『壹』 如何做好网站数据分析并制定优化方案
第一步：数据准备：（70%时间）
· 获取数据（爬虫，数据仓库）
· 验证数据
· 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）
· 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）
· 抽样（大数据时。关键是随机）
· 存储和归档
第二步：数据观察（发现规律和隐藏的关联）
· 单一变量：点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数
· 两个变量：散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜
· 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图
第三步：数据建模
· 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）
· 缩放参数模型（缩放维度优化问题）
· 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）
第四步：数据挖掘
· 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）
· 大数据考虑用Map/Rece
· 得出结论，绘制最后图表
循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。
结合实际业务来做数据分析
“无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。
1.数据为王，业务是核心
· 了解整个产业链的结构
· 制定好业务的发展规划
· 衡量的核心指标有哪些
有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。
2.思考指标现状，发现多维规律
· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状
· 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间
· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果
· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘
发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。
3.规律验证，经验总结
发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。
sc-cpda 数据分析公众交流平台
『贰』 如何进行一次全面的网站分析
一个全面的网站分析要解决什么问题
我想分成3个层次说明一个全面的网站分析要解决的问题。
第一个层次，也是最高层次，当然是实现网络营销(互联网营销)的商业目标，这里不多说了，无非是为了促销(这里促销是个大概念，包括增加销售、增加用户、增加关注、传达信息等等)。
第二个层次，也是核心的层次，即在增加访问流量的同时，提升用户(访问者)的网站使用体验。相信这个层次是每一个做网站营销的朋友都会关注的。如果第二个层次满足了，第一个层次的满足就是顺理成章。
第三个层次，是那些需要我们通过具体操作解决的问题，也是跟网站分析直接联系的部分，包括：(1)改善流量的质量;(2)改善网站的结构;(3)改善页面的设计;(4)了解网站的访问者。解决第二层次的那些问题依赖于这个第三层次，因为它是最基础，最具可行性的部分，因此，进行一次全面的网站分析，归根结底就是要解决上述三个问题。
1.你的流量有效吗
对于一个网站而言，提升流量要比改善流量的质量容易，因为大家都知道，流量是可以花钱买的。可是，你买来的流量能不能起到效果，恐怕是很难事先预料的。但是，流量质量又非常重要，如果引来的流量质量不对，无论你的网站质量如何高，用户体验也不会得到改善——因为他们根本就对你的网站没有兴趣嘛!所以确保流量质量是网站分析要解决的相当关键的问题——遗憾的是，国内的很多网站似乎对此仍不以为意。
我们都知道，通过一个方法可以提升流量的质量，那就是尽量获得“细分流量”。比如啤酒销售商在选择自己的网站入口(例如搜索引擎关键词，或是Banner广告)投放时，不会考虑教育类网站，而更倾向于美食类或体育类网站。但是现在的问题是，营销经费总是有限的，我们不可能在每一个相关的网站上都投放入口，我们需要最精确地找出最有效的那个流量来源。这种精确不仅仅要精确到提供入口的网站(Referral)，还要精确到这个网站的具体页面，乃至要精确到这个页面上具体使用了哪个入口。即，如果我在“网络”搜索引擎、“新浪”和“搜狐”上投放自己网站的不同形式的入口，放在哪一个网站，哪一个页面，以及使用哪一种入口形式会更有效果呢
使用GoogleAnalytics的TrafficSource(流量来源)报告;
使用LinkTag确保每一个入口都能够被跟踪到。
有这两个工具，已经足够我们对流量的质量进行相当深入的分析了。而具体所需要分析的度量包括：
BounceRate;
PV/V;
Timeonsite;
EngagementRate;
ROI度量：CPV，CPE，CPA。
如果你能通过上面的这些度量检视被你跟踪的流量入口，你就能判断从什么地方进入你网站的流量是最有效果的了。当然，如何利用上面的数据进行组合与分析，就是分析师的专职了——限于篇幅我不再做详细的介绍，这里发挥你的想象力吧!
