学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

【学习】网站数据分析:理清网站数据分析思路

网站数据分析网站运营中最为关键的一步,但如何在浩瀚的数据海洋中,明确自己的分析思路,知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案,也是非常头疼的问题,所以此时选好网站分析工具很重要99click作为国内领先的电商网站数据分析系统 上图是一个网站分析的生命周期示意图,在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后(强调一下,明确分析需求很重要,这可以避免为了分析分析),我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。 ? 案例: 当你需要对网站进行一次全面的分析时,你可以按上边所列的内容对网站的各个数据模块系统地进行分析。但各个营销渠道的网站分析需求多种多样,不同的需求的分析方法也有所不同。 分析: 我们可以按照里边的内容一步一步作分析,把销售异常的根源找出来,但如果你对网站的业务运营情况非常熟悉,在这种突发情况下我们可以一针见血地找到问题的根源,从而得以快速修正问题恢复网站的正常销售。 当数据出现异常的时候,它可以把异常的数据指标给你列出来,并会相应地列出数据异常的原因。 你还可以设立自定义报警来监控网站运营数据

57930

高阶运营网站汇总

Shape Collage:http://www.shapecollage.com/

9610
  • 广告
    关闭

    【11.11特惠】腾讯云大数据产品,19.9元秒杀尝鲜,首购2.5折起!

    移动推送、商业智能分析BI、Elasticsearch、智能数据分析、云数仓Doris,多款产品年终钜惠,19.9元秒杀,新客首购2.5折起,老客回购2.8折起!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    数据分析,如何支持运营迭代

    上一篇《为什么你做的数据分析运营懒得看》中,我们列举了运营实际遇到的困难,今天接着分享,数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说,数据分析已经为运营提供了大量支持,可惜仅限于认知现状阶段。 女生们可以回顾一下购物网站的各种满减、优惠、抽奖,是不是看起来很相似。就是这个感觉! 比如运营最喜欢说的AARRR,其实每个方面,都有大堆套路(如下图): ? 2 不同运营数据的需求 虽然都叫运营,但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作,具体痛的位置不一样。对于这些痛点,数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看,数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。 3 数据能支持哪些问题 数据分析适合解决理性问题,因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了,运营最大的问题是没钱。 以上种种,归纳起来就是:好的数据支撑体系,从来都是业务数据一体运营,集体作战的结果,从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。

    67330

    产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

    当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做大数据量处理,还是用SPSS。 今天继续分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】,常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据。 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名称,如下图: 数据视图: ? 变量视图 ? 最后一组,我们通常定义为【范围,从值到最高】,不至于遗漏数据,正如第一组,我们会定义为【范围,从最低值】。 ? 数据分组后的变量视图 ? 原文链接:http://www.36dsj.com/?p=4850

    1K50

    【学习】网站数据分析网站分析的基本度量

    我们在使用各种网站分析工具的时候,会看到很多不同的度量指标,可能不同的工具会有不同的命名和定义,这里列举一些常见的度量,简单说明一下它们是如何计算得到的。 下面的度量都是来源于网站点击流数据,但根据点击流数据获取方式的不同(来源于网站原始日志文件或通过beacons和JavaScript的方式 获取的网站日志,如同样免费的AWStats和Google Analytics Page Views  即PV,页面浏览数,页面被打开(请求)的次数,是网站分析中最常见的度量。注意 Ajax架构或Flash下同一URL下可以浏览多个页面,进行多个操作,这些都无法在PV中体现。 Sources and Search Key Phrase  来源于referrers的统计,Sources即网站的来源(搜索引擎、广告或其它),用于广告投放效果分析、SEM等。 上面列举的都是网站分析中一些比较基本的指标和度量,我们在网站分析过程中可以基于这些度量通过求和、比例、平均等方式获得更多我们希望得到的数据,进而为我们的分析结果提供更充分的依据。

