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网站数据统计分析可以帮助监控网站、系统运营状态，优化网站结构和体验，以及提升网站推广效果。不管是网站开发人员、产品人员、还是网站运营人员，都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。
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一．数据分析的维度
网站数据分析主要从流量、来源、页面、访客四个维度进行分析。
1. 流量分析
流量是最基本也是最重要的网站数据分析维度，它反映了一个网站被访问的整体概况。
一般来说，流量分析包含两方面内容：流量趋势分析和当前实时流量。流量趋势分析，反映了网站最近一段时间流量变化趋势，常用的时间维度有当日，最近7日，最近30日，一般也支持自定义时间区间。趋势分析常用的指标有PV（页面浏览次数）、UV（独立访客数）、独立IP访问次数。当前实时流量，反映了网站当前被访问的情况，一般用最近15或30分钟的PV和UV构成的曲线表示。
2. 来源分析
来源分析是对网站流量的来源渠道进行统计分析，它可以反映访客是通过何种渠道访问网站的。
流量来源一般可以分为三大类，直接流量、推介流量和搜索引擎流量。直接流量是访客直接在浏览器输入网站地址产生的流量，这类用户往往已经非常熟悉该网站。推介流量又称外部链接流量，是访客通过其他网站的链接跳转到本网站产生的流量，可以通过分析推介流量，获知在第三方网站投放的推广链接的效果。搜索引擎流量，是访客通过在Google、百度等搜索引擎查询关键字时，搜索到本网站地址，进而访问本网站产生的流量。可以通过分析搜索引擎流量，优化网站的SEO。
3. 页面分析
页面分析是对访客访问网站各个页面的频次、时长等信息进行统计分析，从而找出高频使用的页面或功能，掌握访客兴趣和热点页面，另外，还可以通过分析页面的访问路径，获取访客的操作习惯。页面分析是优化页面内容和页面间逻辑流程的重要依据。
页面内热区也是页面分析的一个重要部分。有些第三方统计分析平台提供一些最基础的统计功能，如百度统计就有一个页面点击图的功能，统计访客在网页的鼠标点击情况，并通过不同颜色的区域展示出来，但它只支持http和https协议的url，不支持框架页面的监控。大部分的页面内统计，都是需要结合业务场景，手动调用第三方统计平台的打点接口，进行打点统计。
4. 访客分析
访客分析主要是对访客人数、访客所属区域、访客活跃度以及新老访客进行统计分析。网站应坚持“以用户为中心”的原则，访客分析结果就是这一原则落实效果的直观反映。一般来说，最值得关注的是独立用户数（UV）、新用户数、用户活跃度这几个指标。
二．核心统计指标说明
网站的数据统计分析指标种类繁多，数量庞大，不同的统计分析平台采用的指标也有一定差异性。但是，有一部分指标已经被广泛认可，且被各个统计平台所采纳。其中，最重要的指标有页面浏览量、独立访客数、平均访问时间、新增访客数。
1.页面浏览量（PV）
页面浏览量，又叫做PV，是一段时间内，网站页面被访问的次数总和。用户每访问一次页面，不管是刷新页面，还是跳转到网站的另一个新页面，PV都会增加1次。
2.独立访客数（UV）
独立访客数，又叫做UV，是一段时间内，访问网站的访客的总和。一个浏览器客户端被认为是一个独立访客，在统计时间段内，一个浏览器客户端多次访问网站，不会被重复统计。例如，计算当日UV时，在当天的0点到24点内，一个浏览器客户端不管访问了多少次网站，都被算作1次UV。
3.平均访问时长
所有访客访问网站持续时间的平均值，反映网站对访客的吸引力。
4.新增访客数
一段时间内，首次访问网站的访客总数。因为访客数是基于浏览器Cookie进行统计的，一旦浏览器的Cookie被清空，再次访问网站就会被认为是一个新的访客，所以新增访客数有可能存在一定偏差。基于同样的原因，UV也会存在一定偏差。
三．第三方统计分析平台
目前国内的网站统计分析平台中，使用最多的是百度统计和友盟统计（实际用的是CNZZ），国外是Google Analytics（GA）。推荐使用百度统计或GA。
百度统计和GA的比较：
功能上，GA的功能更加强大，百度统计功能虽然比GA少，但提供了一些本土化的指标，例如基于IP地址的统计。
使用上，网站接入的成本都很低，但后台的统计分析平台方面，因为百度统计的指标定义和分类更符合国人习惯，同时提供的功能更加简洁，所以使用起来更加简便。虽然百度统计的大部分指标GA都有，但因为在指标定义和分类上有一些不同，所以刚开始使用时，需要一些适应和思维转换时间。另外，GA的访问需要翻墙。
基本使用方法
网站接入百度统计和GA的步骤雷同，主要步骤：注册平台账户 -> 填写网站信息–> 生成嵌入的JS脚本–> 在网站的所有网页中引入生成的JS脚本。完成这4步，就可以使用平台的大部分功能，基本的流量分析、来源分析、页面分析和访问分析也已经覆盖，可以满足网站的绝大部分统计分析需求。
页面内功能分析
页面内功能指在一个页面内，热区（超链接或按钮）被点击情况的统计，或者是页面内一系列操作流程的统计，例如注册流程。实现页面内功能的统计，一般需要调用统计平台提供的事件跟踪API，手动打点统计。
百度统计的事件跟踪API:
_hmt.push([‘_trackEvent’, category, action, opt_label, opt_value])
参数说明：
· category：要监控的目标的类型名称，通常是同一组目标的名字，比如”视频”、”音乐”、”软件”、”游戏”等等。
· action：用户跟目标交互的行为，如”播放”、”暂停”、”下载”等等。
· opt_label：事件的一些额外信息，通常可以是歌曲的名称、软件的名称、链接的名称等等。
· opt_value：事件的一些数值信息，比如权重、时长、价格等等，在报表中可以看到其平均值等数据。
GA事件跟踪的API和百度统计类似，参数的含义和百度统计完全一致：
ga(‘send’, ‘event’, [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
例如，统计网页上一个视频被点击的次数，使用百度统计的调用方式为：
_hmt.push([‘_trackEvent’, ‘Videos’, ‘Play’, ‘Video1’])
使用GA的调用方式为：
ga(‘send’, ‘event’, ‘Videos’, ‘Play’, ‘Video1’)
四．关于单页面应用（SPA）
目前，很多应用采用单页面的方式开发Web应用（即SPA），这种情况下，因为Web应用只有一个页面入口，所以统计分析平台是无法对页面流量进行统计分析的。对于SPA，需要在发生路径跳转时，手动调用第三节中介绍的事件跟踪API，打点统计。但即使手动打点，也只能统计各个页面的访问时长和访问次数等最基本信息，难以分析出页面间的跳转流程和其他更复杂的页面流量信息。
此外，搜索引擎，尤其是国内的搜索引擎，对SPA的检索能力很差。因此，如果网站对数据统计分析和SEO有较高要求，建议采用多页面的方式开发网站。
