一.從內部(bu)(bu)和外(wai)部(bu)(bu)談網站數據(ju)源

數據(ju)(ju)源一般分(fen)為四個部(bu)(bu)分(fen)：點(dian)擊流數據(ju)(ju)、運(yun)營(ying)數據(ju)(ju)、調查數據(ju)(ju)和競爭(zheng)對(dui)手數據(ju)(ju)。當您獲(huo)得上述類(lei)型的數據(ju)(ju)時(shi)，還(huan)可以(yi)(yi)從其他來源獲(huo)得更豐富的數據(ju)(ju)。以(yi)(yi)下(xia)是如(ru)何獲(huo)取(qu)網站分(fen)析(xi)數據(ju)(ju)的總(zong)結。我們將詳細介(jie)紹(shao)網站的內(nei)部(bu)(bu)和外(wai)部(bu)(bu)數據(ju)(ju)。

二．網站(zhan)內(nei)部數據

網站內(nei)部(bu)數(shu)(shu)據(ju)是最容(rong)易訪(fang)問(wen)的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)。它(ta)們通常(chang)存儲在網站的(de)(de)文件系統或(huo)數(shu)(shu)據(ju)庫中。這也是與網站本身最密切相(xiang)關的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)。它(ta)是網站分(fen)析中最常(chang)用的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)源(yuan)。我們需(xu)要充(chong)分(fen)利用這一(yi)部(bu)分(fen)。數(shu)(shu)據(ju)。常(chang)用的(de)(de)采集(ji)方法(fa)如(ru)下：

1.服務器日志

隨著web應用的不斷擴展，日志不再局限于點擊流日志數據。如果您的網站提供上傳和下載、視頻音樂、在線游戲和其他服務，那么很明顯，您的web服務器不僅僅是生產用戶。頁面瀏覽日志不僅包括標準的Apache日志格式日志，還包括更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日志，為web分析提供了新的方向。

網站分析不再局(ju)限于(yu)網頁瀏(liu)覽(lan)、PV、UV、轉換損耗等，基于事件的分析將變得更加普遍，并將更加關注用戶對整個網絡服務過程的接受程度：上傳下載是否完成，速度有多快；用戶是否觀看整段視頻，視頻的加載狀態，以及用戶在玩網絡游戲時的操作和體驗分析。

2.網站分析工具

當(dang)然，從awstats和webalizer的原始web日志到當前流行的JS標記的Google Analytics、99 click siteflow<、JS和weblog messenger，通過網絡分析工具訪問數據是最簡單、最快捷的方法。吃互聯網的潮流。網站分析工具獲得的數據通常是經過計算和標準化的，如光伏、紫外線、退出率、反彈率等，并與趨勢圖或比例尺圖相匹配。通過細分、排序等方法可以進一步提高結果。視覺效果。

然而，通過網站分析工(gong)具(ju)獲得的數(shu)據并不遙遠。這些數(shu)據也(ye)可以通過統計(ji)網站日(ri)志獲得。然而，網站分析工(gong)具(ju)的優點是，它可以通過在頁(ye)面中(zhong)嵌入一些JS代碼得到一些有趣的結果。