⑴ 網站數據分析,主要分析哪些數據
網站數據分析有很多方面，但是要看你能夠獲取的是哪些數據，具體如下：
1、流量統計是基礎的數據統計
網站的統計工具可以讓我們了解基本流量信息，包括獨立訪問者、訪問停留時間、頁面停留時間、訪問率等;實時了解網站的變化趨勢，了解有效覆蓋人群的規模，了解推廣的目標人群，在哪個頁面，哪個頻道。
1.了解網站的目標人群特徵，為產品設計提供重要依據
2.了解網站關注行業用戶量的潛在規模
3.與行業平均指標做對比，作為評估自身網站發展的指標
4.分析網站與競爭對手之間的用戶重合度
5.分析自身網站內部各欄目間的用戶重合度
根據網站的大致需求，相關網站「數據統計」的基本分析應具有：
A.訪問人次，即網站的訪問人次，通常以日訪問人次統計，此指標不排除同一訪客同一天訪問多次。
B.訪問總頁面數，即訪問者在站點上瀏覽的總頁面數，通常以日統計。
C.獨立訪客，也稱獨立IP，指訪問站點的獨立訪客，通常以日訪問人次統計，每台獨立上網電腦被視為一個獨立訪問者。同一電腦多人使用時，不重復計算，仍視作一個獨立訪問者。
D.人均停留時間，即訪問者在網站停留的時間
計算公式：人均停留時間=訪問人次停留時間/訪問人次。指「獨立訪問者」平均每次訪問某一網站的停留時間。也就是說一個周期內，從開始訪問這個網站到結束訪問這個網站所停留的時間。
E.人均訪問頁數(PV值)，即訪問者平均訪問頁面數，
計算公式：PV值=訪問總頁面數/訪問人次。這項指標同樣重要，訪問者平均訪問頁數越多，越能實現網站的目的指向。
F.跳出率，即訪問者到達站點後瀏覽頁數僅有的一頁的比率。
G.新訪客，即訪問站點的訪問者是否第一次登錄站點，該指標從一側面反應平台的人氣程度和知名度，通常以日為單位進行統計。每日新訪客人數越多，說明人氣越高，影響度也越來越高。
H.回訪者，即訪問站點的訪問者超過一次以上登錄站點，該指標從一側面反應訪問者對站點的接受程度，通常以日為單位進行統計，回訪人數越多，說明站點被接受的程度越高，而通常，網站的潛在客戶行為，就是在回訪者中實現，如注冊、購物、消費等。
I.每個獨立訪問者訪問頻次：一個周期內獨立訪問者的平均訪問次數。
2、關鍵字數據收集
包括兩方面：
客戶通過哪些關鍵字到達網站
客戶在網站搜索哪些關鍵字---精確地跟蹤有哪些關鍵字產生了銷售額或銷售機會
3、網站專題及營銷方式的效果統計
精確地跟蹤有哪些專題產生了銷售額或銷售機會，跟蹤由專題轉換為銷售的點擊次數
幫助我們評估網站頁面格局的合理性
跟蹤銷售額和銷售機會
⑵ 數據分析包括哪些方面
1. Analytic Visualizations(可視化分析)不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines(語義引擎)我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔”中智能提取信息。
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
⑶ 數據分析的基本方面有哪些
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、語義引擎
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
5、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
⑷ 分析信息的方法一般包括哪些內容
一 信息管理科學基礎
要求學生掌握信息的概念、信息的類型及其特徵，信息科學的基本內容、信息科學的核心方法、信息管理學的概念及其研究范圍；熟悉信息的功能，信息與管理的關系；了解信息的度量，管理的基礎理論，信息管理的發展，信息管理學的產生和進化。
1．信息簡論；
2．信息管理的信息科學基礎；
3．信息管理的管理科學基礎；
4．走向信息管理科學。
二 信息管理的技術基礎
要求學生掌握信息技術的概念、作用和發展規律；了解計算機的發展、計算機應用技術，有線通信，無線通信，電信網，計算機網，國際互聯網。
1．信息技術概論；
2．信息處理技術；
3．通信技術。
三 信息行為理論
要求學生掌握信息需要的層次結構、內容結構；熟悉各類用戶信息需要特點，信息動機的形成與轉化，信息的選擇行為和利用行為；了解信息需要的產生，信息查詢行為。
1．信息需要與信息動機；
2．用戶的信息行為。
四 信息交流論
要求學生掌握信息交流過程的基本要素，初始編碼，申農—韋弗模式；熟悉信息符號的特徵，拉斯韋爾模式、施拉姆模式、米哈依洛夫模式、蘭開斯特模式、維克利模式，人際信息流、組織信息流；了解二次編碼，大眾信息流。
1．信息的表達—符號與編碼；
2．信息交流模式；
3．社會信息流。
五 信息產品的開發
要求學生掌握信息採集的原則、途徑、方法，信息整序的方法，內容分析法；熟悉信息源，信息分析的工作程序；了解信息整序的目的與要求，信息分析的方法。
1．信息採集；
2．信息整序；
3．信息分析。
六 信息產品的流通
要求學生掌握信息服務的原則，信息服務的主要類型，信息市場的結構與運行機制，信息市場的營銷；了解信息市場的形成與發展。
1．信息服務；
2．信息市場。
七 信息系統管理
要求學生掌握系統的概念，信息系統的結構，CIO在組織中的地位和職能、素質要求；熟悉信息系統的運行管理制度，；了解系統工程的產生和發展、方法，信息系統的開發方法，信息系統的評價方法、安全管理，現代信息管理系統的發展。