàng )意維度 或者將不同維度組合起來(lái)創(chuàng )建一個(gè)組合維度，比如谷歌付費廣告品牌關(guān)鍵詞Dimension。
　　提醒：用戶(hù)自定義維度用于輔助指標分析。它可以是現有維度的聚合、現有維度的細分，甚至是一個(gè)全新的維度。創(chuàng )建什么樣的自定義維度取決于業(yè)務(wù)需求和指標分析的深度。
　　三、為什么要使用分段？
　　切分的最大價(jià)值在于我們可以看清問(wèn)題。
　　通常我們在報告中得到的數據是網(wǎng)站的綜合情況。比如總訪(fǎng)問(wèn)量、總停留時(shí)間、總銷(xiāo)售額等。 如圖4所示，這些數據向我們報告了不同頁(yè)面類(lèi)型、不同內容、不同屬性的用戶(hù)生成數據，就像@k14的整體輪廓@。雖然展示了網(wǎng)站的整體表現，但也隱藏了問(wèn)題和機遇。我們的網(wǎng)站通常有多個(gè)頻道，不同的訪(fǎng)問(wèn)者在不同的頻道中表現不同。
　　例如，訪(fǎng)問(wèn)者在文章 頻道上停留的時(shí)間可能更長(cháng)，但整體頁(yè)面瀏覽量會(huì )降低。雖然在下載頻道上花費的時(shí)間可能會(huì )縮短，但總頁(yè)面瀏覽量會(huì )增加。即使是最簡(jiǎn)單的網(wǎng)站，新訪(fǎng)客和老訪(fǎng)客的行為也是不同的。
　　通過(guò)匯總數據無(wú)法發(fā)現這些差異。需要更詳細的數據來(lái)正確判斷不同屬性的流量。獲取詳細數據的方式是細分網(wǎng)站的流量，所以細分來(lái)自用戶(hù)和網(wǎng)站的流量非常重要。圖 4 用分段打破平均指數
　　讓我們列舉細分的好處。
　　好處一：避免產(chǎn)生抽樣數據
　　Google Analytics中有數據采樣機制，如圖5所示。如果網(wǎng)站在您選擇的報告時(shí)間范圍內被訪(fǎng)問(wèn)超過(guò)500,000次，Google將采樣并在報告中顯示采樣數據。抽樣數據表顯示的是估計值，但當數據量不足時(shí)，無(wú)法生成準確的估計值。
　　圖5 觸發(fā)采樣數據提示
　　細分網(wǎng)站traffic雖然不能完全避免采樣數據的問(wèn)題，但是可以大大減少采樣數據，提高上報數據的準確性。與全站的匯總數據相比，在同一時(shí)間段的報表中，細分報表只顯示了單個(gè)組（單個(gè)用戶(hù)組或單個(gè)渠道）的流量。例如，訪(fǎng)問(wèn)者細分為注冊用戶(hù)和非注冊用戶(hù)后，查看注冊用戶(hù)報表時(shí)，不統計非注冊用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)次數。
　　好處 2：避免常見(jiàn)陷阱
　　報告中提供的綜合指標通常是整個(gè)網(wǎng)站的平均值，比如平均網(wǎng)站停留時(shí)間、平均綜合頁(yè)面瀏覽量、跳出率等。這些平均值通常收錄一些未知的陷阱，它如果只看這些平均值，很容易出錯。
　　舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明這些平均值的計算方法：
　　注冊用戶(hù)A在網(wǎng)站停留19秒；
　　非注冊用戶(hù)B在網(wǎng)站停留1秒；
　　網(wǎng)站平均停留時(shí)間為10秒。
　　看網(wǎng)站的平均停留時(shí)間是可以的，但是如果把這兩組用戶(hù)分開(kāi)看，你會(huì )發(fā)現兩組數據差別很大，我們被平均值搞糊涂了。圖 6 顯示了相同 網(wǎng)站 流量分段后的平均 網(wǎng)站 停留時(shí)間和跳出率數據。每行代表一個(gè)不同的用戶(hù)或頻道。很明顯，第一行的數據表現良好，第三行的數據表現不佳，但我們無(wú)法找到整個(gè)網(wǎng)站數據。
　　圖 6 平均停留時(shí)間和跳出率報告
　　好處 3：提高細分目標
　　在對流量進(jìn)行細分之后，我們還可以為不同的流量設定目標。例如，可以將注冊行為設置為非注冊用戶(hù)的目標，將發(fā)布信息設置為注冊用戶(hù)的目標。頻道內的用戶(hù)還可以針對不同的頻道內容。例如，將上傳和下載數據設置為資源通道的目標。在討論組中將帖子和回復設置為目標。這樣做的好處是我們的目標轉化率更準確，不會(huì )受到其他渠道流量的影響。
　　舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)明：
　　目標轉化率=目標完成時(shí)間/總訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間
　　假設網(wǎng)站在通道A上有一個(gè)目標，網(wǎng)站有兩個(gè)通道A和B。不進(jìn)行流量分割，總流量（分母）就是A和B的總流量。這個(gè)增減在渠道B的訪(fǎng)問(wèn)次數會(huì )影響目標轉化率的計算。但是，將流量細分后，總的流量就變成了Channel A的流量。另外一個(gè)問(wèn)題是Channel B的訪(fǎng)問(wèn)者可能根本沒(méi)有到過(guò)Channel A，無(wú)法切換也是正常的。好處四：深入理解數據
　　詳細的數據可以幫助我們更多地了解網(wǎng)站的不同領(lǐng)域?？纯淳W(wǎng)站 內容報告。在最流行的頁(yè)面的報告中，幾乎總是在頂部。這是什么意思？其他頁(yè)面不如這些頁(yè)面好？當我們對流量進(jìn)行細分時(shí)，我們可以看到每個(gè)渠道最受歡迎的頁(yè)面。他們在自己的頻道里表現最好，卻被整個(gè)網(wǎng)站淹沒(méi)了。 查看全部

　　網(wǎng)站轉換率TakeRates（ConversionsRates）計算公式是如何計算的
　　作為網(wǎng)站operations、產(chǎn)品經(jīng)理、交互設計師等職位，我經(jīng)常需要分析網(wǎng)站的一些操作數據，那么這些公式是如何計算的，每個(gè)術(shù)語(yǔ)是什么意思？
　　請看網(wǎng)站運營(yíng)數據分析的內容指標：
　　網(wǎng)站Conversion Rate Take Rates（轉化率）
