A. 流量分析常见的分析维度是
流量分析常见的分析维度是分析站内实时流量、分析其他流量、分析站外营销流量。
分析站内实时流量就是拿软件内现在所有的流量去进行分析。
分析其它流量指去分析除通用流量以外其它有某种限制的专用流量。
分析站外营销流量是指除了站内所有的流量以外其他所有的营销流量。
“流量”在互联网领域是大众耳熟能详的一个词语，但它在本质察丛上与互联网并没有关系。宽泛地来讲，流量指的是一定时间内访问某个线上或者线下区域的人。网络时代，媒体的形态变成了网站、App、公众号、短视频、直播等，而流量也就是消费这些媒体的人数。
互联网普及率已经达到了73.0%，相比于2020年12月仅增长4300万（4.3%），手机网民的规模也接近天花板达到了10.29亿罩姿。单纯依赖增加人数来获取更多流量，对于互联网行业来说变得困难。
B. 什么是网站流量分析
点击数
又名“hits”，统计点击某网页时，浏览器为了显示此网页而附带来的所有图片等支持文件的数量。“点击数”往往被用来衡量网站服务器的工作负载.
页面浏览量
统计实际被点击的网页数量。“页面浏览量”往往被用来衡量网站内容的受欢迎程度和被访问情况。页面浏览量统计除后缀名为gif,jpg,png,jpeg,css,js,class,ico,bmp,swf以外的全部文件的访问情况。
访问者数
又名唯一访问者数，统计访问网站的不重复IP数。
访问次数
又名访问人次，统计网站访问者的访问会话数，同一个IP在30分钟内没有访问活动表示一次访问会话的结束。
最受欢迎的新闻
统计网站浏览次数最多的网页。
最受欢迎的栏目
统计网站浏览次数最多的栏目。
Holdata系统中栏目分析统计范围为栏目下全部的页面访问。
用户浏览时间
统计用户每次浏览网站的时间分布情况。
用户网站粘合度
统计某时间段内所有访问的平均时间(去掉15秒以下的持续访问)。
访问者国家分析
统计网站访问者来自不同国家的访问量排名。
访问者省份分析
统计网站访问者来自不同省份的访问量排名。
访问者IP分析
统计网站访问者IP的访问量排名。
网站数据流出
统计网站向外发送的数据量情况。
网站数据流入
统计访问者向网站发送的数据量情况。
无法找到文件分析
统计网站访问量最多的无法找到文件。
Holdata系统中无法找到文件分析范围为全部返回值为404的页面。
服务器端错误
统计网站访问量最多的服务器端错误页面。
Holdata系统中无法找到文件分析范围为全部返回值为5XX的页面。
操作系统分析
统计网站访问者使用的操作系统情况。
浏览器分析
统计网站访问者使用的浏览器情况。
访问方法分析
统计网站访问者的访问方法情况。
收藏夹分析（参考）
统计使用IE收藏夹访问网站的情况。
Holdata系统中收藏夹用户的统计依据为使用IE浏览器的访问favicon.ico文件的用户，使用其
它浏览器不在统计范围之内，如MYIE、FIREFOX等。
搜索引擎分析
统计通过商业搜索引擎导入网站的访问排名情况。
搜索关键字分析
统计搜索网站所使用的关键字排名情况。
友情网站
统计通过其它网站导入网站的访问排名情况。
友情链接
统计通过其它页面导入网站的访问排名情况。
用户浏览时间
统计用户每次浏览网站的时间分布情况。
用户网站粘合度
统计某时间段内所有访问的平均时间(去掉15秒以下的持续访问)。
新访量
统计首次访问网站的用户IP数。
回访量
统计再次访问网站的用户IP数。
C. 网站数据分析：流量分析的四项指标
电子商务网站的流量分析与其他网站的主要区别在于效率转换以及用户特征，而流量的总数并不十分特别重要，因为只要把转化率提升了，获得流量的方法还芹配是很多的。
一般来说，数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。
电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。流量来源分析主要是要明白你的用户都是从哪些网站来的，哪些网站给你带来更多的订单、哪些网站的流量是真实的，哪些是虚假的等。
流量来源分析，一般有以下内容：
● 网站流量来源排名：哪些网站贡献的流量多，哪些贡献的少；
● 搜索引擎关键词分析：根据关键词的来源分析，查看网站产品分布和产品组合。如果关键词查询多的产品却不是网站的主推品，可以进行适当调整；
● 网站流量趋势分析：网站的流量是否均衡稳定，是不是有大幅度波动。一般来说流量突然增加的网站，如非发生突发事件，购买的广告位作弊的嫌疑比较大；
● 网站流量核对：查看是否有莫名流量来源，流量来源大不大。如果莫名来源流量很大，则有可能是您购买的CPC或者其他资源被注水了，将您的广告链接分包给了点击联盟。
● 推介网站与直接访问的比例：推介网站可以理解为外部广告，直接访问就是用户直接输入网址。一般，直接访问量越大说明网站的品买知名度越高。
