一、如何评估网站数据，并分析网站运营效果？
可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息，甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流，通过时段维度可以按照(24小时OR日序列)2种模式监测整站流量的24小时变化趋势，以及不同日起的变化趋势。
站内运营主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析：如：网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析。
对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而最大化提高网站的转化率。
二、农贸网站运营分析？
这是较为复杂的，来自多方面的因素。但最为主要的是农贸货源和市场销售状况，应根据农产品的多少和市场状况进行较为准确丶科学的运营分析，这样我认为效果会更好。
三、数据分析对网站运营重要吗？
自己现在也算是在做运营的事情，公司有所谓大数据公司的外包在这边每天给我们做数据分析出具报告，然后他们的营销会经常给我说大数据多牛逼多牛逼。但是我自己一直是一个观点，数据很重要，但是数据是死的，业务是活的，如果业务是靠看报表做出来的，那那些创业公司也别创业了，因为原本也都没报表可以看。
其实，我觉得数据分析很重要，他是一面镜子，越精确的数据细度能反应越多当前情况下的业务发展情况，如果不做数据采集和分析，就没有反馈，无从比较，甚至无法对营销前台人员进行考核指定计划。这一点上面也很多已经说了。
然而我其实觉得这个时代，数据分析这个道理是被吹得太神了，就我看到的，目前只要带上互联网的企业，对数据这个东西现在少见轻视，而多见则是过于神话。
理论上来说数据处理和分析在实际运营中最大的三个作用，
一个是能够比较多种渠道的投放实施效果，就是我做了这个业务，我投了这个广告能够给我带来多少收益。这个现在通过ABtest或者通过对二维码加个参数控制考核渠道效果，这个可以知道当前状态下，哪种营销效果好。具体点说，这个作用是验证和反馈。
第二就是数据处理可以做出预警，例如某天可能数据处理发现数据有巨大变化或者异常，那基本就是那里出问题了，例如今天哪个流量来源比平日特别少，那这时候去查一查，发现，哦，被人家给限制了。然后你及时去通知相关人员沟通，这可能就可以让公司的损失减少。
第三个就是预测了，通过之前的数据，可能就可以做出一些模型之类的，然后就是所谓的数据驱动，例如我试试这么改那么改，然后abtest一下，发现，哇，这么改好像kpi完成更好，然后变成周期。
但是我自己工作上经验来说， 上面的事情，数据能做的东西其实很有限，尤其是预测，即所谓数据驱动，实际情况常常是：
数据反馈了一些问题，但是这些问题产生的原因我们也知道，但是这些问题运营都解决不了，例如：成本定价过高，导致很多人在看到最后价格的时候可能就选择关闭。
这时候你的KPI如果是页面留存时间和转化率之类的指标，你可能可以把价格不放外面，甚至拉长这个流程引入领券之类的方式，这样已经被产品和券介绍吸引的客户就不得不点好几次才能看到价格，这么做可能能够提高KPI，但是本质上是对整个客户体验有伤害的。
我觉得，如果你的问题是价格，那么问题就出在产品上，你用数据去驱动，其实是是在赶跑用户。这就类似你通过镜子看到自己有黑眼圈和黄褐斑，不去考虑努力去早睡，去改善饮食，而是通过数据发现涂BB霜更有效，然后你就活在自己的镜子里。
还有一个常见的情况就是， 数据想去预测和指导业务的发展，这点我也是非常反对的。你说一个人也不跑市场也不跑客户，就躲在办公室里吹吹空调看看报表，跑跑数据，就说我比你们营销的更懂市场，比售后比实施人员更懂客户？这就类似散户抱着《短线是银》《日本蜡烛图分析》之类的书，画画图然后就来买股票，还说自己懂股票市场懂上市公司，这种人可能能赚，但是总的来说，韭菜的可能性比较大。
