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总结可以使我们更清楚地认识到自己的长处和短处，从而更好地改进自己。首先，明确总结的目的和主题，才能有针对性地进行。下面是一些值得一读的优秀书籍推荐，让我们一起拓宽视野。
数据分析经验篇一
在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等，很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的origin和数学中常见的matlab等等。它们虽很专业，但其实使用excel就完全够用了。我们已经知道在excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。
实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出r的值，也就是相关系数的大小。在excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的数据列，将它们使用“x、y散点图”制成散点图。
在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。
由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，r2的值为0.9994。
因为r20.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
在选项卡中显然详细多了，注意选择x、y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。
“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。
在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。
残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。
更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
关键字：excel。
数据分析经验篇二
百度会针对某一作弊现象进行总结，进而对算法升级，以下总结几种可能被惩罚的做法：
这几种情况可能会被百度降权或者惩罚：
外链：
1.新闻网站的发布软文会被惩罚，
是专门开辟的软文发布区，而非网站本来的栏目。
2.购买链接，尤其是那种单项导出链接很多的网站，而且和网站内容不相关。
3.在论坛广告区发布大量链接。
4.论坛发布后又删除的帖子。
5.网站底部有大量的全站链接。
6.单项导出链接太多，且大多不相关。
内容：
1.底部、尾部多次出现题目并且加粗。
2.内容出现大量其他站的导出链接。
数据分析经验篇三
典型的数据分析大致包含三个步骤：探索性数据分析、模型选定分析、推断分析。这三个步骤从数据的杂乱无章到发现隐含在数据中的规律，挑选得出一定的模型，最后对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
1、识别信息需求。
管理者应该根据决策和过程控制的需求，识别出需求的信息。就过程控制而言，管理者应识别出哪些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的表现。
2、收集数据。
组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划是要考虑：如何将识别的需求转化为具体要求、通过何种渠道和方法收集数据、记录表要便于应用等。
3、分析数据。
将收集的数据通过加工、整理和分析转化为信息即是分析数据，现采用的工具主要有关联图、系统图、矩阵图、kj法、计划评审技术、pdpc法、矩阵数据图等。
数据分析经验篇四
某班级期中考试进行后，需要统计成绩的平均值、区间，以及给出班级内部学生成绩差异的量化标准，借此来作为解决班与班之间学生成绩的参差不齐的依据，要求得到标准差等统计数值。
样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，统计标准差需要得到样本均值，计算较为繁琐。这些都是描述样本数据的常用变量，使用excel数据分析中的“描述统计”即可一次完成。
注：本功能需要使用excel扩展功能，如果您的excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘中加载“分析数据库”。加载成功后，可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项。
操作步骤。
1.打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。
2.选择“工具”-“数据分析”-“描述统计”后，出现属性设置框，依次选择：
输入区域：原始数据区域，可以选中多个行或列，注意选择相应的分组方式；
输出区域可以选择本表、新工作表或是新工作簿；
其中：
中值：排序后位于中间的数据的值；
众数：出现次数最多的值；
偏斜度：衡量数据峰值偏移的指数，根据峰值在均值左侧或者右侧分别为正值或负值；
极差：最大值与最小值的差。
第k大(小)值：输出表的某一行中包含每个数据区域中的第k个最大(小)值。
