‘壹’ 如何分析网站中的汇总数据
如何分析网站中的汇总数据
网站中的汇总数据是指那些以整站作为维度的数据。例如：网站访问次数，网站跳出率，网站停留时间等等。在Google Analytics Dashboard中显示的大部分内容都属于网站的汇总数据。汇总数据可以直观的反映出网站在一定时间段内的表现和变化趋势。但同时，汇总数据也会隐藏网站中的一些问题甚至是危险。面对网站中平稳的汇总数据，我们应该保持对待数据异常时同样的警惕。
下面是一个网站两周的访问量对比，从图中可以看出本周与上周访问量几乎没有变化，并且具有相同的变化趋势（周末略低于平时）。同样，本周网站其他的指标变化也很微小，跳出率，停留时间等指标变化率都在2%以内。天哪，从汇总数据上来看，第二周的数据简直就是第一周的复制。面对这样的情况，我们可以简单的说本周网站整体表现与上周持平，各项指标均表现正常吗？如何不可以的话，我们又需要进行哪些分析，从哪里入手呢？
（点击查看大图）
1对汇总数据进行细分
还记得Avinash大师的那句话吗？分析汇总数据是对人类的犯罪！对于这类汇总数据，细分是最有效最直接的一种方法。它可以让我们很快的发现汇总数据中存在的问题。面对上面两周的访问量对比趋势图，只看汇总数据我们会说，本周的数据和上周一样，表现很平稳，没有什么可关注和分析的，但真的是这样吗？网站在本周的表现真的是上周的复制吗？通过简单的细分就可以发现其中存在很多隐藏的变化。这里推荐使用Google Analytics中的所有流量来源报告，关键词报告对汇总数据进行细分。
使用的Google Analytics报告
所有流量来源报告
对于网站访问量的汇总数据，所有流量来源报告是最有效的一个细分报告。这个报告中同时使用来源和媒介显示了网站的所有流量来源渠道，其中既包含了付费流量和免费流量，也包含了推介流量和搜索流量。在这个报告中可以非常清晰的告诉我们每个流量渠道流量的变化。很多时候你会发现，虽然网站整体的访问量变化不大，但不同的流量渠道却是有涨有跌。表面上看起来平静的汇总数据中隐藏了很多变化。
关键词报告
关键词报告是针对搜索引擎渠道的细分报告，也许在所有流量来源报告中搜索引擎的流量变化很平稳，这时候我们还需要继续进行细分吗？别忘了搜索引擎本身也是一个汇总数据。所以，我建议无论搜索引擎的流量表现如何，我们都需要查看一下对应的关键词报告。也许你会发现在关键词报告中，某几个关键词的表现正在变差，而另外一些关键词的表现正在提升，又或者新出现了一些长尾词等等。
2对网站访客群体进行分析
对网站中不同的访客群体进行分析也是一种非常有效的方法。每个网站都会几类不同的访客群体。而汇总数据往往会掩盖网站中不同群体的表现。例如：本周网站访问量与上周相同，那么这两周的新老访客比例是否也相同呢？如何他们的表现是不同的，我们就不能简单的认为这两周的数据平稳。这时通过在不同访客群体的维度下剖析数据，可以帮助我们发现更多的问题。这里推荐使用Google Analytics的新老访客报告及高级群体功能对网站中不同群体进行分析。
使用的Google Analytics报告
新老访客报告
新老访客报告是Google Analaytics中默认的一组访客群体，也是每个网站最基本的一种访客分类方法。通过新老访客报告可以看到新访客与老访客对网站流量的贡献以及他们在网站中的表现。新访客比率表示了网站在开拓新市场，吸引新访客方面的表现。老访客比率则表示网站内容对访客的吸引力。
除了新老访客群体，Google Analytics中的高级群体功能可以帮助创建更多的自定义群体，你可以按照访客的不同来源，不同行为，来创建各类自定义访客群体，并从这些访客群体的维度对汇总数据进行细分。
3对网站流量质量进行分析
