如何查看網站內容分析

㈠ 分析很重要，可是網站怎麼去分析從哪幾個方面可以分析網站急

你好！很高興回答你的問題。

網站分析，包括受訪頁面、頁面點擊圖、子目錄、轉化路徑及頁面上下游分析。
1)網站受訪頁面分析。訪客對網站各個頁面的訪問情況。通過分析了解訪客最關心或最不關心網站中的哪些內容，源擾從而有針對性地優化網站頁面以及推廣提詞方案。

2)網站頁面點擊圖分析。統計訪客在網頁的滑鼠點擊情況，並通過不同顏色的區域展示出來，通過分析，了雹襲旦解訪客關注點，優化網頁設計。

3)網站子目錄分析。查看網站設置的子目錄的流量數據分析。

4)網站轉化路徑分析。訪客在網站已設定的各個轉化路徑上的訪問情況。通過分析了解轉化路徑中哪個頁面的訪客流失率最大，從而禪歲有針對性地改善轉化路徑頁面以提升網站轉化率。

5)網站頁面上下游分析。網站在系統中所設置的特定頁面的流量來源及去向情況監控。通過分析特定頁面的流量來源及去向，從而優化網站頁面路徑以提升網站吸引力。

㈡ 如何進行網站數據分析 理清網站分析的思路

如何進行網站數據分析 理清網站分析的思路_數據分析師考試

如何進行網站數據分析？這是之前的分享流量時聽眾提的另一個問題，在這里把相應的內容整理一下。

下圖是一個網站分析的生命周期示意圖，在確認好分析需求並收集好我們所需要的數據後（強調一下，明確分析需求很重要，這可以避免為了分析而分析），我們就可以充分使用網站分析工具的各種報告對數據展開分析。

但網站分析工具中的數據量非常大，你可能一不小心就淹沒在數據的海洋中，你得有一個明確的分析思路，知道要利用哪些報告或哪些報告視圖才能幫助你快速找到問題的答案。以下是網站分析中涉及到的數據模塊，這也提供了一個網站數據分析的大概思路。

根據上邊的數據模塊所涉及的內容，在網站分析報告中我一般會對下邊所列出的板塊與指標進行具體分析（以下列出的是在網站數據分析中一些我個人覺得比較重要的板塊與指標，不同的網站重要的數據指標會有所不同）：

基本情況：

1.網站的流量水平怎麼樣？與行業同類網站的數據相比，根據我們的市場定位，我們的流量在未來需要有多大的提升？

2.訪客主要來自哪些地方？這用於確認與我們制定的市場策略是否匹配。如果有相當多的用戶來自一些小語種的國家，我們是否要考慮建設多語言網站？

3.訪客一般會通過什麼樣的設備對網站進行訪問？在移動化越來越流行的今天，我們是否要建設自己的移動站點或開發我們的APP？

新老用戶的比例怎麼樣？我們在拓展新用戶的同時，是否能夠留住老用戶？

流量來源

1.網站的主要流量來源有哪些，SEO、SEM、EDM還是社交媒體？還有哪些類型的流量來源我們可以拓展？

2.這些流量來源的優先順序是怎麼樣的，哪些是我們最倚重的流量來源，哪些流量來源的轉換率最高？

3.SEO/SEM的流量水平怎麼樣，該如何去提升？

4.EDM、社交媒體的營銷方式的使用情況怎麼樣，轉換率如何？

網站內容

1.網站的頁面分類有哪些？

2.產品頁面、目錄頁面、營銷專題頁面等各類頁面的流量以及轉換表現（頁面價值）情況怎麼樣？

3.網站上最常見的著陸頁面有哪些？是否頁面上的內容正是我們希望用戶瀏覽到的內容？

4.用戶的訪問路徑的引導是否存在問題，我們是否把用戶引導到了主要的營銷專題或產品頁面？關於訪問路徑的分析可參考：可參考如何分析用戶的訪問轉換路徑。

5.用戶是否與網站發生了我們期望的互動：參與活動、觀看視頻、下載、投票、訂閱或下單？

產品銷售情況

1.網站的訂單轉換率與客單價是多少？與行業水平是否有差距？

2.購物車轉換漏斗數據怎麼樣，用戶在哪一步的放棄率比較高，購物車的用戶體驗是否可以作優化？

3.哪一類的產品銷售情況最好？

4.用戶在購買前一般會訪問多少次網站或要考慮多久才會下單？

要注意的是，在分析數據時如果發現有問題（比如購物車的轉化率特別低）但又百思不得其解時，可以親自去體驗一下網站的訪問流程，看一下在完成一個特定的目標或任務時是否存在障礙，也許你一下子就發現了問題的根源。