我记得前几年看过一个说淘宝数据分析的书，里面一个例子我印象很深，说淘宝想做一个付费美化店铺的产品，想第一批推送给一些最有可能付费的人。于是就让数据的人去找谁最有可能付费，数据的人找了很久，用大数据模型最后关联了好几个指标。在上线前数据的人去找一个资深做产品的人问说他觉得可能哪种客户最可能买这个美化工具，产品的人想了一会说，可能是点击‘我的店铺’次数比较多的人，概率比较大。因为这些人经常点我的店铺看自己的店铺展示的效果，说明，这个群体就更在意自己店铺的形象。做数据的听完赶紧回去把这个指标加上，一跑，发现这个指标关联性大大超过了其他所有指标。
你说这个是靠直觉做的决策么，拍脑袋么？我觉得不是，恰恰这样做出决策才是合理的，数据来作为辅助的验证，效果就很好。
总而言之，数据对运营很重要，但是对于整个公司业务作用并没有那么神话的帮助，希望在知乎那些挺有价值的提问上也能多看到一些真诚，少一些套路。
四、网站运营数据监测具体分析哪些数据才是有价值的？
一、流量分析
流量分析主要是为对网站整个站点的进行流量监测。细分维度有：时段、地域、来源、客户端信息等，具体体现在：
1、来源维度：可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息，甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流。
2、地域维度：可以分省份、分城市以地图形式和报表形式呈现出受众来源的具体地理位置。从而，便于分析客户分布情况 。
3、时段维度：通过时段维度可以按照（24小时OR日序列）2种模式监测整站流量的24小时变化趋势，以及不同日起的变化趋势。
4、 客户端信息：从浏览器、操作系统以及屏幕分辨率方面了解受众群体的客户端属性。
二、站内运营
站内运营主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析：如：网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析。
1、网页项目分析：比如网站首页、导航页，或者产品页，若是产品页，通过定制可以对不同id的产品进行细化分析。可用于调整页面内容的排列位置，摆放顺序等。
2、站内搜索分析：对站内搜索页面上的关键字使用情况进行分析，主要展示数据为：关键字、关键字带来的浏览量、使用关键字的用户数、用户百分比、点击量、点击率。主要作用是便于网站了解用户的主动喜好。
3、站内广告分析: 展示点击站内广告后形成的转化情况及该站内广告的点击情况。
4、页面流向分析: 以您定制的起始页面为起点，记录用户10 步内的页面浏览情况，默认展示使用最频繁的浏览路径。
5、着陆离开分析: ：记录用户从哪些页面进入网站，从哪些页面最终离开网站，了解网站的主要入口、出口情况。
6、场景转换分析：用户可以根据网站自身的结构，定制场景，查看用户是否是按照定制的场景在网站之中去行走的，如果不是按照这样的行走路径。可以根据场景中的流程来实时改进。
7、页面流量分析：呈现网站流量较大的URL的流量数据，了解不同页面的流量情况，根据这样的数据来查看网站是否有数据异常，或者需要重点关注的页面。
三、转化分析
转化分析主要是对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而最大化提高网站的转化率。
1、外部来源：不同渠道对转化带来的影响。
2、 关键词：不同搜索引擎关键词对转化带来的影响。
3、 着陆页面：不同着陆页面对转化的影响。
4、地域分布：转化的人群都来自哪些省份。
5、 时段分布：统计转化来自于哪些时段或者时点。
6、广告转化：不同广告媒体、广告位带来的转化数量。
四、广告管理
广告管理主要是实现站外广告投放的营销监测，投放形式有：品牌广告、竞价SEM、直邮EDM、渠道广告。还可以通过定制报表来实现自定义选择活动到邮件的功能。通过该功能，不仅可以掌握精准的投放数据，更有利于发现不同渠道的效果好坏（比如流量质量、转化效果等），对投放渠道进行优化，提升推广的ROI。
五、会员分析
