如何进行网站的分析和统计
如何进行网站的分析和统计？
用户埋点数据分析 如何分析埋点数据
用户埋点数据分析 如何分析埋点数据
用户埋点数据分析 如何分析埋点数据
随着互联网的不断发展，网站对于公司和个人已经成为了一种非常重要的宣传和营销工具，但要想让网站真正发挥作用，就必须对网站进行深入的分析和统计。那么，如何进行网站的分析和统计呢？
一、埋点统计
埋点统计是现在比较流行的一种网站数据分析方法。所谓埋点，就是在网站的各个页面中添加统计代码，这样就可以在代码的统计平台中获取到很多有用的网站数据，例如访问量、点击量、来源、设备等等。常用的埋点统计平台有百度统计、谷歌分析等等，这些平台都提供了非常详细的数据报告和定制化的分析功能，用户可以根据自己的需求进行数据筛选和定制化分析。
二、用户调研
除了埋点统计，用户调研也是一种非常重要的网站数据分析方法。用户调研可以通过问卷调查、用户访谈、反馈收集等手段来获取用户的反馈和需求，进而分析用户的购物习惯、人群分布、购买力等等指标，从而为网站的改进和运营提供有益的指导。
三、竞品分析
进行竞品分析可以让你了解行业内其他同类型网站的情况，包括访问量、页面浏览量、会员数量、商家数量等等，这样可以让你更好的了解行业的现状和趋势，从而为自己的网站运营提供参考和创新的灵感。
四、数据可视化
网站的分析和统计涉及到大量的数据，如果只是看数字很容易让人头晕，因此数据可视化也是一种非常重要的网站数据分析方法。数据可视化可以把复杂的网站数据通过图表、杜鹃图、图标等方式呈现出来，让人更好地理解和分析，提高数据的可读性和可视化性。
总之，网站的分析和统计是网站运营和改进的重要手段，只有经过深入的分析和统计才能更好地了解网站的访问者，为网站的优化提供指导和创新的灵感，从而让网站更好地发挥其宣传和营销的作用。
移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析？
要理解怎么做的问题，依然还是要从认清是什么开始：
一、什么是数据埋点
数据埋点让产品或运营等相关人员能按照具体的需求，定制性地统计较为复杂的用户数据。例如想要用户的行为，观察页面相关点击数据，关键路径转化率，分析某个活动效果时，就需要事先进行数据埋点，APP上线后才能观察到相应的数据，进行分析研究。
数据埋点可以在自己的后台进行收集和统计，也可以借助第三方数据分析平台，这次主要讲解如何利用第三方数据分析平台进行数据埋点。
二、数据埋点的步骤
1.明确埋点的目的，根据需求进行埋点。
埋点前要先想清楚需求是什么，目的是什么，要达到这个目的，需要统计哪些数据，要统计这些数据，需要在哪些页面埋点？埋在页面哪些位置，通过什么样的形式埋点，是统计按钮点击数，还是进入页面的数量？
比如这次上线了商城的功能，数据埋点其中一个目的想要统计购买过程的转化率，那么需要的是购买过程各个步骤的数据，整个购买流程涉及到的页面包括商品列表页、商品详情页、确认购买页、支付页、支付成功页。也就是需要对上面提到的页面进行埋点，统计进入到各个页面的数据。
2.与开发沟通讨论
梳理好要埋点的数据后，要多跟开发沟通，讨论埋点合理性与可行性，把埋点的目的跟开发描述清楚，一方面开发可以帮忙进行梳理，查缺补漏甚至提出更好的埋点思路；另一方面开发了解清楚后埋起点来更加胸有成竹，效率更快，防止出错。
3.开始进行埋点
使用第三方数据分析平台，在APP里埋点后，还需要在第三方平台上传相应的ID与名称，一定要代码中的ID与名称一致。ID与名称一般是产品这边整理命名，iOS 与Android统一。
4.漏斗模型
数据埋点完成后，如果要统计分析转化率，则需要提前添加漏斗模型，添加漏斗模型后第二天才会开始统计数据。
经过以上步骤，一定能够通过埋点收集到对分析有用的数据~
手机端建站如何处理数据埋点
手机端建站如何处理数据埋点?首先明确埋点的目的，埋点主要是为了(1)产品的核心指标。通过核心数据反映产品的宏观情况。(2)获取真实的用户行为，通过数据产品流程设计上是否有不合理的地方。(3)获取阶段内的数据变化，检验运营活动的效果。
