新浪数据分析师网站产品数据分析的主题分享

1、演讲嘉宾：李娜2003/11-2006/12：就职于金山软件有限公司，软件测试工程师、用户体验工程师，负责词霸客户端产品，词霸网站的质量测试。2006/12-2010/05：新浪网技术（中国）有限公司从事新浪社区类产品设计，产品数据分析师职位。针对于博客、视频、邮箱、sina微博、统一会员等互动社区产品，提供用户行为相关的数据需求分析，产品相关的数据分析工作。她要演讲的内容如下：1、常见数据的分类2、介绍整个产品的数据体系3、通过数据了解网站和用户4、案例分析日常我们谈到数据分析的时候，有几个最简单的目的最开始，会根据产品或者网站，设计自己的数据体系。有了数据以后，会通过分析数据，了解自己的产

2、品和网站以及用户,根据基础数据和产品规划，做新产品的研发以及功能改造,同时包括运营和销售或者推广。下面，我大体介绍一下，常见数据的种类：对于网站产品，最基础的，就是流量指标。也就是关键数据，这个是基本作为日常监控范畴内的。PV(page view)，即页面浏览量，或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。UIP，unique ip，独立IP数 这2个指标，一般可以描述你的网站流量规模所以对于站长来说，这个大家都很了解和专业了。还有一个指标，是uv ,具体解释是：unique vistor，独立访客数。除了这2个流量指标，同时考核产品kpi的，还有一些用户行为指标例如

3、，常见的就是注册，登陆，发表内容，评论，留言等等。每个网站或者产品都有自己的特色，但通用的就是注册和登陆。下面我们来讲基本流量指标，基本流量指标，除了pv和uip，还会有以下数据部分访问地域 访问的地理位置分布 这个细分可分为国外流量和国内流量。国外也可按ip分析流量所在国家 国内，就是国内的各个省市，这个数据一般对产品的地域分布，跟服务器架构有关落地推广互动，具体选定在哪个城市做推广或者活动的效果更好，对市场和运营部门会更有用同时，当网站出现访问故障的时候，对于损失的流量，也是可以做估算的其次是流量的24小时分布数据举例：这张24小时流量分布图，可以清晰的看到，每个小时的流量变化是如何的根据

4、这个数据，简单的可以画一个柱状图：左边的纵坐标是小时，右边的横坐标流量 可以分析出你网站的访问特征 像一般的视频网站，会有如下访问特征：访问高峰，一般出现在上午9-11，下午2-4，晚上7-21 比如出现了特殊事件，以大家都知道的5.12地震 当时的访问高峰，在地震出现后的2个小时内，已经很明显了 看这个数据的目的是什么呢？大部分的网站，都有内容运营，编辑到底在什么时间发布自己的帖子或者专题好呢 其实可以参考这个数据 如果在大批访问量来的时候，内容已经发布好，用户就会及时看到 另外，网站或者产品，都会做一些功能切换，或者上线选择在什么时候好呢 那肯定是在访问用户少的时候，影响范围比较小 这就是

5、24小时数据的应用下面我们来介绍按内容分类的数据 我截取一个图：一般网站，都会有自己的内容频道。站长怎么知道，哪类内容，用户比较喜欢，或者访问量高呢 比如广告商过来投广告，到底投什么广告效果好，像sina的运营频道，最为有特点的是体育频道。除了找喜欢体育的人，人群比较适合，也是因为整体体育类内容的用户访问量较大。通过这个数据，你会了解网站的流量构成比例。配合异常分析使用 还有一种分类方法，就是频道分类如，百科类的，自然地理，历史，文化，科技等等 这个我就不截图了 下面我来介绍整个网站的流入数据：整体的流入数据，可以分为，站内本身流入，站内频道流入，站外流入 站内本身流入，指的是用户在产品间的跳