案例：

當你需要對網站進行一次全面的分析時，你可以按上邊所列的內容對網站的各個數據模塊系統地進行分析。但各個營銷渠道的網站分析需求多種多樣，不同的需求的分析方法也有所不同。而遇到渠道部門提交的一些指標數據異常的分析需求，我們可以靈活地進行處理。

以下是兩個簡單的案例。

問題1：一個電商網站日均銷售為$80萬，但某天突然下降為僅有$40萬。

分析：

我們可以按照里邊的內容一步一步作分析，把銷售異常的根源找出來，但如果你對網站的業務運營情況非常熟悉，在這種突發情況下我們可以一針見血地找到問題的根源，從而得以快速修正問題恢復網站的正常銷售。

還是按照我們習慣的思路來。我們都習慣了把銷售與流量關聯起來，當銷售出問題時我們就會習慣性地去查看網站的流量情況。流量也下降了嗎？關於流量的變化這里有兩種可能：

流量也有一個相似幅度的下降=>流量來源出了問題？=>細分流量來源（SEO、CPC、EDM、用戶所在區域）作分析=>頁面流量分析（商品關注度是否有變化）

流量沒有明顯的下降è訂單轉換率出了問題？=>對產品的銷售情況作分析，某些產品的轉換率下降了還是幾乎所有產品的轉換率下降了？=>對產品的頁面流量進行分析或對購物車轉化路徑作分析，是否是因為這部分轉換率較高的產品的關注度下降了，還是網站的購買引導用戶體驗變差了，甚至是購物車系統在某一段時間不能訪問？

從流量開始層層深入對數據進行分析，直至找到問題的根源為止。另外，在分析指標數據異常的時候，一些額外因素如特殊日子、重大事件、換季也要考慮在內，如「雙11」別人者在如火如荼地在大搞促銷，而你卻沒有一起去湊熱鬧，這段時間的銷售有可能會變得較為慘淡。

問題2：EDM合作商給他們的北美地區的用戶發送了50萬封郵件（郵件鏈接里加了GA UTM標識），但對網站的銷售增長卻沒有任何促進作用。

分析：

網站分析系統里來自EDM的流量數據有多少=>這部分流量來自哪些地區，真的是北美嗎？=>這部分訪客的訪問路徑怎麼樣，有沒法有進入購物車=>最終有沒有產生訂單

分析結果顯示，這期EDM的僅帶來了少量流量，而且訪客多是香港以及東南亞的，沒有帶來任何銷售，看起來這個合作商並沒有踐行合約的內容，下次就不要再找他們合作了…

Google Analytics智能警報

另外，在分析網站指標數據異常的時候，建議充分使用好GA的智能警報功能，這個可以大幅減少你的網站的工作量。當數據出現異常的時候，它可以把異常的數據指標給你列出來，並會相應地列出數據異常的原因。

在GA中有兩種類型的提醒：自定義提醒和自動提醒。自動提醒是Google Analytics根據其演算法生成的提醒。也就是說，每天GA的智能引擎都會檢查以下維度（包含但不限於）的指標值，以確認它們是否發生了顯著變化：

1.所有流量

2.訪客類型（新訪客與回訪者）

3.城市

4.地區

5.國家/地區

6.廣告系列

7.關鍵字

8.來源

9.媒介

10.引薦路徑

11.著陸頁

12.退出頁

13.點擊率（AdWords）

除了自動提醒，你還可以設立自定義提醒來監控網站運營數據。你可以為任何一個指標設置提醒標准並應用到任何維度，甚至還可以把提醒應用到高級細分的訪問群組中。我們可以把網站流量與銷售的高峰與低谷設置為警報，這樣當網站的主要指標出現異常時這些自定義提醒就可以通過郵件發送功能及時地通知到相關人員。目前只有自定義提醒功能可以使用郵件自動發送功能。

