更深層次的發掘網站數據

曩昔站長或許大型網站的運營人員對網站數據剖析可能十分頭疼，其間一個原因是曩昔計算網站數據的東西沒有現在這樣強 大智能，我們只能從大量的原始數據中分化篩選出有用的數據，可是現在的網站計算東西都十分優秀，依照計算常用的功用 ，將數據細分條理的出現給站長和運營人員，但浪訊以為就是由于這些智能的東西將我們的剖析思路進行格局化了，固定在 一種形式中，使我們無法拓展思想和思路，無法更深地發掘網站的潛在價值。

慣例的數據剖析無非就是收拾數據、數據模塊化、概括數據、總結定論等，但我想說一種更全面的辦法，當然，更全面也就 意味著要支付更多的時刻和精力。這種辦法就是整、散、集、合?？此坪喡缘乃膫�字，但真實想要用這個辦法發掘更深層次 的數據，還需求謹慎的剖析思路。

<整> 與慣例剖析辦法一樣，第一步要做的依然是收拾數據，散亂的數據永久無法通知你任何有價值的頭緒。收拾要分兩方面來進 行，既要對原始數據進行收拾，也要將你需求剖析的問題進行收拾。

數據收拾:數據收拾是我們每個站長朋友們必需求把握的基本技能，最基本的數據有IP/PV、來歷、關鍵詞等，深層次的比如頁面入口， 跳出率、回訪率等，如果是做電子商務網站，還要依據網站內容數據對照流量計算數據進行轉化率的計算。做好了這些基本 的數據整體之后還要進行數據細分，由于只需細分的數據才有利于后邊的深度發掘，寬廣的數據背后有無數種細分的辦法， 將數據細分后盡管得到的每個數據模塊很小，但針對性更強了。

問題收拾:如果進行某此數據剖析前現已清晰了問題，，那這樣是再好不過的了，但如果僅僅期望某此數據剖析去達到某種期望，例如 期望訪問量添加20%、期望銷量添加5%，如果僅僅把這個作為剖析意圖是不能剖分出任何有用辦法的。必需求把這種期望值轉 化為清晰的問題，例如我還能夠經過哪些辦法添加流量，這些辦法到底能添加多少流量，網站網絡出售的短板在哪里，終究 減少了多少轉化量。斷定三個左右的清晰的問題之后就能夠開端數據剖析了。

<散> 這兒的散指的是發散，不管問題仍是數據都需求發散，關于問題的發散有點像腦筋風暴，既要把問題細分，又要把問題發散 。三個問題能夠發散出十幾個乃至幾十個問題，這些問題可能很纖細，也可能沒有任何左右，但只需能在這些問題中篩選出 3-5個細微有用的問題，那你的發散問題就不是徒勞的。 數據發散愈加可怕，可怕之處在于它像一個黑洞一樣永久沒有止境。一套完好的數據就像一棵樹，細分的數據就是它根部的 細端末節，而經過這些末節數據，你乃至能夠剖分出每一塊土壤的營養成分，但針對數據的發掘要有一個極限，不能無止境 的發掘下去，這就是“集”。

<集> 關于發掘數據，新手可能發掘到第三層就現已沒有任何思路在發掘下去了，關于內行來說可能會到第七八層還不能停下來， 不管你歸于怎么樣的，當發現自己的思路有些凌亂的時分就要中止，這時分運用“集”這個手段就會恍然大悟。 簡略的說“集”就是把你的細分問題和你發散出來的數據進行整合，找出互相的相關，但不要急于下定論，由于這樣的定論 會限制你的思想，將全部有可能的數據都陳列在問題之下，只需有一點點相關的都能夠，為終究一步“合”做好預備。

<合> 當做好前三步之后，最有成就感的就是“合”。對照問題將數據所反映出來的內容轉化成定論。從小問題開端總結小定論， 在經過小定論合作數據總結出終究的定論，然后全部就恍然大悟了，你能夠找出解決辦法，或許寫一份高質量的數據剖析報 告。

這僅僅我的一點考慮，依照整、散、集、合這四個過程來剖析數據，從至于真實怎么進行深度數據發掘，依據每個人不同的 一個情況或許每個人都有自己不同的辦法，去合理運用，整合好這些辦法。這兒只作為參閱的一個思路辦法。