京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
网站运营是否应该做专业数据分析
现在做网站数据分析有前途吗?很多朋友从SEO转行做网站数据分析了。对于大多数站长来说,基本上每天都会查看站长工具、百度统计等数据,不过只有少数人会去正确分析这一块。守护今天就从网站建立到后期运营需要做好那些数据分析给大家简单介绍一下,有不到之处希望大家批评指正。
大多数站长朋友只是在看站长工具,看的是快照、收录和排名等情况,这是最基本的内容。完全没有必要每天去查看,可是还是有太多的站长每天在浪费时间。而对于百度统计等工具,大多数朋友根本看不懂。对于这方面的内容,守护建议大家看以下几点:网站跳出率、访问时长、访问来源、入口页面、访问页面和离开页面、新老访客和忠诚度等。这些基本数据应该可以满足大部分网站分析需求,可以根据这些数据做好网站的内容调整、页面调整,更好的把用户感兴趣的内容呈现给大家。但大多数站长并没有做好,希望大家可以多加注意。
一:网站运营数据分析之准备篇。
站长这是一个让人感觉振奋的行业,越来越多的人进入这个行业,然后最后只是伤心的离开,原因很简单:大家只是一时冲动进入这个行业,很多时候并不能坚持下去,即使有些网站做下去也不能实现盈利,最终也慢慢走向了衰落。所以做好网站运营数据分析的准备工作是很重要的。我是否应该进入这个行业,自己有什么特长,进入这个行业应该做什么,自己有什么竞争对手,我的目标群体是什么,怎样实现流量转化为盈利,用户什么愿意让我们盈利?这些最基本的问题是大家必须考虑的。不要说某某互联网公司大佬他们当初怎样,如果是十年前,绝对不需要考虑这么多。现在的行业竞争是残酷的,个人站长几百万,细分下来一个行业没有一万也有八千,不考虑这些内容怎么行?
二:网站运营数据分析之实战篇。
做好网站数据分析才能更好的把网站内容和服务提供给用户,才能得到更多的用户流量,才能更好的实现盈利,所以不少站长朋友也希望可以分析数据。一些行业SEO工作人员对这方面的知识比较匮乏。数据分析诊断师、网络营销顾问就出现了,行业内比较出名的相信大家也知道:A5营销团队。对于这方面的基本数据分析刚才已经提到:网站跳出率、访问时长、访问来源、入口页面、访问页面和离开页面、新老访客和忠诚度等。当然这个只是辅助的,SEO还是不能丢,网络营销还是不可少,毕竟我们最终的目的是实现盈利。(对于网站数据诊断分析相关内容,如果大家有兴趣可以咨询守护,也可以咨询A5营销团队)
三:网站运营数据分析之思考篇。
各个行业的竞争是很激烈的,网站数据分析虽然在很大程度上能解决网站运营问题,然而大多数数据分析者能力等问题,对于网站数据没有很好的实际操作能力,即使找到问题也无法解决。对于这方面的朋友来说,能做的还是多进行相关交流,不懂的多询问。思考自己为什么会出现这样那样的问题。实名网络营销朱卫坤今天发了一个微博需要给大家一点思考:带着目标出去,带着结果回来,成功不是因为快,而是因为有方法。 没有方法的做事,坚持一辈子也没有用。希望这句话能给大家一些思考。
对于网友今天发过来的一个消息,守护在此回答:对于网站运营数据分析这一块来说,目前市场还是相当不错的,如果大家真的有兴趣完全可以多方面去学习,特别是一些朋友对SEO优化感觉了心灰意冷,或者一些站长朋友想转行的,完全是可以去研究这方面的内容,根据这些数据分析更好的为网站运营服务,毕竟很多时候失败的运营也是值得站长朋友们思考的。对于站长来说,网站运营数据分析势在必行,想进行这方面的工作也是有非常大的市场的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06