在埋点时，就可以从这三个角度展开设计。
一、产品的核心指标
首先要想清楚，产品的核心数据指标是什么?如对于电商产品来说，就是有效订单数，客单价，平台流水等等。这些指标的优先级是怎么样的?这个就要根据公司的战略定位和现阶段目标来确定，如同样是电商产品，大宗商品可能会比较关注客单价核心客户数等，toC的电商产品可能会比较注重订单数。如处于不同融资阶段、拥有不同阶段战略规划的公司核心指标优先级也许又是不一样的。
产品核心指标一般包含：
1.产品规模
1.1用户数据。如新增用户、用户类型分布、活跃用户、沉默用户、启动次数、版本分析等。
1.2业务数据。这个与具体业务有关，如问答社区的问题数，回答数，全网热度，浏览量;如对含交易平台的交易量，交易额，客单价，转化率，利润等。
2.产品运营
2.1流量数据。pv，uv，dau，mau，留存分析(次日留存，7日留存，用户新鲜度),流失分析(日周月、自然流失、回归流失)，
2.2渠道数据。渠道流量，渠道转换率，渠道评价，渠道时段详情，渠道质量(渠道活跃用户/渠道流量)等。
二、获取真实的用户行为
获取真实的用户行为，调整产品侧重，通过数据产品流程设计上是否有不合理的地方。比如用户普遍在某个模块中停留时间较长，说明该功能对于用户来说是被真实需要的，对该模块的优化优先级可以提高，比如某流程在A环节的终止率跳出率非常高，那我们就知道A上存在问题。
1.作行为数据
1.1功能使用。如用户访问路径，用户点击分布，用户参与度(使用时长，使用频率，使用间隔)功能打开率，功能内具体组件使用率，功能使用时段，功能使用用户群等等。
1.2功能转化。通过记录相关页面的访问量，得出漏斗模型，转化率。登陆转化，注册转化，购物车转化，收藏转化，粉丝转化，用户跳出页面等。
2.传播数据
如化分享(分享平台、分享页、分享人数、接收分享人数)
三、获取阶段内的数据变化，检验运营活动的效果。
埋点数据参考以上，只是范围上更针对运营活动的相关内容，时间维度上集中在活动开展期间。
四、其他
根据需要，还可以埋点监测其他数据，如终端数据，bug数据等。
移动端和PC端的区别主要在于载体和表现形式不同所带来的影响，注意区别这些异在数据上带来的影响，如PC打开页面占用多个Tab，采用多会话和时间戳统计出来的TimeonPage就会有本质的异。
后，埋点得到数据不过是把已客观存在的数据抽出来集中展示，想要从数据中获取能够对产品决策有用的信息，还是需要通过对数据进行综合分析。
建站手机端建站
如何做好埋点的需求分析
开始这个题目之前，我想有必要简单明确一下以下2个问题：
1.为什么要做埋点？
2.如果确实要做埋点，为什么要做好需求分析？
我想明确了以上两个问题后，才能正式进入本文。
关于1.为什么要做埋点，可以换个思维来回答这个：埋点能为我带来什么？毋庸置疑，埋点能带来你想要的数据；当你需要进行决策或者评价某个活动效果时，常常会有数据诉求，而有的数据可能已经具备并且质量达标，但有的数据可能质量不达标，或者是空白，当你存在数据空白或已有数据不能满足需求时，埋点将是拯救你的一大利器；
关于2.如果确实要做埋点，为什么要做好需求分析？我能不能全埋点，跟随产品发版一次性全量采集所有数据（虽然有的数据现在不一定能用到，但谁敢保证将来一定不能用到呢，干脆一次性把能埋的地方能采集的地方全部埋点、采集了，省得将来再被人提需求）？全埋点确实也是埋点的一个形式，如果数据量不大，可以考虑全埋点，但就算全埋点也需要把所有内容梳理清楚；与全埋点不同，很多公司还是在针对性根据需求进行埋点，以降低计算、存储成本以及提升系统响应速度。总之，不管是全埋点还是针对性地进行埋点，需求分析都非常重要，如同一类型的埋点需求，为什么有的同学能一下找到问题本质，埋点上线后即皆大欢喜了；而有个埋点上线后，却是炼狱的开始，紧随着的是打不完的补丁，改不完的需求...