从质的角度分析汇总数据也是一种很好的办法。还以文章开头时的周访问量对比数据为例，从量的角度看，访问量总数和趋势是一样的，但从质的角度他们也是一样的吗？本周的访问量与上周相比，是由更多的独立访客带来的，还是由更多的访问频率带来的呢？不同的答案使得对流量质量的判断也大相径庭。这里推荐使用Google Analytics的忠诚度报告和独立访客报告对流量质量进行分析。
使用的Google Analytics报告
忠诚度报告
在相同的时间段以及相同的访问量下，访客访问网站的频率也是一样的吗？Google Analytics通过访客忠诚度报告显示不同回访频率的访客在网站总访问量中所占的比例。对比两周的数据，看看访客在忠诚度上也是否一致呢？两周相同的访问量是否是都由回访频率3-5次的访客带来的，或者其中一周大部分流量是由只来过一次的访客带来的呢。
独立访客报告
（点击查看大图）
访问量相同并不代表独立访客也是相同的。Google Analytics的绝对唯一独立访客报告虽然不支持细分，但可以进行不同时间段的对比。当网站在两周的访问量差别不大时，我们还要对比和关注一下独立访客。对于很多非快消类的电子商务网站来说，访问量只是浮云，独立访客才是王道。隐藏在访问量下的独立访客变化才是他们最关心的。
4对访客目的进行分析
访客目的分析是另一种对访问量的质量分析。访问量只是一个数字，尤其是整站的汇总数据。这些数字只能告诉我们网站在某个时间段内获得了多少次访问。但并不能告诉我们这些访问者的目的是什么。举个极端的例子，网站在两周都获得了10万次的访问，第一周中有8万次购物访问，2万次咨询访问。而第二周中有6万次退货访问，4万次寻找客服或帮助的访问。这时从汇总数据上来看，两周的访问量是一样的。但访客的目的却大不一样。这里推荐Google Analytics的热门内容报告和站内搜索报告来了解访问者的目的。
使用的Google Analytics报告
热门内容报告
热门内容报告按照网站中页面被浏览的次数对页面进行排序，但通常情况下排在最前面的页面总是那么几个，例如首页。所以，要了解访问者访问目的的变化要对不同时间段的热门内容进行对比，找出变化率最大的那些页面，然后再进行分析。不过比较遗憾的是Google Analytics的热门内容报告好像只能按指标值排序，不能按照变化率进行排序。
站内搜索关键词报告
站内搜索关键词报告记录了访问者在网站中寻找的内容，而这些恰恰也是访问者的访问目的。与热门内容报告相比，站内搜索关键词报告更加直观和准确的告诉了我们访客每次访问的目的。通过观察和分析访客使用关键词的变化以及所到达的搜索目标页面，我们就可以清晰的知道访问者的目的，而不同时间段中搜索关键词的变化也表示了流量目标的变化情况。
5对网站的ROI进行分析
每个网站都是有目标的，而网站获取流量也是需要成本的。在访问量相同的情况下，我们获取流量的成本以及这些流量所带来的价值（目标完成度）是否也是一样的呢？再来举个例子说明下，网站在两周都获得了10万次的访问，第一周获取流量的成本为50万，而流量带来的价值为60万。ROI=120%。第二周获取流量的成本为30万，流量带来的价值为50万。ROI=166%。在两周访问量相同的情况下，不同的流量获取成本和价值导致了投资回报率的差异。这里推荐使用Google Analytics的Adwords报告和电子商务报告获得流量成本和价值。
使用的Google Analytics报告
Adwords报告
Google Analytics中的Adwords报告可以记录你在Google购买广告的总花费。通过这个报告我们可以了解获得这部分流量所付出的成本。而其他渠道流量的成本则需求单独计算并汇总。
电子商务报告
电子商务报告记录了网站获得的总收入，也就是流量带来的价值。对于非电子商务类网站可以通过设置目标及目标转化价值的方法来计算流量带来的价值。