平均数置信度：数值95%可用来计算在显著性水平为5%时的平均值置信度。
结果示例如下(本实例演示了双列数据的描述统计结果)：结果省略！
原始数据文档在这里下载操作结果文档在这里下载。
关键字：excel。
数据分析经验篇五
现在wap网站推广，仍然是让wap站长颇为头疼的一件事情，针对流量虚假、合作违心、广告太贵等等现实问题，笔者有过简单的研究，现在就wap网站推广做了个简单的总结，发给大家，算是抛砖引玉了：
不过研究了之后，发现其实也算正常，据说搞这个联盟的是一个叫做跳网的网址导航站，虽说上线时间不长，但在业内也算小有名气，去他们站上了解了一下，提交网址、自动审核，周期长的问题是不存在的，但因为是全新形式，做的咋样还需要时间的考验，不过这也算是无限领域的新想法，新力量，无论是否成功，对于整个行业来讲都是进步的体现。
数据分析经验篇六
央行数据显示，，全国个人住房贷款余额18万亿元，而五大行个人住房信贷余额超过12.8万亿元，五大行占个人住房贷款占比高达70%。央行的另一项数据显示，全年人民币贷款增加12.65万亿元，同比多增9257亿元。分部门看，住户部门贷款增加6.33万亿元，五大行合计增加2.9万亿，占新增贷款比例45.81%。
今年以来，40余城或地区出台限购政策，北京、广州等地区限购政策再次升级。业内人士表示，“这种现状对于银行的个人房贷业务开展将会有一定程度的影响”。
全国两会期间，央行营业管理部主任周学东也表示，就个人房贷在新增贷款的占比来看，预计今年将会由去年的45%下降到30%以内。那么作为房贷市场的主力军，房贷这架“马车”能否继续带动五大行的业绩增长呢?记者采访了第一创业证券首席分析师李怀军博士。
李怀军表示，20四大行(中农工建)的净利润增速都下降至2%以下，特别是中国银行的净利润增速为-3.7%，主要是出于稳健考虑拨备覆盖率上升9个百分点所致。2016年四大行新增个人住房信贷迖2.7万亿元，个人住房信贷余额达到12万亿元。如果20四大行新增个人住房信贷余额减少，那么不仅仅是由于限购政策导致的。从银行的角度看，现在期国开行收益率一直4.1%左右，与9折的个人住房贷款利率差不多;从投资和住房信贷对比角度看，住房信贷对银行的吸引力已经大大减弱了。
那么对于国有大行来说，房贷业务的收紧意味着什么呢?利润是否会减少?李怀军表示，“四大行利润的减少，主要是由于银行资金来源的成本提高了，息差减少所致，关键在于资金来源端(负债)，而不是资金运用端(资产)。从资产端看，四大行的非利息收入占比在20%~30%等，最低的农行21%，最高的中行37%，个人房贷减少对利息收入有影响，但对非利息收入没有影响。由于非利息收入的占比会逐步提高，在目前无风险利率水平接近房贷利率的市场环境下，个人房贷的减少对四大行利润的影响不能高估。”
此外，李怀军表示，“从贷款的角度看，房贷减少了，由于债市收益率的提高以及企业利润率的上升，ppi的上升使企业实际负担的利率水平有了很大的下降，企业贷款的积极性也有很大的提高;银行可以有更多的额度用于企业的贷款，而企业的贷款利率远高于房贷，银行增加企业贷款也符合中央脱虚向实的要求。因此，个人房贷的减少对国有大行利润的负面影响不应高估。”
数据分析经验篇七
年报显示，作为全球第一大银行的工商银行2016年净利润依然位于榜首，在个人贷款业务方面，其个人贷款2016年金额增加6543.07亿元，增长18.5%。而房贷却增加7246.41亿元，增长28.8%。工行的个人贷款结构显示，除房贷和信用卡透支外，个人消费贷、个人经营性贷款皆有一定程度的减少。记者注意到，个人住房贷款占个人贷款比重再次上升，由的71.1%上升到77.2%，而工行的个人住房贷款余额也达到了3.24万亿元。
建设银行的房贷业务一直较为强劲。年报显示，该行2016年新增房贷8117.52亿元，增幅29.26%，2016年个人住房贷款余额为3.59万亿元。记者注意到，2016年建行新增个人贷款和垫款8715.39亿元，房贷占新增个人贷款的93.14%，而与工行相比，建行的个人消费贷以及信用卡贷款皆有一定程度的提升。
建设银行行长王祖继在2016年业绩发布会上表示，建行2016年的信贷结构在持续优化。年的信贷投向将以服务实体经济发展的需要为最重要原则，其中个人信贷投放同样是重要方向，但会坚持解决自住房为主。
中国银行的年报显示，截至去年末，该行内地个人贷款总额为2.98万亿元，比上年末增加5866.18亿元，增长24.47%，个人住房抵押贷款金额为2.34万亿，较上年增加5559亿元，占新增个人贷款的94.76%。
而农业银行的年报显示，2016年该行个人贷款余额3.34万亿元，较上年末增加6129.89亿元，增长22.5%。农行方面表示，主要是由于本行加强零售客户营销力度，加大个人住房贷款的投放力度所致。房贷方面，农行2016年末个人住房贷款为2.56万亿元，较上年末增加6329.52亿元，增长32.8%。占个人贷款比例由20的70.7%上升到76.6%。而个人贷、经营贷皆有一定程度的下滑。
交通银行与其他四大行相比，房贷业务的总体量相对较少。从房贷同比增速来看，截至2016年末，交行个人住房按揭贷款余额达7702.80亿元，较年初增长1659.23亿元，增速高达27.45%。
数据分析经验篇八
网站优化，seo优化，首重数据分析，不管前期，中期还是后期，数据分析都起着举足轻重的作用!做好了充足的数据分析工作，对于提升品牌，提升流量和知名度有百利而无一害。在网站被惩罚或降权时，数据分析也是网站起死回生的法宝!下面小李子和大家分享站优化的三种数据分析方法!