網站分析並沒有固定的步驟和方法，當你非常熟悉網站分析工具的使用以及所要分析的網站的業務時，你可以完全不必拘泥於以上的所提到的思路與方法，但網站分析的目的必須要明確：減少成本，提升效益，分析後的優化工作不可缺失。

以上是小編為大家分享的關於如何進行網站數據分析 理清網站分析的思路的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

㈢ 如何進行網站數據分析

1、網站伺服器的運行狀況及影響

通過對網站日誌及監控工具的分析與觀察，我們可以了解到網站在每個時段中的運行狀態，網站是否被攻擊、伺服器是否出現問題，出現的這些問題是否影響訪客的來訪，網站在每個地區的運行是否都正常。

2、網站程序是否有利於搜索引擎

搜索引擎訪問網站的爬行軌跡都會被伺服器記錄，觀察總結搜索引擎對網站各個部分的訪問情況，可以查看到網站程序中是否有死循環，網站是否有利於蜘蛛的爬行收錄，網站程序代碼是否需要精簡，去除無用的代碼。

3、網站哪些內容收錄

網站的在搜索引擎的的收錄，影響著整個網站的流量，收錄越多，流量的來源越廣，流量也就越多。通過對各個搜索引擎的收錄分析，我們可以總結觀察出網站在搜索引擎的表現主題，搜索引擎對網站的整體的定位，關鍵詞與整體內容的表現含義越相近，排名也就越高。

4、網站的訪客情況與分析

通過對網站流量數據的分析，我們可以獲知網站的主體訪問人群以及訪客來自的地區，是否是我們想要的訪問者，而這些訪問者又需要什麼樣的內容，有什麼需求，網站哪些部分吸引他們。

5、網站各種關鍵詞的表現情況

網站的關鍵詞是流量來源的根本(排除品牌網站)，所以對各種關鍵詞在搜索引擎的表現情況的研究分析就變得尤為的重要。總結分析網站流量來源前列的關鍵詞排名，然後針對流量大的關鍵詞及有很大提升空間的關鍵詞加以優化，使得網站能夠有更好的流量。

㈣ 如何查看及分析網站IIS日誌文件

1、進入伺服器的管理之後，打開「Internet 信息服務(IIS)管理器」，

2、雙擊信息服務(IIS)管理器，進入管理以後打開信息服務(IIS)管理器，選中要查看的網站，在網站欄目那裡右鍵單擊，選擇「屬性」，

3、在彈出的窗口裡面，點擊「網站」欄目，查看日誌記錄中的「屬性」，

4、通過日誌記錄屬性欄目，即可看到日誌文件目錄了，

上面的日誌文件目錄即是iis的文件存放位置了，IIS日誌文件便在C:\WINDOWS\system32\LogFiles\文件夾內。
IIS日誌文件存儲格式是後綴名為log的文本文件，如下面這些文件就是網站的iis日誌了。

要查看對應站點的IIS日誌，只需要打開對應IIS日誌文件夾找到相對應日誌文件即可，也可藉助IIS日誌分析工具提供查看IIS日誌的效率！
三、如何分析IIS日誌？
知道了IIS日誌的位置了，也看到了IIS日誌的文件了，接下來我們就應該對日誌文件進行分析了，那麼，我們該如果分析IIS日誌呢？
1、如何查看IIS日誌信息
IIS日誌可以用IIS日誌分析工具去大概的去查一查，一般工具都能查出有各種蜘蛛來到網站的總數，以及有沒有失敗，不會把各種的信息都給你，工具分析只是簡單的告訴你一個概況，馬海祥在此就拿出一條信息來為大傢具體的分析一下，如下面的截圖所示：