关于如何需求分析，不知道大家是否也和曾经的我一样犯过嘀咕：有没有一种需求分析的方法或者套路，我按部就班一步一步作就能达到理想预期的效果？还是这件事情就是需要天赋异禀，必须天生拥有某项技能的人才能完成？关于这个问题，我的理解是套路肯定是有的，通过学习以及练习套路的使用，我想应该都能比较容易拿到80分，但如果想要拿到满分100分，确实需要一些天赋加持，如你天生就比别人思考的深度更深、同理心更强，那你需求分析时，你确实会占很大的优势，如果运用得当，那么也很容易和相同工作经验的人拉开距；当然，如果你也和我一样，自始至终也没发现，自身有啥天赋异禀，那么也不用灰心，书上说通过后天的刻意训练，也可以拉近距。
针对需求分析，个人常用的方法是5w2h和kano模型：
1.5w2h
5w2h即：why（为什么要做，理由？），what（目的是什么），who（谁来做），when（什么时候开始、完成），where（从哪儿入手？），how（如何去做），how mach（花多少钱）
2.kano模型
KANO模型是东京理工大学狩野纪昭（Noriaki Kano）发明的对用户需求分类和排序的有用工具通过分析用户对产品功能的满意程度，对产品功能进行分级，从而确定产品实现过程中的优先级。
KANO模型是一个典型的定性分析模型，一般不直接用来测量用户的满意度，常用于识别用户对新功能的接受度。
在KANO模型中，根据不同类型的需求与用户满意度之间的关系，可将影响用户满意度的因素分为五类：基本型需求、期望型需求、兴奋型需求、无异需求、反向型需求。
针对本次埋点需求分析，相比较而言，5w2h相较kano模型更适合，所以下文将以京东首页排行榜为例、结合5w2h说明如何做好京东首页排行榜埋点需求分析。
对京东首页排行榜进行埋点要达到的目的：通过数据论证本模块是否真正达到了“跟榜购好物”的目标，同时为后续排行榜相关优化（如位置调整、算法优化等）提供数据支撑。
京东首页排行榜入口为首页，见下图
京东首页排行榜页面，见下图：
（1）产品功能架构
本排行榜涉及的功能包括返回上一页、排行榜分享、活动、分类标签、上榜商品列表、分类标签、进入商品详情页等内容，完整功能架构详见下图：
（2）产品信息架构
本排行榜涉及活动、分类、商品等信息，完整信息架构如下图：
（3）核心业务流程
核心业务流程为：1.通过首页或者别人的分享进入排行榜页面—2.浏览榜单及商品信息—3.找到感兴趣的商品进入详情页—4.加购或者下单，从而完成交易。
京东排行榜要达到的目标是“跟榜购好物”，为了该目标的实现情况，我们需要关注以及埋点的指标如下（因用户及设备相关信息属于通用埋点需求，本模块不赘述）：
1.从首页或者其他分享渠道进入排行榜页面
A.从首页进入：从首页切换到排行榜花费的时间；（用该指标衡量排行榜的位置是否合适）；
B.从分享进入：各个渠道进入数量；（哪个渠道的分享更有效）
2.进入排行榜页面
本排行榜页面相关指标：uv、停留时间、榜单商品进入商品详情转化率、榜单商品加购转化率、榜单商品下单转化率、榜单商品距离上次购买时间间距、榜单页面分享次数、详情页面uv、详情页面分享次数、的主题榜单进入次数（评价的主题榜单的质量）、进入详情商品对应的分类（衡量分类顺序是否合理等）
