如何分析網站數據

『壹』 如何分析網站中的匯總數據

如何分析網站中的匯總數據

網站中的匯總數據是指那些以整站作為維度的數據。例如：網站訪問次數，網站跳出率，網站停留時間等等。在Google Analytics Dashboard中顯示的大部分內容都屬於網站的匯總數據。匯總數據可以直觀的反映出網站在一定時間段內的表現和變化趨勢。但同時，匯總數據也會隱藏網站中的一些問題甚至是危險。面對網站中平穩的匯總數據，我們應該保持對待數據異常時同樣的警惕。

下面是一個網站兩周的訪問量對比，從圖中可以看出本周與上周訪問量幾乎沒有變化，並且具有相同的變化趨勢（周末略低於平時）。同樣，本周網站其他的指標變化也很微小，跳出率，停留時間等指標變化率都在2%以內。天哪，從匯總數據上來看，第二周的數據簡直就是第一周的復制。面對這樣的情況，我們可以簡單的說本周網站整體表現與上周持平，各項指標均表現正常嗎？如何不可以的話，我們又需要進行哪些分析，從哪裡入手呢？

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1對匯總數據進行細分

還記得Avinash大師的那句話嗎？分析匯總數據是對人類的犯罪！對於這類匯總數據，細分是最有效最直接的一種方法。它可以讓我們很快的發現匯總數據中存在的問題。面對上面兩周的訪問量對比趨勢圖，只看匯總數據我們會說，本周的數據和上周一樣，表現很平穩，沒有什麼可關注和分析的，但真的是這樣嗎？網站在本周的表現真的是上周的復制嗎？通過簡單的細分就可以發現其中存在很多隱藏的變化。這里推薦使用Google Analytics中的所有流量來源報告，關鍵詞報告對匯總數據進行細分。

使用的Google Analytics報告

所有流量來源報告

對於網站訪問量的匯總數據，所有流量來源報告是最有效的一個細分報告。這個報告中同時使用來源和媒介顯示了網站的所有流量來源渠道，其中既包含了付費流量和免費流量，也包含了推介流量和搜索流量。在這個報告中可以非常清晰的告訴我們每個流量渠道流量的變化。很多時候你會發現，雖然網站整體的訪問量變化不大，但不同的流量渠道卻是有漲有跌。表面上看起來平靜的匯總數據中隱藏了很多變化。

關鍵詞報告

關鍵詞報告是針對搜索引擎渠道的細分報告，也許在所有流量來源報告中搜索引擎的流量變化很平穩，這時候我們還需要繼續進行細分嗎？別忘了搜索引擎本身也是一個匯總數據。所以，我建議無論搜索引擎的流量表現如何，我們都需要查看一下對應的關鍵詞報告。也許你會發現在關鍵詞報告中，某幾個關鍵詞的表現正在變差，而另外一些關鍵詞的表現正在提升，又或者新出現了一些長尾詞等等。

2對網站訪客群體進行分析

對網站中不同的訪客群體進行分析也是一種非常有效的方法。每個網站都會幾類不同的訪客群體。而匯總數據往往會掩蓋網站中不同群體的表現。例如：本周網站訪問量與上周相同，那麼這兩周的新老訪客比例是否也相同呢？如何他們的表現是不同的，我們就不能簡單的認為這兩周的數據平穩。這時通過在不同訪客群體的維度下剖析數據，可以幫助我們發現更多的問題。這里推薦使用Google Analytics的新老訪客報告及高級群體功能對網站中不同群體進行分析。

使用的Google Analytics報告

新老訪客報告

新老訪客報告是Google Analaytics中默認的一組訪客群體，也是每個網站最基本的一種訪客分類方法。通過新老訪客報告可以看到新訪客與老訪客對網站流量的貢獻以及他們在網站中的表現。新訪客比率表示了網站在開拓新市場，吸引新訪客方面的表現。老訪客比率則表示網站內容對訪客的吸引力。

除了新老訪客群體，Google Analytics中的高級群體功能可以幫助創建更多的自定義群體，你可以按照訪客的不同來源，不同行為，來創建各類自定義訪客群體，並從這些訪客群體的維度對匯總數據進行細分。

