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如何做网站数据分析(三)——必掌握的两个分析方法

本章讲的是两个基础

的剖析

办法

,对比

剖析

和细分剖析

法。这两个办法

在今后的剖析

工作中简直

处处要用到,这也是基本

数据剖析

思绪
,所以提早
到这里来讲。一、对比

剖析

对比

剖析

法在实质

上是经过
数据计算办法

来判定

两个处置

计划

的优劣。一个常见的例子是:同一个电商网站上的商品A和商品B,哪一个对网站贡献

更大呢?按常规的考量销量的方式显然缺乏
以中止

全面的对比

,在这里我们要综合思索
访问量、转化率、商品热度才干
更全面的评价
两个商品对网站的贡献

1、对比

剖析

法的比较

基准比较

基准的设定是统一对比

单位的重要步骤,设定办法

分别是:百分比评分均值法、规范

化指标兼并
法。1.1 百分比评分均值法“百分比评分均值法”是将指标的值都转化成百分比的方式
,一个通用有效的办法

就是将一切
指标都除以总体的最大值,这个办法

对一切
大于0且散布

不是特分别
散的指标都是很有效的。举个例子阐明

从下面的表格中知道

,4种商品中访问量最高的是商品A的563 ,转化率最高的是商品B的9%。一切
商品的访问量除以563,转化率除以9%,然后得到各自的百分比评分,然后将两列评分做简单平均

后得到综合评分。怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法显然,经过
比较

综合评分来判别
商品在表现更合理。
假定

思索
的再全面些,针对不同商品的重要性设定权重,结果更能真实有效的评价
商品的好坏。比如

,上面表格中采用加权平均

的办法

,商品的综合评分又发作
了变化,如下图。至于能否
加权,以及各指标的权重怎样
设定,则能够

依据

剖析

的需求
和指标的特征来肯定
怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法1.2 规范

化指标兼并
“规范

化指标兼并
比较

法”是用规范

化的办法

消去各指标单位的影晌后再中止

兼并
比较

的办法

。数据的规范

化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间 。公式为 X=(x-u)/σ 。U代表均值,σ 代表方差。举个例子:?如下表格中数据,Bounce Rate权衡
进入,转化率CR权衡
产出。A、B、C三个优化计划

哪个才是最优的呢?怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法将各指标规范

化后取均值中止

比较

,我们能够

看出A计划

最优。2、对比

剖析

法的“实验环境”设定中止

对比

剖析

的重要条件是两组参数需在同样的条件下对比

才有意义。这时分
就需求
人为地去设定合理的比较

环境了,即数据剖析

的“实验环境设定”。实验环境设定法有两种: 基于时间序列的组内比较

、基于对照实验的组间比较

2.1 基于时间序列的组内比较

基于时间序列的组内比较

:普通
是在时间序列上的某个时间点施加实验剌激,并在实验剌激的前后中止

重复

测试比较

,从比较

的结果反映实验剌激能否
对结果有影响。举个组内比较

的流程例子:公司前4个月薪资正常,在第5个月开端
给员工加薪(施加实验剌激)。这时就能够

经过
察看

之后4个月和之前4个月员工的工作效益和工作称心

度,来判别
这个实验刺激能否
对提升员工工作效益和工作称心

度有效果。2.2 基于对照实验的组间比较

基于对照实验的组间对比

:普通
是在同一时间设定两组样本,(实验组和控制组),然后对实验组施加实验剌激,控制组维持原状态不变。经过
对实验组和控制组比较

来判别
实验的剌激能否
对结果有影响。举个组间比较

的流程例子:拿前面例子来说。假定

只让部分

员工涨薪,再去比较

未涨薪的员工和涨薪的员工前后4个月的工作效益和工作称心

度的差别

,假定

差别

显著就能够

证明涨薪这个实验剌激对结果是有显著影响的。2.3 特殊状况

下,实验环境怎样
设定
有时分
会遇到无法提供实验的对比

环境,那该怎样
做呢?举例阐明

。如下表:有活动前和活动中各5天的数据。以订单数作为指标,阐明

活动能否显著提升每天的订单量。怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法由表中数据可发现:每天的用户数自身

就是一个递增的状态,活动也带来用户数的提升。那么,订单数的提升是由于用户数的提升带来的,还是活的效果带来的呢?1、不思索
数据自身

的自然增长,直接比较

活动前后日均订单数的差别

怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法2、将数据的自然增长思索
进去,能够

将日均用户数的增长率作为整个网站数据的自然增长率。怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法这样,比较

的结果就发作
了改动
。活动前的曰均订单数乘上自然增长率后要比活动中的曰均订单数高,从结果看活动对订单数的提升无显著影响。当然,直接比较

活动前后的人均订单数也能够

得出结果。但是用上面乘以自然增长率的办法

还能够

进一步评定活动带来的效果。假定

活动促进了订单数据量
的增长,我们能够

预算
出活动期间日均订单的增加量是多少,这样就能够

直接考核活动的绩效。二、细分剖析

细分剖析

的目的是为了看清问题真正的所在,从而找四处

办法

,细分剖析

是指将指标与维度相互

组合。例如网站报告普通
都是网站数据的综合状况

,包括网站的总访问量、总停留时间、总销售量等。但是我们不知道

用户在不同页面、不同内容、不同渠道的停留时间以及访问量,也就是说这些汇总数据无法对不同属性的流量中止

正确的判别
。所以,无论是从用户还是从网站的角度,流量细分都是很重要的。怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法1、指标和维度的类型指标是用来记载
访问者行为的数字,维度是用来提供观查访
问者行为的一种角度,维度必需
与指标在一同
时才有意义。指标又可分为基本

指标和复合指标,常见的基本

指标有访问次数、综合阅读
量等,常见的复合指标有访问深度、跳出率、平均

网站停留时间、新访次占比等。常见的维度类别有访问者属性维度、时间维度、流量来源维度、天文
维度、内容维度和系统维度等。怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法2、细分例子例如某日,你的老板说:我想知道

2015年5月9日北京地域
运用
Safari阅读
器在Google搜索“蓝鲸”关键词并点击了自然排名结果的访问次数。听完这个需求后,你可能觉得
有点晕,好多的条件混在一同
,这个数据要怎样
取得

呢?其实包含了6个维度和1个指标。这6个维度和1个指标分别是 :

    t

  • 1)时间维度——2010年3月10日
  • t

  • 2)天文
    维度——北京地域
  • t

  • 3)阅读
    器维度——Safari阅读
  • t

  • 4)流量来源维度—— Google
  • t

  • 5)流量属性维度——自然排名结果
  • t

  • 6)关键词维度——”蓝野”
  • t

  • 7)指标——访问次数

而这个剖析

过程也很快,5分钟就可搞定,步骤如下:怎样做网站数据剖析(三)——必控制的两个剖析办法当然,假定

嫌操作太复杂的话也能够

经过
标志
用户群中止

自定义细分。常见的标志
用户群办法

有:1)经过
用户访问特定的页面对其中止

分类;2)经过
用户点击特定的链接对其中止

分类;3)经过
用户的自主选择对其中止

分类。当然,细分前得分清非注册用户、新注册用户、已注册用户。

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