网站关键词分析也是网站优化的重要工作之一!分析现在网站关键词的布局，分析网站有流量的关键词，分析站还没有覆盖的与网站业务相关的关键词，分析出网站主关键词的排名情况，分析关键词的设计是否合理。分析顶级关键词是否占据了搜引擎首页的排名，分析搜关键词的质量高不高，与网站业务的相关度如何?!分析关键词转化率如何等等。
站优化数据分析方法二：转化率或业务目标实现情况如何。
这点主要是针对一些电子商务站和企业网站而言的，一个网站运营的好与坏，主要看转化率高不高，而一些企业型的网站呢，就主要看品牌宣传力度好不好了，因为企业型网站可能只针对某个领域的，所以行业品牌知名度如何，是可以衡量的!做好转化率分析，可以明显提升网站价值和品牌。也可以为下一步优化推广工作定制方向和目标!
分析网站流量这是首要工作，如果是站建设初期，那么此时的流量分析就只要记住网站登陆搜索引擎后的流量基数即可。如果是站建设中期的话，就要记录网站流量一周的平均值，如果是网站建设后期的话，就要记录站流量的阶段性波动值!记录好了流量值之后，就可以很好的计划出下一步优化推广的流量值了。
做好以上三点工作，基本的站分析工作就做好了。网站运营首重质量和口碑!所以大家在推广优化网站的时一定要顾及用户体验，不要只为了优化而优化!
数据分析经验篇九
省教育厅派专家组进行某校检查学生考试试卷，专家组拟对总体进行抽样调查，对学校某班的全体同学随机抽取25名作为调查样本。为了保证结果的非人为性，采用excel帮助专家组做出抽查的结果。抽样分析工具以数据源区域为总体，从而为其创建一个样本。当总体太大而不能进行处理或绘制时，可以选用具有代表性的样本。如果确认数据源区域中的数据是周期性的，还可以对一个周期中特定时间段中的数值进行采样。也可以采用随机抽样，满足用户保证抽样的代表性的要求。注：本功能需要使用excel扩展功能，如果您的excel尚未安装数据分析，请依次选择“工具”-“加载宏”，在安装光盘的支持下加载“数据分析库”。加载成功后，可以在工具的下拉菜单中看到“数据分析”选项。
步骤/方法。
1操作步骤：
打开原始数据表格，制作本实例的原始数据无特殊要求，只要满足行或列中为同一属性数值即可。实例中显示的是学生学号。
2选择“工具”“数据分析”“抽样”后，出现对话框，依次选择：
3然后单击确定就可以显示结果了(这是电脑自行随机抽样的结果)。
4需要说明的情况：
由于随机抽样时总体中的每个数据都可以被多次抽取，所以在样本中的数据一般都会有重复现象，解决此问题有待于程序的完善。可以使用“筛选”功能对所得数据进行筛选。选中样本数据列，依次执行“数据”-“筛选”-“高级筛选”，如下图所示。
最后的样本结果如下图所示，请您根据文章适当调整在数据样本选取时的数量设置，以使最终所得样本数量不少于所需数量。
数据分析经验篇十
实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度，已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出r的值，也就是相关系数的大小。在excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的数据列，将它们使用“x、y散点图”制成散点图。
在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。
由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，r2的值为0.9994。
因为r20.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
在选项卡中显然详细多了，注意选择x、y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。
“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。
在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。
残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。
更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。
数据分析经验篇十一
一个网站的数据包括多方面的，今天我们主要说一下关于seo这块的，毕竟我自己是做这个行业，对这个行业也有着一定的了解，对于一个已经做过优化的网站来说，我们该从哪些方面来看待这个网站优化的如何。想必站长和seoer们都了解做seo这是一个漫长的过程，不能急于一时，所以问题随之而来，我们在执行这个过程的同时要做好每天网站的数据的检测和记录网站数据的变化，一是给自己一个交待。二给你领导一个交待。
