創(chuàng)新互聯(lián)建站長(zhǎng)期為上千家客戶(hù)提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開(kāi)放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為巨鹿企業(yè)提供專(zhuān)業(yè)的成都網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站，巨鹿網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十余年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開(kāi)發(fā)。

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1，怎么解析抓包獲得訪問(wèn)路徑urlCSDN論壇

1、確定是開(kāi)機(jī)抓包就抓到這些了看沒(méi)有打開(kāi)任何涉及到UDP的應(yīng)用（IP電話呀、在線點(diǎn)播呀、迅雷下載呀啥的）；2、遠(yuǎn)程控制是走的TCP，別想多了；UDP是非指向性的高速連接。3、你那個(gè)公網(wǎng)IP我搜了下是潮州的一個(gè)電信IP，我這邊走ICMP是能ping的通的。

2，vb 關(guān)于apppath的路徑問(wèn)題

可以用操作系統(tǒng)的相對(duì)路徑表示法，如程序所在目錄 ： ".\安全管理檢測(cè)項(xiàng)目001.mdb" ，斜杠前面加英文句號(hào)表示當(dāng)前目錄，加兩個(gè)句號(hào)表示當(dāng)前目錄的上一級(jí)目錄，估計(jì)這誰(shuí)都懂。

strfilename = app.path & "0012.txt" 改成:strfilename = app.path & "\0012.txt" 因?yàn)閍pp.path得出的目錄不含\,也就是假如程序在c:\abc目錄下運(yùn)行,那么你的strfilename就是c:\abc0012.txt,肯定不存在,只有像我那樣寫(xiě),才是c:\abc\0012.txt

3，如何分析網(wǎng)站的訪問(wèn)路徑

從過(guò)去所使用的網(wǎng)站分析工具來(lái)看，Ominiture Site Catalyst的訪問(wèn)路徑分析功能無(wú)疑是非常強(qiáng)大的，但易用性并不是太好，圖表也不是很直觀。而老版的Google Analytics常常被人詬病的一點(diǎn)是路徑分析的功能太弱，目標(biāo)轉(zhuǎn)換可視化報(bào)告提供了一些訪問(wèn)路徑轉(zhuǎn)換的信息，但你必須預(yù)先把轉(zhuǎn)換路徑設(shè)置好。想當(dāng)初一件比較搞笑的事情是，對(duì)于路徑分析與活動(dòng)跟蹤，我們使用的是Site Catalyst的數(shù)據(jù)，在其他方面我們則使用GA的數(shù)據(jù)。而現(xiàn)在在GA新版中，增加了用戶(hù)訪問(wèn)路徑的流可視化圖表，可以直觀地展示了用戶(hù)的訪問(wèn)路徑信息，這個(gè)免費(fèi)工具的訪問(wèn)路徑分析功能得到了大大的加強(qiáng)。