数据分析网站 微博数据分析网站

哪些工具或网站可以分析淘宝全行业的数据？

然后就是不断的循环优化着。分析出问题，确认用户的需求，改进产品，进一步统计并维持提升结果。

现在还是有很多网站可以分析淘宝行业的数据的，给大家很多方便，尤其是给一些没什么销售经验的淘宝店主，有很大的参考意义。下面我就来几个不错的网站。

数据分析网站 微博数据分析网站

数据分析网站 微博数据分析网站

淘宝指数

淘宝指数是淘宝的免费数据共享平台，用户可以浏览淘宝购物数据，了解购物的趋势。产品不仅是淘宝卖家，也是淘宝买家和大量第三方用户。而且它承诺为阿里巴巴提供免费和的服务，成为阿里巴巴强大而准确的数据产品。2016年3月，由于多个数据产品的并行和统计异，许多用户对此也感到很奇怪。

所以为了提高用户体验，确保数据的准确性和一致性，决定降低淘宝指数。

买家网二、网站分析的流程

随着时代的发展和互联网的发展，网上购物的时代已经来临，它也变更多的介绍，可以在百度里搜索 ecfenxi 来了解。得越来越般的铺天盖地而来。买家的网站和BBS管理团队都措手不及。所以我们要经常使用买家网，它可以帮助你了解情况。所以实际购买时,你可以做到心中有数，买家网起到了一个购物咨询的作用。

总结：以上几个网站的技术还是不错的，统计数据也可靠，可以起到一定的参考作用。

1、行业数据主要通过生意参谋--市场大盘查看行业数据，还有竞争分析中查看同行竞品相关数据。

2、根据自己需求，可以收集整理近两年相关数据指标，制作成表格形式，进行分析行业数据趋势判断市场变化，和竞品数据对比，进行扬长补短。

咨询更多电商相关问题，可关注玺承电商学院私信噢~

看店宝（综合数据）

一步步教你分析网站数据

定义：就是说在一个统计时间内，完成转换行为的次数占总点击次数的比率。

一步步教你分析网站数据

PageRank，即网页的级别技术，或网站权重或受欢迎度。网页排名，它是Google排名运算法则(排名公式)的一部分，用来标识网页的等级/重要性。级别从1到10级，10级为满分。PR值越高说明该网页越受欢迎。

可用性测试和数据分析是一对好搭档，它们让我们更多地了解用户，跟踪我们的目标，解决意外的问题。说到解决问题，数据分析告诉我们哪些页面或者流程正在给用户造成麻烦，哪些领域需要我们在可用性测试中重点关注。接下来，可用性测试会告诉我们为什么用户会表现出某些特定的行为。在这两者之上，我们可以为网站拥有者提供重点明确、针对用户的建议。

在小红（和许许多多与之相似的用户体验从业人员）的例子中，数据分析能揭露用户到底是怎么访问网站的。虽然小红和客户在用户体验或顾客方面的经验可能让他们对于测试什么有了不错的设，但对于人们是如何访问网站，数据分析展示给他们的是更为清晰、无偏见的方式。

对于任何希望通过学习一些简单的工具来读懂数据的人，数据分析可以帮助你：

识别网站上出问题的地方显露网站对于用户的吸引力测量设计上的改善带来的结果在这两篇系列文章中，我将会解释如何利用数据分析来识别用户有问题的地方，以及网站的哪些地方会从可用性测试中受益最多。本篇文章的重点为——三个识别网站问题的参数：跳出和退出率(bounce and exit rate)，页面平均时间(erage time on page)和目标价值(page value)。在第二部分，我们会进一步利用这些参数来识别drop off points，然后我们会深入到数据分段(segmentation)来获取额外的细节信息。

辨认问题网页（组）作为一名自由职业者和用户体验咨询师，我与各种各样不同领域的网站合作过，其过程非常一致，总是以数据分析为开端。最开始我会去辨认每天有多少用户访问这个网站，哪个页面最常用。这会给我一个大概的感觉，知道人们是如何访问这个网站的。然后我会进行下一步：辨认潜在的出问题的领域，继而知道我的用户体验建议将会着重在哪一块。

