DT時(shí)代畜隶，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”經(jīng)濟(jì)發(fā)展新形態(tài)的推動(dòng)壁肋，結(jié)合大數(shù)據(jù)迅猛發(fā)展的時(shí)代背景逮光，網(wǎng)站數(shù)據(jù)的關(guān)注度越來(lái)越高，分析網(wǎng)站數(shù)據(jù)從而獲得更廣的曝光度成為不少互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的目標(biāo)《栈現(xiàn)在涕刚，大圣眾包威客平臺(tái)（www.dashengzb.cn）便為網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)和互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)從業(yè)者整理總結(jié)3招技能，趕緊上車(chē)乙帮！
一杜漠、確保數(shù)據(jù)源的精度與廣度，實(shí)現(xiàn)全方位無(wú)死角分析
眾所周知察净，越真切精確的數(shù)據(jù)驾茴，數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論越精確；數(shù)據(jù)量越多氢卡，越可以減小誤差锈至，從而讓最后得出的數(shù)據(jù)分析結(jié)果即事物發(fā)展背后的規(guī)律越準(zhǔn)確。那么译秦，網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析人士應(yīng)該怎樣確保數(shù)據(jù)源的精度和廣度呢峡捡？
1.保證數(shù)據(jù)全面性
網(wǎng)站數(shù)據(jù)的來(lái)源類(lèi)型，除了我們熟知的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)筑悴、業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)们拙、實(shí)驗(yàn)測(cè)試數(shù)據(jù)外，還有用戶調(diào)研數(shù)據(jù)阁吝、行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)砚婆、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手?jǐn)?shù)據(jù)，等等突勇。想要確保數(shù)據(jù)的全面性装盯，可以從“多來(lái)源”身上著手，這樣甲馋，才能從更多的角度去分析問(wèn)題埂奈，消滅“死角”。
2.初步清洗整理數(shù)據(jù)
為了保證數(shù)據(jù)的完整性摔刁、一致性和準(zhǔn)確性挥转，網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析人士應(yīng)該清洗與整理數(shù)據(jù)清女。這樣邪狞，一來(lái)可以盡量減少數(shù)據(jù)源的缺失值對(duì)數(shù)據(jù)分析帶來(lái)的影響炫狱，二來(lái)可以保證整個(gè)數(shù)據(jù)采集階段的記錄一致性酝静、描述一致性名斟、既定的規(guī)則一致性岂贩，三來(lái)可以提前識(shí)別源數(shù)據(jù)中存在的異常數(shù)據(jù)以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性弧轧。
3.留心判斷易渾混淆數(shù)據(jù)
做網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的都知道屿附，有3種類(lèi)型的數(shù)據(jù)非常容易混淆：用戶識(shí)別方式矾削、頁(yè)面停留時(shí)間壤玫、頁(yè)面訪問(wèn)來(lái)源豁护。所以，在做相關(guān)的數(shù)據(jù)采集時(shí)欲间，要注意明確判斷這三者的數(shù)據(jù)楚里，最好考慮使用一些專(zhuān)業(yè)的軟件來(lái)統(tǒng)計(jì)。
二猎贴、掌握兩大基礎(chǔ)分析法班缎，保證數(shù)據(jù)分析的邏輯性
思路正確了，基本可以保證邏輯也是正確的她渴。以下介紹的兩種分析法达址，既是最基礎(chǔ)的分析方法，也是最常用的分析思路趁耗。
1.對(duì)比分析法
對(duì)比分析法在本質(zhì)上是通過(guò)數(shù)據(jù)計(jì)算方法來(lái)判定兩個(gè)解決方案的優(yōu)劣沉唠。首先，我們要確定一個(gè)統(tǒng)一的對(duì)比單位（比較基準(zhǔn)）苛败，設(shè)定方法分別是：百分比評(píng)分均值法满葛、標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)合并法。然后著拭，需要我們?nèi)藶榈厝ピO(shè)定合理的比較環(huán)境（“實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)定”）纱扭，即將兩組參數(shù)放于同樣的條件下對(duì)比，實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)定法同樣有兩種: 基于時(shí)間序列的組內(nèi)比較 儡遮、基于對(duì)照實(shí)驗(yàn)的組間比較。