我們可以分段對這個IIS日誌進行分析：
2010-10-22 05：04：53 表示的是時間；
W3SVC151800 P-0YMR9WW8YX4U9是機器編號；
222.76.213.49為網站的IP；
GET是觸發事件；
80是埠號；
61.135.186.49是搜索引擎蜘蛛的IP；
Baispider是網路的蜘蛛（另外，谷歌蜘蛛：Googlebot；360搜索蜘蛛：360Spider，更多的可查看馬海祥博客《解讀iis日誌中搜索引擎蜘蛛名稱代碼及爬尋返回代碼》的相關介紹）；
200 0 0是訪問成功的返回代碼；
41786 193 6968是蜘蛛與網站對話的時間與下載的數據以及花了多少時間。
連在一起就是2010.10.22的早上5點4分53秒的時候一個編號為W3SVC151800 P-0YMR9WW8YX4U9的蜘蛛通過80埠進入網站成功訪問並下載了47186B的數據，花費了193MS。
2、用excel表格分析網站的iis日誌
先新建一個excel表格，把剛才的ex121129.log文件里的文件粘貼到新建的excel表格裡面，，如下圖所示：

復制之後，選定A，在工具欄里選擇數據→分列，如下圖所示：

選擇分隔符號，點擊下一步：

選擇空格，去掉Tab鍵前面的鉤，點擊完成，如下圖所示：

網站的iis日誌就這樣被拆分出來了，之後自己再調整一下表格的列寬、升降序等即可。
四、詳解IIS日誌參數
一般情況下，IIS日誌文件代碼格式如下所示：
#Software: Microsoft Internet Information Services 6.0
#Version: 1.0
#Date: 2009-11-26 06:14:21
#Fields: date time s-sitename s-ip cs-method cs-uri-stem cs-uri-query s-port cs-username c-ip cs(User-Agent) sc-status sc-substatus sc-win32-status
2009-11-26 06:14:21 W3SVC692644773 125.67.67.* GET /index.html - 80 - 123.125.66.130 Baispider+(+http://www..com/search/spider.htm) 200 0 64
2009-11-26 06:14:21 W3SVC692644773 125.67.67.* GET /index.html - 80 - 220.181.7.116 Baispider+(+http://www..com/search/spider.htm) 200 0 64
在此，馬海祥也為大家詳細的解說一下IIS日誌參數：
date：發出請求時候的日期。
time：發出請求時候的時間，注意：默認情況下這個時間是格林威治時間，比我們的北京時間晚8個小時，下面有說明。
c-ip：客戶端IP地址。
cs-username：用戶名，訪問伺服器的已經過驗證用戶的名稱，匿名用戶用連接符-表示。
s-sitename：服務名，記錄當記錄事件運行於客戶端上的Internet服務的名稱和實例的編號。
s-computername：伺服器的名稱。
s-ip：伺服器的IP地址。
s-port：為服務配置的伺服器埠號。
cs-method：請求中使用的HTTP方法，GET/POST。
cs-uri-stem：URI資源，記錄做為操作目標的統一資源標識符（URI），即訪問的頁面文件。
cs-uri-query：URI查詢，記錄客戶嘗試執行的查詢，只有動態頁面需要URI查詢，如果有則記錄，沒有則以連接符-表示，即訪問網址的附帶參數。
sc-status：協議狀態，記錄HTTP狀態代碼，200表示成功，403表示沒有許可權，404表示找不到該頁面，具體說明在下面。
sc-substatus：協議子狀態，記錄HTTP子狀態代碼。
sc-win32-status：Win32狀態，記錄Windows狀態代碼。
sc-bytes：伺服器發送的位元組數。
cs-bytes：伺服器接受的位元組數。
time-taken：記錄操作所花費的時間，單位是毫秒。
cs-version：記錄客戶端使用的協議版本，HTTP或者FTP。
cs-host:記錄主機頭名稱，沒有的話以連接符-表示。馬海祥提醒大家注意：為網站配置的主機名可能會以不同的方式出現在日誌文件中，原因是HTTP.sys使用Punycode編碼格式來記錄主機名。
cs(User-Agent)：用戶代理，客戶端瀏覽器、操作系統等情況。