    94240

    python数据运营分析实例---销售预测

    数据来源:https://pan.baidu.com/s/1a5kcBy0O0LGO8vo5SXI2Hw 第一步:导入库 import re import numpy from sklearn import linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步:导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析数据运营 /chapter1/data.txt") all_data = fn.readlines() fn.close() 第三步:数据预处理 x=[] y=[] for single_data in all_data y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步:数据分析 plt.scatter(x,y) plt.show() 第五步:数据建模 model = linear_model.LinearRegression() model.fit(x,y) 第六步:模型评估

    38410

    谷歌seo网站运营技巧

    今天云程网络就为大家介绍一些关于谷歌seo网站运营知识。   一、域名   想要做网站优化排名,必须要一级域名。 给很多企业做优化前网站分析时,发现企业的英文网站往往是中文站下的二级域名,这样的域名权重较低,很难获得排名。 一、数据监控   网站优化过程中不能盲目机械的进行优化操作,需要定期关注网站的后台数据或第三方的统计工具。 ,根据这些数据分析,有针对性的调整优化策略。    以上就是谷歌seo网站运营公司云程网络为大家介绍的企业在网站优化时需要了解的基础知识,这对于企业招聘管理优化人员,选择优化团队非常有帮助。

    15550

    【学习】网站数据分析网站用户忠诚度分析

    可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分,但是单单区分新老用户是不够了,我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 量化网站的用户忠诚度   以上的4个指标对于电子商务网站而言,可能还有适用性,但对于大多数网站是不合适的,所以为了让分析具有普遍的适用性,同时为了满足所有的指标都可以量化(上面的客户推荐意向比较难以量化 ,即用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间、平均访问页面数,这些指标可以直接从网站的点击流数据中计算得到,对所有的网站都适用,下面看一下这些指标的定义及如何计算得到(一些网站度量的相关定义请参考——网站分析的基本度量 统计数据的时间区间也是根据网站的特征来定的,如果网站的信息更新较快,用户访问较为频繁,那么可以适当选取较短的时间段,这样数据变化上的灵敏度会高些;反之,则选择稍长的时间段,这样用户的数据更为丰富,指标的分析结果也会更加准确有效 基于上面的用户忠诚度评价体系扩展开来就是: 分析忠诚用户的行为特征,努力满足他们的需求,提高他们的满意度; 从最近访问时间的指标数据机用户忠诚度变化趋势中发现一些可能正在流失的用户,分析他们流失的可能原因

    635100

    运营分析而设计的数据系统

    介绍一个有趣的数据系统Operational Analytics Processing,OPAP系统。不同于传统的OLTP和OLAP,它更注重于实时数据的即时分析。 举个简单的例子,当用户参加一项活动时,产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果,并且快速的探索用户的行为特征,从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓:越来接近实时的数据,越有价值。 低数据延迟: 数据的任何变化都能够在几秒钟内被查询到。因为主要是用于分析,所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。 总结 OPAP系统并不太像传统的数据库,它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念,便有了很多有趣的特性,比如不支持事务,直接将数据落盘到log。 总的来说,作者的设想是很有意义的:对于某些分析场景,使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎,算出结果显得太重,也不够灵活;类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和运营人员

    46520

    《python数据分析数据运营》笔记2021.9.16

    P165, 100万条内选K聚类数据量大时间久,数据高维选择降维、子空间聚类(谱聚类),Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。 2、聚类和分类的区别? 不适合商业环境复杂的企业,数据的平稳性、白噪声检验 9、数据分析的流程是什么? 大流程、小流程、循环流程、迭代流程 10、如何处理异常值、重复值、空值? 主成分分析PCA、因子分析FA、线性判别分析LDA、独立成分分析ICA、局部线性嵌入LIE、核主成分析KernelPCA 12、大数据还有必要抽样和降维吗? 数据的抽样、数据的降维(X太多)(专家法、相关性法、准确性法、机器学习权重) 13、数据分布不均衡的影响? 机器学习样本不够,学习有偏差。10倍要警惕、20倍要处理。 过抽样(容易过拟合)、欠抽样(容易数据信息丢失) 14、如何检查异常检测? 统计(分布)、距离K均值、密度LOF、偏移、时间序列,离群点和新奇点检测 15、如何验证关联分析