流可視化報(bào)告功能很好很強(qiáng)大，但使用Google Analytics作路徑分析也不只是只有流可視化報(bào)告這一種方法，以下是一些訪問(wèn)路徑分析中常用的報(bào)告與功能，大家可以根據(jù)分析需求選擇合適的分析方法。另外，也可以借助一些第三方工具如PadiTrack來(lái)完成訪問(wèn)轉(zhuǎn)換路徑的分析。 一、訪客流可視化報(bào)告 首推的當(dāng)然還是訪客流可視化報(bào)告。這是Google Analytics新版重磅推出的強(qiáng)大功能。流可視化報(bào)告使用甘特圖直觀地展示了訪問(wèn)者在網(wǎng)站上的訪問(wèn)路徑。報(bào)告中的信息包括訪問(wèn)來(lái)源、用戶(hù)瀏覽過(guò)的各個(gè)頁(yè)面、以及用戶(hù)會(huì)在哪里退出你的網(wǎng)站。渠道可視化報(bào)告中值得稱(chēng)道的一部分是節(jié)點(diǎn)概念的提出。一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以是網(wǎng)站上的一個(gè)網(wǎng)頁(yè)一組頁(yè)面。Google Analytics會(huì)把類(lèi)似的網(wǎng)頁(yè)作自動(dòng)分組或是你自己可以設(shè)置條件對(duì)頁(yè)面分組。這樣你可以查看通過(guò)這些類(lèi)似網(wǎng)頁(yè)的訪問(wèn)路徑，而不是查看通過(guò)你的網(wǎng)站上每一個(gè)頁(yè)面的訪問(wèn)路徑。這大大簡(jiǎn)化了訪客流的可視化，與其他網(wǎng)站分析工具的傳統(tǒng)路徑分析報(bào)告相比，這是一個(gè)巨大的進(jìn)步。 不過(guò)用戶(hù)流報(bào)告也有著自身的缺點(diǎn)，因?yàn)閳?bào)告中涉及的數(shù)據(jù)量過(guò)大，對(duì)于流量偏大的網(wǎng)站很容易生成數(shù)據(jù)取樣的報(bào)告，不過(guò)如果你不是追求非常準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)換率數(shù)值，而是想看一下大概的數(shù)據(jù)或?qū)Ρ纫幌虏煌瑫r(shí)間段的轉(zhuǎn)換率，這一報(bào)告的數(shù)據(jù)已足夠支持你的決策。 二、渠道可視化報(bào)告 如果你想要更準(zhǔn)確的路徑轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，建議還是使用渠道可視化報(bào)告。渠道分析（有時(shí)也被稱(chēng)為路徑分析）是目標(biāo)報(bào)告的一個(gè)子板塊。如果你給目標(biāo)設(shè)置了轉(zhuǎn)化渠道，Google Analytics的渠道可視化報(bào)告將以漏斗圖的形式向你展示用戶(hù)訪問(wèn)路徑中每一步的轉(zhuǎn)化及退出數(shù)據(jù)，這有助于你直觀地查看訪問(wèn)者是如何到達(dá)（或沒(méi)有到達(dá)）你設(shè)置的目標(biāo)，從而可以對(duì)有異常的轉(zhuǎn)換步驟展開(kāi)分析。?? 渠道可視化可以讓你對(duì)你的渠道頁(yè)面的說(shuō)服力進(jìn)行評(píng)估，也就是說(shuō)，現(xiàn)在的渠道頁(yè)面是否能引導(dǎo)用戶(hù)進(jìn)入下一步，是否能讓用戶(hù)更加接近轉(zhuǎn)化目標(biāo)。

