数据分析心得体会:深入挖掘数据背后的价值,这里还是个说着说着说着,真正的事情往往是在于,它能够促进做事。
本文,主要谈谈数据分析的理解。
数据分析,就是通过数据分析得出的结论。能够明确整个数据分析过程,最直观的就是为做事提供数据支持,这也是数据分析对数据分析的作用。
数据分析之所以定义为数据分析,是因为数据分析本质上是数据分析的过程,它代表着需要有逻辑,并且需要同时理解数据背后的核心价值。
一个网页最直观的就是网页上的某个页面的来访人数、访问次数、停留时间、跳出率等数据。分析一个网页的数据主要是从哪几个方面着手,从而定义一个网页是属于哪种类型,相应的要求是什么。
数据分析之所以成为数据分析的一部分,主要是由于数据分析本身可以获取出很多个问题。
比如:
访客进入网页的停留时间,访客来了是为了了解某些信息,这些信息能够影响到你对于用户体验的把握,访客来到了什么页面,用户访问的页面数量等这些数据。所以,在用户访问网页时,这些数据都需要一定数据支持才能获取。
访客进入网站的跳出率,这个跳出率主要是由于访客在访问你的网站时,网页的跳出率很高,PV值低,而访客进入网站以后,从浏览内容到最后走了几步之后,这个跳出率都是因为访客进入网站的时,网页跳出率很低,而这个跳出率比较低。
通过以上我们可以清楚地发现,不同行业的网站跳出率不一样,细分行业的网站跳出率更低。这种跳出率相对于其他行业来说要更高一些。一般来说,行业网站跳出率低,主要是因为行业网站没有做好相关内容,内容对用户来说没有吸引力,所以导致用户对此网站感兴趣的程度低。
用户对于行业的网站感兴趣的程度越低,就越有可能离开这个行业。而对于我们网站来说,这个行业的网站需要更多的吸引用户。
我们可以参考这样一个网站,发现,很多网站的跳出率都很低,有些网站甚至跳出率很高。从这个意义上来说,这些行业网站本身就不需要太过关注用户体验,所以相对来说跳出率会更低。
(2)相关性分析
我们都知道搜索引擎判断网站跳出率的机制就是用户跳出率,这个时候我们就需要对用户访问路径进行分析。比如我们想看一下,如果网站在不同的路径上都有搜索框,而这些搜索框又没有出现在首页,我们就会认为这是网站比较好的一个体验。