总体来说，我会观察三种类型的参数来辨认问题所在：

跳出和退出率(Bounce and exit rate)页面平均时间(Average time on page)目标价值(Page value)跳出和退出率(Bounce and Exit Rate)

跳出率和退出率是两个可能造成混淆的参数。跳出率是只访问了网站的一个页面的用户的比例：在一个页面登陆，但是没有去访问任何其他页面就离开了网站。

【译者注：谷歌解释为“跳出率指单页访问次数（即访问者从入口页离开网站而未与网页互动的访问次数）所占的百分比”。】

退出率是从一个页面离开了网站的用户的比例（它包括了那些之前在该网站浏览了其他页面的人）。

【译者注：谷歌解释为“退出百分比指从某个或某组特定网页退出网站的次数所占的百分比”。】

页面平均时间(Average Time on Page)

“页面平均时间”是指用户浏览某个页面所花费的平均时间。如果我发现有一个页面的“页面平均时间”很低，这可能意味着该页面没有引起用户足够的注意。从另一反面来看，如果用户在一个结账页面停留很久，那么可能是因为该页面过于复杂了。当然，所有的参数都必须放在具体的情境下分析；如果一个博客文章有一个很高的“页面平均时间”，那么总体来说是一个好的现象，因为这可能意味着用户真的在阅读整篇文章。

另外一个衡量页面表现的非常好的方式是利用“与网站平均数比较”的选项。这个图会显示某些页面在某个参数上是不是在很大程度上高于或者低于平均值。虽然这些页面仍然需要一页一页地分析，因为不同的页面有用不同的目标，但是低于平均浏览时间的页面总体来说可能会有问题，设目标是为了让用户继续阅读的话。下面的例子清晰地表现出“联系（contact）”页面相对来说有比平均值更低的浏览时间，然而“博客（blog）”页面有高于平均值80%的时间。

再次强调下，情境是关键。用户可能来到联系页面来寻找一个公司的地址，或者联系电话。如果他们成功地找到了，那么他们就会离开该网站，因此较低的页面浏览时间在这里是一个好的现象，说明页面很有用。一个“博客”页面是用来吸引用户的注意的，因此一个高于平均值的时间可以被看做是一件好事。

页面价值(Page value)

“页面价值”是一个非常重要，但是很少被用到的参数，它可以用来发现表现欠佳的页面。目标价值，就如它的名字所示，是一种赋予页面直接的货价值的方式。对于电子商务网站来说，它纳入了各种各样的交易收入总数和所有类型的网页的目标价值——这些参数都需要在谷歌分析中人工设置，才能计算出页面价值。一个高价值的页面往往显示出它是一个重要的页面，意味着该页面值得被纳入可用性测试中。

一个高价值但是展示出高退出率的页面是值得重视和改进的。意味着这些页面让用户在回话流程的关键位置离开了。在下面的的例子中（一个电子商务网站），我突出显示了三个有着类似的页面价值的品类。可以清楚地看到，“个性化化玩具（personalised-toys）”的产品页面有一个相当高的退出率。这说明这个高价值的页面正在让用户“流失”，并且应该在未来的用户体验设计工作中引起重视。

然而，单独的某个页面只能展示部分真相。“内容分组(content grouping)”这个功能很重要，我们可以利用它来观察网站的某个部分表现如何。内容分组可以把数据根据用户访问的页面种类来进行分类，因此十分必要。我们可以用各种各样的方式来分组。比如对于一个买衣服的网站来说，可以根据不同种类的服饰来分组，看看裤子是不是比衬衫的页面价值要高。

一旦发现某个页面或者某个组的页面价值很低，下一步我们要做的就是：找出背后的原因。在上面的例子中，衬衫相对来说有比较低的价值。我采取的步行动是，根据我的经验和判断力，看看在衬衫的页面上有没有任何明显的用户体验或者技术方面的问题。做完这个之后，我会和真实的用户一起来测试这些个页面，来看看为什么会有这些问题——并且寻找那些暗含了修复方式的线索。