最好的情况下，你能发现那个质量相当不错，且能够带来一定数量访问流量的那个流量来源(TrafficSource)，不要犹豫，增加对它的投入吧!如果质量都不理想，或者理想质量的TrafficSource带来的访问量又太小，那么，应该考虑再找找更好的入口了。
2.发现漏水的窟窿!
网站结构的好坏对于流程类网站，特别是对电子商务类或在线服务类网站具有重要的意义(因为这一类网站不太可能把所有的重要内容和功能都放在首页)。对于这类网站而言，如果访问者在进入最后一步之前就大量的离开网站而且再也不回来继续他/她的访问，那么你即使花费大量投入把这些拉到你的网站上来，最终也意义不大。
是时候发现漏水的窟窿了!不，不是漏水，是漏钱!
怎么解决漏水的问题(发现结构性的问题)呢
首先我要说，请撇开一切网站分析工具，然后请你自己和你的朋友自己走一遍流程，越多的人参与越好，然后大家把感受，特别是别扭的感受写出来，最后归纳出几条最主要的问题。这是Usability的实验，这是网站分析中最重要的功课。我时常告诉自己，数据当然不会说谎，但有时候定性的东西更有力，如果这些定性的内容真实可靠的话。
做Usability不是取代数据分析，而是让数据分析更加有的放矢。当然，如果没有条件做深入的Usability分析，你可以直接从数据入手。要做的事情是：
TopExitPage分析
Funnel(漏斗)分析
KeyPageNavigation分析
对于这三个，大家比较熟悉的是ExitPage的分析，我的此前的帖子有比较全面的描述。后两个大家可能比较陌生。
对于Funnel分析，用于流程性强的功能性网站非常有用，你要做的是把流程中每一步的访问量记录下来，然后纵观所有步骤的访问量情况。每一步肯定有所损失，损失情况最严重的，是你最需要改进的部分。如果某一步流失情况惊人，那么有两个情况，第一种情况，是这个网站的流程设计有问题，错误的流程方式让用户到了某一步即开始无所适从——这种情况的危害很大。我试用过某电信运营商的网站，功能是查询你的手机话费详情，功能很好，但是有需要你发短信，又需要你输密码，而且又要你注册用户，过程很凌乱，不连贯，我在2、3步后就放弃了尝试。第二种情况，则是页面的设计有问题，人们没有按照你预定的方向流动，而是从这个页面走到其他页面或者退出了。如果是前者，你需要使用下面的KeyPageNavigation的方法。
对于KeyPageNavigation，是分析关键节点页面的前一页和后一页都是什么。这个能帮我们发现用户都流到什么地方去了。有助于我们分析用户的行为习惯和心理，并做相应的调整。
进行上面的分析，GoogleAnalytics就能完全实现。分别用TopEixtPage报告，Content报告和PageNavigation报告即可。
3.页面，你的生命线
说页面是你的生命线毫不夸张，因为它是信息的载体，是功能的实现，也是在线广告的终点。从广告来到你网站的访问者，对你具有重要的价值。
不管你是否认同，页面质量的好坏决定着几个事情：
访问者能否停留而不是立即就走
网站流程顺畅与否，访问者能否走到最后一步
能否实现其他你希望这些访问者去做的事情
甚至，比这还要多所以，我想我们在网站分析上花费力气最大的，就是分析每个重要页面的情况。
最重要的页面，嗯，当然是LandingPage，然后重要的流程页面，以及重要的信息页面都是你要关注的。具体包括：
LandingPage是个大漏勺吗
页面最重要的内容获得了最多的关注吗
解决这些问题的方法相当多，包括：
BounceRate——分析LandingPage，工具是GoogleAnalytics以及所有的网站分析工具
ConversionRate——分析从广告到LandingPage的转化情况，工具是广告的Click数和LandingPage的visit数
