网站数据包括哪些(网站数据是什么)

大家好，下面小编给大家分享一下。很多人还不知道网站数据包括哪些内容。以下是详细的解释。现在让我们来看看！

Web web分析:确保数据和业务之间的联系和价值。

如果在获取数据之前没有经过深思熟虑，那么在分析数据的时候只能碰运气。重新检查获取数据的过程，以确保数据从一开始就与业务密切相关。

1、网站分析师的烦恼

各位网站分析师，你在工作中最大的烦恼是什么？对我来说，最大的担心是不能通过数据解决问题，获得洞察力。

虽然web分析的方法很多，比如细分分析、对比分析、趋势分析、转化分析等等。但所有这些分析方法或模型都只是手段，并不能保证你会从数据中发现问题，获得真知灼见。甚至被称为网络分析杀手锏的细分也是一样的。这个时候我们就像是在数据和洞察之间兜圈子。说的好听一点，叫不断试错(这个试错的过程多是人品和运气的斗争，很多时候不会有结果)，其实就是在数据上兜圈子。这个过程真的是生存，不是死亡。

为什么会这样？原因不在于网络分析方法本身，而在于我们手中的数据。更准确的说，是获取这些数据的过程。

2、GIGO原则(垃圾进垃圾出)

web analytics中有一个非常重要的原理，GIGO原理(Garbage In Garbage Out就是垃圾输入和垃圾输出)。

现在让我们重新审视一下之前的问题。在web分析的过程中，我们获得的大部分数据都属于低价值的基础数据。这些数据有两个共同特征:

1.网络分析工具生成的标准化数据。

2.数据不包括业务和运营背景信息。

对于这样的数据，无论你用什么分析方法，都很难从中洞察。原因很简单，数据本身缺乏价值。解决方案需要你跳出现有的数据。重新检查获取这些数据的过程。数据采集过程不应从跟踪代码或网络分析工具开始。应该来自于网站本身的业务需求。确保数据从一开始就与业务紧密相关。

我在之前的文章《实现Google Analytics的七个步骤》中简单介绍了这个过程。这里换个角度解释一下。从数据中获得洞察力分为四个部分:

第一部分是了解业务需求。

第二步是设计代码。

第三步是获取和分析数据。

最后一步是找到洞察力。∙

在这四个部分中，代码设计的第二部分是最关键的一步。我认为这一步应该是网络分析的开始。对于那些无法通过数据洞察的分析师来说，这一步是他们开始犯错的第一步。下面详细介绍一下代码设计在web分析中的重要性。

3.网络分析始于代码设计。

回想一下你是如何在网站中实现跟踪代码的。我们以Google Analytics为例。我最常见的代码实现有两个。

第一种方法是从Google Analytics管理界面获取基本的跟踪代码，然后根据实现说明将其添加到网站中的所有页面。

第二种方法是在所有页面上实现基本跟踪代码后添加关键元素。

自定义跟踪代码。如自定义变量、事件跟踪或虚拟页面代码等。∙

这两种代码实现我都用过。但现在看来，两种代码实现都存在严重的错误和问题。因为这两种方式都没有代码设计过程。这意味着这两种方法得到的数据与网站的实际商业模式相差甚远。更何况这种代码实现过程得到的数据根本就是错误的。如果你不相信我，请回答以下问题。

以谷歌分析为例:

网络分析工具的默认访客有效期为2年。这符合你们网站的商业模式吗？如果所有实现GA的网站都不修改这个值，那么所有访问者的有效期都是2年。可能既包括新闻资讯类网站，也包括电子商务类网站。你觉得这合理吗？web分析工具的默认访问结束时间是30分钟的静默。这符合你网站的内容和用户行为吗？显然，游戏网站、资讯网站、视频网站在这个默认时间上会有很大的差异。

网络分析工具的默认广告流量有效期为6个月。这符合你衡量广告流量效果的标准吗？快消网站和房产网站对广告效果的衡量会有所不同。

以上默认值由web analytics Tool定义，并不是为您的网站或行业定制的。同时，这些默认值也会影响web analytics中最基本指标的计算。比如访客和来访者之类的。因此，这些默认值需要在代码实现之前根据实际业务需求进行定制。

代码定制的问题，从技术角度考虑，但从业务角度要复杂得多，需要结合实际的网站结构和具体需求进行定制和实现。这里建议在定制和跟踪大量业务需求时，使用《用标签管理器事件监控功能跟踪页面链接属性》一文中介绍的方法。后面我们会整理出一套流程和业务代码定制规范，分享给大家。

4、代码设计需要考虑的问题

这里我们整理了web analytics之前代码设计过程中需要考虑的15个问题。当然，真正要考虑的问题会因网站而异，肯定会超过这15个问题。这是一个讨论的话题。仅供你参考。

1.访问会话持续时间设置

2.活动有效期设置

3.商标词处理方法

4.内部流量处理方法

5.URL参数处理方法

6.与其他广告跟踪代码的关系和顺序

7.有必要和CRM系统参数整合吗？

8.站内流程和URL层次结构规则

9.页面使用框架问题处理

10.页面Flash广告问题处理

11.登录后页面跳转

12.错误页面404问题

13.主域和子域之间的数据关系。

14.目标和微观转变

15.个性化跟踪和分类要求

5、有价值的网络分析过程。

我推崇的有价值的web分析过程分为五个关键步骤:业务问题->代码设计->代码实现->数据反馈->发现并解决问题。

从业务问题出发，设计定制web分析代码，既包括技术代码定制，也包括业务代码设计。这一步就是输入阶段，直接决定了后面收集的数据。

在商业和运营上是否有价值。然后是代码实现过程，数据反馈和分析过程。在保证了数据和商业之间的联系和价值之后，我们才有可能找到答案和洞见。

以上解释了网站数据包括哪些内容(什么是网站数据)。本文到此结束，希望对大家有所帮助。如果信息有误，请联系边肖进行更正。