3.从排行榜进入商品详情页
uv、停留时长、详情页面分享次数
4.加购以及下单
加购次数、订单数、笔单价、GMV
本模块改版后者相关内容改版时，需要重新检查、审视需要埋点的内容是否合理
京东首页排行榜及商品详情页
本埋点需求涉及PD、RD、运营、BI、boss等人员。
具体成本以及排期需要需求进一步细化提供给RD后，有RD进行工期评估。
埋点功能就是数据分析的力量吗？
在日常工作中，很多时候我们都会用到数据分析的方法，优质的数据分析能够帮我们快速的找到问题所在；产品在日常工作中也需要对数据分析的方法有一定的掌握，更好的提高工作效率；本文作者分享了关于数据埋点和日常数据分析，我们一起来了解一下。
数据反馈，不仅能验证我们的产品是否符合市场的预期，而且还能为我们优化产品，迭代产品提供需求，建立产品的优化飞轮。
因此，数据分析是形成整个产品工作闭环中，必不可少的一环。
去年我们团队上线了一个新的产品，上线后，由于一直招不到合适的数据产品，因此团队让我先暂时支持下数据产品的基础工作。
于是，在这期间，我成了半个数据产品，在支持了一段时间的数据工作后，也建立了对数据的基本认知。
所以今天，我先从埋点开始，介绍下数据埋点工作过程中要了解的要点，同时补充介绍下，在数据分析工作中，可以直接应用一些分析框架和工作方法。
一、数据埋点与管理
1. 什么是埋点、、参数
埋点，是通过在程序中植入代码的方式，记录用户在软件（web、app、小程序）上的作行为的技术手段。
，是记录用户在软件中作行为的标签，如，用户在首页的曝光、按钮的点击等。
而在中，为了进一步区分的范围，更好地进行数据分析，会增加的“参数”，用来框定某个范围内的数据。如，时间参数、城市参数，就是用来筛选某个区间内上报数据的。
如，我们要看到3月20日的产品首页曝光人数。
我们首先可以在首页中增加带有“时间”参数的“曝光”埋点。
在查询时，可通过代码在数据库中找到“首页曝光”这个，并在时间上选择“昨天”这个时间参数。
就可以得到昨天在首页曝光的用户数。
2. 分类
是通过用户在软件中留下的痕迹，来进行统计和上报的。
因此，从用户痕迹获取的维度上来看，可分为：基础和行为
1）基础是用户的属性标签，可用来建立用户画像的；如，用户id、城市、地址、年龄、经纬度、设备、ip地址、、网络等信息，都属于基础。
2）行为就是用户在软件上的行为标签；如，曝光pv/uv、点击pv/uv、停留时长等，都属于行为。而根据用户作的行为，行为又可进一步细分出以下三类：
点击，指用户在软件中的点击，如用户在某个按钮、某个功能的点击，都记录为一次点击；曝光，指用户打开页面的行为，如用户在某个页面上曝光一次，记录为一次曝光；页面，指用户在页面中的作，如，通过统计A用户在B页面停留时长；
3. 埋点的方式
介绍完分类之后，我们再来看下埋点的两种主要方式：
1）私有化部署
全部功能都自己开发，在代码中写入和上报逻辑，并搭建起相应的查询后台，埋点后，上报到对应的平台即可进行可视化呈现。
私有化部署的优势是：数据安全性高；且可根据业务需要，定制埋点逻辑；
但缺点也同样明显，就是不论是埋点开发还是可视化平台的搭建，所耗费的成本都比较高；
所以，一般只有大厂或相对成熟的产品，才会选择私有化部署的方案。