HeatMap，分析页面被用户关注的情况，工具是GoogleAnalytics或者CrazyEgg以及所有的网站分析工具
Engagement分析，分析页面的用户参与情况
CTA(CalltoAction)分析，工具是GoogleAnalytics的TopContent报告和Usability分析
A/BTest，用于分析相同作用的不同页面内容或布局设计哪一个更有效
多变量测试(MultivariateTest)，用于设计页面中相同位置置入不同内容(或设计后)哪一个更有效
把这些事情都做一遍，你对自己的页面质量如何会了然于胸。
4.真的了解访问者吗
你虽然不能真的亲眼见到你的网站访问者，但是你完全可以通过分析他们的行为了解他们的情况和喜好。这部分的分析是最简单的，包括：
访问者的地理位置
访问者的操作系统，浏览器，屏幕分辨率，显示支持的色深乃至Flash版本等软件使用情况
是否新访问者
访问者的行为属性，包括：访问者停留时间，访问者访问的页数，访问者访问的pageflow(页面访问流向)，以及同一个访问者两次访问时间之间的长度(Receny)，还有回访情况(Loyalty)等等，这部分是研究访问者行为最重要的部分。
具体所用的工具只有一个就能解决问题：
GoogleAnalytics的Visitor报告。现在多尝试尝试吧!有一些你可能不常用，比如Receny和Loyalty，说实话，我也不常用，但是它们实际上非常有意义。例如Recency，如果大部分访问都集中在0daysago，意味着你的访问者很活跃，很积极的参与到你的网络中来——如果超过90%，恭喜你，你的网友很忠实于你的网站。:)
对于电子商务站点而言，访问者的地理位置当然很重要，不过现在的问题是，由于判断地理位置的方法主要还是依靠IP地址的地理位置，所以并不是那么准确，只是在大量统计的基础上近似准确。目前没有更好的办法，大家凑合用吧!
5.更重要的是拿出建议
感谢你读到第五步，我知道我讲的还是很抽象。关于具体怎么样做前面的分析，我想这篇帖子还是远远不够的，因为Metrics(度量)虽然是死的，但是分析是灵活的，这就是为什么我们这些分析师还能混口饭吃的原因。数据只是数据，关键是分析数据之间的联系并且找到背后的原因。因此，你需要在分析度量数据的基础上，找到背后的原因，并且拿出实际的建议。
只有建议才是真正有价值的东西，因为所有的Management都不会听你的枯燥数字，他们需要的是一语中的的建议以及言简意赅的说明提出这些建议的原因。
在进行一次全面的网站分析后，你应该至少拿出哪些方面的建议呢
选择什么样的网站及网站上的什么位置做推广入口(或者说是流量来源)更为有效;
选择什么样的入口形式(广告或者网站入口链接)更为有效;
网站的结构是否需要修改，如何修改;
什么页面质量糟糕，需要做何种修改;
用户是否需要细分，是否需要根据细分用户的行为设计不同的网站模式;
用户行为特征，是否需要根据用户特征修正网络营销办法;
针对建议提出网站修改方案的测试计划(Test)，并且总结建议是否有效(Learn)。
如果能做到上面这些，我想大致已经做好了一次较为全面的网站分析了。剩下的就是继续进行网站的追踪，看看你提出并实施的建议是否有效。我不认为这是非常复杂的过程，获得数据远远比分析数据要简单，因此复杂的不是软件，不是工具，而是你的大脑、你的思想，以及你为你的网站投入的关注。
『叁』 如何高效的运用网站分析工具
1、工具使用第一重：仅仅是页面流数据很多人把工具生成的代码往网站页面上一贴，认为网站的跟踪代码配置就基本完成了。但事情并没有那么简单，分析系统中生成的跟踪代码只能简单的跟踪页面流的数据，比如访问数、浏览量、流量来源等等，用户与网站的交互行为比如表单提交、订单达成是无法跟踪得到的。
