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如何做好數據分析方法的實時分析

時間：2019-05-14來源：知乎瀏覽數：1006次

如何做好數據分析方法的實時分析

隨著互聯網行業的不斷發展，產生了不斷擴大的數據，數據分析也成為網站中的標配，大家都希望通過精細的分析來提高網站的成交效率。隨著商品秒殺、促銷、搶購，產品快速運營手段的不斷增多，以往小時級的流量監測已經不能滿足網站營銷的需求。我們需要對網站平臺上的每一分鐘、每一個訪客、每一次操作都進行記錄，以滿足我們實時監測和快速決策的需要。

一、實時分析需要關注的三大指標

數據化分析需要關注的指標非常多，如PV、UV、轉化率、跳出率等等。在分鐘級的實時監測中，數據分析主要關注網站平臺的三大類數據指標：

1）訪問用戶量，2）訪問來源，3）訪問行為。

用戶訪問量、訪問來源和訪問行為對網站平臺的營銷有著重要意義：

1.分鐘級的訪問量（百度統計截圖）可以幫助我們了解流量的趨勢，方便及時發現流量的異常；

2.訪問來源的監測（百度統計截圖）方便我們了解實時訪問來源和權重，為渠道優化做準備；

3.訪問行為（百度統計截圖）的實時監測幫助我們了解用戶的訪問偏好，方便后期進行網站內容優化。

二、通過三個案例講透實時分析

1. 從異常的流量峰值中發現問題

一般情況下，我們都比較關注網站平臺的PV、UV及其走勢，這也是網站流量分析的基礎指標。以天或者小時為度的流量分析較為粗糙，會掩蓋很多時間節點上的流量波動細節。如果我們用分鐘級的粒度來觀察流量，想一想又會有什么發現呢？

2.精準投放：渠道優化與反作弊

作為一個網站數據分析人員，如果產品在各大渠道上投放了廣告，則可以通過訪問來源來時刻監測渠道的廣告效果，進而確定渠道帶來的訪問用戶量和質量。

3.實時監測，讓產品運營更加高效

現在互聯網產品迭代的速度越來越快，產品運營需要對新上線的產品或者功能進行追蹤，評估產品的效果或者市場反饋。

三、數據驅動的精細化運營

一個產品或者運營手段從最初的“idea”到最后成型上線，網站分析人員需要通過數據來衡量它的表現及市場反饋。同時，從數據中發現問題，提出假設，不斷升級迭代；從而形成“idea — product – data”的良性循環，驅動業務和客戶的增長。

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