　　計算公式：網(wǎng)站conversion rate =對應動(dòng)作的訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：衡量網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站的推廣效果
　　指標用法：在異地測試新聞?dòng)嗛?、下載鏈接或注冊會(huì )員時(shí)，可以使用不同的鏈接名稱(chēng)、訂閱方式、廣告投放、付費搜索鏈接、付費廣告（PPC）等，看哪種方式能保持轉化率上升嗎？如何增強訪(fǎng)問(wèn)者與網(wǎng)站內容的相關(guān)性？如果該值上升，則說(shuō)明相關(guān)性增強，反之則減弱。
　　重復訪(fǎng)問(wèn)者分享
　　計算公式：回訪(fǎng)人數比例=回訪(fǎng)人數/獨立訪(fǎng)客人數
　　指標含義：衡量網(wǎng)站內容對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力和網(wǎng)站的有用性，你的網(wǎng)站是否有有趣的內容讓訪(fǎng)問(wèn)者再次回到你的網(wǎng)站。
　　指標使用情況：根據訪(fǎng)問(wèn)持續時(shí)間的設置和生成報告的時(shí)間段，該指標可能會(huì )有很大差異。絕大多數網(wǎng)站希望訪(fǎng)問(wèn)者會(huì )回來(lái)，所以他們希望這個(gè)值會(huì )繼續增加。如果這個(gè)值在下降，則說(shuō)明網(wǎng)站的內容或產(chǎn)品質(zhì)量沒(méi)有得到提升。需要注意的是，一旦您選擇了持續時(shí)間和時(shí)間段，您必須使用相同的參數來(lái)生成您的報告，否則將失去比較的意義。
　　大量用戶(hù)分享
　　計算公式：活躍用戶(hù)比例=訪(fǎng)問(wèn)超過(guò)N頁(yè)的用戶(hù)/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：衡量有多少訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的內容高度感興趣
　　指標用法：根據你的網(wǎng)站的內容和大小，衡量N的大小。比如內容的網(wǎng)站通常定義在11~15頁(yè)，如果是電商網(wǎng)站 , 可以在 7~10 頁(yè)左右定義。如果你的網(wǎng)站針對的是正確的目標受眾，并且網(wǎng)站易于使用，你可以看到這個(gè)指標應該會(huì )繼續上升。
　　承諾的訪(fǎng)客分享
　　計算公式：訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間超過(guò)N分鐘的用戶(hù)數/總用戶(hù)數
　　指標含義：與上一個(gè)指標含義相同，只是使用停留時(shí)間而不是瀏覽頁(yè)數。這取決于網(wǎng)站 的目標。您可以使用兩者之一或組合使用。
　　指標用法：N也是由網(wǎng)站的類(lèi)型和大小定義的。比如大網(wǎng)站通常定位在20分鐘左右。如果單獨使用這個(gè)訪(fǎng)客指標，很難體現其有效性。應該和其他網(wǎng)站運營(yíng)的數據指標結合使用，比如轉化率，但一般來(lái)說(shuō)，訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間越長(cháng)，意味著(zhù)用戶(hù)喜歡留在你的網(wǎng)站，高忠誠訪(fǎng)問(wèn)率當然更好同樣，也可以根據不同的需要設置訪(fǎng)問(wèn)的時(shí)長(cháng)。
　　承諾訪(fǎng)問(wèn)者指數
　　計算公式：忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者指數=N分鐘以上訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數/N分鐘以上訪(fǎng)問(wèn)者數
　　指標含義：指每個(gè)長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者平均訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數。這是一個(gè)結合頁(yè)數和時(shí)間的重要指標。
　　指標用法：該索引通過(guò)頁(yè)面和時(shí)間對網(wǎng)站進(jìn)行了更詳細的區分。也許來(lái)訪(fǎng)者剛去吃晚飯。如果該指數較低，則表示訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間較長(cháng)，但訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面較低。通常，您希望看到此索引的更高值。如果修改網(wǎng)站，增加網(wǎng)站功能和信息，吸引更多忠實(shí)訪(fǎng)客留在網(wǎng)站并瀏覽內容，該指數將會(huì )上升。
　　承諾訪(fǎng)問(wèn)量
　　計算公式：忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者數=N分鐘以上訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數/訪(fǎng)問(wèn)的總頁(yè)面數
　　指標含義：長(cháng)期訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)的頁(yè)面數占訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面總數
　　指標用法：網(wǎng)站通常依靠宣傳和推廣來(lái)吸引用戶(hù)。該指標的意義尤為重要，因為它代表了頁(yè)面訪(fǎng)問(wèn)的整體質(zhì)量。如果您有 1,000 個(gè)訪(fǎng)問(wèn)過(guò)的頁(yè)面，但只有 1% 的忠實(shí)訪(fǎng)問(wèn)者率，這意味著(zhù)您可能吸引了錯誤的訪(fǎng)問(wèn)者。這些訪(fǎng)客毫無(wú)價(jià)值。他們只是看看你的頁(yè)面然后離開(kāi)。這就是為什么你應該考慮你的推廣和宣傳方式是否有問(wèn)題。
　　訪(fǎng)客參與指數
