A. 流量分析常見的分析維度是
流量分析常見的分析維度是分析站內實時流量、分析其他流量、分析站外營銷流量。
分析站內實時流量就是拿軟體內現在所有的流量去進行分析。
分析其它流量指去分析除通用流量以外其它有某種限制的專用流量。
分析站外營銷流量是指除了站內所有的流量以外其他所有的營銷流量。
「流量」在互聯網領域是大眾耳熟能詳的一個詞語，但它在本質察叢上與互聯網並沒有關系。寬泛地來講，流量指的是一定時間內訪問某個線上或者線下區域的人。網路時代，媒體的形態變成了網站、App、公眾號、短視頻、直播等，而流量也就是消費這些媒體的人數。
互聯網普及率已經達到了73.0%，相比於2020年12月僅增長4300萬（4.3%），手機網民的規模也接近天花板達到了10.29億罩姿。單純依賴增加人數來獲取更多流量，對於互聯網行業來說變得困難。
B. 什麼是網站流量分析
點擊數
又名「hits」，統計點擊某網頁時，瀏覽器為了顯示此網頁而附帶來的所有圖片等支持文件的數量。「點擊數」往往被用來衡量網站伺服器的工作負載.
頁面瀏覽量
統計實際被點擊的網頁數量。「頁面瀏覽量」往往被用來衡量網站內容的受歡迎程度和被訪問情況。頁面瀏覽量統計除後綴名為gif,jpg,png,jpeg,css,js,class,ico,bmp,swf以外的全部文件的訪問情況。
訪問者數
又名唯一訪問者數，統計訪問網站的不重復IP數。
訪問次數
又名訪問人次，統計網站訪問者的訪問會話數，同一個IP在30分鍾內沒有訪問活動表示一次訪問會話的結束。
最受歡迎的新聞
統計網站瀏覽次數最多的網頁。
最受歡迎的欄目
統計網站瀏覽次數最多的欄目。
Holdata系統中欄目分析統計范圍為欄目下全部的頁面訪問。
用戶瀏覽時間
統計用戶每次瀏覽網站的時間分布情況。
用戶網站粘合度
統計某時間段內所有訪問的平均時間(去掉15秒以下的持續訪問)。
訪問者國家分析
統計網站訪問者來自不同國家的訪問量排名。
訪問者省份分析
統計網站訪問者來自不同省份的訪問量排名。
訪問者IP分析
統計網站訪問者IP的訪問量排名。
網站數據流出
統計網站向外發送的數據量情況。
網站數據流入
統計訪問者向網站發送的數據量情況。
無法找到文件分析
統計網站訪問量最多的無法找到文件。
Holdata系統中無法找到文件分析范圍為全部返回值為404的頁面。
伺服器端錯誤
統計網站訪問量最多的伺服器端錯誤頁面。
Holdata系統中無法找到文件分析范圍為全部返回值為5XX的頁面。
操作系統分析
統計網站訪問者使用的操作系統情況。
瀏覽器分析
統計網站訪問者使用的瀏覽器情況。
訪問方法分析
統計網站訪問者的訪問方法情況。
收藏夾分析（參考）
統計使用IE收藏夾訪問網站的情況。
Holdata系統中收藏夾用戶的統計依據為使用IE瀏覽器的訪問favicon.ico文件的用戶，使用其
它瀏覽器不在統計范圍之內，如MYIE、FIREFOX等。
搜索引擎分析
統計通過商業搜索引擎導入網站的訪問排名情況。
搜索關鍵字分析
統計搜索網站所使用的關鍵字排名情況。
友情網站
統計通過其它網站導入網站的訪問排名情況。
友情鏈接
統計通過其它頁面導入網站的訪問排名情況。
用戶瀏覽時間
統計用戶每次瀏覽網站的時間分布情況。
用戶網站粘合度
統計某時間段內所有訪問的平均時間(去掉15秒以下的持續訪問)。
新訪量
統計首次訪問網站的用戶IP數。
回訪量
統計再次訪問網站的用戶IP數。
C. 網站數據分析：流量分析的四項指標
電子商務網站的流量分析與其他網站的主要區別在於效率轉換以及用戶特徵，而流量的總數並不十分特別重要，因為只要把轉化率提升了，獲得流量的方法還芹配是很多的。
一般來說，數據分析包括：流量來源分析、流量效率分析、站內數據流分析和用戶特徵分析四個部分。
電子商務就是販賣流量的生意，低成本的流量來源是保證企業盈利的重要條件。流量來源分析主要是要明白你的用戶都是從哪些網站來的，哪些網站給你帶來更多的訂單、哪些網站的流量是真實的，哪些是虛假的等。
流量來源分析，一般有以下內容：
● 網站流量來源排名：哪些網站貢獻的流量多，哪些貢獻的少；
● 搜索引擎關鍵詞分析：根據關鍵詞的來源分析，查看網站產品分布和產品組合。如果關鍵詞查詢多的產品卻不是網站的主推品，可以進行適當調整；
● 網站流量趨勢分析：網站的流量是否均衡穩定，是不是有大幅度波動。一般來說流量突然增加的網站，如非發生突發事件，購買的廣告位作弊的嫌疑比較大；
● 網站流量核對：查看是否有莫名流量來源，流量來源大不大。如果莫名來源流量很大，則有可能是您購買的CPC或者其他資源被注水了，將您的廣告鏈接分包給了點擊聯盟。