3對網站流量質量進行分析

從質的角度分析匯總數據也是一種很好的辦法。還以文章開頭時的周訪問量對比數據為例，從量的角度看，訪問量總數和趨勢是一樣的，但從質的角度他們也是一樣的嗎？本周的訪問量與上周相比，是由更多的獨立訪客帶來的，還是由更多的訪問頻率帶來的呢？不同的答案使得對流量質量的判斷也大相徑庭。這里推薦使用Google Analytics的忠誠度報告和獨立訪客報告對流量質量進行分析。

使用的Google Analytics報告

忠誠度報告

在相同的時間段以及相同的訪問量下，訪客訪問網站的頻率也是一樣的嗎？Google Analytics通過訪客忠誠度報告顯示不同回訪頻率的訪客在網站總訪問量中所佔的比例。對比兩周的數據，看看訪客在忠誠度上也是否一致呢？兩周相同的訪問量是否是都由回訪頻率3-5次的訪客帶來的，或者其中一周大部分流量是由只來過一次的訪客帶來的呢。

獨立訪客報告

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訪問量相同並不代表獨立訪客也是相同的。Google Analytics的絕對唯一獨立訪客報告雖然不支持細分，但可以進行不同時間段的對比。當網站在兩周的訪問量差別不大時，我們還要對比和關注一下獨立訪客。對於很多非快消類的電子商務網站來說，訪問量只是浮雲，獨立訪客才是王道。隱藏在訪問量下的獨立訪客變化才是他們最關心的。

4對訪客目的進行分析

訪客目的分析是另一種對訪問量的質量分析。訪問量只是一個數字，尤其是整站的匯總數據。這些數字只能告訴我們網站在某個時間段內獲得了多少次訪問。但並不能告訴我們這些訪問者的目的是什麼。舉個極端的例子，網站在兩周都獲得了10萬次的訪問，第一周中有8萬次購物訪問，2萬次咨詢訪問。而第二周中有6萬次退貨訪問，4萬次尋找客服或幫助的訪問。這時從匯總數據上來看，兩周的訪問量是一樣的。但訪客的目的卻大不一樣。這里推薦Google Analytics的熱門內容報告和站內搜索報告來了解訪問者的目的。

使用的Google Analytics報告

熱門內容報告

熱門內容報告按照網站中頁面被瀏覽的次數對頁面進行排序，但通常情況下排在最前面的頁面總是那麼幾個，例如首頁。所以，要了解訪問者訪問目的的變化要對不同時間段的熱門內容進行對比，找出變化率最大的那些頁面，然後再進行分析。不過比較遺憾的是Google Analytics的熱門內容報告好像只能按指標值排序，不能按照變化率進行排序。

站內搜索關鍵詞報告

站內搜索關鍵詞報告記錄了訪問者在網站中尋找的內容，而這些恰恰也是訪問者的訪問目的。與熱門內容報告相比，站內搜索關鍵詞報告更加直觀和准確的告訴了我們訪客每次訪問的目的。通過觀察和分析訪客使用關鍵詞的變化以及所到達的搜索目標頁面，我們就可以清晰的知道訪問者的目的，而不同時間段中搜索關鍵詞的變化也表示了流量目標的變化情況。

5對網站的ROI進行分析

每個網站都是有目標的，而網站獲取流量也是需要成本的。在訪問量相同的情況下，我們獲取流量的成本以及這些流量所帶來的價值（目標完成度）是否也是一樣的呢？再來舉個例子說明下，網站在兩周都獲得了10萬次的訪問，第一周獲取流量的成本為50萬，而流量帶來的價值為60萬。ROI=120%。第二周獲取流量的成本為30萬，流量帶來的價值為50萬。ROI=166%。在兩周訪問量相同的情況下，不同的流量獲取成本和價值導致了投資回報率的差異。這里推薦使用Google Analytics的Adwords報告和電子商務報告獲得流量成本和價值。

使用的Google Analytics報告

Adwords報告

Google Analytics中的Adwords報告可以記錄你在Google購買廣告的總花費。通過這個報告我們可以了解獲得這部分流量所付出的成本。而其他渠道流量的成本則需求單獨計算並匯總。

