究竟什麼是數據分析？

無論您運行何種類型的網站，您都在以某種方式挖掘數據。 最有可能的是，這要么通過 Jetpack 插件及其內置統計數據，要么通過 Google Analytics 及其令人難以置信的詳細跟踪指標集。 當您坐下來真正解析這些數字時，您將進入不同級別的數據分析。 但什麼是數據分析？ 你能用它做什麼？ 嗯，這就是我們在這裡要告訴你的。

什麼是數據分析？

盡可能簡單地說，數據分析是查看原始數據，弄清楚其含義，然後應用這些知識來解決問題的過程。 它是更大的數據科學領域的一個子部分，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數據。

例如，假設您正在使用 Google Site Kit。 當您單擊儀表板時，您將看到一組這樣的數據。

數據分析的出現是因為所有這些都是您可以看到和閱讀的原始信息。 但解釋才是最重要的。 知道您在過去一個月中的點擊次數增加了 37.2% 真是太好了。 但是……你用它做什麼？

這就是數據分析成為您網絡存在的一部分的地方。 你擁有的是數據。 準確地說，是關於用戶及其行為的數據。 數據科學是您在說您將以某種方式處理這些數據時使用的總稱。 數據分析是你做它的方式以及你之後用它做什麼，更具體地說是查看細粒度數據而不是大趨勢。

您可以使用算法對數據進行排序和清理，以排除異常值和極端值或重複值。 即使是看到點擊次數的增加，檢查表現最好的頁面或帖子，然後製定計劃以創建關於這些主題的基石內容，這些都屬於數據分析領域。

四種數據分析

每當您看到術語數據分析時，您也很可能會看到它被分解為四個特定領域。

• 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，數據和處理方式都屬於這些類別之一。

描述性分析

這就是上面討論網站統計數據時會用到的內容。 描述性分析涵蓋了隨著時間的推移發生的事情。 事情的增加或減少——在平台上花費的時間、點擊次數、哪些平台最常訪問您的網站等。您可能無法理解用戶為什麼以某種方式行事的原因，但您可以準確地指出他們的行為正在做。

診斷分析

當你正在尋找為什麼有事情發生的原因，你正在使用的診斷分析。 如果您的網站統計數據正在蓬勃發展並且您想知道原因（以便您可以繼續這樣做），您將查看網站上的所有信息。 你知道點擊量上升了。 但是，人們看到了哪些特定的文章？ 一天中是否有獲得更多流量的時間？ 您將深入了解並確定訪問者的人口統計數據，以及是否發送了與峰值相關的任何電子郵件活動。 通過全面查看數據，您可以在合理的誤差範圍內確定導致數據顯示方式的最可能因素。 通過診斷它發生的原因，您可以嘗試複製它。 （或者，如果出現問題，請避免做出相同的選擇。）

規範性分析

規範性分析是指您查看數據並確定對數據的反應。 例如，如果 Nintendo Switch 文章的點擊量在接下來的幾個月裡再增加 25%，那麼你就會計劃增加關於該主題的文章的輸出，甚至可能開始僱傭更多的作家來彌補這一增長。 您正在完全根據您擁有並知道已持續一段時間的數據制定計劃。

預測分析

另一方面，這是查看一組過去的數據並根據它制定假設計劃的做法。 這與規定不同，因為無法知道您的計劃是否 100% 會奏效。 例如，如果您有 70% 的公民在一項調查中表示他們想要在您所在的城鎮開設農貿市場，而您制定了每週開設一個市場的計劃……這就是根據數據制定預測計劃。 您正在根據數據做出有根據的猜測，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數據可做。

從哪裡開始數據分析

這就是數據分析的基本輪廓。 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，只需點擊幾下。 完成後，您可以開始學習我們的一些教程，例如登錄頁面跟踪和跟踪用戶參與度。 您甚至可以設置自己的分析儀表板來集成平台。

如果您不是 Google 類型的人，那麼即使它們是最大的遊戲，它們也不是鎮上唯一的遊戲。 讓我們向您展示一些不是 Big G 的其他選項。

您可以跟踪和挖掘各種不同類型的數據。 您可能想要獲取熱圖數據，以便了解用戶如何與您的網站互動。 也許您想引入社交媒體。

我們還想推薦工具 Databox。 基本上，它將您所有的各種數據分析工具放在一個地方。 雖然您仍然需要自己進行數據分析，但將所有 KPI 集中在一個位置是令人難以置信的。

包起來

無論您身在何處進行數據分析，無論是初學者還是經驗豐富的老手，了解基礎知識都是一個好主意。 因為如果你只是查看數據，你就不會採取行動。 你只有數據。 重要的是您如何看待這些數據並繼續推進。 無論您是診斷問題還是預測對用戶的響應，您都可以從數據分析開始和結束做出最佳決策。

您在業務中使用數據分析做什麼？

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