昨天志明嘗試更改了apache的默認(rèn)網(wǎng)站根目錄文件夾，發(fā)現(xiàn)居然網(wǎng)頁(yè)顯示不出來(lái)。從理論上來(lái)說(shuō)，是可以更改的，由于本人從未有過(guò)如此想法，當(dāng)時(shí)就未作過(guò)多探索。剛才，在進(jìn)入文件夾時(shí)突然記起這個(gè)問(wèn)題來(lái)，就順便實(shí)現(xiàn)了一下，打開(kāi)apache的配置文件httpd.conf找到了 <directory d:/apache/htdocs 改為 <directory e:/htdocs ,用phpinfo();測(cè)試了一下，發(fā)現(xiàn)是網(wǎng)站拒絕訪問(wèn)，由于原來(lái)我用iis的緣故，很自然想到了是文件目錄權(quán)限不足的問(wèn)題，可是更改了文件目錄權(quán)限后，問(wèn)題絲毫沒(méi)有得到解決。 一、修改apache的默認(rèn)站點(diǎn)目錄 apache http server安裝好后，默認(rèn)的站點(diǎn)目錄位于其安裝目錄下的htdocs文件夾內(nèi)，默認(rèn)首頁(yè)是該文件夾的index.html文件。比如，我的apache是安裝在c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21內(nèi)，那么我的apache的完整的默認(rèn)站點(diǎn)目錄地址就是c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21/htdocs/，默認(rèn)首頁(yè)就是c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21/htdocs/index.html。 很多時(shí)候，不管是學(xué)習(xí)、測(cè)試，還是想真正的搭建自己的站點(diǎn)，我們可能并不想把自己的網(wǎng)站放在apache默認(rèn)的站點(diǎn)目錄下，這時(shí)，本節(jié)的知識(shí)將會(huì)幫助你解決這個(gè)問(wèn)題。 在httpd.conf找到 documentroot d:/apache/htdocs ，我把這行改為 documentroot e:/htdocs 即可。 修改方法：1、到apache的安裝目錄下找到conf文件夾，該文件夾內(nèi)會(huì)httpd.conf這樣一個(gè)文本文檔，它是apache的配置文件，負(fù)責(zé)指揮apache的運(yùn)行。 2、雙擊打開(kāi)httpd.conf這個(gè)文本文檔，按下鍵盤(pán)上的ctrl+f組合鍵查找documentroot （帶英文雙引號(hào)，見(jiàn)圖），查找出來(lái)之后（僅有一處），將字符串documentroot后面雙引號(hào)內(nèi)的字符串修改為自己想要設(shè)定的網(wǎng)站目錄。 如：默認(rèn)為documentroot c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21/htdocs，現(xiàn)修改成documentroot d:/apache 3、完成上述第2步之后，暫不要關(guān)閉httpd.conf文件，繼續(xù)查找，查找<directory （帶英文雙引號(hào)，見(jiàn)圖3），查找到<directory 之后，將第一個(gè)directory字符串后面雙引號(hào)內(nèi)的字符串修改為自己想要設(shè)定的網(wǎng)站目錄。 如：默認(rèn)為<directory c:/wamp/bin/apache/apache2.2.21/htdocs，現(xiàn)修改成<directory d:/apache 4、同時(shí)按下鍵盤(pán)上的ctrl+s組合鍵保存上述修改，一定記得要停止（stop）一次apache服務(wù)然后再啟動(dòng)（start），使剛剛的修改生效。 綜上所述，更改 apache 默認(rèn)網(wǎng)站根目錄只需更改以下兩個(gè)地方即可！ 1.找到 documentroot d:/apache/htdocs 將d:/apache/htdocs改為你自定義的網(wǎng)站目錄； 2.找到 <directory d:/apache/htdocs 將d:/apache/htdocs改為你自定義的網(wǎng)站目錄。