電子商務報告

電子商務報告記錄了網站獲得的總收入，也就是流量帶來的價值。對於非電子商務類網站可以通過設置目標及目標轉化價值的方法來計算流量帶來的價值。

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『貳』 網站數據分析的十個要點

網站數據分析的十個要點

隨著數據量的大量產生及很容易獲取，許多網站分析人員通過與專家、社會媒體、同等進行交流討論分析什麼樣的數據才能產生有意義/價值的信息。

作為藝術與技術結合的網站分析師，不能僅依靠關鍵指標或者依賴於一個很炫的儀表盤。而真正的價值體現在於不斷的細分網站用戶，從而更好的分析用戶，為他們提供個性化的服務進而實現其商業價值。

本文提供了10點細分的建議，讓你的數據直接變成有價值的信息。

1、一濾、二組、三細分

雖然網站(流量)分析的數據量是海量(譯者註：UV超過10萬UV/天的網站網站日誌、訂單數據、商品數據、會員數據等每天產生的數據一般都是以G為單位原始數據。)，但往往也會很容易導致一些錯誤的結論(譯者註：大數據量意味數據內容多，但如果對於數據的收集過程或者數據本身是否有偏/不足不了解，就很容易在分析的時候做出的決定是錯的)。由於JS代碼的執行是在客戶端(瀏覽器載入網頁的過程中)，所以有很多固有的錯誤是無法避免的，除非你對這些數據進行過濾處理。另外，如果不對數據進行細分，那麼往往top10與TOP50列表內容各個時間段都並不太會有太大改變(譯者註：對於一個流量相對穩定的公司來說，排名前面幾位的一般變化不大。所以分析時候，最好看每個大類下面的TOP50，更容易發現一些數據的異常)。

2、細分客戶類型

常規的用戶類型：新訪者、潛在用戶(多次訪問過訪問，但沒有注冊)、會員、聯盟客戶、公司員工。不同類型的用戶訪問網站的行業差異性很大。會員的行為與潛在用戶可能完全不一樣(譯者註：因為不同類型的用戶來網站的目的是不一樣的，會員來購買可能注是為了購買某種商品，而潛在用戶可能只是來看看或者進行比比價)。會員有時候會讓轉化率這個指標出現虛高，往往公司內部員工的轉化率會比較高。

3、對渠道類型進行劃時代

渠道類型主要分為：付費與自然流量;付費媒體與免費媒體，內部與外部廣告，以及聯盟。很多網站分析工具提供的基本的流量細分報告，但如果沒有另外再加入跟蹤代碼，可能很難超越的三種基本類型。

一些關鍵流量渠道細分必須考慮加入一些代碼包括：如果一些社會化渠道來源(一些人分析你網站的內容的轉貼或者發貼)，自有社會化媒體的渠道(像在youtube或者facebook上官方主頁之類;付費或者自然搜索;自然的引用鏈接(像別的網站轉載你的內容然後會加上原文鏈接)，一般網站鏈接的交換。否則這些渠道的流量跟蹤可能會無法統計。

4、仔細檢查自然流量加的代碼

許多網站的自然流量往往是不可信因為加入的代碼往往質量很差。請仔細檢驗你的郵箱、社會媒體、重定位或者手機流量的監測代碼是否准備且完全正確的，這樣才能對更准備去判斷是否統計的自然輸入是真的直接輸入。

5、通過意向對內容進行細分

網站的用戶可以分為：研究、購買、重復購買、談判、推薦。不對的人對於內容的印象是不一樣的，所以利用這些相同的內容定位命名為你的網站分析報告。隨著時間的推移，通過構建一個好的購買流程漏斗：包括：研究、遊客，購買，交易和/或更新，從而不斷的夠優化用戶體驗。

