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     對于升級或轉型的企業來說，數據分析是判斷互聯網運營好壞最佳途徑。今天我們就一起來分享下，基于網站數據分析的技巧。
     數據分析缺少目的性后，總會出現如下行為：第一、簡單查看流量；第二、僅僅監測鏈接。接著，你會發現出現在你面前的就是一堆數據，沒有任何的參考價值。那怎樣才能成為合格的運營數據分析？
     一、你想通過數據分析知道什么？
   “分析未動，目標先行”,先不要著急去添加統計代碼，先想好一個問題，你要通過數據分析了解哪些信息？

以上都是屬于是業務目標，并作為設計數據分析代碼的重要依據

二、通過目標設計統計代碼

目標清晰后，接下來就是從目標出發，設計數據分析代碼，收集有用的數據，通過這些數據得出分析結果。目標的種類多種多樣，統計工具的類型也是各不相同，這里以Google analytics為例講解幾種非常常見的代碼設計模式：

1、廣告代碼的設計；
一般針對有付費廣告的情形，比如搜索詞競價，硬廣等，我們需要知道廣告的效果，這個時候我們可以針對不同的廣告形式和平臺，進行標記，以此來判斷不同廣告的效果；
在GA中有一個網址構建器，可以很方便的幫助我們進行網址標記（如果對于構建器的參數不了解的，可以參考GA幫助手冊）；

2、網站轉化代碼的設計
轉化的類型有很多，包括注冊、下載、購買、咨詢等，我們可以根據業務來設置自己的轉化目標，然后在轉化報告中去有針對性的分析，比如我們可以在GA后臺的目標中添加不同的目標類型：

【干貨】基于網站數據分析的技巧

3、想看某一欄目下數據

有很多時候，我們想要看網站某一個欄目下面的數據統計，或者某一特定URL類型的廣告數據（如廣點通），這個時候我就可以利用GA的內容分組來實現，見圖：

【干貨】基于網站數據分析的技巧

三、收集想要數據
數據收集階段，在GA中，我們查看廣告效果數據，我們可以在“流量獲取->廣告系列”報告中查看；

比如轉化類的報告數據，我們在“轉化”報告中查看：

內容分組數組可以在“行為->網站內容->所有頁面->內容分組”報告中查看。

四、發現問題，給出解決方案

通過收集到有明確目標的統計數據，從不同的角度去分解，發現問題所在。發現的問題后，我們還要給出相應的解決方法，比如：為什么跳出率很高？是不是落地頁面體驗不好、是不是跨域訪問造成的、是不是代碼部署有遺漏等等，不同的原因我們要給出相應的解決方法！

結語
好的運營數據分析=目標+工具，沒有目的性的數據分析都是徒勞的，建議學習一種適合自己的網站分析工具，百度統計，CNZZ，GA都可以，把里面基本的設置方法給研究透徹。