cs(Cookie)：記錄發送或者接受的Cookies內容，沒有的話則以連接符-表示。
cs(Referer)：引用站點，即訪問來源。
五、搜索引擎蜘蛛爬尋返回代碼
HTTP協議狀態碼的含義，協議狀態sc-status，是伺服器日記擴展屬性的一項，下面是各狀態碼含義：
"100" ：Continue，客戶必須繼續發出請求。
"101" ：witching Protocols，客戶要求伺服器根據請求轉換HTTP協議版本。
"200" ：OK，交易成功。
"201" ：Created，提示知道新文件的URL。
"202" ：Accepted，接受和處理、但處理未完成。
"203" ：Non-Authoritative Information，返回信息不確定或不完整。
"204" ：No Content，請求收到，但返回信息為空。
"205" ：Reset Content，伺服器完成了請求，用戶代理必須復位當前已經瀏覽過的文件。
"206" ：Partial Content，伺服器已經完成了部分用戶的GET請求。
"300" ：Multiple Choices，請求的資源可在多處得到。
"301" ：Moved Permanently，刪除請求數據。
"302" ：Found，在其他地址發現了請求數據。
"303" ：See Other，建議客戶訪問其他URL或訪問方式。
"304" ：Not Modified，客戶端已經執行了GET，但文件未變化。
"305" ：Use Proxy，求的資源必須從伺服器指定的地址得到。
"306" ：前一版本HTTP中使用的代碼，現行版本中不再使用。
"307" ：Temporary Redirect，申明請求的資源臨時性刪除。
"400" ：Bad Request，錯誤請求，如語法錯誤。
"401" ：Unauthorized，請求授權失敗。
"402" ：Payment Required，保留有效ChargeTo頭響應。
"403" ：Forbidden，請求不答應（具體可查看馬海祥博客《403 Forbidden錯誤的原因和解決方法》的相關介紹）。
"404" ：Not Found，沒有發現文件、查詢或URl（具體可查看馬海祥博客《404 Not Found錯誤頁面的解決方法和注意事項》的相關介紹）。
"405" ：Method Not Allowed，用戶在Request-Line欄位定義的方法不答應。
"406" ：Not Acceptable，根據用戶發送的Accept拖，請求資源不可訪問。
"407" ：Proxy Authentication Required，類似401，用戶必須首先在代理伺服器上得到授權。
"408" ：Request Time-out，客戶端沒有在用戶指定的餓時間內完成請求。
"409" ：Conflict，對當前資源狀態，請求不能完成。
"410" ：Gone，伺服器上不再有此資源且無進一步的參考地址。
"411" ：Length Required，伺服器拒絕用戶定義的Content-Length屬性請求。
"412" ：Precondition Failed，一個或多個請求頭欄位在當前請求中錯誤。
"413" ：Request Entity Too Large，請求的資源大於伺服器答應的大小。
"414" ：Request-URI Too Large，請求的資源URL長於伺服器答應的長度。
"415" ：Unsupported Media Type，請求資源不支持請求項目格式。
"416" ：Requested range not satisfiable，請求中包含Range請求頭欄位，在當前請求資源范圍內沒有range指示值，請求也不包含If-Range請求頭欄位。
"417" ：Expectation Failed，伺服器不滿足請求Expect頭欄位指定的期望值，假如是代理伺服器。
"500" ：Internal Server Error，伺服器產生內部錯誤。
"501" ：Not Implemented，伺服器不支持請求的函數。
"502" ：Bad Gateway，伺服器暫時不可用，有時是為了防止發生系統過載。
"503" ：Service Unavailable，伺服器過載或暫停維修。
"504" ：Gateway Time-out，關口過載，伺服器使用另一個關口或服務來響應用戶，等待時間設定值較長。
"505" ：HTTP Version not supported，伺服器不支持或拒絕支請求頭中指定的HTTP版本。