网站的跟踪代码应该要根据具体的网站业务需求来配置跟踪方案。在添加跟踪代码前需要相关的业务人员聚在一起讨论把数据跟踪需求整理出来，根据需求形成一个完成的跟踪方案，从而生成相应的跟踪代码并添加到网站中。
很多网站甚至是一部分电商网站都只是做到了这一步，但其实这远远没有把网站跟踪系统的功能发挥出来。
因为受限跟踪配置的内容，系统只能收集到页面流的数据，因此用户也只能简单地查看网站的访问数、页面的浏览量以及流量来源的相关数据，但用户来到了网站有没有一些非浏览量的交互行为，是否有产生订单或产生了哪些产品的订单，无从得知。因此也没有明确的指标用于指导网站优化和外部推广(仅有的跳出率是不够的)。
2、工具使用第二重：配置了目标或电子商务跟踪
有部分用户在页面流数据跟踪的基础上会增加目标与电子商务数据的跟踪配置，这就进入我们所说的“网站分析第二重”。
目标与电子商务数据是衡量网站绩效的重要指标。对于会员制的电商网站来说，一个非常重要的目标就是会员数据的增加，而电子商务销售则是网站的终极目标。对这两块数据进行跟踪，我们就可以很好地衡量网站与及流量来源的转化情况。
把目标与电子商务的数据跟踪起来后，我们就可以把转化的数据与流量来源及页面浏览行为相关联，我们就可以很好地分析网站流量来源与页面浏览行为的转化情况。从而知道从哪些流量来源过来的流量质量最高，哪些产品或页面的说服力更强可以吸引用户完成订单转化，这样我们就可以有针对性地增加那些转化率高的流量来源的流量，并对一些转化偏低的产品或页面进行优化。
3、工具使用第三重：完善了访问行为细节的跟踪与分析
在这个分类下你会较为注重对于用户行为细节的跟踪，从而配置相应的自定义事件跟踪。对于用户在网站上的一些行为我们可以系统性地进行跟踪，比如站内搜索、视频播放、文件下载、表单提交、404错误页面、导出链接的点击、评论提交等等行为我们都可以跟踪起来，从而更好地了解访客的访问行为以提升网站的访问体验和转化率。
如第二重的内容所说的，你可能会把注册成功作为网站的目标，除了跟踪注册提交成功的事件外，你还可以跟踪注册的方式(是否通过第三方工具帐号进行注册)、注册提交失败的次数与及失败的原因等等。
除了订单产生的数量，购买流程中每一步的微转化也是值得关注的，找出转化流程中的弱项和问题，想办法修复它，这对于销售的提升效果将是非常明显的。
对于电商网站来说，用户是否有点击站内广告的行为，从而购买广告推介的产品，我们要怎么完善我们的产品推荐系统，这些都需要数据作支持。
我们还强烈建议可以对站内搜索与搜索零结果(搜索结果的条目数量)的情况进行跟踪，从而衡量网站的产品或内容是否满足用户的搜索需求，从而增加相应的产品或内容以提升网站销售。而对于一个客服系统来说，优化好这一步，这有可能会大幅减少客服人员的工作量。
4、工具使用第四重：基于数据的网站优化—数据驱动营销
在前边三部分其实也应该把网站优化的工作纳入其中，但对于大多数公司来说，网站优化这一步大都做得不好或是做得不够系统。而网站优化是网站运营过程中不可或缺的一个重要环节。
很多人做的网站分析报告仅仅是停留在报告的层面而没有形成优化行动，这就失去了网站分析的意义。根据报告中提出的有效建议，可以考虑安排进行营销活动或页面内容的优化工作。
通过数据分析找出更优的推广渠道;同时对内容特别是着陆页面的内容进行A/B/N测试，找出最优的页面版本，这将可以有效地提升网站的转化率从而提升网站的销售!这是网站分析对于提升网站业绩的最直观体现。
『肆』 做为一个SEO工作者如何去诊断一个网站与分析
一、网站结构诊断
这里结构指的网站逻辑结构，和SEO的地址物理结构没关系的。网站结构诊断，就是分析网站的主要骨架，看是否清晰，是否具有良好的客户体验能否给客户很好的地图作用，不会迷路？是否能引导客户按照自己的设想路径去访问网站， 网站结构诊断需要首先把网站结构抽象剥离出来，再分析。