    6030

    数据运营」理解DataOps运营

    DataOps开始时是作为一个最佳实践系统,但逐渐成熟为处理数据分析的全功能方法。此外,它依赖并促进分析团队和信息技术运营团队之间的良好沟通。 数据科学团队必须能够访问构建推荐引擎和部署工具所需的数据,然后才能将其与网站集成。实施一个DataOps计划需要仔细考虑组织的目标和预算问题。 增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。 通过使用自动流程,数据分析数据管理变得更加精简。这些步骤确保了产品交付和部署的快速和无缝改进。 连续的分析 持续分析是最近才发展起来的。 连续方法被设计为同时运行多个无状态(不保存数据)引擎,这些引擎丰富、分析和操作数据。由此产生的“持续分析”方法提供了更快的答案,同时也使IT工作更简单、更便宜。

    61110

    【学习】网站数据分析:电子商务网站用户分析

    前一篇文章主要是基于点击流数据的用户分析,适合所有网站,而对于一些特殊的网站,可以根据自身所能获取的数据分析的指标进行扩展或根据自身的特征定制合适的指标,这里主要介绍的是适合一般的电子商务网站的用户分析方法 电子商务网站一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面,所以对于这些用户,我们可以基于网站运营数据对他们的交易行为进行分析,以估计每位用户的价值, 评价用户价值的指标   对于评价指标的选择这里遵循3个原则: 指标可量化:没办法,要做定量分析,这个是最基本的前提; 尽可能全面:根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标,这样能够从多角度进行分析和评价 这里具体的方法就不再重复介绍了,请参照——网站用户忠诚度分析这篇文章。下面是一个雷达图的示例: <ignore_js_op> ?   通过这个雷达图,我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。 用户交易行为分析的意义 发现网站的高价值客户(VIP),为客户关系管理(CRM)及保持有价值客户提供支持; 发掘网站的可发展用户,对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销; 及时发现可能流失的客户,及时采取有效措施

    62170

    【学习】网站数据分析:电子商务网站RFM分析

    )   RFM分析原多用于传统营销、零售业等领域,适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业,只要任何有数据记录的消费都可以被用于分析。 那么对于电子商务网站来说,网站数据库中记录的详细的交易信息,同样可以运用RFM分析模型进行数据分析,尤其对于那些已经建立起客户关系管理(CRM)系统的网站来说,其分析的结果将更具意义。 数据获取与分析   在从数据库中提取相关数据之前,首先需要确定数据的时间跨度,根据网站销售的物品的差异,确定合适的时间跨度。 RFM分析也存在着一定的缺陷,它只能分析有交易行为的用户,而对访问过网站但未消费的用户由于指标的限制无法 进行分析,这样就无法发现潜在的客户。 所以在分析电子商务网站的用户时,由于网站数据的丰富性——不仅拥有交易数据,而且可以收集到用户的浏览访问数据,可以扩展到更广阔的角度去观察用户,这方面的定量分析会在之后的网站用户分析中进行详细叙述。

    60240

    数据分析数据挖掘、数据运营有啥区别?【通俗版】

    在医院陪护老婆已经一周了,与医生、化验、护士相处一周以后,发现这不就是数据分析数据挖掘、数据运营间的关系吗!特此mark,让新同学快速理解一下。 这一切处理问题的方法像极了数据分析师。虽然作为数据分析师懂的是数据、统计学、编程、业务等知识,可真正面对的业务问题错综复杂。 由人工梳理复杂问题,设定清晰的目标,标注结果,再交由算法训练稳定的模型,是沉淀经验,积累分析成果的重要过程。 至于护士们,就像极了数据运营,或者需要看数据运营。 对企业而言,分析、算法、数据运营也缺一不可。数据分析适合解决复杂的业务问题,算法适合对特定问题训练模型提升效率,数据运营当然是数据说话的干脏活累活,大家都在为经营做贡献。 可有些同学会好奇:那陈老师,为啥我看到的是数据分析都在迷茫自己要做什么,人人都想21天0基础学算法年薪百万,运营三天就写一篇分析心得却事到临头老是来要数要结果呢??为啥我看到的企业都这么乱??

