網站運營數據分析,絕無僅有提升排名最快-SEO學堂

　　SEO相信很多的站長朋友或許在為關注網站運營及網站數據分析的問題而苦惱，對于網站運營，數據分析也有其一定的重要地位，該如何進行數據分析、如何定義用戶流失、怎樣做好數據分析等等一系列的問題。下文楓林seo:網站運營數據分析中整理了一些關于網站運營與數據分析的實戰經驗，希望可以幫助一些站長解決難題。

　　1.SEO:怎樣合理地定義用戶流失

　　很久沒有更新博客了，這篇再寫一些關于"用戶流失"的內容。之前發布的網站的活躍用戶與流失用戶這篇文章對網站的活躍用戶、流失用戶及新用戶流失做了定義，這里修正下對流失用戶的英文叫法，一般對流失用戶常用的英文為"churn user"，之前用的wastage、away、lost等都不是太規范。楓林SEO后來陸續有做相關分析的朋友問到流失用戶的流失時間長度到底選擇多長是合理的，尤其是《網站分析實戰》這本書出版之后，我在里面有提到如何更準確地定義流失的時間長度，可能解釋的比較簡單，還是有朋友留言反饋這方面的問題，所以這里再用一篇文章解釋一下。

　　2.SEO：數據來源于用戶 談數據分析這點事

　　不管做統計還是看別人的數據，第一步永遠是數據獲取的可靠性。假如是采樣數據的話，一定要看看采樣方式，看看可能會存在什么樣的誤差。如果是自己數據的話，也要看看數據獲取本身是否科學，例如楓林SEO統計用戶行為一般都用js回調，如果還用apache日志來做統計，結果想來也不會靠譜?！　?/p>

　　3.SEO：如何進行數據分析

　　站長界流傳著一句話："正常的站長做內容、2B的站長發外鏈、牛逼的站長做數據"，如果你從2B脫變成牛逼希望這篇文章可以祝你一臂之力，當然除此之外還需要你自己不斷的努力和學習。

　　4.SEO:網站運營數據分析 數據倉庫相關的問題

　　之前看過Inmon的《構建數據倉庫》和《DW 2.0》，而另外一位數據倉庫大師Kimball的《數據倉庫生命周期工具箱》一直沒有時間閱讀，最近才有時間看完了大部分，就迫不及待想寫點東西了。其實數據倉庫領域普遍認為Inmon和Kimball的理論是對立的，兩者在構建數據倉庫上方向性的差異一直爭論不休，誰也無法說服誰到底哪種方法更好。

　　5.SEO：網站運營 如何做好數據分析

　　天之道損有余而補不足!網站運營之道在于發現不足并且去除多余過剩的東西。任何事物都講究一個平衡，網站運營也是如此。那么要知道我們所運營的網站是否平衡我們就需要對網站進行分析，對網站進行分析其中最直接反應問題的無疑就是數據了。數據不能代表一切，但是卻能暴露出網站的不足，這就是數據的魅力所在。

　　6. SEO：論網站運營與數據分析 SEO要做數據分析嗎

　　SEO要不要做數據分析?楓林SEO覺得小規模網站或許不需要，但對于中型以上網站而言，數據分析相當有必要!而SEO是網站運營的一部分，故對于稍具規模站點的運營，進行數據分析是長期有效的活動。

　　一個網站的運營，整個過程有三：發現問題、分析問題、解決問題。

　　7. SEO：SEO數據分析能力的重要性