只要我们记录了前一天的网站排名的变化，我们就可以从中不难看出，网站现有的缺憾，和自己需要改进的地方这点很重要，只要自己不断的提升，我们才能够继续的生活下去，毕竟社会在进步你在原地踏步那肯定是不行的。下面我们就一起来探讨下我们要分析哪些数据：
1、关键词排名。
网站的排名进度是最能体现排名效果，通过对排名的进度监控及时了解排名进度情况，方便对seo实施工作进行调整，同时排名也是不叫直观了解项目的进度汇报工作方式。
2、内容质量。
3、收录。
4、外链。
对于seo工作大家都是外部链接的工作需要稳定增进，网站“暴饮暴食”对站点影响很大，当然除了日常操作的外部链接情况，我们还要监控网站的当天收录的链接情况。
5、流量。
通过关键词流量的分析，监控到哪些词获得高流量，美告广告联盟认为这些分析都不可少。对于我们不同网站的需求进行指定对应的提升方案，如：我们网站需要大量流量，当然我们可以使用长尾关键词进行拓展延伸以此提上我们网站的流量。例如我们美告广告联盟网站也要进行优化，也可以利用长尾关键词来进行流量分析。
对于外部链接的质量分析这里我不进行过多描述，网络上面有很多的内容判断内容的质量方法。这里重点提到对于seo工作我们日常实施中需要新建设资源同时有没有资源的时候，便于对内容进行资源的监控，筛选资源质量。
7、蜘蛛程序爬行分析。
网站访问的内容的日志被放在我们网站的日志文件夹中，如果使用虚拟主机，直接通过ftp进行下载，配合日志分析工具(光年、逆火进行分析)分析网站被搜引擎搜索页的内容的情况，及时调整网站内部的设置和链接布局。
8、网站用户点击热力图。
热力图工具(百度统计工具、谷歌ga)加入代码，指定对一个的统计页面即可观察网站的点击情况，对于销售型网站通过热区情况及时了解到网站受众追捧区域情况，方便调整内容的更换。
以上几点是本人做seo这个行业以来每天都会去做的工作，不管我们做什么事都应该养成一个良好的习惯那就是笔记记录，毕竟人的大脑不能跟电脑比，只有做成一个表格或是其他的，我们在后期拿出来一对比就可以很明显的看到一个网站的成长过程，这些数据我想也是一个站长和领导想看到的东西。
数据分析经验篇十二
uv，这就是不多说了，百度中可以找到更专业的定义。跳出率，这个词的关键词在点，比如，整体网站的跳出率，关键词的跳出率，百度竞价跳出率，外部链接跳出率，百度自然跳出率等等。针对每一项的跳出率，查找相关的问题，并进行解决，这才是主要的问题。那么跳出率，在多少才算是比较好的呢？这个话，不能直接说，因为不同的行业有不同的标准。一般情况下，自然流量的跳出率在40%以下，就算比较不错的了。能达到35%，就算很可以的了。再低，好吧。我只能说，你的水平不错。竞价的跳出率能达到60%，就算可以了，能做到更低的话，更好。访问时长，这个得计算网站的打开速度，因为从网站打开的时候，就已经开始计时间了。根据网站的打开情况，浏览者，打开页面后，停留时间在90秒以上，说明浏览者基本上是用心去看了。当然如果时间拖的很长，很有可能是浏览者，打开页面后，并没有关注，而是直接开着页面，做别的事情去了。这一点要注意。那么这一点从哪里从看得出来呢？从此页面的下页贡献值上，就可以看得出来。每个页面都会有一个下页贡献值，只要这个页面的停留时间在90秒以上，并且有下游贡献值，那么就说明此页面已经被浏览者看过了，而且已经对网站做出了有效贡献。还有很多的数据，比如说，页面点击图，可以更直观的看到，浏览者，都喜欢哪些页面，页面中的哪些内容，浏览者比较感兴趣。入口页面，这些页面你都做过哪些长尾关系词，效果如何，就可以分析了。
数据分析经验篇十三
如果你作为公司seo主管，那么如何运营网站，如何分配任务该大大决定网站发展的前景，(ps：这里不包括大公司网站)这里笔者自己身为2年多的seo主管，来分享下自己的运营操作，这里主要介绍网站后台数据分析的一些个人做法。
一、月末总结不是一堆数据的报表。
很多人组织部门开会的时候，喜欢抱着一堆数据在那边讲话，比如说这个月的ip多少，最高ip是哪天，下个月目标ip要达到什么地步。这种做法非常的不对，除了让成员了解到ip达到多少，其他没有任何意义所在。
而笔者的做法则是：不会简单的拿到一堆数据，让大家横看竖看不是这里有问题就是那里可提高。而是根据先前设置的一个目标或者说一个预定的期望值，看看现在的数据是否达到。实际情况差距在哪里，是否所分配的任务都被执行，哪些要素从中产生了影响，如何产生的?接下来应该提出什么样的预期与目标，又是基于什么样的要素与行动。
二、具体关键词优化的分析。
因为如果百度没有更新而没反应出效果就否定这种做法的话，那将会出现半途而废的效果。
三、数据比较分析反应出网站的问题。