　　計算公式：訪(fǎng)客參與指數=總訪(fǎng)問(wèn)量/獨立訪(fǎng)客
　　指標含義：該指標是每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者的平均會(huì )話(huà)數，代表部分訪(fǎng)問(wèn)者多次訪(fǎng)問(wèn)的趨勢。
　　指標用法：與回訪(fǎng)者比例不同，該指標代表回訪(fǎng)者的強度。如果有一個(gè)非常正確的目標受眾不斷回訪(fǎng)網(wǎng)站，這個(gè)指數會(huì )遠高于1。如果沒(méi)有回訪(fǎng)者，這個(gè)指數會(huì )接近1，這意味著(zhù)每個(gè)訪(fǎng)客都有一個(gè)新的會(huì )話(huà)。這個(gè)指數的高低取決于網(wǎng)站的目標。大多數基于內容和商業(yè)的網(wǎng)站希望每個(gè)訪(fǎng)問(wèn)者每周/每月有多個(gè)會(huì )話(huà)；但是比如客服特別是投訴或者網(wǎng)站之類(lèi)的Pages希望這個(gè)指數盡可能接近1。
　　拒絕率/跳出率（所有頁(yè)面）
　　計算公式：回彈率（所有頁(yè)面）=單頁(yè)訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數
　　指標含義：代表訪(fǎng)問(wèn)者唯一看到的頁(yè)面的比例
　　Metric 含義：這個(gè)指標對于入口最高的頁(yè)面很重要，因為流量是從這些頁(yè)面產(chǎn)生的，那么在網(wǎng)站planning和網(wǎng)站planning的時(shí)候需要導航到網(wǎng)站或者Layout design在設計架構時(shí)要特別注意這個(gè)參數。簡(jiǎn)而言之，您希望這個(gè)比率不斷下降。
　　拒絕率/跳出率（主頁(yè)）拒絕率/跳出率
　　計算公式：回彈率（首頁(yè)）=只到首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)次數/從首頁(yè)開(kāi)始的所有訪(fǎng)問(wèn)
　　指標含義：該指標代表從首頁(yè)開(kāi)始的所有訪(fǎng)問(wèn)者中只看到首頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)者的比例
　　指標含義：該指標是所有基于內容的指標中最重要的。通常我們認為首頁(yè)是最高入口頁(yè)面（當然，如果你的網(wǎng)站有其他更高入口的頁(yè)面，那么你也應該用它添加到跟蹤目標，比如促銷(xiāo)廣告等）。對于任何網(wǎng)站，我們可以想象，如果訪(fǎng)問(wèn)者掃過(guò)首頁(yè)或者最常見(jiàn)的入口頁(yè)面，就說(shuō)明網(wǎng)站在策劃上存在一些問(wèn)題。如果目標市場(chǎng)是正確的，則意味著(zhù)訪(fǎng)問(wèn)者找不到他想要的東西，或者網(wǎng)頁(yè)的設計（包括頁(yè)面布局、網(wǎng)速、鏈接文字等）有問(wèn)題；如果網(wǎng)站設計是可行且易于使用的，那么網(wǎng)站的內容很容易被找到，那么問(wèn)題可能出在訪(fǎng)問(wèn)者的質(zhì)量上，也就是市場(chǎng)問(wèn)題。
　　掃描訪(fǎng)客分享
　　計算公式：瀏覽用戶(hù)比例=1分鐘以?xún)鹊脑L(fǎng)問(wèn)量/總訪(fǎng)問(wèn)量
　　指標含義：該指標在一定程度上衡量網(wǎng)頁(yè)的吸引力。
　　指標用法：大多數網(wǎng)站希望訪(fǎng)問(wèn)者停留時(shí)間超過(guò)一分鐘。如果該指標值過(guò)高，則應考慮網(wǎng)頁(yè)內容是否過(guò)于簡(jiǎn)單，網(wǎng)站的導航菜單是否需要改進(jìn)。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標在正式進(jìn)入分析之前
　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標作為網(wǎng)站運營(yíng)最基礎的數據，是運營(yíng)人員所必須考慮的數據，它直接反映網(wǎng)站所營(yíng)銷(xiāo)的產(chǎn)品、品牌和服務(wù)。通過(guò)分析內容指標，可以了解網(wǎng)站的內容和用戶(hù)關(guān)注哪些內容，即網(wǎng)站的內容策略。內容指標主要有這么幾個(gè)：內容庫存(title，seoquery，meta)、內容創(chuàng )造(matrixcontentdynamics，engagement)、內容質(zhì)量(quality，contentquality)和內容運營(yíng)(matrixoperationaldynamics，contentdevelopment)內容指標使網(wǎng)站分析工具指標化，更加能夠幫助分析人員高效率地完成任務(wù)。這篇文章主要介紹內容指標。了解內容指標在正式進(jìn)入內容指標分析之前，先介紹一下幾個(gè)概念。
　　1、內容產(chǎn)出內容產(chǎn)出指的是網(wǎng)站從整體上來(lái)觀(guān)察內容創(chuàng )作，結構化的內容產(chǎn)出，包括ugc內容產(chǎn)出和pgc內容產(chǎn)出ugc：用戶(hù)發(fā)布的有意義的內容，它也有一個(gè)叫法是usergeneratedcontent。query：關(guān)鍵詞，google中，關(guān)鍵詞和query都可以叫query。而用戶(hù)是根據關(guān)鍵詞搜索網(wǎng)站內容的，他們使用關(guān)鍵詞搜索同樣的內容，對于網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，這是重復的同樣的內容，那對于用戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們認為“雖然網(wǎng)站上的內容數量很多，但是網(wǎng)站并沒(méi)有提供重復的內容”，所以重復內容就被劃分為一個(gè)query。