内容分组是一个非常强大的工具，可以让你看到网站的不同部分的真实表现。

这只是利用数据分析来发现网站问题的步。在本系列的第二部分中，我们会着眼于如何发现用户流程中的流失点，以及如何把用户分类来看到更多的细节信息。

与此同时，你尝试着利用在本篇文章中学到的方法来发现可能存在的问题：

调出跳出率，找出那些用户访问并且马上离开了的页面。浏览所有页面的退出率，找出在流程的哪些地方用户离开了网站。考虑到用户在页面平均停留时间的重要性——一个拥有着高跳出率的博客页面，同时拥有着很长的平均页面时间，这是一件好事！根据页面价值排序，观察页面。页面价值越高，那么就越值得被纳入可用性测试，从而最终修复用户在该页面遇到的问题。在上一个客户的案例中，小红利用数据分析来发现那些需要进行可用性测试的地方。然而目前为止，小红只发现了网站中值得测试的单独的页面和页面组。她觉得她需要知道更多的关于最常见的用户行程（user journey）的信息。她还想更加深入地理解用户，看看不同类型的用户如何访问网站。为了能进行的可用性测试，小红真心想要知道人们事实上是如何使用网站的。

简单来说，数据分析是一种用来发现可用性测试测试页面的极好的方法。在本系列文章的部分，我讲解了如何利用数据分析来发现网站的问题所在之处。这么做可以让我们更好地理解目前的用户行为，并且帮助我们集中力量在将要测试的任务上。

在如何利用数据分析来指导可用性测试的这一系列文章的总结部分，我将更仔细地探讨如何通过识别用户行程、将用户分类来比较不同的用户组的行为。

识别流失点知道用户是如何在整个网站中流转的可以增加单个页面状态的情境（context）。比如，分析用户行程中前一个页面的数据可以帮助我们识别为什么某个特定页面的退出率特别高。另外，找出最常见的用户行程对于谋划可用性测试很有好处。可用性测试可根据这些常见的用户行程来设计，从而确保在测试中用户的行为是和已经存在的用户行为是相符的。

在谷歌分析的用户流程和行为流程报告中，所有的页面用了绿色的矩形来表示，灰色的连接线用来表示页面之间的用户行程。每个矩形还用红色表示了流失率的百分比（也就是说用户正离开网站）。它们可以说明常见的用户行程，以及用户在哪些地方离开了网站——也是另一种问题区域的迹象。

下面的例子来自于一个我曾经工作过的旅行网站。它在主页有一个特别明显的搜索框。

在这个简化了的并加上了笔记的图中，我们可以看到一个可能的问题。用户利用搜索框来找到某个旅行目的地，但之后又从搜索结果页面回到了主页（又名，弹簧跳（pogo sticking）），说明了搜索结果对用户来说不够满意。这可能归结于许多的理由：可能搜索功能经常搜不出结果，搜到太多结果，或者太少结果。也可能这个问题和搜索结果本身无关，而是其他的理由，比如搜索结果里的酒店的价格太高了。

数据显示最初的搜索是让用户不满意的，这让我决定针对搜索框来进行一些可用性测试。可用性测试的结果显示，问题的原因在于搜索结果太多太泛了，用户被大量的结果淹没了。根据这个测试结果，我建议引入一个多面搜索系统（faceted search ）：在搜索结果页面让用户可以根据一些标准来过滤搜索结果，而不用返回到主页重新搜索。这个新的搜索系统让用户可以根据酒店提供的服务设施来过滤他们的搜索结果；比如是否有游泳池、健身房和其他的设施，这意味着用户可以发现对他们自身有用的结果。这个设计方案让搜索后又回到主页的用户数量大幅度下降，让更多的用户进入到他们行程的下一步。

上面的结果显示的是多面搜索系统被引进一个月后的分析数据。图中显示出，主页和搜索结果页面之间的“弹簧跳”现象减少了。虽然仍然还有改进的空间，但这个变化产生的积极效应是非常鼓舞人心的。

数据分段，更多的细节数据分段为观察不同用户的不同行为提供了一个绝佳的方式。一个简单的例子就是比较新用户和回访用户。下面的图来自于一个在线找工作网站，它显示出新用户的数量在该月几乎是持平的，然而回访用户的数量却跟随了一个不同的模式：在周末的时候数量明显下降。

根据这个数据我可以做出设：回访用户更可能是真正找工作的人，但新用户访问网站的时候更随意。因此我网站做一些个性化的设计——对待新用户，展示更多的保证信息，说明该找工作的网站是合法的、值得信赖的，并且他们简单快速地做出行动，比如注册工作提醒。对待回访用户，展示更、细节的搜索工作的选项，并且提供信息鼓励他们申请工作。