本身存在的问题，这样我们就可以进行网站细节优化。
四、记得看网站的来路分类。
来路分类分为3种情况：搜索引擎、其他外部链接和直接输入网址或者书签三类。如果想做品牌，一般是直接输入网址或者书签占据的比重比较大，这也是我们最想要的一种表现，而当搜索引擎比重占据80%以上的时候，我们就要注意了，这是一种网站不健康的表现，极度依赖搜索引擎，需要做出调整。
以上这些内容其实只是笔者一般看后台数据的时候进行的常见化操作，希望对站长朋友所有帮助。供稿，欢迎。
数据分析经验篇十四
要想把自己的网站有好的排名，好的优化，就得去分析网站的数据。只要做好了网站的数据分析，才能把网站做的好。得到更多的暴光率，提高企业的宣传度。
步骤/方法。
1
自己要分析网站的详细情况时，单单的看流量和pv值并不准确。
2
3
网站总pv值与人均pv值分析pv值一直是判断网站用户体验好坏的一个主要参考标准因素，不管是什么样的网站，pv值越大自然就说明网站用户体验越好，这是所有站长都默认的。
4
要善于分析网站的用户回头率大不大，从这点咱们就可以知道自己的网站是否对用户有吸引力，内容是否能给予用户所需的信息，这样对自己的以后如何做优化推广确定了方法和目标。
5
访客地区分布分析通过分析网站统计数据中的访客分布地区。
数据分析经验篇十五
之前笔者写过一篇《数据分析是未来seo的必修课》，之后有网友问笔者如何对企业小网站数据分析呢?这个还真的不好回答，只能给出通用的数据分析方法，笔者自己也有好几个企业网站，平时闲下来也会对其30天的数据分析，寻找有问题的页面，然后进行修改。下面跟大家谈谈网站导航的分析。以用户行为为基础去分析网站导航。
对于所有网站来说，一般页面可以分为三类：导航页面、功能页面和内容页面。首页和类表页面都是典型的导航页，站内搜索、注册页面等等都属于功能页面，而产品详情跟新闻页面都属于内容页面。导航页面的作用就是引导用户寻找相信信息，功能页面的作用就是帮助访问者网站目标任务，内容页面的作用给用户展现展现信息并帮助用户决策。
上面是笔者画的一张网站的结构图片(不要喷我，笔者处理图片能力不是一般的差)，顶部的是首页部分，接着是列表页面，最后是详情页面，有人会问为啥要给大家看这个结构图呢?因为从这张图片中我们可以分析用户的两类诡异行为。第一访问者在导航类页面中途离开(这个问题在企业网站中经常出现，至少笔者负责的5个小企业站都是如此)，另一种是访问者从内容类页面返回到导航类页面。这两种行为不是太符合我们网站导航架构的的设计初衷，都是我们不希望看到的行为。下面我们具体来说明下这两类用户行为。
第一个问题中，访问者从导航类页面进入，在没有看到内容页面的时候就离开了网站。在这次访问中网站当中，用户并没有完成任务，导航类页面也没有将用户带入内容页面中，因此我们需要分析导航页面造成用户离开的原因，这个问题笔者第一个企业网站就出现过后来通过几个老板了解到，一般搜索一个关键词，然后进入一个网站，老板们比较关注的是电话号码，其他东西都是假的。只为了一个号码，后来就把首页的联系电话号码去掉，果然网站pv明显增加了，访问有联系电话的页面次数增多了，这个只是其中一个原因，还有很多需要大家自己去分析了。
第二个问题中，用户从导航类页面进入网站，从内容页面返回导航类页面，看似是访问者在这次访问中完成了任务(如果浏览内容页就是这个网站的终极目标的话)，但是其实访问者返回到首页开始了新的一次导航或者任务。除非新的任务与目标的任务毫不相关或者数量很少，否则我们也要分析内容页面设计的初衷，并考虑在内容类页面提交交叉信息推荐。之前一个朋友跟笔者说如何减少内容页面的跳出来，就提到了增加内容推荐。
至于具体处理这些技巧，还是需要用户自己发掘，笔者也是对网站的具体数据进行分析的，每个人的方法可能不一样，但是结果一样就行。还是那句话，网站数据分析对未来seo很重要，特别是在外链被内容取代的时代。
本文由整理提供，如有请标明出处，谢谢。
数据分析经验篇十六
在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者遇见此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的origin和数学中常见的matlab等等。它们虽很专业，但其实使用excel就完全够用了。我们已经知道在excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。
实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。
这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出r的值，也就是相关系数的大小。在excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。