例：
同一個(gè)電商網(wǎng)站上的商品A和商品B暗赶，哪一個(gè)對(duì)網(wǎng)站貢獻(xiàn)更大呢鄙币？在這里我們要綜合考慮訪問(wèn)量、轉(zhuǎn)化率蹂随、商品熱度才能更全面地評(píng)估兩個(gè)商品對(duì)網(wǎng)站的貢獻(xiàn)十嘿。
2.細(xì)分分析法
細(xì)分分析是指將指標(biāo)與維度相互組合。指標(biāo)是用來(lái)記錄訪問(wèn)者行為的數(shù)字岳锁。它又可分為基本指標(biāo)和復(fù)合指標(biāo)绩衷，常見(jiàn)的基本指標(biāo)有訪問(wèn)次數(shù)、綜合瀏覽量等激率，常見(jiàn)的復(fù)合指標(biāo)有訪問(wèn)深度咳燕、跳出率、平均網(wǎng)站停留時(shí)間乒躺、新訪次占比等招盲。維度是用來(lái)提供觀察訪問(wèn)者行為的一種角度，常見(jiàn)的維度類(lèi)別有訪問(wèn)者屬性維度嘉冒、時(shí)間維度曹货、流量來(lái)源維度咆繁、地理維度、內(nèi)容維度和系統(tǒng)維度等顶籽。重點(diǎn)是玩般，指標(biāo)和維度必須與在一起時(shí)才有意義。細(xì)分分析法的目的是為了看清真正的問(wèn)題所在礼饱，從而找出有效的解決辦法坏为。
例：
網(wǎng)站報(bào)告一般都是網(wǎng)站數(shù)據(jù)的綜合情況，如包括網(wǎng)站的總訪問(wèn)量慨仿、總停留時(shí)間久脯、總銷(xiāo)售量等。但是我們無(wú)法根據(jù)這些匯總數(shù)據(jù)對(duì)不同屬性的流量進(jìn)行正確的判斷镰吆。此時(shí)帘撰，流量細(xì)分就顯得尤為重要。我們可以使用細(xì)分分析法打破以上的平均指標(biāo)万皿，得出用戶在不同頁(yè)面摧找、不同內(nèi)容、不同渠道的停留時(shí)間以及訪問(wèn)量牢硅，使數(shù)據(jù)分析報(bào)告有意義.
三蹬耘、了解數(shù)據(jù)分析消費(fèi)人群的需求，有的放矢展現(xiàn)結(jié)論
一般來(lái)說(shuō)减余，老板的數(shù)據(jù)分析報(bào)告需求是公司的一些關(guān)鍵指標(biāo)數(shù)據(jù)及變化情況综苔。在這里，使用同比位岔、環(huán)比和定基比如筛，以及同比增長(zhǎng)率、環(huán)比增長(zhǎng)率抒抬、定基比增長(zhǎng)率杨刨，展現(xiàn)月度和季度中的表現(xiàn)情況，以及這些關(guān)鍵指標(biāo)的變化趨勢(shì)擦剑，老板便能更明確公司整體層面的業(yè)績(jī)表現(xiàn)妖胀。想要知道更多大數(shù)據(jù)與商業(yè)智能領(lǐng)域干貨、兼職機(jī)會(huì)及行業(yè)資源分享等惠勒，可以關(guān)注“大圣眾包”公眾號(hào)赚抡，或添加大圣妹個(gè)人微信號(hào)（dashengmeme）。
運(yùn)營(yíng)部門(mén)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告需求是用戶畫(huà)像捉撮，以便做精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)怕品。相比其它部門(mén)，運(yùn)營(yíng)部門(mén)需要看的數(shù)據(jù)更多巾遭，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控最好肉康。所以我們需要給運(yùn)營(yíng)部門(mén)建立可以監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和提供數(shù)據(jù)預(yù)警的系統(tǒng)闯估，以滿足他們的運(yùn)營(yíng)需求。
產(chǎn)品部門(mén)的數(shù)據(jù)分析報(bào)告需求是增長(zhǎng)的吼和、活躍的及頁(yè)面的數(shù)據(jù)涨薪。他們需要掌控產(chǎn)品的當(dāng)前表現(xiàn)，尤其是新發(fā)布的產(chǎn)品炫乓，畢竟他們需要對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化迭代刚夺。整合分析繁雜的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，展現(xiàn)出產(chǎn)品的某些數(shù)據(jù)的趨勢(shì)末捣，是產(chǎn)品部門(mén)想要的數(shù)據(jù)分析結(jié)果侠姑。這需要用到另外一種趨勢(shì)分析的方法一一趨勢(shì)線，常見(jiàn)的趨勢(shì)線有：指數(shù)趨勢(shì)線箩做、對(duì)數(shù)趨勢(shì)線莽红、線性趨勢(shì)線。
要成為一名優(yōu)秀的網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)和互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)從業(yè)者不容易邦邦，但是掌握一定的方法安吁，定能讓你在互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)中得心應(yīng)手。
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