网站分析基于对用户行为的研究，来不断改善网站的用户体验，为用户提供好的内容和服务，从而实现网站的价值。但针对网站的海量数据，很多人可能有些头疼了，并不知道该如何去分析，也不知道哪些数据是对网站有用的。

网站分析基于对用户行为的研究，来不断改善网站的用户体验，为用户提供好的内容和服务，从而实现网站的价值。但针对网站的海量数据，很多人可能有些头疼了，并不知道该如何去分析，也不知道哪些数据是对网站有用的。

1、一滤、二组、三细分

虽然网站流量分析的数据量是海量，但往往也会很容易导致一些错误的结论(译者注：大数据量意味数据内容多，但如果对于数据的收集过程或者数据本身是否有偏/不足不了解，就很容易在分析的时候做出的决定是错的)。由于JS代码的执行是在客户端(浏览器加载网页的过程中)，所以有很多固有的错误是无法避免的，除非你对这些数据进行过滤处理。另外，如果不对数据进行细分，那么往往top10与TOP50列表内容各个时间段都并不太会有太大改变(译者注：对于一个流量相对稳定的公司来说，排名前面几位的一般变化不大。所以分析时候，最好看每个大类下面的TOP50，更容易发现一些数据的异常。

2、细分客户类型

常规的用户类型：新访者、潜在用户(多次访问过访问，但没有注册)、会员、联盟客户、公司员工。不同类型的用户访问网站的行业差异性很大。会员的行为与潜在用户可能完全不一样，譬如会员来购买可能注是为了购买某种商品，而潜在用户可能只是来看看或者进行比比价。会员有时候会让转化率这个指标出现虚高，往往公司内部员工的转化率会比较高。

3、对渠道类型进行划时代

渠道类型主要分为：付费与自然流量;付费媒体与免费媒体，内部与外部广告，以及联盟。很多网站分析工具提供的基本的流量细分报告，但如果没有另外再加入跟踪代码，可能很难超越的三种基本类型。

一些关键流量渠道细分必须考虑加入一些代码包括：如果一些社会化渠道来源(一些人分析你网站的内容的转贴或者发贴)，自有社会化媒体的渠道(像在youtube或者facebook上官方主页之类;付费或者自然搜索;自然的引用链接(像别的网站转载你的内容然后会加上原文链接)，一般网站链接的交换。否则这些渠道的流量跟踪可能会无法统计。

4、仔细检查自然流量加的代码

许多网站的自然流量往往是不可信因为加入的代码往往质量很差。请仔细检验你的邮箱、社会媒体、重定位或者手机流量的监测代码是否准备且完全正确的，这样才能对更准备去判断是否统计的自然输入是真的直接输入。