这种数据分段分析还可以帮助可用性测试的招募。如果在新用户和回访用户之间有明显的行为区别，那么可能同时招募已有用户和尚未访问过该网站的用户来进行测试。测试不同的用户类型可以帮助解释为什么他们在网站上有迥然不同的行为。

不同的流量来源——可以用来发现那些通过搜索和链接来到网站的用户的区别。使用不同设备类型的用户——可以用来比较使用手机、平板和桌面电脑用户的参数。根据自己的需求来改造分段方式也是很好的方法，这可以使分段方式可以和整个网站重要的用户及角色更好地相符合。通过这种方法，我们可以分析这些不同的用户群所采取的不同的用户行程，例如，比较已有用户和次购买的用户的行程。

数据分段可以被用来观察使用不同设备的用户的行程。根据手平板和桌面电脑来分段可以提供三个不同的行为流程供研究。这种方法对于发现使用不同设备的用户可能存在的问题特别有帮助。手机用户的行为流程图可能会在用户流程中显示出一个重大的流新用户和回访用户不同的行为可以透露许多事情，取决于网站的类型。比如，对一个电子商务网站来说，它显示回到这个网站的人更倾向于下单。如果这是真的话，那么我们可以把重点放到帮助次访问网站的用户下单。失点，但在平板和桌面电脑中却不是问题。这应当引出相应的手机端的可用性测试，重点放在找出手机用户在流程中的该点流失的原因。

现在该怎么办？在利用数据分析识别问题区域后，下一步就是找到为什么用户会有这些问题。数据分析能够提供一些关键的地方，需要我们在可用性测试别关注，或者拆分出特别的测试。作为用户体验的职业人，我们自然而然地想要和我们的用户在一起，在可用性测试中从他们身上学到东西。数据分析只是帮助我们更好地进行测试。

尝试一下——提取一些这里提到的方法，把它们应用到某个项目中。你会惊奇地发现，我们竟然可以从数据分析中发现这么多东西。、

以上是小编为大家分享的关于

网站数据分析是什么?

4、为什么进行网站分析

1.网站营销的角度 网站数据剖析能够协助看清网站里发生了什么事情、访问者来自哪里、他们在网站中寻找什么、网站中哪些信息等等。在这里首要的剖析对象是访问者，访问者在网站中的行为以及不同流量渠道之间的关系。(本图表使用Data Analytics数据可视化软件制造，原数据已做脱敏处理，下同)。

2.产品和架构的角度 网站数据剖析能够了解到网站健康状况，网站页面的体现怎么、哪个功能呈现了问题、哪里需要进行调整、页面布局是否合理、导航是否清晰等等。在这里首要的剖析对象是网站的逻辑和结构，网站的导航结构是否合理，注册及购有，以下是一些的大数据分析平台：1. Apache Hadoop：开源的分布式数据存储和处理平台。2. Apache Spark：开源集计算框架，可用于数据处理、机器学习、图形处理等。3. R：一种流行的统计分析，可用于数据分析、可视化等。4. Python：一种流行的编程，有强大的数据分析和可视化库，如Pandas、NumPy和Matplotlib。5. Google Analytics：的在线分析平台，可对流量和用户行为进行分析。6. Tableau Public：的可视化工具，可用于数据分析和可视化。7. Power BI：Microsoft开发的商业工具，可用于数据分析和可视化。买的逻辑流程是否顺畅。

3.网站运营的角度 网站剖析让我们在完结方针的过程中合理分配资源和预算，并通过优化不断提高网站的体现。在这里首要的剖析对象是出资回报率(ROI)，也就是说，在现有的情况下，怎么合理地分配预算和资源以完同时可通过「爆款速递」看到每日新增播放最多的爆款视频，了解全站新出的梗、热点或流行风向。结网站的方针。

如何通过数据进行网站分析

收录数量

要进行网站分析，就要分析以下数据：

CostPerMile千次展示费用，即广告展示一千次需要支付的费用。

1，单个页面的分析：

对单个页面（例如首页、产品分类页、订单成功页等）单独分析，例如点击热力图、访问的所属地域、访问的所在时段、访问的内部外部来源、浏览量、用户数、用户百分比、退出比、点击量、二跳率、点击率、加载时间等

