3.数据清理
因为数据分析的数据来源比直接从数据库中检索的数据挖掘的数据来源更混乱 ， 所以你可能是从别人的分析报告中找数据 ， 从百度中搜索数据 。 这些数据的格式和字段不统一 。 在这里 ， 你需要根据你的目的将它们分类整合 。
4.数据分析
【数据分析报告怎样写 如何写数据分析报告】数据分析是整个过程中最重要的过程！这里最重要的是：时刻想着自己的目标是什么 。 比如了解某段时间的交易情况 ， 你就要根据这个目标做同比对比 ， 环比等等.这一块方法很多 ， 内容也很棒 。 既然题主只是想知道什么是数据分析 ， 这里就不做过多阐述了 。
5.数据报告
报告是关于你的结果！你可以用一堆你看不懂的公式来证明你的专业性 ， 但这里你需要用最通俗易懂的语言告诉你的领导：这样做有80%的概率收获100w 。 好吧！就这么简单！
6.实施和反馈
去工作吧！同时 ， 完成工作后是否需要用数据来监控自己是否达到了设定的目标？如果有 ， 关键因素是什么？如果不是 ， 那是什么问题？数据分析是网站排名之后非常重要的一项工作 。 数据分析是基于现有网站的内容 ， 哪些内容用户点击比较多 ， 哪些内容用户比较受欢迎 。 从而展示更多用户喜欢的内容 ， 降低网站的跳出率 ， 增加网站的粘性 。 数据分析可以大大促进网站关键词排名 。 下面小西SEO就帮你解决这个问题：
1.发现问题了 。 数据分析的前提是发现问题 。 如果只是一味的寻找差异 ， 很难发现数据反映的问题 。 比如为什么这个页面被大量访问 ， 而另一个应该被大量访问的页面却没有被访问？
例如 ， 为什么用户不点击这个列 ， 而是使用
户根本对这个内容不感兴趣还是栏目的名称模糊不清还是栏目放置问题呢？关于网站的各种问题都可以提出然后带着问题去分析数据 。
2：分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长
pv、uv、ip是互相关联的 。 pv是用户流量的页面数 ， uv是访问的用户数（即有多少台机器访问网站） ， uv是真实的用户量 ， ip是访问的ip段数量 。
（1）通常情况下uv要大于ip ， 如果出现uv远远小于ip有可能网站被刷或者是内容被采集 。 pv是uv的倍数关系 ， 如果pv跟uv的倍数接近于1 ， 说明大部分用户只浏览一个页面就走了 ， 这种情况下的网站跳出率也非常高 。
而pv：uv多少合适呢？要看同行业的平均数据 ， 比如羊羊吧是一个论坛 ， pv：uv的比例接近10:1 ， 而如果是企业站 ， 可能3:1或者4:1
（2）跳出率越高说明网站内容质量越差 ， 跳出率的合理值跟行业有关 ， 社区或交流类、图片、视频、小说、笑话类的网站跳出率相对更低（羊羊吧跳出率在40%以下） 。 跳出率的突然升高和降低跟网站最近更新内容或者竞价页面的调整有关系 。 （比如：研究中心论坛一片娱乐帖子引来大量流量 ， 同时跳出率非常高） ， 降低跳出率的方法是提升内容质量和布局内链系统 。
（3）平均访问时长也体现网站的内容质量 。 时长越长说明网站内容质量越高、内链系统越好 。 访问时长跟跳出率一样跟行业和网站类型有关系 。 美食、旅游、技术、图片、小说、视频、动画这些行业访问时长会更长 ， 而企业类的产品站、服务类站点访问时长会更短 。
3：分析来源、地域和搜索引擎
明白网站用户来源、地域以及来自于哪个搜索引擎可以方便做针对性的优化 ， 并且可以节省大量时间获取更加精准的用户 。
（1）从来源分析可以评测外链和推广效果 ， 可以选择效果更好的推广和外链方式 ， 节省时间 。