会员分析主要是了解会员在重点页面、重点频道的流量贡献，了解会员在网站的行走路径，了解会员地域、年龄等属性分布，并详细分析不同会员在网站的关键行为，比如产品浏览、入蓝、订购等指标，为网站的精准营销提供有力的数据支持。
六、业务分析
通过对每种产品的销量情况查找产品存在的缺陷，进而找出解决方案。对每个产品进行浏览/入蓝/订单分析，发现热门但点击率、入蓝率不高的产品，从而进行策略调整，也可以细分不同品牌、品类、分店等维度来分析。
五、保险运营数据分析方法？
1.防止欺诈
很多保险公司已经采用了复杂的数据分析工具。当使用这项技术时，成功检测保险欺诈的数量迅速上升。欺诈性索赔提高了保费成本，并浪费了合法投保者的资源。无论是内部处理还是通过大数据咨询公司处理，快速发现和调查这些案件都很重要。数据分析技术可以通过研究索赔者过去的行为来确定是否倾向于提出虚假声明。大数据服务还可以确定索赔者是否有欺诈前科。
可以采用社交媒体来分析索赔者是否有可能实施欺诈行为。使用预测建模有助于保险代理确定是否拒绝其索赔申请。同样，保险公司可以使用大数据分析服务在支付高额费用之前处理索赔，并通过索赔数据是否存在欺诈行为。例如，索赔者可能在打开车窗之后报警，声称汽车中的物品被盗，其证词可能会被记录以供调查。
2.潜在风险评估
数据分析非常适合进行详细的风险评估。大数据分析应用程序可以在保险政策发布之前确定每个申请者所面临的风险。由于大数据服务产品的功能，保险公司可以下载警方提供的犯罪记录以及社交媒体信息。在采用大数据技术之前，这种数据存储量是无法想象的。
例如投保者并没有犯罪记录，并且想要购买新车保险。在这个案例中可以通过风险评估检查，其中包括汽车的品牌、客户的年龄，以及是否有犯罪记录。
借助大数据分析即服务，保险公司可以获得比以往更多的信息。因此，考虑到了诸如该地区的犯罪率和事故数量及其乘车体验之类的细节。在审批保险单之前，要对风险进行评估，并相应地对保险费用进行估价。
3.简化内部流程
采用有效的大数据分析平台可以简化内部流程。这包括以下方面：
•客户反馈评估;
•检查保险单的销售情况;
•评估客户对销售技巧的反应;
•评估促销的有效性;
•确定哪些保单的索赔额最高。
这些只是随着大数据分析能力的提高而改善的一些情况。
大量的数据可以即时处理，数据分析有助于保险公司管理人员检查其业务中表现良好的领域和其他需要改进的领域的能力。这允许向销售保险产品的员工提供更有意义的反馈，并帮助他们遵守保险产品的统计要求。
4.个性化政策产品
保险行业主要以客户为中心。这意味着其保险政策必须个性化，并根据每个客户的偏好进行调整。客户希望保险代理成为他们值得信赖的顾问，可以帮助他们获得最优惠的折扣。大数据咨询公司或内部资源设计了可以实现灵活客户体验的算法，使这种想法成为可能。数据分析算法有助于保留客户，并预测哪些计划将使哪些客户受益
六、网店运营，需要分析哪些数据？
网店运营需要分析的数据有：销量、客单价、访客、访客来源、跳失率、停留时间、入口的搜索关键词、广告投入产出比、淘客转化率、竞争对手销量变化、主要关键词的搜索排名等。
七、数据化运营思路及分析？
数据化运营是指基于数据分析，对企业或产品的运营进行优化和提升的一种方法和思路。数据化运营的思路及分析通常包括以下几个方面：
1. 数据收集：数据化运营的第一步是收集数据，包括用户数据、网站访问数据、营销活动数据等，通过数据统计和分析，获取业务运营的各个关键指标。
2. 数据处理：收集到的数据需要经过处理，包括清洗、去重、转换等步骤，将数据转化为可读性高、分析性强的格式。
3. 数据分析：在数据处理完成后，需要进行数据分析，包括数据建模、数据挖掘、数据分析等，通过数据分析来发现业务问题、发现用户行为规律、制定产品优化策略等。
4. 业务优化：通过数据分析，可以发现企业或产品的问题，进一步针对性地制定相应的业务优化策略，如改进产品设计、优化用户体验、调整营销活动措施等，在数据化运营下，优化方案更为精准、有效。
5. 运营监控：数据化运营不是一次性的过程，需要监控数据并根据反馈进行调整。企业需要建立数据化运营的体系，及时了解各项指标的变化，发现潜在的问题并及时制定应对策略。
