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从站内外来说说网站数据源的来源

时间:2018-06-24 09:35:13 关键词:网站数据 服务器日志 用户数据 环境数据 数据源 小型网站 数据分析 合作伙伴 分析工具 数据库

通常数据来源分为四个部分:点击流数据,运营数据,调查数据和竞争手数据。在获取上述类型的数据时,您还可以从其他方面获得更丰富的数据。以下是获取网站分析数据的方法总结。我们将详细介绍网站内部数据和外部数据。

网站的内部数据

网站内部数据是网站最易于访问的数据。它们通常存储在网站的文件系统或数据库中。这也是与网站本身最密切相关的数据。它是网站分析最常用的数据源。我们需要充分利用这一部分。数据。常见的获取方式是:

1,服务器日志

随着Web应用程序的不断扩展,Weblog不再局限于点击流日志数据。如果您的网站提供诸如上传和下载,视频音乐,网页游戏等服务,很显然您的网络服务器不仅仅产生用户。浏览页面的日志不仅包括标准的apache日志格式日志,还包括更多的W3C,JSON或自定义格式输出日志,为Web分析提供新的方向。

网站分析不再局限于网页浏览,PV,UV,转换损失等。基于事件的分析将变得更加普遍,并将更多地关注用户对Web服务整个过程的接受程度:上传和下载是否完成,它有多快;用户是否观看整个视频,视频的加载状态,以及玩网页游戏时用户的操作和体验分析。

2,网站分析工具

当然,通过网络分析工具访问数据是最简单和最快捷的方式,从基于AWStats,webalizer的原始Web日志到当前流行的基于JS标记的Google Analytics,99click的SiteFlow®以及JS和Weblog Messenger。吃WebTrends。通过网站分析工具获得的数据一般是计算和标准化的,如光伏,紫外线,退出率,跳出率等,并与趋势图或比例图匹配。通过细分,排序和其他方法可以进一步改善结果。直观。

但是,通过网站分析工具获得的数据并不遥远。这些数据也可以通过统计网站日志获得。然而,网站分析工具的优势在于它可以通过嵌入页面的一些JS代码获得一些有趣的结果。

3,数据库数据

对于典型的网站,存储在数据库中的数据大致可以分为三部分:1.网站用户信息,通常提供注册服务,将用户的注册账户和基本信息存储在数据库中。

2.网站应用程序或产品数据,如电子商务产品详细信息或博客文章信息,如产品信息将包括产品名称,库存数量,价格,功能描述等;

3.最简单的例子是用户对博客的评论以及电子商务网站的用户购买数据,购买时间,购买的用户,购买的产品,购买数量以及支付的金额。等待。

当然,根据网站的运营模式,这部分数据的具体形式会有很大的不同,而且一些业务范围非常广泛。提供各种服务的网站数据库中的数据组合将非常复杂。

4,其他

所有其他网站运行期间生成的数据可能由用户创建,也可能在网站内创建。其中很大一部分可能被称为“离线数据”。如果用户的反馈和投诉可能通过网站的交流论坛,也可能通过网站发布时的客户服务电话,即时通讯工具等。如果你相信“以客户为中心的理论”,那么显然这些数据的分析是不可或缺的;部分来源是网站进行的离线活动,推广或推广,以衡量其效力或投入和产出,以促进类似的离线促销活动。

其次,外部数据

除网站分析外,还可从网站内部获取数据。通过互联网的开放环境,从网站外部捕捉数据可以使分析更加全面。常用访问方法如下:

1,互联网环境数据

即使你的网站只是一个小型网站,如果你想让你的网站更好,或者如果你不落后于互联网,那么建议你关注互联网的发展趋势。您可以使用Alexa检查互联网上顶级网站的流量趋势;看看comScore发布的数据或iResearch的数据分析报告;如果您运行的是电子商务网站,那么您刚刚上网的淘宝数据中心可能会对您感兴趣。

2,竞争对手数据

密切关注你的竞争对手可以让你的网站在竞争中落后。除了Alexa和其他网站数据查询平台之外,直接访问竞争对手网站的数据是另一种有效的方式。一般来说,网站会出于某些原因(信息透明度,数据显示等)使用自己的部分统计信息。在网站上显示它,看看这些数据是否有助于你掌握你的竞争对手。

3,合作伙伴数据如果您有合作网站或运行电子商务网站,您可能会让相关产品提供商,物流提供商和其他合作伙伴了解他们可以向您提供哪些数据。

4,用户数据

尝试跟踪用户的脚步,看看他们如何评估您的网站。如果您的网站已为人所熟知,请尝试查看搜索引擎,了解用户如何评估您的网站,或通过新浪微博和微信等媒体了解用户对您网站的评论。

当然,通过用户调查获取数据是另一种好方法。通过对网站或离线用户,电话,IM调查和可用性测试的调查,您可以获得一些用户对网站的直观感受和真实评价。这些数据通常非常有价值,普通网站分析工具无法使用。

在分析网站的外部数据时,应该注意的是不要太信任数据,外部数据比内部数据具有更高的不确定性。即使网站的内部数据不准确,我们也至少可以知道数据的误差有多大,以及导致数据不准确的原因。

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