發布時間:2018-11-22 13:08:08 浏覽次數:8670
過去(qù)站長或者大(dà)型網站的運營人員(yuán)對網站數據分(fēn)析可能非常頭疼,其中(zhōng)一(yī)個原因是過去(qù)統計網站數據的工(gōng)具沒有現在這樣強大(dà)智能,我(wǒ)們隻能從大(dà)量的原始數據中(zhōng)分(fēn)解篩選出有用的數據,但是現在的網站統計工(gōng)具都非常優秀,按照統計常用的功能,将數據細分(fēn)條理的呈現給站長和運營人員(yuán),但陳念認爲就是因爲這些智能的工(gōng)具将我(wǒ)們的分(fēn)析思路進行格式化了,固定在一(yī)種模式中(zhōng),使我(wǒ)們無法拓展思維和思路,無法更深地挖掘網站的潛在價值。
常規的數據分(fēn)析無非就是整理數據、數據模塊化、歸納數據、總結結論等,但我(wǒ)想說一(yī)種更全面的方法,當然,更全面也就意味着要付出更多的時間和精力。這種方法就是整、散、集、合。看似簡單的四個字,但真正想要用這個方法挖掘更深層次 的數據,還需要嚴謹的分(fēn)析思路。
整 與常規分(fēn)析方法一(yī)樣,第1步要做的依然是整理數據,散亂的數據永遠無法告訴你任何有價值的線索。整理要分(fēn)兩方面來進行,既要對原始數據進行整理,也要将你需要分(fēn)析的問題進行整理。
數據整理:數據整理是我(wǒ)們每個站長朋友們必須要掌握的基本技能,基本的數據有IP/PV、來源、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(diàn)子商(shāng)務網站,還要根據網站内容數據對照流量統計數據進行轉化率的統計。做好了這些基本的數據整體(tǐ)之後還要進行數據細分(fēn),因爲隻有細分(fēn)的數據才有利于後面的深度挖掘,廣闊的數據背後有無數種細分(fēn)的方式,将數據細分(fēn)後雖然得到的每個數據模塊很小(xiǎo),但針對性更強了。
問題整理:如果進行某此數據分(fēn)析前已經明确了問題,,那這樣是再好不過的了,但如果隻是希望某此數據分(fēn)析去(qù)達成某種期望,例如希望訪問量增加20%、希望銷量增長5%,如果僅僅把這個作爲分(fēn)析目的是不能分(fēn)析出任何有用方法的。必須要把這種期望值轉化爲明确的問題,例如我(wǒ)還可以通過哪些方式增加流量,這些方式到底能增加多少流量,網站網絡銷售的短闆在哪裏,究竟減少了多少轉化量。确定三個左右的明确的問題之後就可以開(kāi)始數據分(fēn)析了。
散 這裏的散指的是發散,無論問題還是數據都需要發散,對于問題的發散有點像頭腦風暴,既要把問題細分(fēn),又(yòu)要把問題發散。三個問題可以發散出十幾個甚至幾十個問題,這些問題可能很細微,也可能沒有任何左右,但隻要能在這些問題中(zhōng)篩選出3-5個細小(xiǎo)有用的問題,那你的發散問題就不是徒勞的。數據發散更加可怕,可怕之處在于它像一(yī)個黑洞一(yī)樣永遠沒有盡頭。一(yī)套完整的數據就像一(yī)棵樹(shù),細分(fēn)的數據就是它根部的細端末節,而通過這些末節數據,你甚至可以分(fēn)析出每一(yī)塊土壤的營養成分(fēn),但針對數據的挖掘要有一(yī)個限度,不能無止境 的挖掘下(xià)去(qù),這就是“集”。
集 對于挖掘數據,新手可能挖掘到第三層就已經沒有任何思路在挖掘下(xià)去(qù)了,對于老手來說可能會到第七八層還不能停下(xià)來,不管你屬于怎麽樣的,當發現自己的思路有些雜(zá)亂的時候就要停止,這時候運用“集”這個手段就會豁然開(kāi)朗。簡單的說“集”就是把你的細分(fēn)問題和你發散出來的數據進行整合,找出彼此的關聯,但不要急于下(xià)結論,因爲這樣的結論會局限你的思維,将所有有可能的數據都陳列在問題之下(xià),隻要有一(yī)點點關聯的都可以,爲後面一(yī)步“合”做好準備。
合 當做好前三步之後,成就感的就是“合”。對照問題将數據所反映出來的内容轉化成結論。從小(xiǎo)問題開(kāi)始總結小(xiǎo)結論,在通過小(xiǎo)結論配合數據總結出的結論,然後一(yī)切就豁然開(kāi)朗了,你可以找出解決方法,或者寫一(yī)份高質量的數據分(fēn)析報 告。
這隻是我(wǒ)的一(yī)點思考,按照整、散、集、合這四個步驟來分(fēn)析數據,從至于真正如何進行深度數據挖掘,根據每個人不同的一(yī)個情況或許每個人都有自己不同的方式,去(qù)合理運用,整合好這些方法。這裏隻作爲參考的一(yī)個思路方法。
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