6、利用有意義的的方法劃分產品類型

就像你通過內容來細分目的，為了更好追求從而更好的分析/識別業務上產品的配置便於作的擴展分析。

7、跨平台的整合數據

網站分析數據不應該被交易數據所替代，整合不同的數據源用於理解的分析或者記錄的信息的區別。從記錄的信息中得出結果，二者並不相等，信息並表示結論。

8、更貼近你的客戶

許多在報告中呈現的專業術語與科學術語似乎與商業股東的利益沒有明顯的相關。轉變報告的內容表達從而更好走向你的「聽眾」，讓他們更好的理解報告。

9、為每一個推測建議目標並檢驗這些預測

一個好的網站分析師通過假設、以及從數據中發現的規則來對未來的趨勢做出預測，基於對於整個市場的趨勢做出研判。一個偉大的網站分析師可以給猜測一個合適的解釋，從而可以為下一步月度、季度、年度去評估這些預測的目標。

10、把商業驅動與細分&指標聯系在一起

您的業務主要集中在積極的收購重點產品?開始分割你的數據，包括關鍵的發現，圍繞該焦點。

你報告的聽眾是否持續深入的進一步你的用戶服務行為，而不是僅僅把焦點集中的新用戶服務、潛在客戶的細分上。與業務相一致，以及注意各類細節，從而讓你的分析你的聽眾願意接受分析，並保持開放。

總結

雖然很少人可以完全掌握並使用這些要點，然後對於是作為藝術與技術結合的網站分析師來說，我們應該都要知道每一項細分都影響商業價值的實現。

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『叄』 網頁數據分析如何做

看你怎麼採集網頁數據，一般來說自己後台可以進行原始數據的統計，即看日誌，然後開發出可視化的頁面。另外一種方式就是通過第三方插件進行統計，例如網路統計等。

採集完上述數據後，基本上最有效的就是pv、uv、停留時長等數據，對於這些數據有一些公式的演算法你需要進行分析，例如pv/uv、留存、tad等。

pv、uv、日留存、三日留存等數據可以做成按時、按日的線性趨勢圖，用來找到比例關系及冰點期、熱點期等。

上述的基本分析做完後，可根據子目錄、頁面轉化進行分析，即你想讓用戶從哪裡進入到哪裡，但實際的數據是否達到你的預期值等。這些基本性質的數據做完後，個人認為已經可以達到一般運營的需求了，更深層次的挖掘分析及機器學習在此處意義不大，因為操作起來復雜且波動性大會造成結論不準確。

『肆』 如何進行電商網站數據分析

一般而言，電子商務網站數據分析包括了流量來源的分析及流量效率的分析，還有網站內部數據流的分析，用戶特徵分析這四個部分。

首先，電商網站若是想接到單子，肯定要保證流量。可是獲取流量是需要成本的，怎麼樣才能降低流量成本屬於電商網站運營最重要的一個部分，其中流量來源分析屬於重點，如在對電商網站進行數據分析的時候，要先明白用戶都是從哪裡點擊過來的，哪些網站可謂我們帶來更多的訂單，哪些流量來源是真實的，哪些屬於虛假的等等。弄清楚這些之後，才能穩定老客戶，發展新客戶，將網站推廣的更好。

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在進行電商網站數據分析的時候流量效率指的是流量達到了網站是否屬於真實的流量。那麼，在具體分析的時候，要看下它的到達率，PV/IP比還有就是訂單轉化率等等。其中訂單轉化率是最重要的一方面，若沒有訂單轉換了一切都沒意義。

最後，怎樣進行電商網站數據分析也離不開站內數據流分析這個方面。這里所說的站內數據流的分析，主要是用於分析購物流程順暢程度及網站產品分布合理與否等等，然後再根據這些來分析頁面流量排名及場景轉化率分析，站內搜索分析及客戶為何離開頁面分析等問題的分析等等，查看問題所在，然後想辦法解決，才能讓網站產品得到更好的推廣。