总之，数据化运营思路及分析是一种重视数据分析和数据应用的管理方法和经营思维，可以帮助企业更好地发现客户需求、优化产品、提高客户满意度和企业竞争力。
八、运营数据分析包括哪些内容？
1.日流量报表 它统计的是网站每天的访问量(uv),页面的浏览量(pv),跳出率反应的是网站的用户体验情况。根据这些参数的对比,可以发现网站的整体运营情况,以及需要改进的地方。
2.询盘跟进表 它统计的是用户询盘的情况,以及转化成交的数量。通过这个统计数据,可以查看到网站优化的实际效果,也方便查看意向客户跟踪进度。
3.关键词流量数据表 它统计的是每个关键词所带来的流量,通过数据分析,可以挑选出潜力大的关键词,以及剔除无法带来流量的关键词和优化成本较高的词。
4.外链建设记录表 它记录了外链建设的数目,以及每条外链的收录情况
九、项目数据分析方法？
概念
项目数据分析是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。
产生背景
为履行我国加入世贸的承诺，适应世界经济一体化的进程，结束我国专业技术考核行业中缺少"项目数据分析师"的现状，国家财政部、国家发展和改革委员会出台《关于规范长期投资项目数据分析方法及国际接轨的总体精神》，2003年底国家信息产业部电子行业职业技能鉴定指导中心正式设立"项目数据分析师"考试认证项目并制定出我国项目数据分析师培训、考试及管理办法。项目数据分析行业在中国正式形成。
发展现状
项目数据分析行业目前已经培养专业行业技术人才超过万人，项目数据分析师事务所覆盖全国各大主要城市，在社会经济中发挥的作用越来越大。
发展前景
世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，带来的是对投资从业人员，尤其是精通投资管理和资本市场运作的专业分析人才的大量需求。中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量我国投资分析人员的知识水平、道德规范和专业化程度，也更需要一些专业的第三方服务机构以数据为依据，对项目进行科学客观的分析。项目数据分析师和项目数据分析师事务所将担任这一重要的社会责任。
人才走向
（1）专职岗位
获得“项目数据分析师”证书是进入数据分析领域内工作的敲门砖，数据分析行业专职岗位如下：（高级、资深、证券、运营等）项目数据分析师、数据分析师、数据分析员、数据分析主管、数据分析工程师、数据挖掘人员等。
（2）其他相关岗位
获得“项目数据分析师”证书的学员可在本职工作中充分发挥作用，提升工作绩效、增强决策的科学性、提高工作决策的成功率。通过参加“项目数据分析师”学习来达到提升工作绩效的目的一般所包括的职位有：公司法人、项目总监、市场总监、财务总监、审计工作人员、会计工作人员、税务工作人员、投资公司从业人员、银行从业人员、评估公司从业人员、企事业单位的投资部门人员、决策部人员、市场部工作人员、营销策划人员等相关。
（3） 成立项目数据分析师事务所
随着我国经济体制变革的不断深入发展，银行和企业对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。因此，项目数据分析师专业人员组成的项目数据分析事务所应运而生，填补了我国项目分析评估市场的空白。
项目数据分析
十、网站数据分析应该重点分析哪些数据？
1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。
2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。
3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。
跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。
4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。