京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
一名网站数据分析师需要具备这9大本领
如果你想成为网站分析师!想加入网站分析这个即有前途又有“钱途”的行业,那么你至少需要具备本文所提到的9大本领。
1、玩转Excel
Excel是一个最原始而且最容易入手的分析工具之一,如果你有少量的数据进行分析和汇总的话,Excel是你的不二之选,结合丰富的函数与公式,你能轻松的得到你想要的数据,如果你懂得计算机语言,会使用VBA进行编程那就更是如虎添翼了,并且还可以轻松的制作棒图,饼图,折线图等图表。但是Excel不可能是完美的分析工具,因为他的数据容量实在是太小了,超过1万行的数据请不要使用Excel。
1.1.常用函数:
1.2.常用功能:2、网站分析基础知识了解一些网站分析的基础知识是必须的,你要知道什么是会话,什么是PV,什么是UU/UV等指标值的含义。如下图(摘自《网站分析基础教程第二章》)所示:3、网站开发的知识网站分析师通过衡量各种指标值的优劣来评价网站的状况,以及提出改善优化的对策,如果分析师自己对网站的开发和构筑知识一点都不了解,也就不能准确的通过分析指标值的高低衡量网站的运营状况。



作为一名合格的网站分析师,你需要了解一些网站建设和运营的知识,还有网站设计的知识,以及用户体验相关的知识。这样的话你才能提出更有高度和深度的分析报告。
4、网络营销的知识
网站分析师的工作范围从宏观上可以分为“站内”和“站外”两大领域。站内重点在于改善用户体验,优化转化路径,SEO,分析用户行为等站内活动;站外的工作重点则在于如何更多更准确更优质的吸引用户进入网站。
所谓站外的工作主要就是指网络营销,网络营销按照具体的实现方式可以分为:展示广告(DisplayAdvertising)、PPC推广、SEO、邮件营销、视频推广、QQ群推广、博客营销、微博营销、SNS营销等。如果想成为网站分析师你需要学习如下知识:
4.1.广告类型
搜索引擎广告(PPC)
交换链接
横幅广告
邮件营销
传统媒体广告
4.2.广告相关指标
展现数(Impressions)
点击数
点击率(Click-throughRate)
CPC(CostPerClick)
CPA(CostPerAcquisition)
转化率(ConversionRate)
ROAS(ReturnOnAdvertisingSpend)
4.3.SEO知识
主流搜索引擎的排名算法
TITLE,META,Hn,h1等优化
5、测试方法
当网站分析指标的数值变得不是非常乐观的时候,或者你想做一次大规模的推广的时候,也可能是你需要对网站进行改版的时候,作为分析师需要预知改善后的效果是否能够达到预期,这一点是光凭经验很难做到的事情,那么就需要网站分析师聪明的利用师验方法进行验证,这是最直接而且准确有效的方法。
做网站分析师需要学会使用如:A/B测试,多变量测试,用户体验测试等测试方法对改善方案进行预评估,以减少新方案的实施风险。
6、交流能力
作为一名网站分析师,你需要和很多的人协同完成工作任务,其中包括项目经理,产品经理,运营经理,实施经理以及工具提供商等。高效率,准确的交流显得尤为重要。
对于交流来说,语言的表达能力作为最基本的能力要素不可或缺,但想要能顺畅的交流仅仅依靠语言是远远不够的,还需要有一定的资料的组织能力和总结能力,以及团队合作意识。
7、演讲的能力
当以网站分析师为主导进行一次网站的改版或升级的时候,通常的做法是用数字和图表来说服决策层和保守派,但事实上并不那么简单,说服更多人除了靠准确的分析数据以外,还需要网站分析师非常具有煽动性的演讲,以及面对质疑从容不迫的回应。网站分析师需要把自己的自信通过演讲的形式传播给参加会议的所有在场的人。
8、会做PPT
演讲和演示的时候,必备的利器!当然如果你能够做出很炫的动画效果将能感染更多的。
9、计划管理能力
如果你在一家小公司担任网站分析师职务的话,计划管理可能显得不那么重要,但如果你是一家大公司的网站运营经理,或者带领一个几十人的分析师团队的话,计划的管理能力将显得尤为重要。为了更好的和项目经理以及公司管理层的交流你需要具备这项技能,甚至有必要学习一些项目管理的相关知识,比如PMP认证等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02