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‘贰’ 网站数据分析的十个要点
网站数据分析的十个要点
随着数据量的大量产生及很容易获取，许多网站分析人员通过与专家、社会媒体、同等进行交流讨论分析什么样的数据才能产生有意义/价值的信息。
作为艺术与技术结合的网站分析师，不能仅依靠关键指标或者依赖于一个很炫的仪表盘。而真正的价值体现在于不断的细分网站用户，从而更好的分析用户，为他们提供个性化的服务进而实现其商业价值。
本文提供了10点细分的建议，让你的数据直接变成有价值的信息。
1、一滤、二组、三细分
虽然网站(流量)分析的数据量是海量(译者注：UV超过10万UV/天的网站网站日志、订单数据、商品数据、会员数据等每天产生的数据一般都是以G为单位原始数据。)，但往往也会很容易导致一些错误的结论(译者注：大数据量意味数据内容多，但如果对于数据的收集过程或者数据本身是否有偏/不足不了解，就很容易在分析的时候做出的决定是错的)。由于JS代码的执行是在客户端(浏览器加载网页的过程中)，所以有很多固有的错误是无法避免的，除非你对这些数据进行过滤处理。另外，如果不对数据进行细分，那么往往top10与TOP50列表内容各个时间段都并不太会有太大改变(译者注：对于一个流量相对稳定的公司来说，排名前面几位的一般变化不大。所以分析时候，最好看每个大类下面的TOP50，更容易发现一些数据的异常)。
2、细分客户类型
常规的用户类型：新访者、潜在用户(多次访问过访问，但没有注册)、会员、联盟客户、公司员工。不同类型的用户访问网站的行业差异性很大。会员的行为与潜在用户可能完全不一样(译者注：因为不同类型的用户来网站的目的是不一样的，会员来购买可能注是为了购买某种商品，而潜在用户可能只是来看看或者进行比比价)。会员有时候会让转化率这个指标出现虚高，往往公司内部员工的转化率会比较高。
3、对渠道类型进行划时代
渠道类型主要分为：付费与自然流量;付费媒体与免费媒体，内部与外部广告，以及联盟。很多网站分析工具提供的基本的流量细分报告，但如果没有另外再加入跟踪代码，可能很难超越的三种基本类型。
一些关键流量渠道细分必须考虑加入一些代码包括：如果一些社会化渠道来源(一些人分析你网站的内容的转贴或者发贴)，自有社会化媒体的渠道(像在youtube或者facebook上官方主页之类;付费或者自然搜索;自然的引用链接(像别的网站转载你的内容然后会加上原文链接)，一般网站链接的交换。否则这些渠道的流量跟踪可能会无法统计。
4、仔细检查自然流量加的代码
许多网站的自然流量往往是不可信因为加入的代码往往质量很差。请仔细检验你的邮箱、社会媒体、重定位或者手机流量的监测代码是否准备且完全正确的，这样才能对更准备去判断是否统计的自然输入是真的直接输入。
5、通过意向对内容进行细分
网站的用户可以分为：研究、购买、重复购买、谈判、推荐。不对的人对于内容的印象是不一样的，所以利用这些相同的内容定位命名为你的网站分析报告。随着时间的推移，通过构建一个好的购买流程漏斗：包括：研究、游客，购买，交易和/或更新，从而不断的够优化用户体验。
6、利用有意义的的方法划分产品类型
就像你通过内容来细分目的，为了更好追求从而更好的分析/识别业务上产品的配置便于作的扩展分析。
7、跨平台的整合数据
网站分析数据不应该被交易数据所替代，整合不同的数据源用于理解的分析或者记录的信息的区别。从记录的信息中得出结果，二者并不相等，信息并表示结论。
8、更贴近你的客户
许多在报告中呈现的专业术语与科学术语似乎与商业股东的利益没有明显的相关。转变报告的内容表达从而更好走向你的“听众”，让他们更好的理解报告。
9、为每一个推测建议目标并检验这些预测