流量效率是指流量到达了网站是不是真实流量，主要分析指标如下： ● 到达率：是指广告从点击到网站 landing page 的比例。一般，达到率能达到80%以上是比较理想的流量。这个也跟网站的速度有关，综合来分析一下。
● 二跳率：这个也是为了分析流量的有效性。如果是有效流量的话，一般会有合理的二跳。如果是虚假点击的话，一般是没有二跳的。但也不排除有部分作假很厉害的网站能做出二跳，比如 PPLIVE，当年洪成浩做投放的时候，我们的广告直接纳罩连接到广告专题页，二跳是15%左右，但是 PPLIVE 居然有60%的二跳！最主要的是一个转化都没有。差点把我们的图片图服务器点瘫痪，这个就太过分了。
● PV/IP比：一般，有效的流量网站内容比较好的话，一个独立IP大概能有3个以上的PV。如果PV/IP比能达到3以上的话，说明流量比较真实，网站内容也不错。但如果低于3的话，并不代表流量不真实，也可能是网站本身的问题。如果PV/IP过高的话，也可能有问题，比如人力重复刷新等，要谨慎对待。
● 订单转化率：这个是最最核心的数据了，没有订单转化率，其他一切都是免谈！某些牛B的B2C能做到4%的提袋率！某些却仅仅是0.1%，努力吧，众B2C们。
站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，主要分析指标如下：
● 页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。参照最终的销售比例，优胜劣汰，调整销售结构。
● 场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，数据流分析。比如，首页到达了10000用户，之后的数据分别是8000-5000-1000-50-5，购物车到订单提交页的相差比较大，大概就能看出来是购物车出了问题，需要改进。
● 频道流量排名：各个频道流量的排名，主要用来考虑嫌茄指产品组织的问题。
● 站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。
● 用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。突然的大比例的离开网站，往往预示这问题的存在。
● 用户停留时间：这个放在用户特征分析里有些牵强。而且目前监控用户停留时间的方式是：用户到达时间-用户离开时间，但是用户什么时候离开很难准确判 断，这种数据仅作参考，一般停留时间越长网站粘性越好。如果用户停留时间超过1个小时，基本就是假流量，或者用大打开网页忘记关了，呵呵。
● 新老用户比例：老用户比例越高，证明用户忠诚度不错。但是还要考虑绝对量，不能靠新用户越来越少来衬托老用户比例越来越高。
● 用户地域分析：用户地域与订单地域分布基本一致，基本上就是用过互联网用户的分布比例以及经济发达程度等。这个对于提升区域配送及服务比较有帮助。
电子商务网站的基本数据分析就是以上这些，作为实际操作人员要根据数据分析的情况来发现问题和总结问题，进而优化网站的结构和用户体验、来提升网站的专转化率和用户忠诚度。
D. 网站常用的数据分析方法介绍
网站常用的数据分析方法介绍
本篇文章我们介绍4种网站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他们分别是细分分析，对比分析，对比分析，质与量分析。这些分析方法在实际工作中经常组合使用。我们先来看下细分分析。
1，细分分析单一的指标数据或大维度下的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度配合使用时才有意义。细分也叫下钻，是网站分析中最常用的一种方法。原理就是通过对汇总数据进行多个维度对指标进行分解。逐步找到有问题的部分。在整个的Google Analytics报告的中，随处都充满了细分方法。
汇总数据是一个极其笼统的大维度数据。而平均数数据则可能会掩盖很多问题。这里是一个平均数的计算方法：访问者A浏览了10个页面，访问者B浏览了2个页面。网站每次访问页面浏览量6个页面。看似表现不错的平均数据其实包含很很多问题。但我们仅从平均数中无法看到这些问题。细分的主要目的就是对汇总数据和平均值数据进行剖析，发现这些问题并加以改进。
1.1如何使用Google Analytics进行细分我们如何使用Google Analytics来对指标进行细分？Google Analytics报告本身的结构就是一个支持细分的结构。不用我们进行特别的设置就可以对指标进行细分。下面我们来看下如何使用Google Analytics报告中的这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