『伍』 如何分析一個網站的數據

兄弟這個問題困惑了我好久，以下是我從一個哥們那學來的，或許對你有些幫助：
一、思維部分：
1、是否研究過競爭對手的網站？
2、你確定目標關鍵詞的時候是否經過關鍵詞分析？
3、確定好關鍵詞以後他的熱度如何，他的競爭有多大？
4、你確定的目標關鍵詞與網站的內容是否一致？
5、是否有一個詳細的工作計劃表？
二、網站部分：
1、網站各個欄目是否圍繞網站主題展開？
2、首頁：標題標簽，關鍵詞標簽，描述標簽，是否圍繞目標關鍵詞展開？
3、在寫這三個標簽的時候關鍵詞出現的是否自然？有沒堆疊？
4、有關seo的標簽是否合理試用？H1，H2，strong等等！
5、首頁是否有為目標關鍵詞合理的加大密度？
6、主導航優化是否過關？
7、次導航是否合理？
8、logo是否為其加上指向網站首頁的地址？
9、是否有不必要的沉余代碼？
10、網站內容相似頁面公共的部分腳本化？
11、url靜態化是否完成，目錄地址是否很深？
12、網站准備好網站地圖了嗎？用戶可以看的本站的網站地圖及GoogleXMLSitemaps
13、檢查網站是否存在死鏈接，錯誤鏈接？（可用死鏈接檢測工具-Xenu）
14、是否用robots屏蔽了無關內容或重復內容？
15、沒有做過用戶體驗分析？
三：頁面部分
1、欄目下文章是否圍繞這個主題展開？
2、網站內容是否有有規律的去更新？並且保持更新？3、置導航是否安排合理？（網站內部鏈接優化有解釋）
4、頁面是否有重復標題的文章？
5、站點的所有頁面的meta標簽是否都有關鍵字，並且是否有關鍵字疊加？
6、網站內容填充的同時有沒有出現這個頁面的目標關鍵詞，分布情況如何，密度如何？
7、在合適的位置出現目標關鍵詞時候是否為它加上錨文本？
8、網站內容中出現的圖片是否有用alt說明圖片內容，圖片說明關鍵詞使用是否合理？
9、404頁面是否完善？
10、站中是否有相關的統計分析工具？
四：外部及分析：
1、友情鏈接的來源網站都是些什麼網站，是否是同行業，是否與網站有相關性，並且他們的快照及收錄是否正常？
2、有沒有循序漸進的去整加外鏈？
3、網站的網路快照是什麼時候的？
4、網站日誌是否有蜘蛛的痕跡？
5、日誌返回代碼都是什麼？有沒錯誤？
通過以上四大部分共35小點，基本能夠分析一個網站優化是否到位

『陸』 怎樣分析網站數據

分析網站數據，需要藉助網站分析工具，免費的有GA，但是這個需要有專業的知識，付費系統和工具也比較多，我們正在用的就是99click旗下的siteflow系統，按流量收費，價格也合理，有專門的客戶服務，你可以試試。

『柒』 5分鍾輕松搞定網站數據分析

5分鍾輕松搞定網站數據分析

在這里看了好多大師的文章，發現寫網站數據分析的特少，所以就有了現在這篇文章。在大數據時代的今天如果還在埋頭發外鏈，使勁整偽原創文章，那你真該放下手頭的一切去歇歇了。縱觀互聯網，哪個不是靠數據分析來調整自身的產品，所以我們的網站也要開始進入數據分析時代，及時發現網站自身問題，而後針對性的解決問題，而不是盲目的靠猜，下面太原seo學習網就給大家上干貨——5分鍾輕松搞定網站數據分析!

1、要學會及時發現蛛絲馬跡

很多時候，我們搞seo的不是等問題出來了，問題放大了才去解決，而是要在平時的點點滴滴中通過我們的經驗去發現小問題，比如：我的太原seo學習網流量出現的滑動就是靠這些小細節來解決問題的。帶著這些問題我們進行網站數據分析會讓問題變得簡單直接。

2、網站數據分析要經常關注pv、uv、ip、跳出率

從網路統計工具的後台就可以很清楚的看到我們網站的pv、uv、ip、跳出率，為什麼網路會把這幾個數據放在後台最顯眼的位置呢?聰明的seo已經猜到了，網路現在對於網站的整體權重判斷依據之一就是來源於這幾個重要數據。

通常情況下uv是要大於ip的，而pv卻是uv的倍數，試想一下，如果跳出率在90%以上，這個網站基本就廢了，網路會認為你的網站對用戶根本沒有體驗可言，直接把權重給了別人吧，最後的結果你懂得!