一个好的网站分析师通过假设、以及从数据中发现的规则来对未来的趋势做出预测，基于对于整个市场的趋势做出研判。一个伟大的网站分析师可以给猜测一个合适的解释，从而可以为下一步月度、季度、年度去评估这些预测的目标。
10、把商业驱动与细分&指标联系在一起
您的业务主要集中在积极的收购重点产品?开始分割你的数据，包括关键的发现，围绕该焦点。
你报告的听众是否持续深入的进一步你的用户服务行为，而不是仅仅把焦点集中的新用户服务、潜在客户的细分上。与业务相一致，以及注意各类细节，从而让你的分析你的听众愿意接受分析，并保持开放。
总结
虽然很少人可以完全掌握并使用这些要点，然后对于是作为艺术与技术结合的网站分析师来说，我们应该都要知道每一项细分都影响商业价值的实现。
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‘叁’ 网页数据分析如何做
看你怎么采集网页数据，一般来说自己后台可以进行原始数据的统计，即看日志，然后开发出可视化的页面。另外一种方式就是通过第三方插件进行统计，例如网络统计等。
采集完上述数据后，基本上最有效的就是pv、uv、停留时长等数据，对于这些数据有一些公式的算法你需要进行分析，例如pv/uv、留存、tad等。
pv、uv、日留存、三日留存等数据可以做成按时、按日的线性趋势图，用来找到比例关系及冰点期、热点期等。
上述的基本分析做完后，可根据子目录、页面转化进行分析，即你想让用户从哪里进入到哪里，但实际的数据是否达到你的预期值等。这些基本性质的数据做完后，个人认为已经可以达到一般运营的需求了，更深层次的挖掘分析及机器学习在此处意义不大，因为操作起来复杂且波动性大会造成结论不准确。
‘肆’ 如何进行电商网站数据分析
一般而言，电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析，还有网站内部数据流的分析，用户特征分析这四个部分。
首先，电商网站若是想接到单子，肯定要保证流量。可是获取流量是需要成本的，怎么样才能降低流量成本属于电商网站运营最重要的一个部分，其中流量来源分析属于重点，如在对电商网站进行数据分析的时候，要先明白用户都是从哪里点击过来的，哪些网站可谓我们带来更多的订单，哪些流量来源是真实的，哪些属于虚假的等等。弄清楚这些之后，才能稳定老客户，发展新客户，将网站推广的更好。
其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在进行电商网站数据分析的时候流量效率指的是流量达到了网站是否属于真实的流量。那么，在具体分析的时候，要看下它的到达率，PV/IP比还有就是订单转化率等等。其中订单转化率是最重要的一方面，若没有订单转换了一切都没意义。
最后，怎样进行电商网站数据分析也离不开站内数据流分析这个方面。这里所说的站内数据流的分析，主要是用于分析购物流程顺畅程度及网站产品分布合理与否等等，然后再根据这些来分析页面流量排名及场景转化率分析，站内搜索分析及客户为何离开页面分析等问题的分析等等，查看问题所在，然后想办法解决，才能让网站产品得到更好的推广。
‘伍’ 如何分析一个网站的数据
兄弟这个问题困惑了我好久，以下是我从一个哥们那学来的，或许对你有些帮助：
一、思维部分：
1、是否研究过竞争对手的网站？
2、你确定目标关键词的时候是否经过关键词分析？
3、确定好关键词以后他的热度如何，他的竞争有多大？
4、你确定的目标关键词与网站的内容是否一致？
5、是否有一个详细的工作计划表？
二、网站部分：
1、网站各个栏目是否围绕网站主题展开？
2、首页：标题标签，关键词标签，描述标签，是否围绕目标关键词展开？
3、在写这三个标签的时候关键词出现的是否自然？有没堆叠？
