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一、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數據庫中，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。常見的獲取途徑有：

 

1、服務器日志

 

隨著網站應用的不斷擴張，網站日志不再局限于點擊流的日志數據，如果你的網站提供上傳下載、視頻音樂、網頁游戲等服務，那么很明顯，你的網站服務器產生的絕不僅有用戶瀏覽點擊網頁的日志，也不只有標準的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日志也給網站分析提供了新的方向。

 

網站分析不再局限于網頁瀏覽的PV、UV，轉化流失等，基于事件(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：上傳下載是否完成，速度如何;用戶是否觀看的整部視頻，視頻的加載情況;及用戶在玩網頁游戲時的操作和體驗分析等。

 

2、網站分析工具

 

當然，通過網站分析工具獲得數據是一個最為簡便快捷的方式，從原先的基于網站日志的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、99click的SiteFlow®，及JS和網站日志通吃的WebTrends。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不遠只這些，上面的這些數據也一樣可以通過統計網站日志獲得，但網站分析工具的優勢在于其能通過一些嵌入頁面的JS代碼獲得一些有趣的結果。

 

3、數據庫數據

 

對于一般的網站來說，存放于數據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數據庫里面;網站應用或產品數據，就像電子商務的商品詳細信息或者博客的文章信息，如商品信息會包含商品名稱、庫存數量、價格、特征描述等;用戶在應用服務或購買產品時產生的數據，最簡單的例子就是博客上用戶的評論和電子商務網站的用戶購買數據，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數據庫中數據的組合會相當復雜。

 

4、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(Offline Data)”。如用戶的反饋和抱怨，可能通過網站的交流論壇，也有可能通過網站時公布的客服電話、即時通訊工具等，如果你相信“客戶中心論”，那么顯然對于這些數據的分析必不可少;另外一部分來源就是網站開展的線下活動，促銷或推廣，衡量它們開展的效果或投入產出，以便于之后更好地開展類似的線下推廣。

 

二、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，從網站外部捕獲一些數據可以讓分析的結果更加全面。常見的獲取途徑如下：

 

1、互聯網環境數據

 

即使你的網站只是一個很小的網站，但如果想讓你的網站變得更好，或者不至于落后于互聯網的前進腳步，那么建議你關注一下互聯網的發展趨勢。可以上Alexa查一下互聯網中頂級網站的訪問量趨勢;看看comScore發布的數據或者艾瑞的數據分析報告;如果經營電子商務網站，那么剛剛上線的淘寶數據中心也許會讓你感興趣。

 

2、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于在競爭中落伍。除了在Alexa及一些其他的網站數據查詢平臺以外，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，一般網站會出于某些原因(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，看看那些數據對于掌握你的競爭對手的情況是否有幫助。

 

3、合作伙伴數據

 

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、物流供應商等合作伙伴，看看他們能為你提供些什么數據。

 

4、用戶數據

 

嘗試跟蹤用戶的腳步去看看他們是怎么評價你的網站的。如果你的網站已經小有名氣，那么嘗試在搜索引擎看看用戶是怎么評價你的網站，或者通過一些媒體如新浪微博，微信等看看用戶正在上面發表什么關于你的網站的言論。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。

 

對于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。

 

以上就是小編為您整理的站內、站外數據相關知識。