㈤ 分析很重要，可是網站怎麼去分析從哪幾個方面可以分析網站急

你好！很高興回答你的問題。
網站分析，包括受訪頁面、頁面點擊圖、子目錄、轉化路徑及頁面上下游分析。
1)網站受訪頁面分析。訪客對網站各個頁面的訪問情況。通過分析了解訪客最關心或最不關心網站中的哪些內容，從而有針對性地優化網站頁面以及推廣提詞方案。
2)網源擾站頁面點擊圖分析。統計訪客在網頁的滑鼠點擊情況，並通過不同顏色的區域展示出來，通過分析，了解訪客關注點，優化網頁設計。
3)網站子目錄分析。查看網站設置的子目錄的流量數據分析。
4)網站轉化路徑分析。訪客在網站已設定的各個轉化路徑上的訪問情況。雹襲旦通過分析了解轉化路徑中哪個頁面的訪客流失率最大，從而有針對性地改善轉化路徑頁面以提升網站轉化率。
5)網站頁面上下游分析。網站在系統中所設置的特定頁面的流量來源及去向情況監控。通過分析特定頁面的流量來源及去向，禪歲從而優化網站頁面路徑以提升網站吸引力。

㈥ 如何獲取並分析一個網站的相關信息

隨著很多網站的做大做細，網站數據分析變得更為重要。通過網站數據分析可以充分了解一個網站的運作情況，並加以改進。這些數據會告訴你，你的網站流量是否有效？流量在哪裡流失？目標受眾是否精準？如何改善網站產品格局和網站運營？等等一系列問題。但在這之前的第一步就是需要獲取網站的數據。本文主要介紹如何獲取網站數據以及需要獲取哪些關鍵數據。
1，網站內部數據
網站內部數據是網站最容易獲取到的數據，它們往往就存放在網站的文件系統或資料庫中，也是與網站本身最為密切相關的數據，是網站分析最常見的數據來源，我們需要好好利用這部分數據。
伺服器日誌
網站分析不再局限於網頁瀏覽的PV、UV，轉化流失等，基於Events的分析將會越來越普遍，將會更多的關注用戶在接受網站服務的整個流程的情況。
隨著網站應用的不斷擴張，以及前端技術的不斷升華。網站日誌不再局限於點擊流的日誌數據，如果你的網站提供上傳下載、視頻音樂、網頁游戲等服務，那麼很明顯，你的網站伺服器產生的絕不僅有用戶瀏覽點擊網頁的日誌，也不只有標準的apache日誌格式日誌，更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日誌也給網站分析提供了新的方向。
網站分析工具
通過網站分析工具獲得數據是一個最為簡便快捷的方式，通過網站分析工具獲得的數據一般都已經經過特殊計算，較為規范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趨勢圖或比例圖，通過細分、排序等方法讓結果更為直觀。
但通過網站分析工具得到數據也遠不止這些，上面的這些數據也一樣可以通過統計網站日誌獲得，但網站分析工具的優勢在於其能通過一些嵌入頁面的JS代碼獲得一些有趣的結果，如一些網站分析工具提供的點擊熱圖，甚至滑鼠移動軌跡圖。這些分析結果往往對網站優化和用戶行為分析更為有效。
資料庫數據
對於一般的網站來說，存放於資料庫中的數據可以大致分為3個部分：
網站用戶信息，一般提供注冊服務的網站都會將用戶的注冊賬號和填寫的基本信息存放在資料庫裡面；
網站應用或產品數據，就像電子商務的商品詳細信息，如商品信息會包含商品名稱、特徵描述、產品屬性等；
用戶在應用服務或購買產品時產生的數據，最簡單的例子就是電商網站的用戶購買(購買單、報價單、詢盤)數據——購買時間、購買的用戶、購買的商品、購買數量、支付的金額等。
當然，這一部分數據的具體形式會根據網站的運營模式存在較大差異，一些業務范圍很廣，提供多樣服務的網站其資料庫中數據的組合會相當復雜。
其它
其它一切網站運營過程中產生的數據，有可能是用戶創造，也有可能是網站內部創造，其中有一大部分我們可以稱其為「線下數據」。
2，外部數據
網站分析除了可以從網站內部獲取數據以外，通過互聯網這個開放的環境，從網站外部獲取一些數據可以讓分析的結果更加全面。
互聯網環境數據
可以去一些網路數據分析平台查一下互聯網中頂級網站的訪問量趨勢。
競爭對手數據
時刻關注競爭對手的情況可以讓你的網站不至於在競爭中落伍。除了一些網站數據查詢平台以外，直接從競爭對手網站上獲取數據也是另外一條有效的途徑，也有網站會出於某些原因（信息透明、數據展示等）將自己的部分統計信息展現在網站上，看看那些數據對於掌握你的競爭對手的情況是否有幫助。
在獲取上述幾類數據的同時，也許我們還可以從其他方面獲取一些更為豐富的數據。
合作夥伴數據
如果你有合作的網站或者你經營的是一個電子商務網站，也許你會有相關的產品提供商、物流供應商等合作夥伴，看看他們能為你提供些什麼數據。
用戶數據
如果你的網站已經小有名氣，那麼嘗試在搜索引擎看看用戶是怎麼評價你的網站，或者通過SNS網站等看看用戶正在上面發表什麼關於你的網站的言論。
當然通過用戶調研獲取數據是另外一個不錯的途徑，通過網站上的調查問卷或者線下的用戶回訪，電話、IM調查，可用性實驗測試等方式可以獲取一些用戶對網站的直觀感受和真實評價，這些數據往往是十分有價值的，也是普通的網站分析工具所獲取不到的。