选择成对的数据列，将它们使用“x、y散点图”制成散点图，
在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。
拟合的直线是y=15620x+6606.1，r2的值为0.9994。
因为r20.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。
为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。
在选项卡中显然详细多了，注意选择x、y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。
“回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。
在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。
残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。
数据分析经验篇十七
别让我猜，用数据说话，做科学的seo。”这是后知团队这两天最常用的语言了，为什么这么说呢?做科学的seo。对于后知网络这样的菜鸟来说，其实还是学到蛮多东西的。这里，后知就跟大家一起分享下自己学习到的，希望不对或者疏忽的请各位多多指点。
方法/步骤。
我想目前对于大多数网站都会做seo，那么到底谁的网站才会排在搜索引擎的首页呢?那么，我们做seo到底有是为了什么呢?于是，我就开始考虑我做石家庄seo、石家庄优化、河北seo这几个词是为了什么呢?说到底，就是为了打造品牌和盈利。那么这些，都是从什么方面来体现出来呢?这就是，seo流量。对于seo流量是哪几方面决定的呢?下面，后知网络就跟大家分享下。
第一点，搜索引擎对于网站的整体收录量。
为什么这么说呢，对于一个网站来说整体收录了大量的页面的时候，这些页面都会是带来流量的机会。决定网站整体收录的因素为，搜索引擎的抓取量和页面的质量。我想我们大家对于网站页面的质量对收录的影响都知道，就是原创和最新。对于搜索引擎来说，内容的原创和最新程度对于收录是有着良好的影响的。再加上一点，就是网站的整体权重，什么是权重呢?权重和pr是两个概念，两者之间不能划等号的。权重，就是搜索引擎对于你网站的重视程度和信任程度，当一个网站受到搜索引擎良好的重视度和信任度都是时候，权重自然会高的。
在我们平时所做的seo中，对于网站的收录基本上是这么认识的。当然，还是有一些人不仅仅是知道这些的，但是石家庄seo一直是这么认为的，但是我还是忽略了一个问题，就是搜索引擎蜘蛛的抓取量。这个也是相当重要的，搜索引擎的抓取量和页面的质量决定了一个网站的整体收录量。搜索引擎的抓取量从哪里看呢，这就需要分析网站日志了，网站日志里记录了一个网站被抓取、浏览等所有动作，所以看网站日志也是一个或许信息的重要依据。搜索引擎抓取量也就是看你网站对于蜘蛛的爬取有没有阻碍，比如说，网站服务器总是拒绝访问，这就很影响蜘蛛;还比如，有的网站防止采集，进行同ip一时间段内多次访问，进行断开这个，但是他忽略了一个重要的问题，采集可以实现这样的效果。但是，蜘蛛同样也可以这样，这也就阻隔了蜘蛛的爬取。所以，在判断一个网站的收录的时候，不仅仅由上面的决定，还有一点就是搜索引擎的抓取量。
另外，后知还提醒一下大家。搜索引擎在收录了你网站的页面的时候，并不是说一成不变的。搜索引擎由于每天的工作是非常大量的，不可能一下就能判断出你网站页面是不是很差的内容。但是，它会先收录起来，存在数据库了。在隔一段时候后，就更新一次，对比数据库分析你网站页面的质量，如果出现重复或者很差的质量的话，就会被删除。这个是一个非常正常的行为，所以很多人会发现网站每天在收录，为什么总收录量在下降的原因。
第二点，网站的整体排名。
网站整体的排名提高对于seo流量也是带来非常好的效果，但是并不是网站的排名排到了第一，你网站的流量就非常大了。排名第一是会带来流量，但是排名并不只是唯一的因素。你可以设想，比如你搜索汽车坐垫这个词，假如排名第一的是一个门户，为汽车坐垫市场xxxx。而你需要的是汽车坐垫这个产品，那么你会点击第一吗?这是一个很简单的问题，并不是排名好，流量就一定很好。但是，网站的整体排名也是一个因素。
还需要注意的是网站的整体排名，而不是局部排名。其实，很多网站都会出现这样的情况，就是首页目标关键词排名很好，而其他的就不是很好了。在发外部链接的时候，就只注重首页的锚文本外部链接建设，而对于大部分的页面没有做。所以，对于网站整体还是局部，这个我想你也懂了吧!
