产品经理必读：网站数据分析入门之访问量变化产品经理一定要对数据敏感，从数据中要读出产品的趋势、变化的原因以及应对方法。网站访问量变化分析是网站分析的基础，下面简单地说一下我对访问量变化分析的认识。 明确指标定义 在分析前我们必须首先弄清各个重要指标的详细定义。比如访问可能是以Session 为单位，独立访客可能是 24 小时相同 IP 只计算一次。有时不同的统计插件对这些指标的定义不太相同，所以弄清定义可以让我们对指标所代表的内容有更明确的了解。这里说的访问量可以简单理解为 PV，即来自浏览器的一次html 请求。 对比而非想当然 图 1 博客访问量变化 图 1 是我个人博客近期访问量变化的截图。图中最高点的那一天发生了什么，为什么忽然访问量提高了很多呢?答案是前一天我发表了一篇博客，第二天投稿被两家科技博客采纳，由于投稿时加了原文链接，于是导回来了一些流量，你答对了么? 我觉得很多人一定都猜到是我发表了博客，但是很少有人会想到访问量增加是由于科技博客上的外链。为什么简单地认为是发博客造成了访问量上升?因为一方面这是常识，另一方面是没有更多的数据来进行对比。 我们在进行推断的时很容易依靠自身的常识做出想当然的推断，这在大部分情况下都是准确且高效的。但是我们不可以完全依赖于常识，对于数据变化的分析也需要进行对比。通过对比，假如你发现以前我发博文的当天 PV 都没有明显提升，你一定会想是否有其他原因造成了这次 PV 突然的上升。有可能是博文被推举，也有可能是当天产生了与博文相关的某个事件使得很多人通过搜索引擎访问了我的博客，这样你可能会更接近事实。所以遇到这类问题，要尽量找更多的数据和信息协助推断分析，看似简单的变化也许就是个陷阱，对比很重要。 上面说得总结一下就是：数据分析前要先对指标定义有清楚地认识，分析变化时要与之前的数据或竞争对手的数据进行对比，然后再做出结论。 综合分析得出优化意见 结论应该是可以指导我们行动的，网站分析的目的就是改善网站，仅仅分析了是什么、为什么并没有太大意义。对于我的博客而言，目标是更多的人能看到我的文章，那么上面简单数据给予我的指导意义就是可以考虑提高发文频率，并且重视科技博客推举这个渠道。不同的网站有着不同的目的，电商类网站希望提高转化率，增加销售额，新闻类网站希望增加访问量和评论数，提高广告收入，要将数据变化与网站的根本目的结合起来，这样的指导才最有效果。...