4，如何進(jìn)行路徑分析

您好，我目前想做一個(gè)路徑分析，但不知道程序應(yīng)該怎么寫(xiě)，也找不到相關(guān)資料。想跟您請(qǐng)教一下， 用Lisrel或是Sas怎么做呢？ 我的外生變量很多（超過(guò)25個(gè)），包括一些個(gè)人背景的、家庭和同伴特征的，請(qǐng)問(wèn)是否能通過(guò)主成分來(lái)縮減指標(biāo)呢？ 如果兩個(gè)內(nèi)生變量之間是相關(guān)的關(guān)系，那么在寫(xiě)方程時(shí)是否也要把相關(guān)關(guān)系寫(xiě)上呢？ 莊主@2007-03-13: 為了便于其他讀者的理解，我先交待一下路徑分析 (path analysis) 的簡(jiǎn)單背景。 路徑分析可以用作多種目的：一是將因變量之間有關(guān)系的的若干個(gè)回歸模型整合在一個(gè)模型里，以助分析和表達(dá)的完整和簡(jiǎn)潔；二是在該整合模型中的各自變量對(duì)各因變量的“總影響”(total effects) 分解為“直接影響“(direct effects) 和“間接影響”(indirect effects)，如果發(fā)現(xiàn)間接影響較大，那就有理論價(jià)值了（當(dāng)然，如下所示，很難發(fā)現(xiàn)大的間接影響）；三是通過(guò)直接影響和間接影響的比較來(lái)驗(yàn)證一個(gè)自變量是否為“中介變量”(mediating variable)，即其直接影響不顯著而間接影響顯著（上面已說(shuō)過(guò)，不容易發(fā)現(xiàn)間接影響、如果同時(shí)又要其直接影響不顯著，那就更難了）。 如此看來(lái)，路徑分析是個(gè)好東西（不好意思，趕了一回時(shí)髦）。其從1960年代興起，1970-80年代已十分流行。我在Indiana念博士時(shí)，學(xué)院里的老師常用路徑分析做研究。后來(lái)學(xué)了SEM（結(jié)構(gòu)方程模型），才知道路徑分析有“含測(cè)量誤差”和“不含測(cè)量誤差”兩種。前者只研究自變量和因變量之間因果關(guān)系，即SEM中的structural model（結(jié)構(gòu)模型）那部分（見(jiàn)圖一），而后者則加上了各變量的CFA（驗(yàn)證性因子分析)，也即SEM中的measurement model（測(cè)量模型）那部分（圖二）。 如何寫(xiě)路徑分析的指令（轉(zhuǎn)載） 如何寫(xiě)路徑分析的指令（轉(zhuǎn)載） 好了，現(xiàn)在直接回答你的問(wèn)題。問(wèn)題1從字面上看，只涉及結(jié)構(gòu)模型那部分，所以比較簡(jiǎn)單、容易。這種路徑分析，不僅可以用LISREL、SAS或其它SEM軟件，其實(shí)也可以用SPSS等通用統(tǒng)計(jì)軟件，其結(jié)果是一樣的。先說(shuō)在SPSS中如何做。圖一是我日前在“Confirmatory regression vs. hierarchical regression" 一文中舉的例子相仿（當(dāng)時(shí)只用了三個(gè)公式，沒(méi)有此圖）。如前文中所說(shuō)，因?yàn)樵撃Ｐ椭杏袃蓚€(gè)因變量（或內(nèi)生變量，endogenous variables），所以需要建立兩個(gè)回歸模型，分別為公式一和二，其中變量名和系數(shù)名有些改動(dòng)，系數(shù)分別記為b和g，是為了與LISREL用法一致，b表示一個(gè)內(nèi)生變量（如W）對(duì)另一個(gè)內(nèi)生變量（如Y）的影響、g表示一個(gè)外生變量（如X）對(duì)一個(gè)內(nèi)生變量（如W或Y）的影響： Y = b0 + g1X + b2W （公式一） W = g0 +g2X （公式二） 在SPSS中，就按上述兩個(gè)公式分別做一個(gè)回歸分析。如果你習(xí)慣用SPSS指令的話，其syntax分別為： Regression Dependent=Y/Enter X, W. Regression Dependent=W/Enter X. 