2024年网站数据分析建设 篇1
当网站建设完成后，就会进行seo优化，慢慢的网站就会产生一些数据，这些数据一般会根据我们所放置的统计代码，在相应的后台界面生成。掌握这些数据之后，要学会分析这些数据，针对这些数据查看哪些地方是做的好并且继续保持，哪些是做的不够好需要改善的。
接下来我们就来了解一下数据分析都有哪些？
1、UV、IP和PV值
刚开始做seo的人员很多时候都关注IP，认为IP值就是用户数据。其实真正的用户数据是UV值，而IP值只是针对计算机而言的独立IP。我们可以通过UV值和IP值进行一下对比，如果UV值大于IP值，那说明是正常的，但是如果IP值大于UV值，则很有可能出现了假的数据。之后需要关注UV值和PV值的比例，如果接近1:1，则是一个很差的网站，当然如果高于平均值，则是比较好的网站了，因为停留时间长。之所以用户的停留时间会长，也是因为用户喜爱该网站才会花时间进行浏览。与此同时我们还需要关注网站的跳出率。跳出率越高，证明网站越差，这个时候就要综合性考虑网站出了什么问题了。
2、搜索引擎的来源
百度早已经成为搜索引擎的巨头了，虽然还有其它的搜索引擎，但是大部分用户还是会选择百度的，极少部分人会选择其它的搜索引擎。而这些少部分的用户也是潜在的用户，所以需要针对性的优化网站，这样可以让网站出现在更多搜索引擎的首页中。
3、关键词来源
因为搜索引擎的强大，加上网站的权重，用户通过关键词进行搜索时，百度搜索引擎会根据匹配度加上权重进行匹配，来展现我们的网站。而为了更好的匹配到我们的网站，可以针对用户的搜索词信息进行网站调整，调整的数据尽量是那些流量大而排名较低的关键词。
4、入口页面
入口页面指的是用户通过某个链接进入我们的网站，那么这个链接地址就是入口页面。一般，入口页面分为两种，一种是通过搜索引擎进入，另一种就是通过第三方平台进入，也就是通常所说的外链。通过搜索引擎进入的，我们只需要了解关键词优化的是否足够好，进行改善就可以了。我们可以重点了解一下通过外链进入的页面，证明我们发布的外链是有效果的，可以持续性的发布外链。
5、访问页面
后台数据可以反馈出哪些页面被用户访问过，被访问过的页面停留时间有多长。首先我们要了解的是通过搜索引擎访问的页面，这种页面可以算得上是流量的主要来源。其次需要了解的是停留时间，停留时间越长，证明该页面越优秀。如果某个页面出现的停留时间在几秒钟以内就被用户关闭了，那么这个页面的跳出率是非常高的，而该页面有点击量，证明我们的标题足够好，但是内容还需要改善。
通过这样的数据分析可以很快的知道我们所有优化的网站哪些地方做的好，哪些地方做的不好，哪些地方可以继续保持，哪些地方还需要不断的改进。互联网时代就是数据时代，我们切记不能通过自己的想当然，认为这个事就该这么做，往往这样的效果并不理想。掌握数据分析，是一个seo人员必须具备的专业知识，也是网站能否获取好的排名，带来足够流量的前提。
2024年网站数据分析建设 篇2
谢谢邀请！
数据平台顾名思义就是会有数据采集、整理清洗、生成报表图表这样吧，腻害一点的公司还可以生成数据报告，例如BDP，有个人版。
怎么选择呢？
一、首先要自已要清楚数据平台的目标是什么？就是需求要搞透彻！再明白一点就是建设方案到底是要建设什么内容，要达到什么目标。只有搞清楚了，怎么选择就只剩下技术的问题了。由目标往后倒推就可以有比较清晰项目路径。数据平台的建设方案要区分业务路径和技术路径，先业务后技术，技术是有很多开发公司帮你实现的，但业务只要你自已才能讲得清楚。
二、开发公司的项目经理或者售前要听得明白您想要的是什么，建设方案中一定要有对需求的分析，分析要接地气，也就是要高度熟悉你的业务模型、流程。如果对方的项目经理整理你的需求都做不好的话，你就赶紧换吧。多选几个公司谈最好。
三、数据平台一定会有数据源，开发公司的项目经理对数据源采集要高度重视，而不是吹公司的开发技术有多牛。这个最好是你自已要亲自摸透，那些数据是将来会有用的，如果你不懂，那就请项目经理给你解释为什么要采集这些数据，讲得你懂，那就代表他们真的懂了。
