网站分析实战——如何以数据驱动决策，提升网站价值,数据驱动的决策理论与方法

用数据挖掘的方法如何帮助决策者进行决策?

1、数据挖掘是一种决策支持过程，它通过高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。

2、对原始数据进行清洗、集成、转换和归约等处理，以消除噪声、处理缺失值、统一数据格式等，为后续分析做准备。特征选择和提取确定对分析有意义的特征，并使用各种算法和技术从原始数据中提取出这些特征。

3、决策支持系统： 企业可以使用大数据决策支持系统来帮助决策者更好地利用数据进行决策。这种系统可以帮助决策者更好地了解数据，并且可以提供建议来帮助决策。

4、通过数据挖掘建立知识模型以提供决策支持信息 IT系统正在发挥更大的价值，因为它可以帮助您通过信息集成来提供决策参考信息。过去，有一个术语称为KDD（知识发现）。

大数据时代SEO数据如何搜集和分析

1、关键词数据的搜集方式：百度推广API，也可以用百度凤巢、搜索引擎下拉框及相关搜索、竞品数据等方式，可以根据实际需要选择。

2、先来说说三类将数据做成摆设的类型：重视数据但不清楚如何搜集，这是“被数据”类型。

3、网站的基础数据部份。这些数据SEO人都为熟悉和了解，我们可以通过站长工具都可以查到这些数据。比如IP，PV，UV，收录，快照，外链、域名年龄、跳出率、停留时间、网站入口，关键字等等。这些数据，都是值得去统计和分析的。

4、网站架构分析：网站结构符合搜索引擎的爬虫喜好则有利于SEO优化。网站架构分析包括：剔除网站架构不良设计、实现树状目录结构、网站导航与链接优化，网站设计的语言最好采好DIV+CSS样式，代码很有层次和简洁。

产品运营如何做好数据挖掘与分析

第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。

正确性：确认数据是否上发，并检查上方数据内容格式是否与需求文档一致；顺序性：数据上报的顺序正确，间接性验证埋点代码的正确性；完整性：针对各场景均需要测试，确保不同来源、不同场景下均有数据上报。

第一，网站数据分析，针对产品来说。就围绕产品如何运转，做封闭路径的分析。得出产品的点击是否顺畅、功能展现是否完美 。

其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。总之，互联网数据分析关键点在增长 没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

那就需要通过一些维度来定义产品、运营数据。对于产品和数据分析一般思路可以归集为：了解产品现状的数据、了解发展趋势的数据呈现、发现问题的数据记录、认清用户对产品的使用情况的数据、营销和推广数据。

借助统计分析平台，开发者可以快速建立一个清晰的基础数据展示。比如新增用户，活跃用户，设备，地域，联网方式等。

大数据赋能:如何利用大数据驱动,精细化运营

1、本文将从数据采集、数据处理、用户分群画像、渠道和创意策略四个方面，为您详细介绍如何善于利用大数据。

2、秘诀一：目标要明确 就算一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司最终才有可能真正成功。

3、长远来看，运营商应建立基于大数据驱动，以消费者为中心、以客户体验为重心的企业运营及组织变革模式，如亚马逊将数据化运营贯穿业务全过程，以选品、价格和便利作为亚马逊客户体验的三个支柱。