4、有关seo的标签是否合理试用？H1，H2，strong等等！
5、首页是否有为目标关键词合理的加大密度？
6、主导航优化是否过关？
7、次导航是否合理？
8、logo是否为其加上指向网站首页的地址？
9、是否有不必要的沉余代码？
10、网站内容相似页面公共的部分脚本化？
11、url静态化是否完成，目录地址是否很深？
12、网站准备好网站地图了吗？用户可以看的本站的网站地图及GoogleXMLSitemaps
13、检查网站是否存在死链接，错误链接？（可用死链接检测工具-Xenu）
14、是否用robots屏蔽了无关内容或重复内容？
15、没有做过用户体验分析？
三：页面部分
1、栏目下文章是否围绕这个主题展开？
2、网站内容是否有有规律的去更新？并且保持更新？3、置导航是否安排合理？（网站内部链接优化有解释）
4、页面是否有重复标题的文章？
5、站点的所有页面的meta标签是否都有关键字，并且是否有关键字叠加？
6、网站内容填充的同时有没有出现这个页面的目标关键词，分布情况如何，密度如何？
7、在合适的位置出现目标关键词时候是否为它加上锚文本？
8、网站内容中出现的图片是否有用alt说明图片内容，图片说明关键词使用是否合理？
9、404页面是否完善？
10、站中是否有相关的统计分析工具？
四：外部及分析：
1、友情链接的来源网站都是些什么网站，是否是同行业，是否与网站有相关性，并且他们的快照及收录是否正常？
2、有没有循序渐进的去整加外链？
3、网站的网络快照是什么时候的？
4、网站日志是否有蜘蛛的痕迹？
5、日志返回代码都是什么？有没错误？
通过以上四大部分共35小点，基本能够分析一个网站优化是否到位
‘陆’ 怎样分析网站数据
分析网站数据，需要借助网站分析工具，免费的有GA，但是这个需要有专业的知识，付费系统和工具也比较多，我们正在用的就是99click旗下的siteflow系统，按流量收费，价格也合理，有专门的客户服务，你可以试试。
‘柒’ 5分钟轻松搞定网站数据分析
5分钟轻松搞定网站数据分析
在这里看了好多大师的文章，发现写网站数据分析的特少，所以就有了现在这篇文章。在大数据时代的今天如果还在埋头发外链，使劲整伪原创文章，那你真该放下手头的一切去歇歇了。纵观互联网，哪个不是靠数据分析来调整自身的产品，所以我们的网站也要开始进入数据分析时代，及时发现网站自身问题，而后针对性的解决问题，而不是盲目的靠猜，下面太原seo学习网就给大家上干货——5分钟轻松搞定网站数据分析!
1、要学会及时发现蛛丝马迹
很多时候，我们搞seo的不是等问题出来了，问题放大了才去解决，而是要在平时的点点滴滴中通过我们的经验去发现小问题，比如：我的太原seo学习网流量出现的滑动就是靠这些小细节来解决问题的。带着这些问题我们进行网站数据分析会让问题变得简单直接。
2、网站数据分析要经常关注pv、uv、ip、跳出率
从网络统计工具的后台就可以很清楚的看到我们网站的pv、uv、ip、跳出率，为什么网络会把这几个数据放在后台最显眼的位置呢?聪明的seo已经猜到了，网络现在对于网站的整体权重判断依据之一就是来源于这几个重要数据。
通常情况下uv是要大于ip的，而pv却是uv的倍数，试想一下，如果跳出率在90%以上，这个网站基本就废了，网络会认为你的网站对用户根本没有体验可言，直接把权重给了别人吧，最后的结果你懂得!
3、网站来源分析、地域分布是法宝
一般情况下我们网站的外链做的不一定是越多越好，而是质量越高越好，那么这个质量从哪里能看出来呢?是从网络站长工具吗?如果你非要这样想的话，骚年，我阻挡不了你了!从网络统计的来源分析中就可以看到我们网站的哪些外链是流量最大的入口，分析过后就可以针对性的将流量大的入口进行调整发布量，而流量小的入口就可以放弃了，毕竟我们人少不够，精力有限嘛!