第三点，网站整体点击率。
什么是网站点击率。就是说，搜索某个关键词的时候，你网站排在首页的时候，展示给用户的时候，这是网站的展示次数。而用户在这样的情况下，点击还是没有点击都被记录下，这个时候点击次数和展示次数的比值就是网站的点击率。网站的点击率高的时候，自然是会带来大量的流量。
[如何根据数据分析来做seo]。
数据分析经验篇十八
seo网站数据分析不仅能够可以看到我们自己seo方案中的不足，调整、修正;而且可以从数据中学到东西，整理处合理的优化思路。今天和大家分享一下seo数据分析中设计到的一些数据以及如何进行网站数据分析。
工具/原料。
1能上网的电脑一枚。
3能看到数据的网站一个。
方法/步骤。
一、网站基础流量数据：
流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的数据分析也是最为复杂的。
ip：
分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。
pv：
数值往往与跳出率和ip进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。
uv：
独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。
来源：
访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。
访客属性：
通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。
二、网站可统计查询数据。
这类数据可以通过一些网站监测工具统计出来，也是网站数据分析中最基本的数据。通过这些数据分析，可以了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。
域名年龄：
业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。
响应时间：
这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。
pr值：
这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在pr值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。
百度权重：
这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。
同ip网站：
可以查看该ip下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立ip，如果是独立ip，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。
百度快照：
一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。
反链数：
通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。
收录量：
各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。
排名词量：
通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。
注意事项。
网站数据分析需要大量的数据作为依据，你在seo工作中需要养成随时记录自己优化轨迹和网站数据的习惯。
数据太少或者无合理的论据，你通过分析得出来的结论有可能有偏差或者是错误的。
数据分析需要及时，互联网、各大搜索引擎每时每刻不是在变化着的，数据的分析是要及时性，分析得出来的结论才是符合实际的。
数据分析经验篇十九
1.目标(objective)是前提：
网站分析报告的起点不是从现象开始的，而是从网站的目标(objective)开始的。
我相信大多数网站的目标不应该超过1个，那些各种目标都应该归结为一个最终的最根本的目标。如果你的老板强调网站既要做到这又要做到那的话，我相信你会很累，网页的易用性也可能大打折扣，而且最终的output很可能事与愿违。
objective要服从s.m.a.r.t的原则。其中，我会比较强调目标是要能量化的。
因此，我会把报告第三页(第一页是报告标题，第二页是报告的目录)的标题定为：websiteobjective，内容只有一个，就是对网站目标的阐述网站在5月份提升访问量15%。而报告后面的内容，都要服务于这个objective。
2.网站现象与目标的关系。
发现网站出现的种种现象是大家都很擅长的，简单来讲，就是把网站现时(或是历史)表现的数据搜集起来，然后用合适的图、表呈现出来。比如,“周末的流量会减小”就是一个典型流量趋势的现象.
对于那些和目标之间关系不明显的现象，你可以用下面的思维方式来明确它和目标之间的联系：
现象本身是什么事实的描述，要求越简洁越好：能够用10个字说明这个现象就不要用11个!