然后將兩個(gè)回歸分析所得到的回歸系數(shù)填入圖一，此時(shí)要用standardized Beta（即 B1、B2、G1分別為公式一和三中b1、b2、g1的標(biāo)準(zhǔn)化值），就得到了路徑分析。當(dāng)然，這里的B1、B2、G1都是直接影響，我們還不知道年齡對(duì)Y的間接影響和總影響（注：上網(wǎng)時(shí)間對(duì)Y只有直接影響沒(méi)有間接影響，所以其總影響＝直接影響），但這可以用手算： X對(duì)Y的間接影響 = G1 X B2 （公式三） X對(duì)Y的直接影響 = X對(duì)Y的直接影響 + X對(duì)Y的間接影響 = B1 + G1 X B2 （公式四） 由于G1 和B2 都是取值0和±1之間，其乘積一般不大。比如，G1 = 0.5、B2 = 0.5，其乘積只有0.25。而在含有測(cè)量誤差的回歸中，達(dá)到0.5的系數(shù)很少見(jiàn)，更常見(jiàn)的是在0.1-0.3之間，那么其乘積只在0.01-0.10之間。這就是為什么間接影響一般不大的原因。通過(guò)SPSS做的路徑分析，因?yàn)闆](méi)有將每個(gè)變量的測(cè)量誤差考慮進(jìn)去，所以是我上面說(shuō)的“含測(cè)量誤差”路徑分析。同時(shí)，因?yàn)樗菍?shù)個(gè)回歸分析加以組裝（assembled）而非整合（integrated），所以又可以稱(chēng)為“組裝型”路徑分析。 如果用LISREL呢？大家也許知道，LISREL可以用公式（SIMPLIS）或矩陣 (matrices) 來(lái)寫(xiě)。前者容易，其syntax如下 (其中“...”部分為數(shù)據(jù)定義和其它指令，這里省略了)： ... RELATIONSHIPS: Y = X W W = X LISREL OUTPUT EF ... ... 前三句于SPSS Regression的syntax相仿，最后一句中的 "EF" 是要求LISREL輸出間接影響和總影響的結(jié)果，不僅不需要手算了、而且會(huì)給出間接影響（即公式四）和直接影響（公式五）的顯著檢驗(yàn)，而SPSS是無(wú)法提供這些顯著檢驗(yàn)的。 用LISREL矩陣指令的人越來(lái)越少，屬于“斬蛟龍”之術(shù)，這里不介紹。如果你問(wèn)的就是矩陣指令，請(qǐng)告知。 顯然，LISREL的結(jié)果是“整合”（而非“組裝”）型的路徑分析，更是一個(gè)好東西（又趕了回時(shí)髦）。但是，其結(jié)果（即直接、間接和總影響的系數(shù)）與SPSS加手算的結(jié)果完全一樣?。ù蠹铱梢詫?duì)同一數(shù)據(jù)分別用這兩種軟件驗(yàn)證一下。）道理很簡(jiǎn)單，因?yàn)橛玫亩际峭瑯樱ê袦y(cè)量誤差）的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，LISREL可以進(jìn)一步將各變量的測(cè)量指標(biāo)整合進(jìn)來(lái)（即圖二），那么其路徑分析的結(jié)果與組裝結(jié)果就可能不一樣了，而且一般情況下各種影響的系數(shù)都會(huì)大一點(diǎn)（因?yàn)閷y(cè)量誤差扣除了）。當(dāng)然，現(xiàn)在很少有人將這種分析叫做路徑分析了，而是直接叫SEM（就是一回事嘛）。 最后回答你的問(wèn)題2和3。問(wèn)題2：對(duì)，可以而且應(yīng)該根據(jù)理論或常識(shí)的建議、將很多個(gè)直接測(cè)量的自變量構(gòu)建成少數(shù)個(gè)因子，當(dāng)然還要看數(shù)據(jù)是否支持這些合并。問(wèn)題3：對(duì)，如果你的理論模型中并沒(méi)有對(duì)兩個(gè)內(nèi)生變量之間的因果關(guān)系做任何說(shuō)明（即在圖一或圖二中沒(méi)有B2 ），那么應(yīng)該將它們當(dāng)作相關(guān)關(guān)系來(lái)處理。事實(shí)上，LISREL會(huì)自動(dòng)計(jì)算這種相關(guān)關(guān)系（在PSY矩陣中）。

