網站數據統計分析可以幫助監控網站、系統運營狀態，優化網站結構和體驗，以及提升網站推廣效果。不管是網站開發人員、產品人員、還是網站運營人員，都應該掌握網站數據統計分析的基本方法和常用工具。
數據分析的維度
網站數據分析主要從流量、來源、頁面、訪客四個維度進行分析。
1. 流量分析
流量是最基本也是最重要的網站數據分析維度，它反映了一個網站被訪問的整體概況。
一般來說，流量分析包含兩方面內容：流量趨勢分析和當前實時流量。流量趨勢分析，反映了網站最近一段時間流量變化趨勢，常用的時間維度有當日，最近7日，最近30日，一般也支持自定義時間區間。趨勢分析常用的指標有PV（頁面瀏覽次數）、UV（獨立訪客數）、獨立IP訪問次數。當前實時流量，反映了網站當前被訪問的情況，一般用最近15或30分鐘的PV和UV構成的曲線表示。
2. 來源分析
來源分析是對網站流量的來源渠道進行統計分析，它可以反映訪客是通過何種渠道訪問網站的。
流量來源一般可以分為三大類，直接流量、推介流量和搜索引擎流量。直接流量是訪客直接在瀏覽器輸入網站地址產生的流量，這類用戶往往已經非常熟悉該網站。推介流量又稱外部鏈接流量，是訪客通過其他網站的鏈接跳轉到本網站產生的流量，可以通過分析推介流量，獲知在第三方網站投放的推廣鏈接的效果。搜索引擎流量，是訪客通過在Google、百度等搜索引擎查詢關鍵字時，搜索到本網站地址，進而訪問本網站產生的流量。可以通過分析搜索引擎流量，優化網站的SEO。
3. 頁面分析
頁面分析是對訪客訪問網站各個頁面的頻次、時長等信息進行統計分析，從而找出高頻使用的頁面或功能，掌握訪客興趣和熱點頁面，另外，還可以通過分析頁面的訪問路徑，獲取訪客的操作習慣。頁面分析是優化頁面內容和頁面間邏輯流程的重要依據。
頁面內熱區也是頁面分析的一個重要部分。有些第三方統計分析平臺提供一些最基礎的統計功能，如百度統計就有一個頁面點擊圖的功能，統計訪客在網頁的鼠標點擊情況，並通過不同顏色的區域展示出來，但它只支持http和https協議的url，不支持框架頁面的監控。大部分的頁面內統計，都是需要結合業務場景，手動調用第三方統計平臺的打點接口，進行打點統計。
4. 訪客分析
訪客分析主要是對訪客人數、訪客所屬區域、訪客活躍度以及新老訪客進行統計分析。網站應堅持“以用戶為中心”的原則，訪客分析結果就是這一原則落實效果的直觀反映。一般來說，最值得關注的是獨立用戶數（UV）、新用戶數、用戶活躍度這幾個指標。
核心統計指標說明
網站的數據統計分析指標種類繁多，數量龐大，不同的統計分析平臺採用的指標也有一定差異性。但是，有一部分指標已經被廣泛認可，且被各個統計平臺所採納。其中，最重要的指標有頁面瀏覽量、獨立訪客數、平均訪問時間、新增訪客數。
1.頁面瀏覽量（PV）
頁面瀏覽量，又叫做PV，是一段時間內，網站頁面被訪問的次數總和。用戶每訪問一次頁面，不管是刷新頁面，還是跳轉到網站的另一個新頁面，PV都會增加1次。
2.獨立訪客數（UV）
獨立訪客數，又叫做UV，是一段時間內，訪問網站的訪客的總和。一個瀏覽器客戶端被認為是一個獨立訪客，在統計時間段內，一個瀏覽器客戶端多次訪問網站，不會被重複統計。例如，計算當日UV時，在當天的0點到24點內，一個瀏覽器客戶端不管訪問了多少次網站，都被算作1次UV。
3.平均訪問時長
所有訪客訪問網站持續時間的平均值，反映網站對訪客的吸引力。
4.新增訪客數
一段時間內，首次訪問網站的訪客總數。因為訪客數是基於瀏覽器Cookie進行統計的，一旦瀏覽器的Cookie被清空，再次訪問網站就會被認為是一個新的訪客，所以新增訪客數有可能存在一定偏差。基於同樣的原因，UV也會存在一定偏差。
第三方統計分析平臺
目前國內的網站統計分析平臺中，使用最多的是百度統計和友盟統計（實際用的是CNZZ），國外是Google Analytics（GA）。推薦使用百度統計或GA。
功能上，GA的功能更加強大，百度統計功能雖然比GA少，但提供了一些本土化的指標，例如基於IP地址的統計。
使用上，網站接入的成本都很低，但後臺的統計分析平臺方面，因為百度統計的指標定義和分類更符合國人習慣，同時提供的功能更加簡潔，所以使用起來更加簡便。雖然百度統計的大部分指標GA都有，但因為在指標定義和分類上有一些不同，所以剛開始使用時，需要一些適應和思維轉換時間。另外，GA的訪問需要翻牆。
基本使用方法
網站接入百度統計和GA的步驟雷同，主要步驟：註冊平臺賬戶 -> 填寫網站信息–> 生成嵌入的JS腳本–> 在網站的所有網頁中引入生成的JS腳本。完成這4步，就可以使用平臺的大部分功能，基本的流量分析、來源分析、頁面分析和訪問分析也已經覆蓋，可以滿足網站的絕大部分統計分析需求。
頁面內功能分析
頁面內功能指在一個頁面內，熱區（超鏈接或按鈕）被點擊情況的統計，或者是頁面內一系列操作流程的統計，例如註冊流程。實現頁面內功能的統計，一般需要調用統計平臺提供的事件跟蹤API，手動打點統計。
_hmt.push(['_trackEvent', category, action, opt_label, opt_value])
參數說明：
· category：要監控的目標的類型名稱，通常是同一組目標的名字，比如”視頻”、”音樂”、”軟件”、”遊戲”等等。
· action：用戶跟目標交互的行為，如”播放”、”暫停”、”下載”等等。
· opt_label：事件的一些額外信息，通常可以是歌曲的名稱、軟件的名稱、鏈接的名稱等等。
· opt_value：事件的一些數值信息，比如權重、時長、價格等等，在報表中可以看到其平均值等數據。
GA事件跟蹤的API和百度統計類似，參數的含義和百度統計完全一致：
ga('send', 'event', [eventCategory], [eventAction], [eventLabel], [eventValue])
例如，統計網頁上一個視頻被點擊的次數，使用百度統計的調用方式為：
_hmt.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'Video1'])
使用GA的調用方式為：
ga('send', 'event', 'Videos', 'Play', 'Video1')
關於單頁面應用（SPA）
目前，很多應用採用單頁面的方式開發Web應用（即SPA），這種情況下，因為Web應用只有一個頁面入口，所以統計分析平臺是無法對頁面流量進行統計分析的。對於SPA，需要在發生路徑跳轉時，手動調用第三節中介紹的事件跟蹤API，打點統計。但即使手動打點，也只能統計各個頁面的訪問時長和訪問次數等最基本信息，難以分析出頁面間的跳轉流程和其他更復雜的頁面流量信息。
此外，搜索引擎，尤其是國內的搜索引擎，對SPA的檢索能力很差。因此，如果網站對數據統計分析和SEO有較高要求，建議採用多頁面的方式開發網站。
閱讀更多 21課學習營 的文章