● 推介網站與直接訪問的比例：推介網站可以理解為外部廣告，直接訪問就是用戶直接輸入網址。一般，直接訪問量越大說明網站的品買知名度越高。
流量效率是指流量到達了網站是不是真實流量，主要分析指標如下： ● 到達率：是指廣告從點擊到網站 landing page 的比例。一般，達到率能達到80%以上是比較理想的流量。這個也跟網站的速度有關，綜合來分析一下。
● 二跳率：這個也是為了分析流量的有效性。如果是有效流量的話，一般會有合理的二跳。如果是虛假點擊的話，一般是沒有二跳的。但也不排除有部分作假很厲害的網站能做出二跳，比如 PPLIVE，當年洪成浩做投放的時候，我們的廣告直接納罩連接到廣告專題頁，二跳是15%左右，但是 PPLIVE 居然有60%的二跳！最主要的是一個轉化都沒有。差點把我們的圖片圖伺服器點癱瘓，這個就太過分了。
● PV/IP比：一般，有效的流量網站內容比較好的話，一個獨立IP大概能有3個以上的PV。如果PV/IP比能達到3以上的話，說明流量比較真實，網站內容也不錯。但如果低於3的話，並不代表流量不真實，也可能是網站本身的問題。如果PV/IP過高的話，也可能有問題，比如人力重復刷新等，要謹慎對待。
● 訂單轉化率：這個是最最核心的數據了，沒有訂單轉化率，其他一切都是免談！某些牛B的B2C能做到4%的提袋率！某些卻僅僅是0.1%，努力吧，眾B2C們。
站內數據流分析，主要用來分析購物流程是否順暢和產品分布是否合理，主要分析指標如下：
● 頁面流量排名：主要查看產品詳情頁的流量，特別是首頁陳列的產品詳情頁。參照最終的銷售比例，優勝劣汰，調整銷售結構。
● 場景轉化分析：從首頁-列表頁-詳情頁-購物車-訂單提交頁-訂單成功頁，數據流分析。比如，首頁到達了10000用戶，之後的數據分別是8000-5000-1000-50-5，購物車到訂單提交頁的相差比較大，大概就能看出來是購物車出了問題，需要改進。
● 頻道流量排名：各個頻道流量的排名，主要用來考慮嫌茄指產品組織的問題。
● 站內搜索分析：這個反應的是用戶關心的產品有哪些，產品調整的最直接數據。
● 用戶離開頁面分析：用戶在那些也頁面離開最多？是首頁還是頻道頁？是購物車還是訂單提交頁。突然的大比例的離開網站，往往預示這問題的存在。
● 用戶停留時間：這個放在用戶特徵分析里有些牽強。而且目前監控用戶停留時間的方式是：用戶到達時間-用戶離開時間，但是用戶什麼時候離開很難准確判 斷，這種數據僅作參考，一般停留時間越長網站粘性越好。如果用戶停留時間超過1個小時，基本就是假流量，或者用大打開網頁忘記關了，呵呵。
● 新老用戶比例：老用戶比例越高，證明用戶忠誠度不錯。但是還要考慮絕對量，不能靠新用戶越來越少來襯托老用戶比例越來越高。
● 用戶地域分析：用戶地域與訂單地域分布基本一致，基本上就是用過互聯網用戶的分布比例以及經濟發達程度等。這個對於提升區域配送及服務比較有幫助。
電子商務網站的基本數據分析就是以上這些，作為實際操作人員要根據數據分析的情況來發現問題和總結問題，進而優化網站的結構和用戶體驗、來提升網站的專轉化率和用戶忠誠度。
D. 網站常用的數據分析方法介紹
網站常用的數據分析方法介紹
本篇文章我們介紹4種網站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他們分別是細分分析，對比分析，對比分析，質與量分析。這些分析方法在實際工作中經常組合使用。我們先來看下細分分析。
1，細分分析單一的指標數據或大維度下的指標數據是沒有意義的，只有當指標與維度配合使用時才有意義。細分也叫下鑽，是網站分析中最常用的一種方法。原理就是通過對匯總數據進行多個維度對指標進行分解。逐步找到有問題的部分。在整個的Google Analytics報告的中，隨處都充滿了細分方法。
匯總數據是一個極其籠統的大維度數據。而平均數數據則可能會掩蓋很多問題。這里是一個平均數的計算方法：訪問者A瀏覽了10個頁面，訪問者B瀏覽了2個頁面。網站每次訪問頁面瀏覽量6個頁面。看似表現不錯的平均數據其實包含很很多問題。但我們僅從平均數中無法看到這些問題。細分的主要目的就是對匯總數據和平均值數據進行剖析，發現這些問題並加以改進。
1.1如何使用Google Analytics進行細分我們如何使用Google Analytics來對指標進行細分？Google Analytics報告本身的結構就是一個支持細分的結構。不用我們進行特別的設置就可以對指標進行細分。下面我們來看下如何使用Google Analytics報告中的這些簡單的默認細分功能和高級細分功能。