　　每個(gè)query都有label，查詢(xún)label會(huì )被放在搜索搜索網(wǎng)頁(yè)的頂部或者底部。engagement：參與活動(dòng)。就像可以參與拍賣(mài)和眾籌一樣，有用戶(hù)，有內容，有產(chǎn)出。查詢(xún)label也可以是任何東西，有些用戶(hù)是查詢(xún)“ugc內容的產(chǎn)出”，還有些是查詢(xún)“ugc內容的產(chǎn)出”。這是網(wǎng)站內容產(chǎn)出指標。
　　2、內容相關(guān)性網(wǎng)站上的每個(gè)ugc都是由query(關(guān)鍵詞)產(chǎn)生的，是否查詢(xún)query是內容質(zhì)量的一個(gè)重要指標。
　　3、內容質(zhì)量?jì)热葙|(zhì)量包括：搜索性(tremendous，常見(jiàn)query有關(guān)鍵詞、queryelement、userprofile）、檢索性(internationally，常見(jiàn)query有queryelement和querycontent)、創(chuàng )造性(numerically，常見(jiàn)的是搜索引擎數據挖掘里的users特征）內容質(zhì)量可以用于統計網(wǎng)站上發(fā)布的內容之間的相關(guān)性，并作為決策的依據。
　　4、內容創(chuàng )作內容創(chuàng )作主要包括：
　　1）提升ugc的質(zhì)量(quality，
　　2）搜索引擎檢索并索引用戶(hù)創(chuàng )造的內容（pagerank)來(lái)源tompda6
　　3、內容質(zhì)量和內容相關(guān)性等指標的關(guān)系：內容創(chuàng )作的指標來(lái)源主要可以分為兩大類(lèi)：
　　1）內容創(chuàng )作指標來(lái)源(topkinfluencers、whitenoteinfluencers、sequenceinfluencers等)創(chuàng )作者創(chuàng )造內容的數量或者質(zhì)量高低，相應創(chuàng )作者創(chuàng )造的內容的權重等。如：搜索引擎pagerank從創(chuàng )作者方面來(lái)看內容的競爭力， 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標內容過(guò)濾器過(guò)濾指標
　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標內容過(guò)濾器過(guò)濾指標:網(wǎng)站的信息一般分為三種,一種是對行內關(guān)聯(lián)性高的內容過(guò)濾,一種是存在于整個(gè)頁(yè)面中存在于pc端的內容過(guò)濾,還有一種就是關(guān)聯(lián)性,而產(chǎn)生了其他的目的或者不同的需求,比如說(shuō)導航欄的內容,營(yíng)銷(xiāo)信息的轉發(fā)頁(yè)面,同一頁(yè)面的內容是要重復或者不同的,這些信息網(wǎng)站的過(guò)濾器過(guò)濾掉,是不同來(lái)源的內容不再和同一頁(yè)面的內容重復內容指標過(guò)濾器過(guò)濾指標:網(wǎng)站主要存在的功能,或者網(wǎng)站可以基于某個(gè)功能或者目的進(jìn)行功能的指定內容過(guò)濾,比如說(shuō)可以進(jìn)行消息網(wǎng),xx條消息的分發(fā)一頁(yè),xx內容對應xx頁(yè)面等,這些關(guān)聯(lián)性信息也是過(guò)濾器指標方面的指標廣告指標過(guò)濾指標:我們去調查競爭對手或者行業(yè)方面發(fā)布內容都必須進(jìn)行真實(shí)準確的營(yíng)銷(xiāo)信息考慮,那么這部分的內容就屬于競爭對手發(fā)布的,那么就必須要過(guò)濾掉,比如說(shuō)某個(gè)功能性頁(yè)面的消息推送,可能是競爭對手的內容同行內部發(fā)布的,那么這個(gè)鏈接請求必須要過(guò)濾,否則就違反了競爭關(guān)系方面的內容指標過(guò)濾指標:在網(wǎng)站中發(fā)布某個(gè)功能或者某個(gè)信息,已經(jīng)影響到用戶(hù)的現實(shí)利益,對其他人的生活造成了很大的干擾,那么這個(gè)功能信息也是可以過(guò)濾掉的內容指標過(guò)濾指標:類(lèi)似于第一種,我們進(jìn)行調查以后,只需要真實(shí)準確的客觀(guān)的透明的進(jìn)行網(wǎng)站信息調查,由于網(wǎng)站信息量的眾多,經(jīng)常會(huì )導致我們過(guò)濾的效率,導致我們工作量很大,那么就要考慮的第二種,減少可過(guò)濾信息的數量,我們可以大力的廣告投放或者我們進(jìn)行優(yōu)化搜索引擎結果頁(yè)面的點(diǎn)擊率,可過(guò)濾多少內容指標過(guò)濾指標:網(wǎng)站雖然是這么多信息,但是我們不是都是必須要讀,有時(shí)候可以對我們幫助很大,但是有時(shí)候我們也可以過(guò)濾的比較簡(jiǎn)單,一條評論也可以,一張圖片也可以,只要是網(wǎng)站的內容是我們想過(guò)濾掉的,但是我們沒(méi)有辦法,那么就可以考慮一些交互式的內容,使信息過(guò)濾簡(jiǎn)單合理,沒(méi)有過(guò)濾功能,合理的利用已有的網(wǎng)站資源。 查看全部

　　網(wǎng)站分析常用的指標之內容指標//內容/指標
　　任何正常運行的網(wǎng)站都有數據。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，一個(gè)成功的網(wǎng)站運營(yíng)商在掌握網(wǎng)站操作方法的同時(shí)，一定要善于總結，總結一個(gè)重要的來(lái)源是網(wǎng)站各種數據的統計。
　　很多人都知道數據對網(wǎng)站的意義。大多數網(wǎng)站 會(huì )安裝數據代碼。通常情況下，強大的數據代碼會(huì )誤導操作員。你為什么這么說(shuō)？因為網(wǎng)站Data統計的很多，為了分析網(wǎng)站運營(yíng)商的數據，他們會(huì )統計網(wǎng)站的所有數據。比如分析客戶(hù)類(lèi)型，一個(gè)網(wǎng)站用戶(hù)可以包括新用戶(hù)、訪(fǎng)問(wèn)3次以上但未注冊的用戶(hù)、會(huì )員、公司員工等。不同類(lèi)型的用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的目的不同，他們停留的時(shí)間也不同，訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)頁(yè)也大不相同。