2，站内的搜索分析

对访客在站内搜索了哪些词语进行统计，还有搜索后的二跳率、收藏量、入篮量、购买量、购买金额等。

3，站内的广告分析

4，访问的流向分析

访客进了网站后先去了哪些页面，接着又去了哪些页面，有了我们的系统，可以知道访客从到到尾逐步访问了哪些页面。

5，着陆页离开页分析

访客进入网站的个页面是哪个，离开网站时是在哪个网站离开的。人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。

网站数据分析,主要分析哪些数据?

用谷歌分析（Google Analytics）中的“加权排序（weighted sort）”会让跳出率更加有用。根据谷歌分析，“加权排序把百分比数据根据重要程度排列，而不是序号排列”。举个例子，一个页面虽然有着的跳出率，但在过去的一个月中，只有一个用户访问，然后离开了该页面（另外一个更大的问题可能是没有任何人访问过这个页面！）。如果一个页面有80%的跳出率，但是是一个在流程中非常关键的起始页面，那么这个网站可能因此流失了大量的生意。为了更好地为页面可用性测试做准备，我们必须辨认出问题出现的原因：是因为没有人访问这个页面，还是每个访问的人都马上离开了网站？

QPS统计网站的搜索表现和运营状况;

分析网站各类页面定位的及排名情况;分析网站结构、导航和内链的布局情况;

分析网站的页面优化情QueryPerSecond)，每秒查询率，每秒的响应请求数，也即是吞吐能力。QPS是对一个特定的查询在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。每秒的响应请求数，也即是吞吐能力。况;分析网站的外部链接建设情况及建设方向;

根据以上数据反向分析对手网站的SEO策略、思路和方向等。

但根据对方网站实际情况，值得分析的方面可能并不相同。简单点说，其实竞争对手分析就是研究对方网站中意外的数据、设置、方法和策略，然后的方面吸收，低劣的方面自省。

网站数据分析有哪些？具体分析什么？

转化路径是否靠谱?

1、网站的运行状况及影响；

大名鼎鼎的Echart改来的东西，说实话功能不太丰富，主要是专注做好一张图，图表自定义的选项很丰富，但有条件还是学一下Echart的代码自己动手造图。这个线上工具意义更多是在Excel作图吃瘪时做一张好看的图表插入你的报告中。

2、网站程序其学理研究始于古希腊的亚里斯多德时代，迄今已有两千三百多年的历史。希腊的亚里斯多德撰写“城邦政情”或“城邦纪要”。“城邦政情”式的统计研究延续了一两千年。直至十七世纪中叶才逐渐被“算数”这个名词所替代，并且很快被演化为“统计学”（Statistics）。统计学依然保留了城邦（state）这个词根。是否有利于搜索引擎的；

3、网站那些内容收录；

4、网站的访客情况与分析；

5、网站各种的表现情况；

7、分析总结竞争对手的优势。

以上纯属诚成都老渔哥观点，可供参考。

国内外有哪些比较权威的统计数据网站?

楼主：请看：

网站。

量子恒道统计

统计是汉语中的“统计”原有合计或汇总计算的意思。英语中的“统计”（Statistics）一词来源于拉丁语status，是指各种现象的状态或状况。

现今，统计一词有三种含义：

1、统计资料，是反映大量现象的状态和规律性的数字资料及有关文字说明。

2、统计工作，是关于搜集、整理、分析统计资料并进行推论以探求事物本质和规律性的活动。

3、统计科学，是研究如何搜集、整理和分析研究大量现象的数量资料并推对网站里的幻灯广告或侧边栏广告或其它位置广告进行统计，例如被访客点击了多少次、点击后又有多少进入了详细介绍页面、有多少收藏了、入篮了、购买了等。论其本质和规律性的理论和方法，如经济统计学、数理统计学。

历史沿革：

夏禹时代（公元前22世纪）分为九州，有人口约1352万，土地约2438万公顷。《书经·禹贡篇》记述了九州的基本土地情况，被西方经济学家推崇为“统计学最早的萌芽”。西周建立了较为系统的统计报告制度。秦时《商君书》中提出“强国知十三数，欲强国，不知国十三数，地虽利，民虽众，国欲弱至削”，其中包括粮食储备、各国人数、农业生产资料及自然资源等等。

公元前约6世纪，罗马帝国规定每5年进行一次人口、土地、牲畜和家奴的调查，并以财产总额作为划分贫富等级和征丁课税的依据。

15至18世纪，欧洲出现了许多以报导国情为内容的统计著作。

德国的斯勒兹曾说过：“统计是动态的历史，历史是静态的统计。”可见统计学的产生与发展是和生产的发展、的进步紧密相联的。

如何进行电商网站数据分析?