5，如何做用戶(hù)行為路徑分析

行為路徑分析就是分析用戶(hù)在產(chǎn)品使用過(guò)程中的訪問(wèn)路徑。運(yùn)用dm hub通過(guò)對(duì)行為路徑的數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)最常用的功能和使用路徑，并從頁(yè)面的多維度分析，追蹤用戶(hù)轉(zhuǎn)化路徑，提升產(chǎn)品用戶(hù)體驗(yàn)。通過(guò)分析用戶(hù)的這些行為軌跡數(shù)據(jù)，來(lái)驗(yàn)證訪問(wèn)路徑是否和預(yù)期指標(biāo)的一致，如有偏差就是產(chǎn)品可能存在的問(wèn)題，需要及時(shí)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化，找到縮短路徑的空間。

提前預(yù)判，使用流量地圖，分析產(chǎn)品真實(shí)用戶(hù)體驗(yàn)和訪問(wèn)路徑，比如社群鴨，最后就是對(duì)比差距。

用戶(hù)行為分析是網(wǎng)站分析最為關(guān)鍵的要素，也是決定網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)分析最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，用戶(hù)分析分析能幫你判斷出你的客戶(hù)群是否精準(zhǔn)，你的廣告費(fèi)是否花到位，通過(guò)用戶(hù)行為分析，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。什么是用戶(hù)行為分析用戶(hù)行為分析，是指在獲得網(wǎng)站訪問(wèn)量基本數(shù)據(jù)的情況下，對(duì)有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析，從中發(fā)現(xiàn)用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)站的規(guī)律，并將這些規(guī)律與網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策略等相結(jié)合，從而發(fā)現(xiàn)目前網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)中可能存在的問(wèn)題，并為進(jìn)一步修正或重新制定網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)策略提供依據(jù)。這是狹義的只指網(wǎng)絡(luò)上的用戶(hù)行為分析。重點(diǎn)分析的數(shù)據(jù)用戶(hù)的來(lái)源地區(qū)、來(lái)路域名和頁(yè)面；用戶(hù)在網(wǎng)站的停留時(shí)間、跳出率、回訪者、新訪問(wèn)者、回訪次數(shù)、回訪相隔天數(shù)；注冊(cè)用戶(hù)和非注冊(cè)用戶(hù)，分析兩者之間的瀏覽習(xí)慣；用戶(hù)所使用的搜索引擎、關(guān)鍵詞、關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞和站內(nèi)關(guān)鍵字；用戶(hù)選擇什么樣的入口形式（廣告或者網(wǎng)站入口鏈接）更為有效；用戶(hù)訪問(wèn)網(wǎng)站流程，用來(lái)分析頁(yè)面結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)是否合理；用戶(hù)在頁(yè)面上的網(wǎng)頁(yè)熱點(diǎn)圖分布數(shù)據(jù)和網(wǎng)頁(yè)覆蓋圖數(shù)據(jù)；用戶(hù)在不同時(shí)段的訪問(wèn)量情況等：用戶(hù)對(duì)于網(wǎng)站的字體顏色的喜好程度。訪客流量分析用戶(hù)群：用戶(hù)者主要所在區(qū)域，24小時(shí)之內(nèi)有多少回訪。訪問(wèn)者：訪問(wèn)主要來(lái)源哪個(gè)區(qū)域，如國(guó)家、省份、城市。訪問(wèn)量：分析網(wǎng)站月訪問(wèn)，日訪問(wèn)，時(shí)訪問(wèn)，來(lái)確定網(wǎng)站的高峰是在是何月何日何時(shí)。瀏覽量：訪客在一定時(shí)間內(nèi)所瀏覽內(nèi)容，日最大瀏覽量多少，日最小瀏覽量多少。流量來(lái)源：分析網(wǎng)站是從哪方便來(lái)的流量。流量頁(yè)面：哪些頁(yè)面主要引來(lái)的流量。訪問(wèn)者分析：在24小時(shí)的回訪次數(shù)，訪客瀏覽多少頁(yè)面，在網(wǎng)站中逗留多長(zhǎng)時(shí)間。訪客訪問(wèn)分析：用戶(hù)電腦所采用的系統(tǒng)語(yǔ)言，所使用的瀏覽器，屏幕尺寸，屏幕顏色位數(shù)。搜索引擎：搜索引擎是提供信息查詢(xún)的工具，通過(guò)分析網(wǎng)站來(lái)源關(guān)鍵詞，來(lái)確定搜索引擎 用戶(hù)主要關(guān)注網(wǎng)站哪些方面。廣告效果分析廣告效果、性?xún)r(jià)比分析、成本分析、轉(zhuǎn)化率等 惡意點(diǎn)擊分析損耗分析、防御策略等等用戶(hù)行為分析的維度行為分析數(shù)據(jù)的記錄與整理電子商務(wù)網(wǎng)站到手不是立刻開(kāi)展優(yōu)化，而是記錄之前的數(shù)據(jù)情況，記錄之后要進(jìn)行一系列維度的數(shù)據(jù)整合?？