　　此外，我們正在根據訪(fǎng)問(wèn)流量的來(lái)源進(jìn)行統計。大多數網(wǎng)站關(guān)注搜索引擎的流量，也就是我們所說(shuō)的自然流量。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們完全依賴(lài)自然流量。很久以前，一個(gè)成熟的網(wǎng)站運營(yíng)，擁有多渠道多元化的流量來(lái)源。這些渠道類(lèi)型主要分為：付費和自然流量、付費媒體和免費媒體、內部和外部廣告、聯(lián)盟。如果要通過(guò)數據分析哪種渠道運營(yíng)方式有效，如果分析錯誤，會(huì )影響網(wǎng)站的整體運營(yíng)，甚至增加網(wǎng)站的運營(yíng)成本。
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　　網(wǎng)站分析重要的技術(shù)指標，只要瀏覽量、IP就夠了嗎
　　項目招商找A5快速獲取精準代理商名單
　　作為網(wǎng)站，尤其是電商網(wǎng)站，分析所有運營(yíng)數據，想辦法持續增加流量，提高轉化率，提升品牌知名度。那么，網(wǎng)站analysis需要哪些技術(shù)指標呢？頁(yè)面瀏覽量和 IP 是否足夠？還有哪些數據可以幫助增加網(wǎng)站 流量？今天Q豬跟大家分享的是網(wǎng)站分析有哪些重要的技術(shù)指標。
　　特別是由于百度在國內搜索市場(chǎng)的優(yōu)勢地位，文章中提到的統計工具自然是基于百度的統計數據。
　　Metrics1、view volume PV
　　定義：頁(yè)面瀏覽量是PV（Page View），指的是所有用戶(hù)瀏覽的頁(yè)面總數。獨立用戶(hù)每打開(kāi)一個(gè)頁(yè)面，記錄一次。
　　分析：網(wǎng)站總瀏覽量可以評估用戶(hù)對網(wǎng)站的興趣，就像對電視劇的收視率一樣。但是對于網(wǎng)站運營(yíng)商來(lái)說(shuō)，更重要的是每列下的頁(yè)面瀏覽量。從搜索引擎輸入網(wǎng)站后，哪個(gè)頁(yè)面對網(wǎng)站的瀏覽量貢獻最大，百度提供的統計工具中，可以清晰的看到搜索詞，網(wǎng)站有多少頁(yè)面通過(guò)搜索詞被瀏覽過(guò)，占總瀏覽量的比例。
　　從這張表中，我們可以很好的判斷關(guān)鍵詞對網(wǎng)站的貢獻，結合關(guān)鍵詞的排名，我們可以清晰的判斷出用戶(hù)對網(wǎng)站的興趣。通過(guò)調整網(wǎng)站標題設置，結合用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)、關(guān)鍵詞排名等因素，可以一目了然關(guān)鍵詞用戶(hù)對哪個(gè)長(cháng)尾用戶(hù)更感興趣，更有點(diǎn)擊欲望。
　　Metric 2、Visitors UV（包括新訪(fǎng)客數和新訪(fǎng)客比例）
　　定義：訪(fǎng)客數（UV）是獨立訪(fǎng)客數、網(wǎng)站一天的獨立訪(fǎng)客數（基于cookie）、同一訪(fǎng)客一次多次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站一天將僅計為 1 位訪(fǎng)客。
　　分析：在統計工具中，我們經(jīng)?？梢钥吹姜毩⒃L(fǎng)問(wèn)者的數據和IP數量不同，獨立訪(fǎng)問(wèn)者的數量比IP數量多。這是因為，在同一個(gè)IP 地址下，可能會(huì )同時(shí)使用多臺計算機。我相信這種情況非常普遍。
　　另一種情況是，在同一臺電腦上，用戶(hù)清除緩存，使用360等工具刪除cookie。一段時(shí)間后，用戶(hù)重新使用電腦，輸入網(wǎng)站，這樣訪(fǎng)問(wèn)次數UV也重新打開(kāi)加一。
　　雖然是這樣，但訪(fǎng)問(wèn)量也可以在一定程度上表明有多少用戶(hù)進(jìn)入了網(wǎng)站，結合總瀏覽量，我們可以計算出每個(gè)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的平均頁(yè)面。
　　當然，對于網(wǎng)站的統計，另一個(gè)需要關(guān)注的訪(fǎng)問(wèn)量指標就是新訪(fǎng)問(wèn)者的數量?？梢詼y量新的訪(fǎng)問(wèn)者數據。 網(wǎng)站通過(guò)推廣活動(dòng)獲得的用戶(hù)數。新訪(fǎng)問(wèn)者占總訪(fǎng)問(wèn)者的比例可以從網(wǎng)站吸引新鮮血液的能力以及如何留住現有用戶(hù)中看出。
　　Index3、IP 號
　　定義：一天內訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的不同獨立IP數量的總和。不管同一個(gè)IP訪(fǎng)問(wèn)多少個(gè)頁(yè)面，獨立IP的個(gè)數都是1個(gè)。
　　分析：這是我們最熟悉的一個(gè)概念。不管有多少臺電腦或其他用戶(hù)在同一個(gè)IP上，從某種程度上來(lái)說(shuō)，獨立IP的數量是衡量網(wǎng)站推廣活動(dòng)好壞的最直接的衡量標準。數據。
　　指標4、跳出率
　　定義：只瀏覽一頁(yè)后離開(kāi)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)次數占總訪(fǎng)問(wèn)次數的百分比，即只瀏覽一頁(yè)的訪(fǎng)問(wèn)次數/總訪(fǎng)問(wèn)次數。
　　分析：跳出率是訪(fǎng)客粘性的一個(gè)非常重要的指標。它顯示了訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的興趣程度：跳出率越低，流量質(zhì)量越好，訪(fǎng)問(wèn)者對網(wǎng)站的內容越感興趣。訪(fǎng)問(wèn)者更有可能成為網(wǎng)站的有效用戶(hù)和忠實(shí)用戶(hù)。