OmnitureOmnitureSiteCatalys

一般而言，电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析，还有网站内部数据流的分析，用户特征分析这四个部分。

首先，电商网站若是想接到单子，肯定要保证流量。可是获取流量是需要成本的，怎么样才能降低流量成本属于电商网站运营最重要的一个部分，其中流量来源分析属于重如果我发现了网站的一部分出现了一个很高的跳出或者退出率，我会做上笔记，以防某些页面的什么东西造成了用户的离开。一个有着高跳出率的页面可能说明这个页面上的内容不是用户来到这个页面所期望看到的东西。一个高退出率的页面可能说明这个网页导致了用户在他们想要的流程中半途而废——从另一方面看，如果一个高退出率的页面是流程的一页，那么这个高退出率就不再是个问题了。点，如在对电商网站进行数据分析的时候，要先明白用户都是从哪里点击过来的，哪些网站可谓我们带来更多的订单，哪些流量来源是真实的，哪些属于虚的等等。弄清楚这些之后，才能稳定老客户，发展新客户，将网站推广的更好。

其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在进行电商网站数据分析的时候流量效率指的是流量达到了网站是否属于真实的流量。那么，在具体分析的时候，要看下它的到达率，P这是一套免费的网站流量统计分析系统。致力于为网站们和个人博客以及第三方统计等提供网站流量、统计、分析和其他专业服务。通过对海量数据的统计分析，深入分析搜索引擎爬行规律，发现用户访问网站的规律，并与网络营销策略和广告商等进行联系。V/IP比还有就是订单转化率等等。其中订单转化率是最重要的一方面，若没有订单转换了一切都没意义。

，怎样进行电商网站数据分析也离不开站内数据流分析这个方面。这里所说的站内数据流的分析，主要是用于分析购物流程顺畅程度及网站产品分布合理与否等等，然后再根据这些来分析页面流量排名及场景转化率分析，站内搜索分析及客户为何离开页面分析等问题的分析等等，查看问题所在，然后想办法解决，才能让网站产品得到更好的推广。

B站数据统计网站有哪些？

CPDA数据分析师是商业联合会数据分析专业委员会主办的数据分析师培训认证课程，CDA数据分析研究院致力于研究更前沿、创新、实用的全栈数据科学课程，包含等级认证体系，脱产就业课程，行业专题培训，以及数据科学家训练营。

建议使用『新站数据』，作为新榜旗下专业的数据分析平台，为UP主、商家、MCN机构和广告主等提供多项数据服务公元前3050年，埃及为了建造金字塔和大型农业灌溉系统，曾进行过全国人口和财产调查。公元前15世纪，犹太人为了的需要进行了男丁的调查。。

01 找up主

通过输入搜索相关账号，多个筛选项和海量数据库帮助瞬间定位目标账号。点击UP主可进入「账号详情页」，查看账号趋势分析、作品列表、作品分析、粉丝画像、商业推广等。

搜索出结果后，还有一些实用功能可使用，例如「账号PK」用于对比账号信息。此外在账号详情页，新站推出「历史成就」功能，用于查看账号运营数据或荣誉等数据。

02 找在实践中利用参数素材

想知道最近热播的视频有哪些吗？使用「视频搜索」可搜索近期的热门视频，多项条件可供筛选，包括视频分区、视频时长等，筛选结果可按照播放数、评论数或弹幕数等进行排序，支持数据导出。

以上就是新站的一些功能介绍，除此之外，新站还有品牌营销和恰饭推广等商业数据统计，商家或品牌方可通过【恰饭推广】功能找到与品牌调性相符的up主，通过合作视频进行品牌的营销或产品的推广。