地域分布也是一样的道理，如果你的网站是做产品类的，那么地域分布就显得很重要了，比如广东人搜索你的产品最多，那么是不是应该针对广东地区进行关键词分布呢?现在懂了吗?
4、必须分析的受访页面、着陆页和搜索词
这三个数据应该说是整个网站数据分析中的压轴大戏了，因为我们要进行准确的站内布局以及页面调整都得靠这三个数据。
分析受访页面可以分析出我们网站哪些页面最受用户喜欢，能看出推广、外链以及内链效果做的怎么样，分析搜索词可以得出现在用户喜欢从哪些词进入我们的网站。
着陆页数据分析可以体现出网站外链、推广链接以及网站现在排名的效果，如果网站没有关键词排名，可以以此来推测我们的推广、外链的效果做的怎么样。
我们还可以通过搜索词分析哪些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。
5、分析页面点击图和页面上下游
页面点击图相信大家都设置过吧，但是真正的用途是什么呢?绝对不是让你看看自己是不是色盲这么简单。利用页面点击图可以调整网站首页布局，颜色越红的内容应该放置最容易被用户看到的位置，颜色浅的内容就应该往下面放。而点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除。
页面上下游主要是用来分析用户浏览网页的轨迹，我们大概从上下游的数据可以发现用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。
总结：数据分析的魅力是常人无法感受的，如果你的网站在中后期还是凭证感觉做，那么你就相当于盲人摸象，你的网站排名只能看运气了。
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‘捌’ 网站数据分析的基本内容有哪些
1、独立访问者数量
规定时间范围内(一般指1天)独立客户访问网站的数量，一个客户无论浏览多少个页面，都是一个独立的uv，通过该数据可以分析出规定的时间内网站的访问量。
2、重复访问者数量
重复访问者数量反映了网站用户忠诚度，网站的质量，网站的质量越高，网站的用户忠诚度越高，网站的重复访问数量就越大。
3、页面浏览数
在规定时间范围内(一般指1天)，所有浏览者访问的所有页面之和，页面浏览数反应了页面的质量是否是读者满意的内容，网站的页面质量越高，页面浏览量就越大。
4、跳出率
只浏览一页便离开的用户的比例，通过分析网站跳出率，可以判断网站内容的质量，如果网站跳出率比较高，说明网站的内容质量不高，用户体验不够好。
5、退出率
用户从某个页面离开次数占总浏览量的比例。
6、用户停留时间
用户停留时间反映了网站粘性及用户对网站内容质量的判断。
‘玖’ 网站常用的数据分析方法介绍
网站常用的数据分析方法介绍
本篇文章我们介绍4种网站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他们分别是细分分析，对比分析，对比分析，质与量分析。这些分析方法在实际工作中经常组合使用。我们先来看下细分分析。
1，细分分析
单一的指标数据或大维度下的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度配合使用时才有意义。细分也叫下钻，是网站分析中最常用的一种方法。原理就是通过对汇总数据进行多个维度对指标进行分解。逐步找到有问题的部分。在整个的Google Analytics报告的中，随处都充满了细分方法。
汇总数据是一个极其笼统的大维度数据。而平均数数据则可能会掩盖很多问题。这里是一个平均数的计算方法：访问者A浏览了10个页面，访问者B浏览了2个页面。网站每次访问页面浏览量6个页面。看似表现不错的平均数据其实包含很很多问题。但我们仅从平均数中无法看到这些问题。细分的主要目的就是对汇总数据和平均值数据进行剖析，发现这些问题并加以改进。
1.1如何使用Google Analytics进行细分
我们如何使用Google Analytics来对指标进行细分？Google Analytics报告本身的结构就是一个支持细分的结构。不用我们进行特别的设置就可以对指标进行细分。下面我们来看下如何使用Google Analytics报告中的这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
默认细分功能
在Google Analytics的四类报告中，都提供了细分功能。展开每一类的报告，概述报告，而下面的各个子报告都是对概述报告的一个细分。