　　該指標還可以衡量在線(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)的效果。它表示有多少訪(fǎng)客被網(wǎng)絡(luò )營(yíng)銷(xiāo)吸引到促銷(xiāo)產(chǎn)品頁(yè)面或網(wǎng)站，然后再次流失?？梢哉f(shuō)，煮熟的鴨子會(huì )飛。比如網(wǎng)站某媒體投放廣告，分析該推廣源的訪(fǎng)問(wèn)量指標，其跳出率可以反映該媒體是否適合選擇，slogan的撰寫(xiě)是否優(yōu)秀，以及@的設計k14@入口頁(yè)面用戶(hù)體驗是否好。
　　在下一章中，Q Pig將從網(wǎng)站自己的角度描述如何降低網(wǎng)站跳出率。由于搜索引擎的在線(xiàn)推廣，無(wú)論是付費的還是自然的SEO營(yíng)銷(xiāo)，都需要一定的價(jià)格，所以當流量和獨立IP數量增加時(shí)，如何降低跳出率，增加網(wǎng)站的瀏覽量是非常重要。
　　Metrics5、平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)/訪(fǎng)問(wèn)頁(yè)面數
　　定義：每次訪(fǎng)問(wèn)在網(wǎng)站上的平均停留時(shí)間，即平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間等于總訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間與訪(fǎng)問(wèn)次數的比值。
　　分析：平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間越長(cháng)，訪(fǎng)問(wèn)者在頁(yè)面停留的時(shí)間越長(cháng)：如果用戶(hù)對網(wǎng)站的內容不感興趣，頁(yè)面會(huì )更早關(guān)閉，那么平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間會(huì )更短; 網(wǎng)站的內容很有意思。長(cháng)期在網(wǎng)站停留后，平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間較長(cháng)。
　　指標6、轉化率（轉化次數）
　　定義：轉化率 = 轉化次數/訪(fǎng)問(wèn)次數。
　　分析：轉化率就是訪(fǎng)問(wèn)轉化的效率。值越高，完成網(wǎng)站operator 希望訪(fǎng)問(wèn)者執行的操作的訪(fǎng)問(wèn)次數越多。
　　網(wǎng)站所有推廣的最終目標是增加轉化次數。絕對IP數和訪(fǎng)問(wèn)者數固然可以提高轉化次數，但在同等資源下如何提高轉化率呢？變得更加重要。
　　目前，大型電商網(wǎng)站牢牢占據食物鏈頂端。小規模的電商企業(yè)要想獲得一席之地，只能不斷提升用戶(hù)體驗，不斷提升轉化率，獲得更高的回報才能實(shí)現長(cháng)遠發(fā)展。本文由Q豬文學(xué)站()原創(chuàng )發(fā)布，轉載請注明出處。
　　申請創(chuàng )業(yè)報告，分享創(chuàng )業(yè)好點(diǎn)子。點(diǎn)擊此處，共同探討新的創(chuàng )業(yè)機會(huì )！ 查看全部

　　網(wǎng)站數據統計分析的基本方法和常用工具有哪些？
　　網(wǎng)站數據統計分析有助于監控網(wǎng)站、系統運行狀態(tài)，優(yōu)化網(wǎng)站結構和體驗，提升網(wǎng)站推廣效果。無(wú)論是網(wǎng)站開(kāi)發(fā)人員、產(chǎn)品人員，還是網(wǎng)站運維人員，都應該掌握網(wǎng)站數據統計分析的基本方法和常用工具。剛好最近在為公司整理這部分內容，所以分享一下我的部分總結，僅供大家參考。
　　一個(gè)。數據分析維度
　　網(wǎng)站數據分析主要從流量、來(lái)源、頁(yè)面、訪(fǎng)問(wèn)者四個(gè)維度進(jìn)行分析。
　　1.流量分析
　　流量是網(wǎng)站數據分析最基本也是最重要的維度。它反映了被訪(fǎng)問(wèn)的網(wǎng)站 的整體概覽。
　　一般來(lái)說(shuō)，流量分析包括流量趨勢分析和當前實(shí)時(shí)流量?jì)蓚€(gè)方面。流量趨勢分析反映了網(wǎng)站最近一段時(shí)間的流量變化趨勢。常用的時(shí)間維度包括當天、最近 7 天和最近 30 天。通常，還支持自定義時(shí)間間隔。趨勢分析常用的指標有PV（頁(yè)面瀏覽量）、UV（獨立訪(fǎng)問(wèn)者數量）和獨立IP訪(fǎng)問(wèn)數量。當前實(shí)時(shí)流量反映了網(wǎng)站當前的訪(fǎng)問(wèn)情況，一般用最近15或30分鐘的PV和UV組成的曲線(xiàn)表示。
　　2.源碼分析
　　來(lái)源分析是對網(wǎng)站流量來(lái)源渠道的統計分析，可以反映訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的渠道。
　　流量來(lái)源一般可以分為三類(lèi)，直接流量、引薦流量和搜索引擎流量。直接流量是訪(fǎng)問(wèn)者在瀏覽器中直接輸入網(wǎng)站地址產(chǎn)生的流量。這些用戶(hù)通常對網(wǎng)站 非常熟悉。引薦流量，也稱(chēng)外鏈流量，是訪(fǎng)問(wèn)者通過(guò)其他網(wǎng)站鏈接跳轉到這個(gè)網(wǎng)站所產(chǎn)生的流量。第三方網(wǎng)站上放置的推廣鏈接的有效性可以通過(guò)分析推薦流量來(lái)了解。搜索引擎流量是指訪(fǎng)問(wèn)者在谷歌、百度等搜索引擎上搜索關(guān)鍵詞時(shí)，搜索這個(gè)網(wǎng)站地址，然后訪(fǎng)問(wèn)這個(gè)網(wǎng)站所產(chǎn)生的流量?？梢酝ㄟ^(guò)分析搜索引擎流量來(lái)優(yōu)化網(wǎng)站的SEO。
　　3.頁(yè)面分析