6、转，整个站内，其他频道流入 站外的，更多指的是搜索引擎流入数据 分析这个数据的目的有3个：1了解流入构成 2 知道流量从哪里来，需要在哪里做推广3 站外流入，一般跟网站的seo相关 同时可以做关键字分析 了解用户过来的目的 我截取一个图：一般这个数据，我们会按照这样的业务逻辑去分析 ：这3个部分的流入数据，跟整个pv相比，得出一个百分比，这个百分比很重要，让你更清楚了解流入构成，以及流入数据对整个流量的影响下面我们来介绍跟用户行为相关的数据会有几个部分：行为人次/人数关键行为成功率周行为频率其他点击行为数据搜索从用户行为来讲，除了注册，其他数据，会有次数和人数 我截图一个图：从这个数据中，我们

7、可以清楚看到，作为网站的用户，各种行为的次数和人数的数据 注册是衡量新用户发展的一个数据登陆是用户使用网站和产品的一个主要活跃数据 其他的数据，是跟产品特色相关的 通过这个数据，你可以了解用户使用你的网站和产品的情况用户使用多的是哪种行为？是否符合产品原型的设计下面我们在说一个行为成功率数据 截图一个图：这个是以登陆为例 通过统计这个行为的成功率，来了解用户在登陆这个行为中，可能发生的错误及错误原因然后可以进行用户体验的改善和产品功能流程的改善下面我们介绍每周汇总用户活跃频率的一个数据 我截取2个图：大家如果看到这个数据图，就跟清楚，每周按活跃情况划分的用户百分比 用户每周使用产品的情况，这个

8、量化得比较清晰除了产品关键行为，如发帖，评论等，还会有一些交互性的点击行为，这个也是可以统计和分析的如分享，收藏，顶，纠错。这个是看用户对于一些交互功能的使用多少，从而让产品更了解用户的使用情况，做产品改造 。下面我们来介绍用户属性数据：一般有积分或者等级 像升级情况，看在什么级别内，大家升级较快，哪些级别内，升级较慢，好去做一些用户鼓励和用户成长计划，同时一般网站都会有一些奖励用户活跃的活动，或者邀请活跃用户参与活动，奖励之类的。可以根据特定行为频率，来筛选一部分用户，同时，对于测试和页面制作的技术人员，也会比较关心，用户的浏览器和操作系统数据。为了保证产品更为稳定，下面我们说运营专题数据一

9、般会有专题数据，我截取一张图：根据专题的特点和目的，会有不同的统计项，来评估专题效果的好坏，以及对产品的影响和帮助大家平时都喜欢看网站推荐的内容吗？ 现在大部分网站，都想猜测用户喜欢的内容，可能有兴趣的内容，最热点的内容，放在浏览区域内来吸引用户更多的点击，增加用户的粘性 我截取一个张图：这个数据说明了，不同推荐内容的点击量，这个对运营编辑是非常有帮助的，有些相关内容是技术算法算出来推荐的，也有编辑人工推荐的。通过这个数据，我们可以了解到相关内容的贡献度，同时也可以分析，相关内容的点击量排行。这个是相关推荐数据，下面我们来说，系统安全方面的数据主要是指的内容监控类的数据现在网络安全的限制，可能

10、站长会常跟安全部门打交道，像sina这样的大公司，会有自己的内容监控部门。对于不合要求的内容和用户，都是需要限制访问或者直接删除的。下面我们来说排行榜数据，不同网站会有不同的排行榜数据 以微博为例会有粉丝排行榜、热门话题榜、转发榜 等等这个第一看榜样用户，第二看热点内容 ，是对用户很好的一个引导。弄清楚产品的用户使用情况，是否和预期的一样 发现产品使用中的问题，发现失败错误，故障 引导用户参与产品改进和优化 弄清楚这些数据，一般站长了解了自己的网站数据及用户分享结束【提问】请问您是怎么看待一个网站要转型（同类别，旨在加强用户参与与网站数据价值），如何从现有数据分析，从而得出相关结论，以便使转型工作取得有效的成