梢哉f(shuō)，數(shù)據(jù)分析和整理做好對(duì)以后的優(yōu)化有很大的幫助。我一直很強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)，我們做網(wǎng)站優(yōu)化要善于記錄日志，操作日志，異常日志都要有據(jù)可循。也許你會(huì)覺(jué)得一時(shí)很麻煩，但是會(huì)免去你以后的很多失誤。舉個(gè)例子：除了基本的收錄、外鏈、錨文本、UV、關(guān)鍵詞排名等，你至少還要注意，訪客地區(qū)分布情況，頻道流量情況，頁(yè)面點(diǎn)擊行為等，而且要把搜索流量與廣告流量區(qū)分開(kāi)?！　?duì)于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)還要記錄主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的。關(guān)鍵詞分析一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站需要擁有大量的產(chǎn)品和目錄，同時(shí)海量的頁(yè)面信息。這些頁(yè)面是否能帶來(lái)搜索引擎流量取決于網(wǎng)站自身構(gòu)架的良好性，頁(yè)面體驗(yàn)與SEO優(yōu)化做的到位程度有關(guān)。SEO優(yōu)化怎么樣，從網(wǎng)站的關(guān)鍵詞策略能大概分析的出，包括很多長(zhǎng)尾布局，頻道關(guān)鍵詞以及首頁(yè)title的書(shū)寫(xiě)。良好的關(guān)鍵詞策略是獲得大量長(zhǎng)尾關(guān)鍵詞流量的利器!　　所以前期對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行有效的整理，例如對(duì)首頁(yè)核心關(guān)鍵詞，頻道關(guān)鍵詞和重點(diǎn)的一些關(guān)鍵詞排名進(jìn)行檢測(cè)和記錄，必要時(shí)要針對(duì)專(zhuān)題或者單頁(yè)面進(jìn)行特別的seo優(yōu)化處理。數(shù)據(jù)分析對(duì)于基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄是第一步要做的，但那是熱身。需要對(duì)具體的數(shù)據(jù)進(jìn)行更加細(xì)致的分解，看到一個(gè)網(wǎng)站日PV 10W，日IP 5W并不能證明太多，我們需要分析更多的維度，例如，著陸頁(yè)面的跳出率情況，直接流量與總流量對(duì)比，端到端的ROI等等。　　推廣流量與自然流量要做好區(qū)分，基本上我們所談及與seo有關(guān)的流量是自然流量部分，推廣流量中有直接流量，自然流量中也含有直接流量，這勢(shì)必造成數(shù)據(jù)上的誤導(dǎo)與混淆;所以要安裝監(jiān)控代碼識(shí)別出來(lái)，必要的時(shí)候要使用第三方的數(shù)據(jù)分析工具（如GA.99click旗下的siteflow）。網(wǎng)站易用性分析你要了解網(wǎng)站如何呈現(xiàn)給用戶(hù)的，因?yàn)橐磺衧eo都是站在用戶(hù)角度，而不是你的角度，所以網(wǎng)站體驗(yàn)非常重要。尤其對(duì)于一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，用戶(hù)體驗(yàn)就是重中之重了。作為電商網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)或者seo來(lái)說(shuō)，易用性體現(xiàn)在網(wǎng)站具有清晰的導(dǎo)航系統(tǒng)，方便的搜索系統(tǒng)與醒目的引導(dǎo)系統(tǒng)。三大系統(tǒng)結(jié)合起來(lái)，會(huì)使用戶(hù)有“流連忘返”的感覺(jué)。用戶(hù)分析的主要目的把握網(wǎng)站整體布局顏色等。分析用戶(hù)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)站調(diào)整。掌握大多數(shù)網(wǎng)站用戶(hù)心理。網(wǎng)站用戶(hù)行為策劃。思維活躍，隨時(shí)根據(jù)用戶(hù)與改變。通過(guò)對(duì)用戶(hù)行為監(jiān)測(cè)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以讓企業(yè)更加詳細(xì)、清楚地了解用戶(hù)的行為習(xí)慣，從而找出網(wǎng)站、推廣渠道等企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)環(huán)境存在的問(wèn)題，有助于企業(yè)發(fā)掘高轉(zhuǎn)化率頁(yè)面，讓企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)更加精準(zhǔn)、有效，提高業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化率，從而提升企業(yè)的廣告收益，實(shí)現(xiàn)銷(xiāo)量的提升。

