如何用大数据分析提高网站流量，收录，排名

一、如何用大数据分析提高网站流量，收录，排名

当我们的网站上线了以后，网站的排名总是在某个位置徘徊时，我们就要用大数据分析工具，对网站的关键词进行分析，看看哪些关键词还没有做，或者是没有排名。大数据分析的工具比较常用的有百度指数，360指数，阿里指数等。现在男装为例，说说大数据分析对提升流量的具体操作方法。

我们在百度首页输入：男装，看看百度下拉有哪些关键词。我们可以看到，排在最前面的是“男装品牌大全”，说明现在的用户对品牌有很大的需求。而男装的价格并没有出现在百度下拉框里，说明用户对价格不是太在意。“男装奢侈品牌排行榜”排在第二，有钱，就是这么滴任性。看来男装品牌这个关键词是一定要做好的。

接下来看来看百度相关搜索，冬装男装排在第一。男装是一个有季节性的服装产品，冬装排在第一，符合现在天气的情报况。可以把冬装男装这个关键词做上来。

通过PC端的数据我们可以得出以下的结果，最高为510，最低为270.

移动端的数据分析表明，通过移动端最高搜索量为1030，比PC端的多一倍，移动端最低搜索量为888，是PC端3倍多。由此我们可以得出，如果做男装的网站，要想网站有流量，建一个移动端的网站，是一个不错的选择。

再从需求图谱来看，看看有哪些关键词可以深挖。要想获得大量的关键词排名，就要先知道哪些关键词是用户需求的。可以看出品牌依然是排在最前面。

二、如何写好一款产品的运营数据分析报告

一、  流量数据

来源，集中时间、UV、PV；停留时长、浏览记录、操作行为、何处流失 、跳出率、到访率、停留时长、访问深度、访客属性（性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统）等。

二、  APP数据：

启动次数、使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问、人均浏览量、操作路径等；

三、  用户数据：

1、拉新：激活用户量、新增用户量、注册转化、下载量、下载或注册渠道

2、活跃（登录）：DAU、MAU、活跃比例（如何定义高活&高活其他数据&高活新增、高活流失）

经过一个长生命周期（3个月-半年），用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的表现。

3、留存率：

（1）次日留存：因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。

（2）周/月留存：会经历一个完整的体验周期，如在这个阶段能够留下来，有可能成为忠诚度较高的用户。

（3）渠道留存

4、唤醒

1）挽回流失：流失（次日、周&月）、流失前行为、流失预警？何处流失、流失原因

2）用户挽回：通知用户（通知渠道、效果评估）、告诉用户新功能新改进等、挽回的用户更需要关怀；

四、其他数据

报告图表支持：BDP个人版

三、数据分析与挖掘如何学（入门）

本科没有对应专业涉及到的专业知识主要是数学（尤其是分析和代数）、统计和计算机应用技术（算法、数据结构等等）最贴近的大概也许是统计吧，因为统计分析和数据分析在目的上比较接近，虽然思路不同。而且统计的很多知识对机器学习和数据挖掘的算法是基础

四、SEO如何"对SEO数据进行分析”

数据分析是网站排名后一项非常重要的工作，数据分析是以现有网站的内容为基础，分析那些内容是用户点击比较多以及哪些内容用户更加受欢迎。从而更多展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性。数据分析能从很大程度上促进网站关键词排名。

学习要点

五、做数据分析不得不看的书有哪些

入门篇

1.入门技术篇：

对于初入门的你，首先需要掌握数据分析的思路、方法和流程，思路是灵魂。然后根据业务疏通这些知识，做出严谨商务的分析报告。

书籍推荐：

a.《谁说菜鸟不会数据分析》

谁都需要看的经典入门书，涵盖了一到两年的数据分析人员的大部分工作，包括excel技巧、可视化入门、数据分析方法、数据分析方法论、数据处理入门等。

隔段时间翻一翻，温故而知新，理解会更深刻。

b.《左手数据，右手图表》

这本书主要是excel的进阶技巧，主要围绕业务，学习制作动态图表，对excel技能提升有很大帮助。

书中大篇幅都是案例，会设计可视化的知识，如何选用图表，模仿着做一遍会有很大提升。

工具推荐：excel/wps

此阶段主要熟悉常用工具的技能，不只是简单的做表做图，还要会用excel的vlookup函数，if语句等等

2.入门业务篇：

各数据产品论坛&案例（强烈推荐）

个人认为学习和成长最快的方式之一，是去看各个数据软件的帮助文档和产品论坛，因为这些都是写给他们的客户的，所以通俗易懂，又有案例，又有分析思路，从效果来看，实战经验要比书籍好一些。

书籍推荐：

a.《数据分析，企业的贤内助》

类似洗脑式的书籍（无贬义），以场景和案例入手，站在企业角度、业务角度来叙述数据分析的重要性，挺有道理的，能让你更加坚定数据分析这条路。

详细描述了数据分析的整个流程，从方案确定、数据采集、处理、分析、呈现有全面展示。

b.《精益数据分析》

主要讲了不同的公司怎么样用数据搭建分析框架，能够将不同的指标运用到现实，对于道德问题提供解决方案。

工具推荐：数据库（sql、my sql等等），报表工具、一些oa、crm业务系统

数据库的知识必不可少，select相关的语句以及where，group by等函数都要会。每个公司的数据库都不同，可做调整。

数据分析为业务服务，日常工作都会接触各类系统，这些系统会自带数据分析呈现功能，不难学，比如常用的报表finereport，了解即可，深入学习也可挖到精髓。

高级篇：

当进入高级的时候，这个时候看书已经很之前有了很大的变化：

并不是看单本书，而是学会快速的看书，因为每本书中可能只有几个模型或者几个点对你有借鉴，那么只精读那几处，速读其他部分。

要有自己的理论框架，也就是学会业务建模。

要看业务书，并且能够把业务书的知识，固化成可以量化、可以监控的数据模型，和流程模型；这个是高级别很重要的一点，因为要能够快速的切入一个领域，并且能够用数据找到可以优化的办法。

1、用户和整体框架

《增长黑客》:创业公司的用户与收入增长秘籍。

这本书偏互联网一些，但是顺着同样的思路，去分析每个阶段的用户，并进行运营。

2、数据化运营

《数据化管理》：洞悉零售及电子商务运营。

如果你的数据分析站到了一定高度，尤其是管理，强烈推荐看。能够把数据化管理推行下去，能够帮助提升公司整个的管理水平，也是数据部门对公司的贡献之一。

3、商品管理的书

《品类管理》:教你如何进行商品梳理。

零售业是数据分析应用的大行业，这本书集合了很多传统零售业的经验，从里面学到很多分析模型。

4、大数据

《决战大数据》：大数据的关键思考

作者是淘宝大数据专家-车品觉，淘宝大数据不是盖的。

5、供应链

《供应链管理》：高成本、高库存、重资产的解决方案，刘宝红。

他的书可以多看几本，每本都是一边看一边抹眼泪，满满的都是踩过的坑。

6、其他专业书

这个就不多推荐了，关于业务，自然是懂得越多越好。

顶一下

(0)

0%

踩一下

(0)

0%