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如何做好数据分析方法的实时分析
2016-10-04
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如何做好数据分析方法的实时分析

随着互联网行业的不断发展，产生了不断扩大的数据，数据分析也成为网站中的标配，大家都希望通过精细的分析来提高网站的成交效率。随着商品秒杀、促销、抢购，产品快速运营手段的不断增多，以往小时级的流量监测已经不能满足网站营销的需求。我们需要对网站平台上的每一分钟、每一个访客、每一次操作都进行记录，以满足我们实时监测和快速决策的需要。

一、实时分析需要关注的三大指标

数据化分析需要关注的指标非常多，如PV、UV、转化率、跳出率等等。在分钟级的实时监测中，数据分析主要关注网站平台的三大类数据指标：

1）访问用户量，2）访问来源，3）访问行为。

用户访问量、访问来源和访问行为对网站平台的营销有着重要意义：

1.分钟级的访问量（百度统计截图）可以帮助我们了解流量的趋势，方便及时发现流量的异常；

2.访问来源的监测（百度统计截图）方便我们了解实时访问来源和权重，为渠道优化做准备；

3.访问行为（百度统计截图）的实时监测帮助我们了解用户的访问偏好，方便后期进行网站内容优化。

二、通过三个案例讲透实时分析

1. 从异常的流量峰值中发现问题


一般情况下，我们都比较关注网站平台的PV、UV及其走势，这也是网站流量分析的基础指标。以天或者小时为度的流量分析较为粗糙，会掩盖很多时间节点上的流量波动细节。如果我们用分钟级的粒度来观察流量，想一想又会有什么发现呢？

2.精准投放：渠道优化与反作弊

作为一个网站数据分析人员，如果产品在各大渠道上投放了广告，则可以通过访问来源来时刻监测渠道的广告效果，进而确定渠道带来的访问用户量和质量。

3.实时监测，让产品运营更加高效


现在互联网产品迭代的速度越来越快，产品运营需要对新上线的产品或者功能进行追踪，评估产品的效果或者市场反馈。

三、数据驱动的精细化运营

一个产品或者运营手段从最初的“idea”到最后成型上线，网站分析人员需要通过数据来衡量它的表现及市场反馈。同时，从数据中发现问题，提出假设，不断升级迭代；从而形成“idea — product – data”的良性循环，驱动业务和客户的增长。



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