同时在子报告中，也提供了更进一步的细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度，并且点进去进一步查看。
自定义细分功能
除了Google Analytics的默认细分功能外，还有三种更灵活的自定义细分功能。他们分别是次级维度细分，高级细分和自定义细分。自定义细分与默认细分功能最大的差别在于，默认细分是在一个大的维度下逐级深入细分。例如，流量来源，搜索引擎，Google，自然搜索，关键词。而自定义细分则可以完整更复杂的跨越多个维度的细分。例如：流量来源，搜索引擎，地理位置。
次级维度
第一个自定义细分功能是次级维度，在大部分Google Analytics报告中，都可以实现次级维度的细分。以下是次级维度的截图。我们可以很容易的使用次级维度来查看同一个指标在两个不同维度中的表现如何。例如：北京地区的Google搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告，使用自定义报告进行细分要比次级维度灵活的多。细分的层级也要深入的多。自定义报告的的实质是对指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分，与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置了一个自定义细分的维度后，这个维度将应用于整个Google Analytics报告中。
2，对比分析
除了使用细分以外，我们还可以使用对比分析来观察指标的变化趋势，例如，本月的访问量是300万，那么和上个月相比怎么样呢？和去年同一时期又如何呢？这就是我们介绍的第二个方法，对比分析。对比分析的设置很简单，在时间里设置好要对比的时间段，报告会自动给出指标的变化结果。这里有一个需要注意的问题是，当使用Google Analytics自带的与上一个时期进行对比时，时间段内周末的数量可能会不相同。而这也将直接影响指标的对比结果。
3 ，聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，聚合分析常用于对网站内容的分析上。网站有大量的页面访问数据，而每一个页面又都拥有自己的指标数据。对于如此庞大和细碎内容数据，我们该如何下手呢？答案是使用聚合分析。
3.1应用场合
聚合分析通常用来对网站的分类和导航系统进行分析。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？他们如何在这两类信息间流动。使用列表筛选的功能是否中途也会使用站内搜索？这些在基于页面的数据中是很难发现的，因为数据的颗粒度太细小了。需要我们对网站中不同的内容进行聚合。
3.2内容组介绍
聚合内容的方法很简单，就是将内容相关，或者你关注的信息进行分类，我们称为内容组。而分类的粒度取决于你分析的最终粒度。
聚合内容的维度也有很多种，完全看我们的分析需求。最简单的方法，我们可以按网站的频道划分内容组，或者按网站的功能来划分。例如首页，站内搜索功能，列表筛选功能，产品展示功能，购物结算功能。注册登录功能。等等。
3.3路径分析
创建的内容组主要用于进行访问者路径分析。也就是Google Analytics的访问者流报告，和导航摘要报告中。通过访问者在各内容组间的路径来验证网站逻辑和不同产品间的设计是否合理。
4，质与量分析
最后介绍的质与量的分析方法。质与量与细分一样，也始终贯穿于Google Analytics的各个报告中。
在流量来源报告中，访问次数是一个量的标，跳出率是一个质的指标。通过这两个指标可以有效的衡量不同渠道流量与网站内容的匹配度。
在内容报告中，浏览量是一个量的指标，退出百分比是一个质的指标，通过这两个指标可以衡量页面的质量。
4.1什么是量
什么是网站的量？通常来说，量是一个绝对值，用来衡量事物的多少。例如，网站来了多少人，访问了多少次，看了多少个页面，产生了多少订单等等。这些绝对值数据都可以归为网站的量指标。但也并不绝对。
4.2什么是质
什么是网站的质？通常来说，质是一个比率。用来衡量效果。例如：跳出率，转化率，平均停留时间，每次访问浏览页面数，平均订单价值等等。这些比率都可以归为网站的质指标。
4.3主要应用场景及报告
质与量在网站分析中的应用比较广泛，任何的流量，网站页面及访问者行为都可以通过质与量两个维度进行有效的分析。例如，进入次数与跳出率，页面浏览量与关键行为点击率，等等等等。
以上是小编为大家分享的关于网站常用的数据分析方法介绍的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货