事實上，如何做數據分析是一個大問題。對于那些沒有做過數據分析的人來說，他們可能不知道如何看待數據，更不用說分析了，所以主要從以下幾點開始，一個接一個。

1、數據分析的第一步是明確目標，確定數據統計維度

         明確的目標是什么？無論你是做網站關鍵詞優化排水，還是做品牌網絡推廣，還是做APP推廣，不同的目標，我們關注不同的焦點。

          統計維度是什么？以網站為例，我們更關注網站IP、會話號和PV，俗稱網站流量。如果是APP，我們關注的是下載號、激活號和注冊號。如果是品牌詞推廣，我們更關注品牌百度數的變化。

因此，在進行數據分析之前，我們應該明確統計主體、目標和相應的核心指標。

2、數據分析的第二步是數據埋點或向統計對象添加統計代碼

       一般網站，我們通常添加第三方統計工具，當然，一些大公司，數據統計是由自己的公司完成的。

中文網站一般將百度統計代碼放在網站全站頁面底部；如果是英文網站，通常會放谷歌分析代碼。

只有當我們做應用程序時，我們才會談論應用程序埋藏點。一般來說，現在應用程序統計，主流使用聯盟統計，當然，國外也有特殊的。順便說一下，百度統計移動終端也可以統計應用程序哈~

3、檢測和收集正確的數據分析工具是數據分析的第三步

網站檢測工具：百度統計、谷歌分析（GA）、CNZZ(現合并為友盟)、神策數據等

APP檢測工具：友盟、百度移動統計TalkingData、神策，諸葛IO

小程序檢測工具:阿拉丁、神策、諸葛IO

用戶操作分析工具：百度統計GrowingIO、品友互動

熱圖分析：神策數據，ptengine

4、學習基本數據分析方法，正式開始數據分析！

這里有三個簡單的數據分析。

A、趨勢分析

以我們網站關鍵詞優化統計分析為例，我們網站關鍵詞優化主要分析：外鏈數量、關鍵詞排名、網頁收集、流量數據（IP、UV、PV）等。

我們每天都會統計，這樣我們就可以在一周或一個月內看到SEO優化的現狀，看到收錄和流量的變化。

B、對比分析

         比較分析主要是比較。比如環比，同比。比如有一個網站，2021年3月IP總額1萬，4月12000，2020年4月IP6000。然后，2021年4月，環比3月增加2000，即增加(12000-10000)/10000*100%=20%。

         那么，今年4月和去年4月的同比增長是多少呢？即(12000-6000)/6000*100%=100%，即同比增長一倍。

         除了與自己進行比較外，你還可以與競爭對手和同行進行比較。如果你能從第三方網站了解當月同行網站的總流量，你就能知道你的流量。

C、交叉分析

       所謂的交叉分析是交叉驗證。例如，我們比較AB網站的流量或權重。除了查看X平臺數據外，我們還查看Y平臺數據，甚至Z平臺數據，以驗證A網站的流量或權重是否確實高于B網站。

       因為一個平臺可能是錯誤的，但并不是每個平臺都是錯誤的，這是為了方便交叉分析。當然，如果源頭在一開始是錯誤的，例如，流量或重量在一開始就是假的，人們對這些統計平臺做了數據。