在页相关?你能识别关系吗?不同指标之间的细分和比较:新用户和返回用户之间的行为是否存在差异。访 土耳其电话号 客?不同流量源的表现如何?发现趋势和模式的提示选择正确的可视化:。折线图非常适合显示时间趋势,散点图显示相关性,而条形图则有帮助。放大和缩小比较:查看不同时间尺度(每日、每周、.
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。