四、亲自到开发公司去看一看，别被外包公司给忽悠了，当然即使去了也有可能被外包。还有就是比较价格了，要求是一样的，谁性价比更好自然就选谁，但也有底线，8000块的攻城狮跟18000的差距还是比较明显的。
总结：做建设方案的讲得清楚你要做的是什么？做成什么样？费用是否在你的预算内？
2024年网站数据分析建设 篇3
近几年，大数据一直是IT界很看好的一个范畴。甚至在社会里的各行各业都对数据越来越重视，因为历史数据的积累与整合，可以引导企业的发展。当今世界，数据的价值远远高于人类所想象的。数据分析从以前的数学统计到现在的大数据分析。大数据分析主要分为三种类型：描述性分析、预测性分析以及探索性分析。
描述性分析就是对现有的数据做出结论分析，描述数据的变化，通常用到的分析工具就是常用的Excel表格，通过各种函数对数据的处理，清洗。但Excel的操作比较多，很多操作都会重复与复杂性。所以现在很多数据分析行内人都会使用Python。描述性分析通常会用到Pandas和Numpy库，缩短的处理数据的时间。
预测性分析可以直接以人工智能来解释了，现在的智能机器人给种各样，讲话如人类一样，思维逻辑清晰也是因为使用的数据挖掘、机器学习的方式训练。而且预测性分析可应用的范围很大，这类分析可以通过产生这些已有的真实数据去预测未来的发展趋势，引导或对预测的结果作出分析。比如自然变化的未来预测（天气预测、地质灾害预测等），社会经济水平预测，项目未来发展预测等等。用到的语言也是Python，对于基本的分类树算法、回归算法等是有关联的。
探索性分析是在描述分析的基础上对数据做出更深更容易让人明白的方式分析，通过可视化的方式将数据做成图形，进一步的对数据变化的查看和分布规律，从而更好总结与理解。在Python中通常会使用到Matplotlib和Seaborn。很多金融行业都是用这种类型进行分析。
所以如果想学习更多的数据分析知识，我可以推荐一下几种方式：
1.数据统计类的书籍：更多的是对算法的学习与理解
2.Pyhton语言学习：可找海外大学的教授的免费线上课程，比如斯坦福大学的教授都挺好；或直接搜索“廖雪峰”就能找到他的官网，直接中文学Python，这门语言很重要。
3.参加线上的比赛：阿里天池、SODA、Kaggle、Data Science Challenge / Competition、DataFountain、数据嗨客。
参加比赛有助于提升数据分析与编程能力，而且比赛赢了还有奖金。
4.还有一些网站推荐：①数据分析精选：https://www.afenxi.com/
②中国统计论坛
③数据圈
④菜鸟教程：http://www.runoob.com/
⑤中国大学MOOC学院：http://www.icourse163.org/
⑥易百教程：http://www.yiibai.com/
⑦CSDN社区：http://www.csdn.net/
⑧慕课网：http://www.imooc.com/
⑨W3Cschool https://www.w3cschool.cn/r/
⑩大数据中国 http://www.bigdatas.cn/forum.php
希望能帮到你~~~感谢大家，花了不少时间整理，爽~不嫌麻烦可以点个赞嘛~~有任何问题可评论我哟！
2024年网站数据分析建设 篇4
据我了解没有免费生成数据报告的哦，一般给客户提供数据分析报告的工具，都是要收费的。但是现在很多网站流量统计的工具，如果你对数据分析报告的要求专业度不会很高很高，建议你可以使用网站流量统计工具，在网站上埋下一段统计代码，这样就可以通过第三方工具查询到很全面的网站数据了，然后自己再写一下分析报告~不懂怎么写的话可以查一查呀，这类分析应该有不少可以参考的~网站流量统计工具有很多，比如51LA、baidu、友萌，我以前用过51LA，现在不做网站了，就没有在用了。他们很专注做网站统计，功能用起来简单便捷，可以了解一下哦！