默认细分功能在Google Analytics的四类报告中，都提供了细分功能。展开每一类的报告，概述报告，而下面的各个子报告都是对概述报告的一个细分。
同时在子报告中，也提供了更进一步的细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度，并且点进去进一步查看。
自定义细分功能除了Google Analytics的默认细分功能外，还有三种更灵活的自定义细分功能。他们分别是次级维度细分，高级细分和自定义细分。自定义细分与默认细分功能最大的差别在于，默认细分是在一个大的维度下逐级深入细分。例如，流量来源，搜索引擎，Google，自然搜索，关键词。而自定义细分则可以完整更复杂的跨越多个维度的细分。例如：流量来源，搜索引擎，地理位置。
次级维度
第一个自定义细分功能是次级维度，在大部分Google Analytics报告中，都可以实现次级维度的细分。以下是次级维度的截图。我们可以很容易的使用次级维度来查看同一个指标在两个不同维度中的表现如何。例如：北京地区的Google搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告，使用自定义报告进行细分要比次级维度灵活的多。细分的层级也要深入的多。自定义报告的的实质是对指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分，与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置了一个自定义细分的维度后，这个维度将应用于整个Google Analytics报告中。
2，对比分析除了使用细分以外，我们还可以使用对比分析来观察指标的变化趋势，例如，本月的访问量是300万，那么和上个月相比怎么样呢？和去年同一时期又如何呢？这就是我们介绍的第二个方法，对比分析。对比分析的设置很简单，在时间里设置好要对比的时间段，报告会自动给出指标的变化结果。这里有一个需要注意的问题是，当使用Google Analytics自带的与上一个时期进行对比时，时间段内周末的数量可能会不相同。而这也将直接影响指标的对比结果。
3 ，聚合分析第三种分析方法是聚合分析，聚合分析常用于对网站内容的分析上。网站有大量的页面访问数据，而每一个页面又都拥有自己的指标数据。对于如此庞大和细碎内容数据，我们该如何下手呢？答案是使用聚合分析。
3.1应用场合聚合分析通常用来对网站的分类和导航系统进行分析。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？他们如何在这两类信息间流动。使用列表筛选的功能是否中途也会使用站内搜索？这些在基于页面的数据中是很难发现的，因为数据的颗粒度太细小了。需要我们对网站中不同的内容进行聚合。
3.2内容组介绍聚合内容的方法很简单，就是将内容相关，或者你关注的信息进行分类，我们称为内容组。而分类的粒度取决于你分析的最终粒度。
聚合内容的维度也有很多种，完全看我们的分析需求。最简单的方法，我们可以按网站的频道划分内容组，或者按网站的功能来划分。例如首页，站内搜索功能，列表筛选功能，产品展示功能，购物结算功能。注册登录功能。等等。
3.3路径分析创建的内容组主要用于进行访问者路径分析。也就是Google Analytics的访问者流报告，和导航摘要报告中。通过访问者在各内容组间的路径来验证网站逻辑和不同产品间的设计是否合理。
4，质与量分析最后介绍的质与量的分析方法。质与量与细分一样，也始终贯穿于Google Analytics的各个报告中。
在流量来源报告中，访问次数是一个量的标，跳出率是一个质的指标。通过这两个指标可以有效的衡量不同渠道流量与网站内容的匹配度。
在内容报告中，浏览量是一个量的指标，退出百分比是一个质的指标，通过这两个指标可以衡量页面的质量。
4.1什么是量什么是网站的量？通常来说，量是一个绝对值，用来衡量事物的多少。例如，网站来了多少人，访问了多少次，看了多少个页面，产生了多少订单等等。这些绝对值数据都可以归为网站的量指标。但也并不绝对。
4.2什么是质什么是网站的质？通常来说，质是一个比率。用来衡量效果。例如：跳出率，转化率，平均停留时间，每次访问浏览页面数，平均订单价值等等。这些比率都可以归为网站的质指标。
4.3主要应用场景及报告质与量在网站分析中的应用比较广泛，任何的流量，网站页面及访问者行为都可以通过质与量两个维度进行有效的分析。例如，进入次数与跳出率，页面浏览量与关键行为点击率，等等等等。
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