
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
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08