網站數據分析（網站分析工具）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于網站數據分析的問題，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、網站常用的數據分析方法介紹

• 2、如何進行網站數據分析?

• 3、網站建設之數據分析要分析哪些

• 4、網站數據分析一般主要分析哪些數據呢？

一、網站常用的數據分析方法介紹

網站常用的數據分析方法介紹

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

單一的指標數據或大維度下的指標數據是沒有意義的，只有當指標與維度配合使用時才有意義。細分也叫下鉆，是網站分析中最常用的一種方法。原理就是通過對匯總數據進行多個維度對指標進行分解。逐步找到有問題的部分。在整個的Google Analytics報告的中，隨處都充滿了細分方法。

匯總數據是一個極其籠統(tǒng)的大維度數據。而平均數數據則可能會掩蓋很多問題。這里是一個平均數的計算方法：訪問者A瀏覽了10個頁面，訪問者B瀏覽了2個頁面。網站每次訪問頁面瀏覽量6個頁面?？此票憩F不錯的平均數據其實包含很很多問題。但我們僅從平均數中無法看到這些問題。細分的主要目的就是對匯總數據和平均值數據進行剖析，發(fā)現這些問題并加以改進。

我們如何使用Google Analytics來對指標進行細分？Google Analytics報告本身的結構就是一個支持細分的結構。不用我們進行特別的設置就可以對指標進行細分。下面我們來看下如何使用Google Analytics報告中的這些簡單的默認細分功能和高級細分功能。

在Google Analytics的四類報告中，都提供了細分功能。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分。

同時在子報告中，也提供了更進一步的細分。我們所要做的就是找到感興趣的維度，并且點進去進一步查看。

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

次級維度

第一個自定義細分功能是次級維度，在大部分Google Analytics報告中，都可以實現次級維度的細分。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在兩個不同維度中的表現如何。例如：北京地區(qū)的Google搜索引擎。

高級細分

第二個自定義細分是自定義報告，使用自定義報告進行細分要比次級維度靈活的多。細分的層級也要深入的多。自定義報告的的實質是對指標和維度的重組。

自定義報告

第三個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。當我們設置了一個自定義細分的維度后，這個維度將應用于整個Google Analytics報告中。

除了使用細分以外，我們還可以使用對比分析來觀察指標的變化趨勢，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。對比分析的設置很簡單，在時間里設置好要對比的時間段，報告會自動給出指標的變化結果。這里有一個需要注意的問題是，當使用Google Analytics自帶的與上一個時期進行對比時，時間段內周末的數量可能會不相同。而這也將直接影響指標的對比結果。

第三種分析方法是聚合分析，聚合分析常用于對網站內容的分析上。網站有大量的頁面訪問數據，而每一個頁面又都擁有自己的指標數據。對于如此龐大和細碎內容數據，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站的分類和導航系統(tǒng)進行分析。例如：關注A頻道的訪問者是否也瀏覽了B頻道的信息？他們如何在這兩類信息間流動。使用列表篩選的功能是否中途也會使用站內搜索？這些在基于頁面的數據中是很難發(fā)現的，因為數據的顆粒度太細小了。需要我們對網站中不同的內容進行聚合。

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

聚合內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，我們可以按網站的頻道劃分內容組，或者按網站的功能來劃分。例如首頁，站內搜索功能，列表篩選功能，產品展示功能，購物結算功能。注冊登錄功能。等等。

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

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

在流量來源報告中，訪問次數是一個量的標，跳出率是一個質的指標。通過這兩個指標可以有效的衡量不同渠道流量與網站內容的匹配度。

在內容報告中，瀏覽量是一個量的指標，退出百分比是一個質的指標，通過這兩個指標可以衡量頁面的質量。

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

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

質與量在網站分析中的應用比較廣泛，任何的流量，網站頁面及訪問者行為都可以通過質與量兩個維度進行有效的分析。例如，進入次數與跳出率，頁面瀏覽量與關鍵行為點擊率，等等等等。

以上是小編為大家分享的關于網站常用的數據分析方法介紹的相關內容，更多信息可以關注環(huán)球青藤分享更多干貨

二、如何進行網站數據分析?

1、網站服務器的運行狀況及影響

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

2、網站程序是否有利于搜索引擎

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

3、網站哪些內容收錄

網站的在搜索引擎的的收錄，影響著整個網站的流量，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，我們可以總結觀察出網站在搜索引擎的表現主題，搜索引擎對網站的整體的定位，關鍵詞與整體內容的表現含義越相近，排名也就越高。

4、網站的訪客情況與分析

通過對網站流量數據的分析，我們可以獲知網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容，有什么需求，網站哪些部分吸引他們。

5、網站各種關鍵詞的表現情況

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

三、網站建設之數據分析要分析哪些

網站建設之數據分析具體如下：

1.用戶忠誠度

了解用戶在應用內做了什么之后，就應該問一下用戶是否喜歡你的應用，這是一個應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.轉化率

應用內的轉化率至關重要，用戶付費的轉化率更加直接關系到開發(fā)者的收入。

通過漏斗模型進一步分析關鍵節(jié)點的轉化率，以不斷提高付費轉化，增加收入。

3.用戶屬性

產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備型號、網絡及運營商、地域、用戶性別等宏觀的用戶特征。這些數據可以在產品改進、應用推廣和運營策略的制定上提供非常好的方向性依據。

4.用戶來源

在國內，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、限時免費等等?？匆粋€應用的數據，首先要知道用戶從哪里來，哪里的用戶質量最高，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)者應該從多個維度的數據來對比不同渠道的效果。

四、網站數據分析一般主要分析哪些數據呢？

網站數據分析主要包括行業(yè)數據分析、競爭對手分析、域名評估、網站內容分析、網站用戶體驗測量、網站優(yōu)化的各項數據分析、網站用戶行為分析、網站用戶需求分析、網站營銷數據庫分析、客戶數據的收集等主要內容。

以上就是關于網站數據分析相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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