到底什么是数据分析？

无论您运行什么样的网站，您都在以某种方式挖掘数据。最有可能的是，这将通过Jetpack插件及其内置统计数据或通过Google Analytics及其令人难以置信的详细跟踪指标集。当您坐下来真正解析这些数字时，您将进入不同级别的数据分析。但究竟什么是数据分析？你能用它做什么？

什么是数据分析？

尽可能简单地说，数据分析是查看原始数据，弄清楚它的含义，然后应用这些知识来解决问题的过程。它是更大的 数据科学领域的一个小部分，并且确实是更普遍的领域之一。因为每个拥有网站的人都以某种方式处理原始数据。

例如，假设您正在使用Google Site Kit。当您单击仪表盘时，您将看到一组这样的数据。

数据分析之所以出现，是因为所有这些都是您可以看到和阅读的原始信息。但解释才是最重要的。知道您在过去一个月的点击次数增加了37.2%，这非常棒。但是……你怎么办？

这就是数据分析成为您网络存在的一部分的地方。你拥有的是数据。准确地说，是关于用户及其行为的数据。数据科学是您在说您将以某种方式处理这些数据时使用的总称。 数据分析是你做这件事的方式，也是你之后用它做的事情，更具体地说，是关注粒度数据而不是大趋势。

您可以使用算法对数据进行排序和清理，以排除异常值、极端值或重复值。即使是简单的事情，比如看到点击次数的增加，检查你表现最好的页面或文章，然后制定计划在这些主题上创建基础内容，都属于数据分析领域。

四种数据分析

每当您看到术语数据分析时，您也很可能会看到它分为四个特定领域。

• 描述性分析
• 诊断分析
• 规范性分析
• 预测分析

无论您使用什么，数据和处理方式都将属于这些类别之一。

描述性分析

这就是上面谈论网站统计信息时使用的内容。描述性分析涵盖了随着时间的推移发生的事情。事物的增加或减少——在平台上花费的时间、点击次数、哪些平台最常引用您的网站等。您可能无法理解用户为何以某种方式行事的原因，但您可以准确指出 他们的行为正在做。

诊断分析

当您寻找发生某事的原因时，您正在使用诊断分析。如果您的网站统计数据正在蓬勃发展，并且您想知道原因（以便您可以继续这样做），您将查看网站上的所有信息。你知道点击次数增加了。但是看到了哪些特定的文章？一天中有没有获得更多流量的时间？您将深入研究并确定访问者的人口统计数据，以及是否已发送任何与峰值相关的电子邮件活动。通过对数据进行整体查看，您可以在合理的误差范围内确定导致数据看起来如此的最可能因素。通过诊断原因它发生了，然后您可以尝试复制它。（或者，如果出现问题，请避免做出同样的选择。）

规范性分析

规范性分析是指您查看数据并确定对它的反应。例如，如果Nintendo Switch文章的点击次数在接下来的几个月内再增加25%，那么您将计划增加有关该主题的文章的输出，甚至可能开始雇用更多作家来弥补这一增长。您正在制定计划，完全基于您拥有并知道已经持续了一段时间的数据。

预测分析

另一方面，这是查看一组过去数据并根据它制定假设计划的做法。这与规定不同，因为没有办法知道您的计划是否100%会成功。例如，如果您有70%的公民在一项调查中表示他们希望在您的城镇有一个农贸市场，并且您制定了每周开放一个市场的计划……那就是根据数据制定预测计划。您正在根据数据进行有根据的猜测，预测城市居民会对您的业务做出积极响应，但您没有自己的农贸市场数据可继续。

从哪里开始数据分析

这就是数据分析的基本概述。但是你现在要去哪里？

首先，您需要在您的网站上安装Google Analytics。这非常简单，只需点击几下。完成此操作后，您可以开始学习我们的一些教程，例如登录页面跟踪和跟踪用户参与度。您甚至可以设置自己的分析仪表盘来集成平台。

如果您不是Google类型，那么它们并不是城里唯一的游戏——即使它们是最大的。让我们向您展示一些不是Big G的其他网站统计选项。

您可以跟踪和挖掘各种不同类型的数据。您可能想要获取热图数据，以便了解用户如何与您的站点进行交互。也许您想引入您的社交媒体形象。

我们还想推荐工具Databox。基本上，它把你所有的各种各样的数据分析工具放在一个地方。虽然您仍然必须自己进行数据分析，但将所有KPI集中在一个地方是令人难以置信的。

小结

无论您身在何处进行数据分析，无论是初学者还是经验丰富的老手，复习基础知识都是一个好主意。因为如果你只是在看数据，你就没有采取行动。你只有数据。重要的是你如何看待这些数据并继续前进。无论您是诊断问题还是预测对用户的响应，都可以从数据分析开始和结束做出最佳决策。