問(wèn)題比較泛，只能粗略回答了 :) 一、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的目標(biāo) 比如說(shuō)你的產(chǎn)品只是個(gè)工具，那恐怕談不上過(guò)多的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，一般做好常規(guī)的用戶(hù)行為分析、再配合用戶(hù)定性研究，用于指導(dǎo)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)即可;如果是內(nèi)容型產(chǎn)品，或者功能和內(nèi)容兼具的產(chǎn)品，那確實(shí)需要考慮。 2.設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)框架 假設(shè)用戶(hù)在你的app上會(huì)頻繁進(jìn)行交互和使用功能，同時(shí)還會(huì)瀏覽或者產(chǎn)生內(nèi)容，那么需要在產(chǎn)品設(shè)計(jì)的同時(shí)，把你的統(tǒng)計(jì)框架設(shè)計(jì)好。 二、簡(jiǎn)要的操作流程 1.數(shù)據(jù)采集首先列出你需要的數(shù)據(jù)項(xiàng)，接著評(píng)估哪部分是需要APP上報(bào)的，哪部分是后臺(tái)可以統(tǒng)計(jì)的，然后分別在前后臺(tái)加上。一般來(lái)講，APP上報(bào)采集的數(shù)據(jù)，在發(fā)布前一定要經(jīng)過(guò)謹(jǐn)慎的校驗(yàn)和測(cè)試，因?yàn)橐坏┌姹景l(fā)布出去而數(shù)據(jù)采集出了問(wèn)題，不僅之前的功夫都白做了，還會(huì)帶來(lái)一大堆臟數(shù)據(jù)，同時(shí)還有可能降低客戶(hù)端的運(yùn)行效率，得不償失。 2.數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)采集完之后，需要將各種原始數(shù)據(jù)加工成為產(chǎn)品經(jīng)理需要的直觀的可看數(shù)據(jù)，這里需要做一些基本的數(shù)據(jù)邏輯關(guān)聯(lián)和展示，就不贅述了。 3.數(shù)據(jù)分析按照一開(kāi)始設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)框架，你可以很清楚的看到自己需要的數(shù)據(jù)了。 當(dāng)然以上只是基礎(chǔ)得不能再基礎(chǔ)的分析，再深入一點(diǎn)的，例如你拿到這些數(shù)據(jù)，可以分析使用A功能的用戶(hù)同時(shí)還喜歡B功能，二者關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)，是否可以在前端設(shè)計(jì)時(shí)更多的考慮整合，或者界面上的調(diào)整;比如分析點(diǎn)擊流，大部分用戶(hù)訪問(wèn)或使用APP的路徑是怎么樣的，是不是把核心功能藏得太深了?再比如可以分析不同用戶(hù)屬性，比如男性用戶(hù)和女性用戶(hù)，他們?cè)谟脩?hù)行為上是否有明顯差異?等等。 不同產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析方式和模型差距非常大，沒(méi)法一下子就說(shuō)清楚。所以以上更多的是舉例。 三、一些需要注意的原則 1.數(shù)據(jù)本身是客觀的，但被解讀出來(lái)的數(shù)據(jù)一定是主觀的，同樣的數(shù)據(jù)由不同的人分析很可能得出完全相反的結(jié)論，所以一定不能提前帶著觀點(diǎn)去分析(比如已經(jīng)有了假設(shè)，再用數(shù)據(jù)去論證); 2.APP采集數(shù)據(jù)，一定是優(yōu)先級(jí)比較低的事情，不能因?yàn)閿?shù)據(jù)的采集而影響產(chǎn)品的性能和用戶(hù)體驗(yàn)，更不能采集用戶(hù)的隱私數(shù)據(jù)(雖然國(guó)內(nèi)很多APP并沒(méi)有這么做); 3.數(shù)據(jù)不是萬(wàn)能的，還是要相信自己的判斷。

首先你得對(duì)用戶(hù)行為有數(shù)據(jù)的支撐才好做分析，你可以用表單大師試試，做一個(gè)表單能收集用戶(hù)行為的數(shù)據(jù)，表單做好后把表單鏈接地址或者二維碼發(fā)布出去，讓你的用戶(hù)填寫(xiě)表單進(jìn)行反饋，你就可以對(duì)收集上來(lái)的數(shù)據(jù)通過(guò)表單大師的報(bào)表進(jìn)行圖形化分析了。可以支持手機(jī)端的

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