在分析網站的外部數據的時候，需要注意的是不要過於相信數據，外部數據相比內部數據不確定性會比較高。網站內部數據即使也不準確，但我們至少能知道數據的誤差大概會有多大，是什麼原因造成了數據存在誤差。而外部數據一般都是有其他網站或機構公布的，每個公司，無論是數據平台、咨詢公司還是合作夥伴都可能會為了某些利益而使其公布的數據更加可信或更具一定的偏向性，所以我們在分析外部數據是需要更加嚴格的驗證和深入的分析。而對於用戶調研中獲取的數據，我們一般會通過統計學的方法檢驗數據是否可以被接受，或者是否滿足一定的置信區間，這是進行數據分析前必須完成的一步。

㈦ 如何進行網站現狀的分析

1、看網站的類型以及信息量，判斷網站是大型的門戶網站，還是中小型的專網站，再看看信息量多屬不多，了解下網站的主題，同時也可以看看域名的年限，一般年限長的有利於排名。
2、網站的收錄量，普通的網站，我們可以查看其網站收錄量，當收錄量很多時，內鏈會給首頁很高的權重，導致其首頁排名提升，當然這是在收錄率還行的基礎上。
3、查看網站的外鏈情況，主要看外鏈的數量以及質量，目前的情況下，外鏈是大量網站排名高的重要原因，包括友鏈分析
4、查看網站關鍵詞的排名情況，尤其是主關鍵詞，當然也要看下關鍵詞庫的排名情況。