默認細分功能在Google Analytics的四類報告中，都提供了細分功能。展開每一類的報告，概述報告，而下面的各個子報告都是對概述報告的一個細分。
同時在子報告中，也提供了更進一步的細分。我們所要做的就是找到感興趣的維度，並且點進去進一步查看。
自定義細分功能除了Google Analytics的默認細分功能外，還有三種更靈活的自定義細分功能。他們分別是次級維度細分，高級細分和自定義細分。自定義細分與默認細分功能最大的差別在於，默認細分是在一個大的維度下逐級深入細分。例如，流量來源，搜索引擎，Google，自然搜索，關鍵詞。而自定義細分則可以完整更復雜的跨越多個維度的細分。例如：流量來源，搜索引擎，地理位置。
次級維度
第一個自定義細分功能是次級維度，在大部分Google Analytics報告中，都可以實現次級維度的細分。以下是次級維度的截圖。我們可以很容易的使用次級維度來查看同一個指標在兩個不同維度中的表現如何。例如：北京地區的Google搜索引擎。
高級細分
第二個自定義細分是自定義報告，使用自定義報告進行細分要比次級維度靈活的多。細分的層級也要深入的多。自定義報告的的實質是對指標和維度的重組。
自定義報告
第三個自定義細分是高級細分，與自定義報告相比，高級細分的主要優勢在於細分結果的廣度。當我們設置了一個自定義細分的維度後，這個維度將應用於整個Google Analytics報告中。
2，對比分析除了使用細分以外，我們還可以使用對比分析來觀察指標的變化趨勢，例如，本月的訪問量是300萬，那麼和上個月相比怎麼樣呢？和去年同一時期又如何呢？這就是我們介紹的第二個方法，對比分析。對比分析的設置很簡單，在時間里設置好要對比的時間段，報告會自動給出指標的變化結果。這里有一個需要注意的問題是，當使用Google Analytics自帶的與上一個時期進行對比時，時間段內周末的數量可能會不相同。而這也將直接影響指標的對比結果。
3 ，聚合分析第三種分析方法是聚合分析，聚合分析常用於對網站內容的分析上。網站有大量的頁面訪問數據，而每一個頁面又都擁有自己的指標數據。對於如此龐大和細碎內容數據，我們該如何下手呢？答案是使用聚合分析。
3.1應用場合聚合分析通常用來對網站的分類和導航系統進行分析。例如：關注A頻道的訪問者是否也瀏覽了B頻道的信息？他們如何在這兩類信息間流動。使用列表篩選的功能是否中途也會使用站內搜索？這些在基於頁面的數據中是很難發現的，因為數據的顆粒度太細小了。需要我們對網站中不同的內容進行聚合。
3.2內容組介紹聚合內容的方法很簡單，就是將內容相關，或者你關注的信息進行分類，我們稱為內容組。而分類的粒度取決於你分析的最終粒度。
聚合內容的維度也有很多種，完全看我們的分析需求。最簡單的方法，我們可以按網站的頻道劃分內容組，或者按網站的功能來劃分。例如首頁，站內搜索功能，列表篩選功能，產品展示功能，購物結算功能。注冊登錄功能。等等。
3.3路徑分析創建的內容組主要用於進行訪問者路徑分析。也就是Google Analytics的訪問者流報告，和導航摘要報告中。通過訪問者在各內容組間的路徑來驗證網站邏輯和不同產品間的設計是否合理。
4，質與量分析最後介紹的質與量的分析方法。質與量與細分一樣，也始終貫穿於Google Analytics的各個報告中。
在流量來源報告中，訪問次數是一個量的標，跳出率是一個質的指標。通過這兩個指標可以有效的衡量不同渠道流量與網站內容的匹配度。
在內容報告中，瀏覽量是一個量的指標，退出百分比是一個質的指標，通過這兩個指標可以衡量頁面的質量。
4.1什麼是量什麼是網站的量？通常來說，量是一個絕對值，用來衡量事物的多少。例如，網站來了多少人，訪問了多少次，看了多少個頁面，產生了多少訂單等等。這些絕對值數據都可以歸為網站的量指標。但也並不絕對。
4.2什麼是質什麼是網站的質？通常來說，質是一個比率。用來衡量效果。例如：跳出率，轉化率，平均停留時間，每次訪問瀏覽頁面數，平均訂單價值等等。這些比率都可以歸為網站的質指標。
4.3主要應用場景及報告質與量在網站分析中的應用比較廣泛，任何的流量，網站頁面及訪問者行為都可以通過質與量兩個維度進行有效的分析。例如，進入次數與跳出率，頁面瀏覽量與關鍵行為點擊率，等等等等。
以上是小編為大家分享的關於網站常用的數據分析方法介紹的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