假设现象背后的原因是什么现象形成的驱动因素，要求想的越多越好：如果有3个原因，就不能仅仅只说明2个!现象背后的原因实在是最重要的部分之一，因此，大家最好不要天花乱坠的瞎猜，不妨按照下面的分类进行：
网站本身的原因;。
网站访问者的原因;。
其他网络营销活动的影响;。
其他线下营销活动的影响;。
整个互联网环境甚至社会宏观环境(如特定社会事件)的影响;。
证实现象背后的真正的原因去伪存真，分析现象背后的原因需要”大胆假设小心求证“的思维方式。此外，这个部分我们需要我们的逻辑思维之外，更需要我们去直接进行网站的实验测试，例如a/btest。
建立或否决现象发生原因与目标之间的联系这是现象与目标之间关系的本质所在。
关于这一点，需要举一个例子仔细说明。比如，我们的目标是提升网站流量(目标)，而通过网站分析工具我们知道了网站bouncerate很大，而newvisitors所占的比例在不断提高(现象)。接着我们通过进一步分析和研究了解到，这些现象背后的原因是首页设计不恰当造成用户误认为网站没有信息量，不是好网站(原因)。这样，我们就可能能够通过这个原因建立现象和目标之间的关系网友觉得网站质量不佳，不值得再次访问，造成访问量下降。
有时候，我们发现了现象，也找出了现象背后的所有可能原因，但发现这些原因与网站的目标之间并没有任何结合点。这个时候，我们需要果断的否决现象与目标之间的关系，然后转而去发现其他现象，寻找其他与目标相关的原因。
【实例】。
我会在我的报告的第四页的标题写上“网站周初流量会增长，而周末会下降”，接着在这页的正文中画出上面的图，然后说明网站流量的趋势是如何在周初出现上涨而在周末下降的。
接着，我会大胆假设出所有跟周初流量增加而周末流量下降相关的原因：
我的文章总是在周末才有空写，所以周一大家能够看到新的文章，而新文章会刺激阅读量;(网站本身的原因)。
周日我会安排很多的网络推广，周一会开始投放，这会刺激流量;(其他网络营销活动的影响)。
我的读者中有很多是社会活动惊人的朋友，周末不会用于学习，而是更多花时间在社交上;(网站访问者的原因)。
我的读者中有很多是“懒虫”，他们周末就爱睡懒觉;(网站访问者的原因)。
我的读者中有很多在工作日都很闲，大家都利用上班的时间来学习，周末不需要再学了;(网站访问者的原因)。
不仅是我的博客，所有互联网网站都遵循周末流量明显下降的规律，因为中国网民就是这样的特点;(整个互联网环境的影响)。
等等等等……。
接着，我会认真分析每一个假设是否成立。对于上面的这些假设，有些需要网站分析的数据支持(比如第1个)，有些需要其他部门的同事的支持(比如第2个)，有些需要外部报告的支持(比如第6个)，还有些则需要我自己亲自做问卷调查了(比如第3、第4、第5个)。经过一番流汗的探索，我最后发现有两个原因(第1和第3个)是最主要的决定性因素，那么我会下一个结论：网站在周末流量降低的原因，是因为读者认为周末不是学习的好时机，以及在周末也没有更好的文章可读了。因此，在报告第五页，标题应该用“读者不认可周末适合学习影响了周末流量”，然后是对具体结论的阐述，包括多少比例读者周末没有学习习惯以及这部分读者会在周初贡献多少流量等。当然，别忘了在报告的附录中附上这部分的研究方法和数据来源。在报告的第六页，标题则是”周末没有新文章影响了读者阅读兴趣“，同样也应该较为详细的阐述。
可喜可贺!我们现在能够一眼就建立现象与目标之间的联系，那就是，提升网站流量，需要让读者在周末更爱学习，或者解决读者周末没有更好文章可读的问题。
3.提出建议。
我们找到了现象之后原因与网站目标的关系，那么应该一鼓作气地提出建议。建议也应该符合s.m.a.r.t原则，包括：
s：specific，建议应该具体;。
m：methodical，建议应该有条理，或者说是有步骤的;。
t：timebound：建议是有时效的这个是放之四海而皆准的。
对于我上面的例子，应该有什么样的建议呢?
【实例】。
对于周末看我博客文章并且留言的读者，奖励他们一些特殊的wa学习资料;。
在周末放出一些仅在周末才会刊登的文章，在周末过后则把它们隐藏。
上面的内容将作为报告的第七页，标题为：”3招改变读者周末不学习的想法“。
对于第二个结论：”周末没有新文章影响了读者阅读兴趣“，这个建议就很明确了：在周三或者周四放出一两篇高质量的文章。这会作为第八页内容，标题为：”每周周中应该刊登新的文章“。
4.执行落实。
不得不说的，还有最后的一个重要部分。这部分不属于报告本身，但是却是网站分析报告价值的体现。有了建议，就应该执行，有了执行才能知道我们的建议是否恰当，才能为以后更好的建议打下一个不断循环上升的基础。如果你的报告的建议没有被很好的执行或者执行之后效果不明显，那么可能有两个原因：
你没有说服你的老板(hippo)，他们没有支持你。
最后推荐一下数据分析报告应该包含这四个基本内容:。
首先,以图表形式表现出数据趋势变化;。
紧接着,把重要度量的变化情况写清楚,上升了多少,下降了多少;。
然后,针对问题提出改进或弥补的可执行建议;。
最后,把建议可能产生的结果和影响做下说明.
本文修改自sidneysong的文章.
1.产品分析报告怎么写。
2.销售分析报告怎么写。
3.调查报告怎么写模板。
4.市场分析报告怎么写?
5.市场分析报告怎么写。
6.调研报告怎么写。
7.评估报告怎么写。
8.工作评估报告怎么写。
9.每日工作报告怎么写。