3、網站來源分析、地域分布是法寶

一般情況下我們網站的外鏈做的不一定是越多越好，而是質量越高越好，那麼這個質量從哪裡能看出來呢?是從網路站長工具嗎?如果你非要這樣想的話，騷年，我阻擋不了你了!從網路統計的來源分析中就可以看到我們網站的哪些外鏈是流量最大的入口，分析過後就可以針對性的將流量大的入口進行調整發布量，而流量小的入口就可以放棄了，畢竟我們人少不夠，精力有限嘛!

地域分布也是一樣的道理，如果你的網站是做產品類的，那麼地域分布就顯得很重要了，比如廣東人搜索你的產品最多，那麼是不是應該針對廣東地區進行關鍵詞分布呢?現在懂了嗎?

4、必須分析的受訪頁面、著陸頁和搜索詞

這三個數據應該說是整個網站數據分析中的壓軸大戲了，因為我們要進行准確的站內布局以及頁面調整都得靠這三個數據。

分析受訪頁面可以分析出我們網站哪些頁面最受用戶喜歡，能看出推廣、外鏈以及內鏈效果做的怎麼樣，分析搜索詞可以得出現在用戶喜歡從哪些詞進入我們的網站。

著陸頁數據分析可以體現出網站外鏈、推廣鏈接以及網站現在排名的效果，如果網站沒有關鍵詞排名，可以以此來推測我們的推廣、外鏈的效果做的怎麼樣。

我們還可以通過搜索詞分析哪些關鍵詞給我們帶來了流量，以及訪問的頁面是哪些，訪問頁的跳出率是多少，是不是應該推廣這個頁面幫助它提升排名。

5、分析頁面點擊圖和頁面上下游

頁面點擊圖相信大家都設置過吧，但是真正的用途是什麼呢?絕對不是讓你看看自己是不是色盲這么簡單。利用頁面點擊圖可以調整網站首頁布局，顏色越紅的內容應該放置最容易被用戶看到的位置，顏色淺的內容就應該往下面放。而點擊很少或者沒有點擊的內容可以從首頁移除。

頁面上下游主要是用來分析用戶瀏覽網頁的軌跡，我們大概從上下游的數據可以發現用戶點擊最多的文章是哪一篇，以及哪些頁面的跳出率高。

總結：數據分析的魅力是常人無法感受的，如果你的網站在中後期還是憑證感覺做，那麼你就相當於盲人摸象，你的網站排名只能看運氣了。

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『捌』 網站數據分析的基本內容有哪些

1、獨立訪問者數量

規定時間范圍內(一般指1天)獨立客戶訪問網站的數量，一個客戶無論瀏覽多少個頁面，都是一個獨立的uv，通過該數據可以分析出規定的時間內網站的訪問量。

2、重復訪問者數量

重復訪問者數量反映了網站用戶忠誠度，網站的質量，網站的質量越高，網站的用戶忠誠度越高，網站的重復訪問數量就越大。

3、頁面瀏覽數

在規定時間范圍內(一般指1天)，所有瀏覽者訪問的所有頁面之和，頁面瀏覽數反應了頁面的質量是否是讀者滿意的內容，網站的頁面質量越高，頁面瀏覽量就越大。

4、跳出率

只瀏覽一頁便離開的用戶的比例，通過分析網站跳出率，可以判斷網站內容的質量，如果網站跳出率比較高，說明網站的內容質量不高，用戶體驗不夠好。

5、退出率

用戶從某個頁面離開次數占總瀏覽量的比例。

6、用戶停留時間

用戶停留時間反映了網站粘性及用戶對網站內容質量的判斷。

『玖』 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。細分也叫下鑽，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。看似表現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，發現這些問題並加以改進。

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，並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於，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，高級細分的主要優勢在於細分結果的廣度。當我們設置了一個自定義細分的維度後，這個維度將應用於整個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，那麼和上個月相比怎麼樣呢？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，聚合分析常用於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。對於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？這些在基於頁面的數據中是很難發現的，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。而分類的粒度取決於你分析的最終粒度。

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。

創建的內容組主要用於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。

最後介紹的質與量的分析方法。質與量與細分一樣，也始終貫穿於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。

什麼是網站的量？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。但也並不絕對。

什麼是網站的質？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。

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