　　頁(yè)面分析是對網(wǎng)站每個(gè)頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)頻率和訪(fǎng)問(wèn)時(shí)長(cháng)進(jìn)行統計分析，從而找出經(jīng)常使用的頁(yè)面或功能，掌握訪(fǎng)問(wèn)者的興趣和熱點(diǎn)頁(yè)面。此外，您還可以分析頁(yè)面的訪(fǎng)問(wèn)路徑，獲取訪(fǎng)問(wèn)者的操作習慣。頁(yè)面分析是優(yōu)化頁(yè)面內容和頁(yè)面間邏輯流程的重要依據。
　　頁(yè)面上的熱區也是頁(yè)面分析的重要部分。一些第三方統計分析平臺提供了一些最基本的統計功能。比如百度統計就有頁(yè)面點(diǎn)擊地圖功能，統計訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)頁(yè)上的鼠標點(diǎn)擊次數，并以不同顏色的區域顯示，但只支持http和https協(xié)議的url，不支持監控框架頁(yè)。大部分頁(yè)內統計需要結合業(yè)務(wù)場(chǎng)景，手動(dòng)調用第三方統計平臺的管理接口進(jìn)行管理統計。
　　4.訪(fǎng)客分析
　　訪(fǎng)客分析主要是對訪(fǎng)客人數、訪(fǎng)客所屬區域、訪(fǎng)客活躍度、新老訪(fǎng)客等進(jìn)行統計分析。 網(wǎng)站 應該堅持“以用戶(hù)為中心”的原則。訪(fǎng)客分析的結果是對這一原則實(shí)施效果的直觀(guān)反映。一般來(lái)說(shuō)，最值得關(guān)注的指標是獨立用戶(hù)數（UV）、新用戶(hù)數和用戶(hù)活躍度。
　　兩個(gè)。核心統計指標說(shuō)明
　　網(wǎng)站數據統計分析指標種類(lèi)繁多，數量龐大，不同統計分析平臺使用的指標也存在一定差異。但是，一些指標已被各種統計平臺廣泛認可和采用。其中，最重要的指標是頁(yè)面瀏覽量、獨立訪(fǎng)問(wèn)者數量、平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間和新訪(fǎng)問(wèn)者數量。
　　1.頁(yè)面瀏覽量（PV）
　　頁(yè)面瀏覽量，也稱(chēng)為PV，是一段時(shí)間內網(wǎng)站頁(yè)面被訪(fǎng)問(wèn)的總次數。用戶(hù)每訪(fǎng)問(wèn)一個(gè)頁(yè)面，無(wú)論是刷新頁(yè)面還是跳轉到網(wǎng)站的另一個(gè)新頁(yè)面，PV都會(huì )增加1倍。
　　2.獨立訪(fǎng)客數（UV）
　　獨立訪(fǎng)客數，也稱(chēng)為UV，是一段時(shí)間內訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的訪(fǎng)客總數。瀏覽器客戶(hù)端被視為獨立訪(fǎng)問(wèn)者。統計時(shí)間段內，如果瀏覽器客戶(hù)端多次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站，則不會(huì )重復統計。比如計算當天的UV時(shí)，無(wú)論瀏覽器客戶(hù)端訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站多少次，在0點(diǎn)到24點(diǎn)這段時(shí)間內都會(huì )算作1個(gè)UV。
　　3.平均訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間
　　所有訪(fǎng)問(wèn)者訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的平均時(shí)長(cháng)，反映網(wǎng)站對訪(fǎng)問(wèn)者的吸引力。
　　4.新訪(fǎng)客數量
　　一段時(shí)間內第一次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)者總數。因為訪(fǎng)問(wèn)量是基于瀏覽器cookies統計的，一旦瀏覽器cookies被清除，再次訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站網(wǎng)站將被視為新訪(fǎng)問(wèn)者，所以新訪(fǎng)問(wèn)者數量可能會(huì )有一定的偏差同理，UV也會(huì )有一定的偏差。
　　三個(gè)。第三方統計分析平臺
　　目前國內的網(wǎng)站統計分析平臺中，國內使用最多的是百度統計和友盟統計（實(shí)際使用的是CNZZ），國外使用的是Google Analytics（GA）。建議使用百度統計或GA。
　　百度統計與GA的比較：
　　在功能上，GA更強大。百度的統計功能雖然不及GA，但提供了一些本地化的指標，比如基于IP地址的統計。
　　在使用方面，網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)成本很低，但在后臺統計分析平臺方面，因為百度的統計指標定義和分類(lèi)更符合中國人的習慣，提供的功能也更簡(jiǎn)潔，它更容易使用。百度統計中的指標GA雖然大部分都可以使用，但是在指標的定義和分類(lèi)上存在一定的差異，所以第一次使用時(shí)需要一定的適應和思維轉換。另外，GA訪(fǎng)問(wèn)需要翻墻。
　　基本使用方法
　　網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)百度統計和GA的步驟是一樣的，主要步驟是：注冊平臺賬號->填寫(xiě)網(wǎng)站信息->生成嵌入式JS腳本->在所有網(wǎng)頁(yè)中引入生成的JS 網(wǎng)站 腳本。完成這4個(gè)步驟后，就可以使用平臺的大部分功能了?；A的流量分析、來(lái)源分析、頁(yè)面分析和訪(fǎng)問(wèn)分析也已經(jīng)涵蓋，可以滿(mǎn)足網(wǎng)站的大部分統計分析需求。
　　頁(yè)面內功能分析
　　頁(yè)面功能是指對頁(yè)面內熱點(diǎn)區域（超鏈接或按鈕）點(diǎn)擊的統計，或對頁(yè)面上一系列操作過(guò)程的統計，例如注冊過(guò)程。實(shí)現頁(yè)面中功能的統計，一般需要調用統計平臺提供的事件追蹤API，手動(dòng)管理統計。
　　百度統計事件追蹤API：
　　_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
　　參數說(shuō)明：