㈧ 如何查看及分析網站IIS日誌文件

IIS查看分析網站日誌需要找到日誌目錄，下面小編在Win10系統演示一下：

1、打開開始界面，點擊左下角的設置圖標，如下圖所示

㈨ 如何分析一個網站的數據

兄弟這個問題困惑了我好久，以下是我從一個哥們那學來的，或許對你有些幫助：
一、思維部分：
1、是否研究過競爭對手的網站？
2、你確定目標關鍵詞的時候是否經過關鍵詞分析？
3、確定好關鍵詞以後他的熱度如何，他的競爭有多大？
4、你確定的目標關鍵詞與網站的內容是否一致？
5、是否有一個詳細的工作計劃表？
二、網站部分：
1、網站各個欄目是否圍繞網站主題展開？
2、首頁：標題標簽，關鍵詞標簽，描述標簽，是否圍繞目標關鍵詞展開？
3、在寫這三個標簽的時候關鍵詞出現的是否自然？有沒堆疊？
4、有關seo的標簽是否合理試用？H1，H2，strong等等！
5、首頁是否有為目標關鍵詞合理的加大密度？
6、主導航優化是否過關？
7、次導航是否合理？
8、logo是否為其加上指向網站首頁的地址？
9、是否有不必要的沉余代碼？
10、網站內容相似頁面公共的部分腳本化？
11、url靜態化是否完成，目錄地址是否很深？
12、網站准備好網站地圖了嗎？用戶可以看的本站的網站地圖及GoogleXMLSitemaps
13、檢查網站是否存在死鏈接，錯誤鏈接？（可用死鏈接檢測工具-Xenu）
14、是否用robots屏蔽了無關內容或重復內容？
15、沒有做過用戶體驗分析？
三：頁面部分
1、欄目下文章是否圍繞這個主題展開？
2、網站內容是否有有規律的去更新？並且保持更新？3、置導航是否安排合理？（網站內部鏈接優化有解釋）
4、頁面是否有重復標題的文章？
5、站點的所有頁面的meta標簽是否都有關鍵字，並且是否有關鍵字疊加？
6、網站內容填充的同時有沒有出現這個頁面的目標關鍵詞，分布情況如何，密度如何？
7、在合適的位置出現目標關鍵詞時候是否為它加上錨文本？
8、網站內容中出現的圖片是否有用alt說明圖片內容，圖片說明關鍵詞使用是否合理？
9、404頁面是否完善？
10、站中是否有相關的統計分析工具？
四：外部及分析：
1、友情鏈接的來源網站都是些什麼網站，是否是同行業，是否與網站有相關性，並且他們的快照及收錄是否正常？
2、有沒有循序漸進的去整加外鏈？
3、網站的網路快照是什麼時候的？
4、網站日誌是否有蜘蛛的痕跡？
5、日誌返回代碼都是什麼？有沒錯誤？
通過以上四大部分共35小點，基本能夠分析一個網站優化是否到位

㈩ 網站數據需要從哪幾個方面進行分析

網站數據需要從哪幾個方面進行分析?

網站優化不是單純的操作計劃，它需要通過對網站數據進行分析，然後得出最佳的操作計劃，最後達到最理想的效果。因此每一位站長需要對網站數據進行基本的分析。那麼網站數據分析需要從哪幾個方面進行分析呢?文章將從三點進行講解。

一、整理和收集數據

首先要明確每天要整理收集哪些數據，有網站的收錄情況、反向鏈接數量、網頁快照、虛擬主機的穩定性等等。假如一個SEO公司目前有100個客戶的網站，這么多網站都需要做好SEO監控，觀察每天數據的變化，比如：哪個站被K了，哪些站排名上升了等等，當然手工去查很不切實際，也會浪費大量的時間。所以站長必須有個SEO工具或軟體來輔助，比如domain數據、site數據、快照數據等，基本上還是比較准確的。現在網路也推出了自己的站長外鏈查詢工具，站長們要做的就是收集和整理這些數據，不過需要開發一些程序或軟體來輔助完成，收集到的數據可以生成圖表，這樣以便於分析，這也不是什麼復雜的.程序。

二、數據的歸類和統計

企業站涉及到各行各業，因此我們最好把這些網站進行分類，例如：所有機械行業的企業站數據放在一起，這樣便於對比某個行業的SEO數據。可以分析網路演算法具體對某個行業的影響，當然這樣的數據要多才能看出端倪。網路演算法不計其數，對待某些類型、某個行業都有差距。還可以統計一年中每個月的SEO數據，如用最近一個月外鏈的作用和之前幾個月的外鏈效果作比較，當然這些外鏈資源的質量和數量都是差別不大的。

三、數據的對比和排除

如果目前手上有一堆的數據，那該如何去分析呢?最常用的方法就是對比，但對比的前提是保證其他因素相同，比如要比較8月份K站的原因是因為內容還是其他因素，這看起來比較困難，因為網站被K的原因很多，有伺服器的問題、有使用的黑帽技術等等各種原因。但我們自己負責的網站自己最清楚，可以通過排除法刷選掉那些不可能的因素。再對比最有可能被K的因素，比方說網站的內容。通過對SEO數據的分析也能夠看出網路最近是否正常，當許多企業站的SEO數據都變化很大，甚至是被降權。那麼這種情況就無需太過擔心。

目前站長想要對企業站點進行監控，就需要學會對網站的數據進行基本分析。對於每天大量的網站數據，要進行數據的整理和收集，並對數據進行歸類統計，最後利用數據進行基本的對比和排查，找出網站的基本情況。網站優化是很細鎖的工作，因此站長需要學會對這些網站數據進行基本的查詢和比較，才會及時發現網站的問題所在。