一、怎么进行数据分析

关于网站数据分析方面的东西其实并不觉得自己做的多好，一直认为这是最基本的能力之一。首先做数据分析最基本的第一点就是看到一组数据的对比后，必须能明白它代表的意思是什么。不要只告诉我看到IP增了降了---增了是因为哪个词排名上来了，降了是因为某个热点的关注点降低了或某个流量入口丢了。这其实也算不上什么分析，只是简单浏览数据的同时把不同统计项里的内容整理对接了一下而已。比较可笑的是一个自称数据分析师的人连这些内在关系都对不上，最多能跟我讲网站的流量变化了，具体原因不知道。

首先数据分析必须有目标。而目标要产生意义。你的目标不是监视那些数据，排名要降你二十四小时不眨眼的监视也没用，整天在各组数据里切换只是在浪费时间。

数据分析的基本意义就是：推动网站前进或成为某项决策的基石。对于“分析”这两个字来讲，统计工具中值得看的不是ip、pv相关的那些数字，那只是你网站进程或状况的一个展现。我们应该分析用户浏览过的页面内容，进行分类归纳。以此试图找出用户的习惯以及需求，改进内容组织方式或增开兴趣窗口。分析用户的页面浏览路径、点击链接分布情况、鼠标滑动轨迹等数据，用多少人的操作数据情况来优化网站易用性、改进交互流程。

在数据分析中各组数据的对应衔接是常态，这个直接决定了你的分析深度和准确性。举两个常见的数据分析实例：1、分析用户一组行为中的各个环节，改进存在重大偏差的地方。比如常见的用户的注册（或购物付款）环节，需要以漏斗模型一层一层的检查点击注册、填表、完成、开始应用等几个步骤中在哪个步骤流失比例突然放大，然后加以改进。2、网站改版分析。改版前后用户体验时好时坏必须用数据衡量，这是一个用户习惯的量化数据检验环节。改版如果成功，那么相同访问量的情况下，用户访问页面数量会增加，停留时间也会更长（个别性质的网站除外）。

二、关于数据分析工具

上面讲的基本都是针对免费数据分析工具的，之所以觉得自己在这方面不怎么样，就是因为没有真正的进行过海量大数据的分析，没有正儿八经用过那些精准细致的家伙做过事。

中国大多数网站常用的分析工具一般是：Google Analytics（付费版的urchin）、量子统计、cnzz、51la、百度统计等等的吧。这几个统计工具从性质上其实是同一类的工具。需要说明的是Google Analytics在超过500万的pv面前也不是很好的选择，它更不是最强大、最好的分析工具。更好的需要更高的代价，需要高昂的费用。如腾讯网站、中国移动、电信会使用的是Webtrends。

网站统计工具根据其工作方式分为两类：
一类是在网站服务器端的，比如Webtrends、Urchin、AWStats等。Webtrends是部署在网站自己的服务器上，安全性，数据的完整性，以及自定义能力都得到了很好的保障。同时需要维护的复杂性也提高了，对网站自己的技术能力提出了比较高的要求。总体而言，对于那些需要保证监测绝对稳定可靠，以及监测绝对的安全性和保密性的网站，适合用这个方法。

另一类是用page tag来收集数据，然后将数据host在第三方。其中的强大代表是Omniture，以及被omniture收购的HBX。很牛的工具，功能极为强大。Omniture的网站分析工具其实是Site Catalyst，另外有一些其他的BI工具，比如Discover，Search Centre等，与Site Catalyst一起使用，能够想到的功能Omniture都cover了。另外，由于每个网站的特殊性，OMniture定制能力极其强大，可以利用额外的e-var来定义监测/分析需求。Omniture适用于大型网站，对电子商务网站非常适合。

---- 李 p

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