    48440

    网站分析数据和决策(上)

    要围绕如何通过网站分析以及站长工具中的数据帮助我们进行一些决策。最近有关于归属感的问题比较烦,所以本文内容跳跃性可能比较强,勿喷。 单一的去看来自搜索引擎的数据又有一些过于单一,现有的统计分析工具难以剥离竞价排名的流量。 如何清晰的从数据中认识到网站运营或者优化的情况才是我们重点关注的,至于拿漂亮的数据给到各方去看的事情并不是重点,因为这种数据随时可以拿出来。 越来越多的网站采用100%通栏和大字、大图,也有很多人去去效仿,但是又有多少人去用14寸windows笔记本、19寸宽屏显示器去真正的看过效果。在那么小的屏幕内,那么大的东西其实是不合适的。 以上都是单一的对于自己网站数据判断,还不足以对外部的环境有一个很好的判断,再去看下百度这个大盘子里的数据. [图片] 很难相信一个不经过推敲的像素和颜色以及排版的可靠性、扩展性。

    28120

    网站分析数据和决策(下)

    背后期望的都是对于用户的基础数据的关注和回答。 之前一定移动端兼容的目标,光看自己的数据一定也不够,必须要看微信那边的,因为现在极大多数的web是在朋友圈里面展示的,那微信用户的特征就是必须关注的(下图是半年前的数据)。 [图片] 不一定每一个决策都完全寄予数据,但是数据是一个帮助我们决策的好方法。 如果想停止百度竞价,还有要有google、百度自然排名这些用户变现的数据加以分析,不过这些纬度我们还没有。 10-25 百度 3.52X  2.02X   谷歌  0.46X  0.20X 10-26~11-01 百度 3.37X  1.85X   谷歌  0.52X  0.21X 集合前面点击量增加,初步分析

    12610

    罗明雄:大数据金融运营模式分析

    平台金融模式中,是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析,通过研究并与传统金融服务相结合,创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。 平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析,贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业,贷款无需抵押和担保,能够快速发放贷款,且多为短期贷款。 同时,这也使平台模式具有了寡头经济的特点,平台模式中的企业必须在前期进行长时间交易数据的积累,在交易数据的积累过程中完善交易设备和电子设备,以及进行数据分析所需的基础设施积累和人才积累。 说到大数据,首当其冲的应该是已经围绕数据海洋中耕耘已久并衍生出金融借贷业务的阿里系。首先从宏观上对阿里系进行分析。阿里系的基础是“三流”:信息流、资金流以及目前马云退休后布局的物流。 笔者认为,无论采用上述哪种运营模式,大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自:搜狐证券

    91670

    网站建设与网站运营之间区别是什么?

    网站建设完成后,就需要网站运营维护,网站运营有很多方面的,例如日常维护,最常见的就是发布新闻,更新内容,还有一些不常见的,例如SEO优化,那么这类就属于网站深层次的运营了,它决定了网站的排名与收录,那么这一点是很重要的 DIV+CSS+CSS布局是现在很常用的一个布局,那么利用这个布局会对后期的网站维护运营有什么作用呢? 在网站运营维护中,很多网站会用到动态地址和静态地址,那么为了有利于维护的话,一般的蜘蛛更喜欢静态的地址,为什么这样说呢? 动态页面地址数据时常在变,频繁的写入数据和读取数据会造成蜘蛛的爬取困难,而且影响爬取速度。 这个不论是对网站运营还是网站建设都是很重要的,因为页面的数据太大,会导致网站的打开速度很慢,那么这个对于蜘蛛来说也是很不友好的,最重要的就是把所有数据控制在多少kb之内,那么这样就很好了。

    15720

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券