每月）查看短期和长期模式。考虑外部因素：是否有行业事件、假期等。或者可能影响您网站数据的竞争对手活动？例如：通过跟踪您网站的跳出率。随着时间的推移，您可能会发现与最近的设计更改或相关的峰值。侵入性弹出窗口的引入。这为进一步调查和优化提供了线索。超越基础知识。 （高级分析）如果您想更深入地分析数据，还有更高级的分析。
技术：回归分析：探索变量之间的关系以进行预测。假设检验：制定并检验关于的假设。使用统计方法衡量
网站的性能。机器学习：使用算法来查找人类可能会发现的模式。错过并预测未来的结果。用于数据分析和可视化分析平台的工具：Google Analytics 提供高级 .功能以及与其他 Google 工具的集成。电子表格：Excel 和 Google Sheets 对于较小的 .数据集和基本分析。