二、网站视觉和布局诊断
网站视觉是一眼就能看出来，但是在分析网站视觉表现的时候，首先要从目标受众的角度来审美。同时对于网站布局，要分析布局是否重点突出，把最核心的诉求、最能打动用户的利益点展现在最重要的地方，网站是否按照F型的人类自然视觉浏览习惯来布局网站的导航、二级导航是否明确突出来了网站整体视觉协调性如何视觉冲击力如何等。
三、网站内容诊断
网站产品展示是否足够打动人，文案、编排设计、图片，是否有FABE的展示逻辑网站品牌文案、公司文案是否详细、吸引、具有品牌个性。网站资讯内容是否具有深度价值，能够打动客户网站是否有第三方公证的内容，提升网站的公信力
四、网站后台和程序诊断
网站后台布局是否清晰明了？操作是否方便、迅速、快捷是开源的还是自行开发的安全性如何是否有多余的功能
五、网站流量诊断分析
1、流量总分析
网站日IP、日PV多少网站日流量变化、周流量变化、月流量变化情况如何是否具有稳定的流量来源。流量变化的原因是什么
2、流量来路统计分析
从网站流量来路可以分析出网站通过什么渠道访问网站，从而分析各种推广形式的效果，为以后的推广做积累。
3、流量访问路径轨迹分析
受众登陆的页面有哪些？离开跳出的页面是哪些？为什么跳出离开网站？受众访问网站的停留时间回头率中间的访问留下了什么轨迹我们从中可以得到很多结论和启发的。
4、搜索引擎与关键词分析
分析通过各个搜索引擎所带来的流量比例，并且可以分析出客流是通过搜索什么关键词来到网站的，这可以为SEO提供数据支撑，SEO关键词策略是否需要调整？怎么调整
5、网站咨询量分析
网站每天有多少目标客户咨询咨询占访问比重如何咨询结果如何有没有成交（如果是网络零售）
我认为，网站数据诊断分析，主要就这些吧，当然还有访问时间段、分布地区等等，都是很有作用的。另外，在具体的项目中总结了网站数据分析的基本原则：数据单一的看，毫无作用，一定要进行横向对比、时间前后对比、访问咨询转化纵深对比才有其价值。
六、网站搜索引擎优化情况分析
一般来说，SEO诊断分析是一个网站诊断的具体核心。
1、基本数据分析
比如各搜索引擎的收录、外链、PR、ALEXA排名情况等基本数据的列表分析。是否登陆搜索引擎？
2、网站关键字排名分析
主要还是从一些核心关键字排名情况分析，同时需要比对主要竞争对手的关键字排名来分析。
3、网站SEO程序功能分析
网站的各种SEO基本功能是否具备网站代码是否具有亲搜索引擎的优化前端排版是否DIV？一些标签是否合理利用后台的META标签是否具有自定义功能网站地图、RSS、地址静态处理、URL地址优化、友情链接等诸多功能。
4、网站关键字策略及布局分析
网站是否具有明确的关键字策略分析和规划，关键字是否在网站页面合理布局编排网站的长尾关键字是否有表格形式总结是否结合内容做优化
5、网站内容和页面优化分析
网站的内容更新如何客户价值如何？内容的TAG标签链接，文章内部链接是否优化页面的HI、H2标签如何处理
6、网站日志的爬行分析
从网站日志来分析搜索引擎的日爬行次数、爬行规律、抓取规律、是否有不当设置是否有报错行为
7、网站外部链接诊断分析
网站外部连接数量、质量、健康度、广泛度、形式分类丰富度、稳定度、锚文本链、超文本链、友情链接等综合判断外部链接建设情况。一般来说，外部链接诊断分析，也要比对竞争对手才更合理。
七、网站推广诊断分析
网站采取了哪些推广方式推广策略和网站目标受众匹配如何推广执行度如何推广的质量如何，起到了什么作用
八、网站运营诊断
网站是否建立了完善的运营流程体系网站运营团队的分工如何各岗位人员的素质如何运营管理考核监督执行体系完善情况如何
总而言之，言而总之，网站诊断分析是一个集策略分析、执行分析、运营分析的综合体，而不是简单的分析下网站的SEO表现情况就概而括之网站诊断。