　　·category：要監控的目標類(lèi)型的名稱(chēng)，通常是同一組目標的名稱(chēng)，如“視頻”、“音樂(lè )”、“軟件”、“游戲”等。
　　· action：用戶(hù)與目標交互的行為，如“播放”、“暫?！?、“下載”等。
　　· opt_label：關(guān)于事件的一些附加信息，通常是歌曲名稱(chēng)、軟件名稱(chēng)、鏈接名稱(chēng)等。
　　· opt_value：事件的一些數值信息，如權重、持續時(shí)間、價(jià)格等，可以在報表中看到平均值等數據。
　　GA事件追蹤API與百度統計類(lèi)似，參數含義與百度統計完全一致：
　　ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
　　比如統計一個(gè)網(wǎng)頁(yè)上某個(gè)視頻的點(diǎn)擊次數，使用百度統計的調用方法是：
　　_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
　　使用 GA 的調用方法是：
　　ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
　　四個(gè)。關(guān)于單頁(yè)應用程序 (SPA)
　　目前，許多應用程序使用單頁(yè)方法開(kāi)發(fā) Web 應用程序（即 SPA）。在這種情況下，由于Web應用只有一個(gè)頁(yè)面入口，統計分析平臺無(wú)法對頁(yè)面流量進(jìn)行統計分析。對于SPA，需要在發(fā)生路徑跳轉時(shí)手動(dòng)調用第3節介紹的事件跟蹤API進(jìn)行統計。但即使手動(dòng)進(jìn)行，也只能統計每個(gè)頁(yè)面的時(shí)長(cháng)、訪(fǎng)問(wèn)次數等最基本的信息，難以分析頁(yè)面之間的跳轉過(guò)程以及其他更復雜的頁(yè)面流量信息。
　　另外，搜索引擎，尤其是國內搜索引擎，對于SPA的搜索能力非常差。所以如果網(wǎng)站對統計分析和SEO有更高的要求，建議多頁(yè)開(kāi)發(fā)網(wǎng)站。 查看全部

　　網(wǎng)站分析師的三板斧——結合實(shí)例解剖(組圖)
　　網(wǎng)站Analysis 是一個(gè)全新的行業(yè)。 網(wǎng)站的數據越來(lái)越被重視。每個(gè)人都試圖從數據中找到有價(jià)值的結論。 網(wǎng)站Analysis 這個(gè)行業(yè)注定會(huì )繼續向前發(fā)展，并得到更多公司和管理者的認可。
　　目前，越來(lái)越多的公司正試圖通過(guò)數據推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。在國外，近些年網(wǎng)站分析的工具層出不窮，無(wú)論是集成各種功能還是針對某個(gè)應用領(lǐng)域；同時(shí)，很多網(wǎng)站分析相關(guān)的書(shū)籍也在逐漸豐富，讓我們能夠更加系統的接受各種知識。與國外相比，國內網(wǎng)站分析工具和書(shū)籍相對較少，但很多專(zhuān)業(yè)人士正在開(kāi)展各種實(shí)踐和探索，以推動(dòng)網(wǎng)站分析行業(yè)的發(fā)展。作為網(wǎng)站analysis的粉絲，我們將把我們在這個(gè)行業(yè)所掌握的知識、日常工作中遇到的問(wèn)題、積累的經(jīng)驗進(jìn)行整理總結，并在本書(shū)中與大家分享。如果本書(shū)的內容能給您帶來(lái)一些收獲，解決您工作中的一兩個(gè)問(wèn)題，將是我們最大的榮幸。
　　第一章解密神奇的網(wǎng)站analysis——網(wǎng)站analysis的目的、過(guò)程和價(jià)值。詳細解釋網(wǎng)站analysis如何幫助網(wǎng)站完成業(yè)務(wù)目標和實(shí)現價(jià)值，以及網(wǎng)站analysis的基本流程。
　　第二章從這里開(kāi)始學(xué)習網(wǎng)站analysis——網(wǎng)站analysis中的基本指標解釋。重點(diǎn)講解網(wǎng)站分析工具獲取數據的方法和原理，詳細講解了可能影響指標的分類(lèi)、計算方法和因素。
　　第三章網(wǎng)站Analyst 的三軸——網(wǎng)站Analysis 常用方法。結合實(shí)例剖析網(wǎng)站分析師常用的3種分析方法：趨勢分析、比較分析和細分分析。
　　第4章網(wǎng)站Flow那些事-網(wǎng)站Flow分析?；卮鸪Ｒ?jiàn)的流量分類(lèi)問(wèn)題，提供多種識別虛假流量的方法，讓我們在日常營(yíng)銷(xiāo)過(guò)程中更好地了解流量。
　　第五章你的網(wǎng)站是不是偷懶了——網(wǎng)站內容效率分析。提供了頁(yè)面價(jià)值、熱圖分析等多種方法來(lái)分析判斷頁(yè)面內容的價(jià)值，讓我們更好地理解和使用網(wǎng)站內容。
　　第六章誰(shuí)在使用我的網(wǎng)站——網(wǎng)站用戶(hù)分析。如何通過(guò)數據分析了解網(wǎng)站用戶(hù)的不同形態(tài)，通過(guò)分析用戶(hù)行為來(lái)評估用戶(hù)忠誠度和價(jià)值。
　　第 7 章我們的目標是什么-網(wǎng)站goals 和 KPI。對于網(wǎng)站運營(yíng)人員來(lái)說(shuō)，建立科學(xué)的KPI無(wú)疑意義重大。本章具體講解網(wǎng)站analysis KPI的創(chuàng )建和KPI標準的選擇。
　　第 8 章深入跟蹤網(wǎng)站visitors-path 和轉化分析。無(wú)論是網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)、產(chǎn)品設計，還是運營(yíng)人員，轉化率和收入都需要直接掛鉤，網(wǎng)站分析中的漏斗模型和基于內容組的訪(fǎng)問(wèn)者路徑分析方法可以提供最直接的幫助.
　　第9章從新手到專(zhuān)家-網(wǎng)站Analyze 高級應用。本章講解網(wǎng)站analytics工具GoogleAnalytics的高級應用，以及如何通過(guò)數據分析和數據挖掘的方法有效推薦內容，為個(gè)性化推薦應用提供必要的支持。 查看全部