到底什麼是資料分析？

無論您執行什麼樣的網站，您都在以某種方式挖掘資料。最有可能的是，這將通過Jetpack外掛及其內建統計資料或通過Google Analytics及其令人難以置信的詳細跟蹤指標集。當您坐下來真正解析這些數字時，您將進入不同級別的資料分析。但究竟什麼是資料分析？你能用它做什麼？

什麼是資料分析？

儘可能簡單地說，資料分析是檢視原始資料，弄清楚它的含義，然後應用這些知識來解決問題的過程。它是更大的 資料科學領域的一個小部分，並且確實是更普遍的領域之一。因為每個擁有網站的人都以某種方式處理原始資料。

例如，假設您正在使用Google Site Kit。當您單擊儀表盤時，您將看到一組這樣的資料。

資料分析之所以出現，是因為所有這些都是您可以看到和閱讀的原始資訊。但解釋才是最重要的。知道您在過去一個月的點選次數增加了37.2%，這非常棒。但是……你怎麼辦？

這就是資料分析成為您網路存在的一部分的地方。你擁有的是資料。準確地說，是關於使用者及其行為的資料。資料科學是您在說您將以某種方式處理這些資料時使用的總稱。 資料分析是你做這件事的方式，也是你之後用它做的事情，更具體地說，是關注粒度資料而不是大趨勢。

您可以使用演算法對資料進行排序和清理，以排除異常值、極端值或重複值。即使是簡單的事情，比如看到點選次數的增加，檢查你表現最好的頁面或文章，然後制定計劃在這些主題上建立基礎內容，都屬於資料分析領域。

四種資料分析

每當您看到術語資料分析時，您也很可能會看到它分為四個特定領域。

• 描述性分析
• 診斷分析
• 規範性分析
• 預測分析

無論您使用什麼，資料和處理方式都將屬於這些類別之一。

描述性分析

這就是上面談論網站統計資訊時使用的內容。描述性分析涵蓋了隨著時間的推移發生的事情。事物的增加或減少——在平臺上花費的時間、點選次數、哪些平臺最常引用您的網站等。您可能無法理解使用者為何以某種方式行事的原因，但您可以準確指出 他們的行為正在做。

診斷分析

當您尋找發生某事的原因時，您正在使用診斷分析。如果您的網站統計資料正在蓬勃發展，並且您想知道原因（以便您可以繼續這樣做），您將檢視網站上的所有資訊。你知道點選次數增加了。但是看到了哪些特定的文章？一天中有沒有獲得更多流量的時間？您將深入研究並確定訪問者的人口統計資料，以及是否已傳送任何與峰值相關的電子郵件活動。通過對資料進行整體檢視，您可以在合理的誤差範圍內確定導致資料看起來如此的最可能因素。通過診斷原因它發生了，然後您可以嘗試複製它。（或者，如果出現問題，請避免做出同樣的選擇。）

規範性分析

規範性分析是指您檢視資料並確定對它的反應。例如，如果Nintendo Switch文章的點選次數在接下來的幾個月內再增加25%，那麼您將計劃增加有關該主題的文章的輸出，甚至可能開始僱用更多作家來彌補這一增長。您正在制定計劃，完全基於您擁有並知道已經持續了一段時間的資料。

預測分析

另一方面，這是檢視一組過去資料並根據它制定假設計劃的做法。這與規定不同，因為沒有辦法知道您的計劃是否100%會成功。例如，如果您有70%的公民在一項調查中表示他們希望在您的城鎮有一個農貿市場，並且您制定了每週開放一個市場的計劃……那就是根據資料制定預測計劃。您正在根據資料進行有根據的猜測，預測城市居民會對您的業務做出積極響應，但您沒有自己的農貿市場資料可繼續。

從哪裡開始資料分析

這就是資料分析的基本概述。但是你現在要去哪裡？

首先，您需要在您的網站上安裝Google Analytics。這非常簡單，只需點選幾下。完成此操作後，您可以開始學習我們的一些教程，例如登入頁面跟蹤和跟蹤使用者參與度。您甚至可以設定自己的分析儀表盤來整合平臺。

如果您不是Google型別，那麼它們並不是城裡唯一的遊戲——即使它們是最大的。讓我們向您展示一些不是Big G的其他網站統計選項。

您可以跟蹤和挖掘各種不同型別的資料。您可能想要獲取熱圖資料，以便了解使用者如何與您的站點進行互動。也許您想引入您的社交媒體形象。

我們還想推薦工具Databox。基本上，它把你所有的各種各樣的資料分析工具放在一個地方。雖然您仍然必須自己進行資料分析，但將所有KPI集中在一個地方是令人難以置信的。

小結

無論您身在何處進行資料分析，無論是初學者還是經驗豐富的老手，複習基礎知識都是一個好主意。因為如果你只是在看資料，你就沒有采取行動。你只有資料。重要的是你如何看待這些資料並繼續前進。無論您是診斷問題還是預測對使用者的響應，都可以從資料分析開始和結束做出最佳決策。