
网站如何进行用户数据分析_数据分析师培训
一、用户的来源。
1.访问我们网站的用户都是从那些网站过来的?这项数据可以从网站后台技术记录的LOG中分析得出。(虚拟网络来源)
2.访问我们网站的用户都是来自现实中的哪些省份?这项数据可以从网站后台的IP地址记录中分析出。(真实地域来源)
二、网站造访人次。
1.网站每月造访总人次。这项数据来源于后台的LOG分析。
2.网站每日造访总人次。这项数据来源于后台的LOG分析。(以上均以IP个数为准)
3.网站每日每个栏目、每篇文章的造访人次。这项数据来源于后台的LOG分析。
三、用户年龄。
访问我们网站的用户都是在哪些年龄段?具体可以分为15—18岁,18—21岁,21—25岁,26—30岁,30岁—35岁,35岁以上。这项数据来源于网站的人工调查分析。
四、用户职业。
访问我们网站的用户职业分布。大致可分为:学生、上班族白领、自由职业者、政府机关干部、IT卖场服务、高科技产业服务等等。可具体根据网站的定位来进行细分化调查。这项数据来源于网站的人工调查分析。
五、用户习惯。
1.用户浏览我们网站的习惯,主要包括:新闻栏目内容的排列,服务操作的使用是否方便、整体业面的布局使用是否方便、浏览新闻的时候是觉得哪里不适合您的浏览习惯?等等。具体可以根据各自网站的特点进行细分化。这项很重要,大部分用户在互联网上已经养成了一定的浏览和访问的习惯。符合他们习惯的设计服务,会粘住这些用户。这项数据来源于网站的人工调查分析,与网站后台技术分析。
2.用户习惯于每天什么时间浏览我们的网站?也就是大部分访问网站的登陆时间。{CDA数据分析师培训}这项数据必须要求精确。模糊、大概、可能这样的词语不可以使用,否则这项数据将失去意义。这项数据来源于网站的人工调查分析,与网站后台技术分析的结合。
3.用户习惯于在我们的网站上停留多久?也就是大部分用户在我们网站直到关掉我们站点中间停留的时间,这部分数据可以充分的说明,我们网站的内容做的是否对用户的胃口,内容的质量是否对比上周有提高?内容是否具有粘滞力。这是最有说服力,也最客观的分析数据。这项数据来源于网站的人工调查分析,与网站后台技术分析结合的方式来获得。
六、用户所最喜欢的网站服务。
用户最喜欢的网站服务是什么?是商城?是渠道信息?是RSS服务?是论坛社区?是硬件信息?是软件技术信息?等等……这项数据可以充分的了解我们的服务该朝哪个方向努力,该强加哪些方面。
七、用户最讨厌的网站服务。
1.用户最讨厌的网站服务是什么?是商城?是渠道信息?是RSS服务?是论坛社区?是硬件信息?是软件技术信息?等等……为什么讨厌?这点数据是我们如何提高和改变自己服务模式的重要依据。
2.每周评选网站做的最差的栏目,或者服务。让网站的用户来评选出,网站每周做的最差的是哪个栏目?为什么差?这个栏目由谁来负责?被用户评为最差的原因在哪里?这样分析讨论找出原因后,再进行评选,如果一个栏目连续几周内都被用户评为最差栏目,那么这个栏目的相关负责人就要受到相应的处罚。必须明确栏目与责任人的关系,否则到时候数据出来了也不好处理。如果处理之后还是最差,那么就是这个栏目本身定位就有问题。再开会讨论确立是否需要淘汰。
八、用户最喜欢的网站活动。
网站活动是聚集网站人气行之有效的手段,但是至于做什么活动?还是应该由网站的用户来说的算。通过充分的人工调查,了解了用户们最喜欢的活动,那么就可以在今后的工作计划中逐渐安排这些网站活动。以带动人气,提高访问。
九、用户的建议和意见整理。
在网站的显眼之处,留出一个用户可以直接留言给网站的管理者的留言板,这个留言板可以不对外。但务必每周将网站用户集中反馈上来的意见和建议都整理好,留做会议上讨论去粗取精,使网站的工作有明确的改进方向。
对于站长而言,不同的网站提供的内容和服务不同,用户行为分析的侧重点也不尽相同。但是,几乎所有的网站用户分析都是基于用户属性和用户详细行为来展开各种联系关系或逻辑推理分析。以上网站用户数据分析中是我自己地的一些见解,你觉得有哪些要补充的?欢迎与笔者探讨经验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23