1、当然通过数据分析你可以监控到项目的问题情况。网站外链收录数据分析 对于SEO工作大家都是外部链接的工作需要稳定增进，网站“暴饮暴食”对站点影响很大，当然除了日常操作的外部链接情况，我们还要监控网站的当天收录的链接情况。
2、网站质量监测：网站质量监测是监测网站快速响应、页面速度、页面加载时间、流量分析等，以便及时发现网站的问题。服务器性能监测：对于一个网站来说，服务器性能的好坏直接影响网站的稳定性和可靠性。
3、(1)需要提供网站流量背景信息的时候 例如：当我们需要知道网站是否稳定、做了哪些推广活动、新增了哪些合作伙伴、网站在搜索引擎中表现如何等，这时候就可以通过流量日记查看，一目了然。
4、对于一个电商网站应该如何建立分析体系？首先肯定是看总体的转化和趋势，然后按照细分原则，分为日常运营和促销活动监控两大板块。对于日常运营，可划分为“点”、“面”、“线”三类关键元素，研究它们的转化和趋势。
5、跳出率 只浏览一页便离开的用户的比例，通过分析网站跳出率，可以判断网站内容的质量，如果网站跳出率比较高，说明网站的内容质量不高，用户体验不够好。退出率 用户从某个页面离开次数占总浏览量的比例。
1、独立访问者数量 规定时间范围内(一般指1天)独立客户访问网站的数量，一个客户无论浏览多少个页面，都是一个独立的uv，通过该数据可以分析出规定的时间内网站的访问量。
2、今日收录和总收录 这2个数据要综合起来看，今日收录是总收录的百分之一左右是比较合理的，如果今日收录很大总收录一般很可能是新站、刚有大更新的站或者大量采集的站点。
3、网站流量来源；网站关键词分析；网站流量的趋势；网站流量的真实性。网站流量效率分析 到达网站率；网站跳出率。
1、网站跳出率和点击率分析 跳出率是影响整个网站的整体质量水平的一个体现，只有高质量并且符合用户需求的网站用户才会更感兴趣，所以优化人员也可通过网站的跳出率高低来制定提升用户体验的优化方案。
2、独立访问者数量 规定时间范围内(一般指1天)独立客户访问网站的数量，一个客户无论浏览多少个页面，都是一个独立的uv，通过该数据可以分析出规定的时间内网站的访问量。
3、网站服务器的运行状况及影响；网站程序是否有利于搜索引擎的；网站那些内容收录；网站的访客情况与分析；网站各种关键词的表现情况；网站各种链接对排名的效果；分析总结竞争对手的优势。
加强日志分析。日志分析自然是网站数据的重中之重，网站上的日志能够清楚的记录百度蜘蛛的抓取情况，从而获知百度蜘蛛对网站内容的兴趣度，这对于优化网站内容具有十分重要的意义。
历史数据 历史数据可以反映两个主题，一个是百度的更新时间和强度钢网格，另一个是网站管理员自己更新的缺陷和优势。了解百度的更新时间可以合理安排更新网站内容的时间，了解缺陷可以纠正不好的方面，发扬好的一面。
理清所管理网站的物理构成，域名、业务、频道。更好用树状方式画出实际运营网站包括那些域名。分析网站数据，弄清楚网站流量的核心流量所在的域名、业务、频道。
关键词挖掘 首页做1-2个行业关键词，或者做网站名称这个关键词。行业内关键词系统的计划 对以百万级的关键词，进行效果监控分析，这一步也是非常有必要的。通过关键词的监控，可以根据排名，来布局网站关键词的。
SEO优化：分析行业需求数据 行业需求最方便快捷的 *** 就是在百度指数里面查看。建议可以根据一段时间的需求分布图来选择网站需要做的内容。
指标用法：与回访者比率不同，这个指标代表着回访者的强烈度，如果有一个非常正确的目标受众不断的回访网站，这个指数将大大高于1；如果没有回访者，指数将趋近于1，意味着每一个访问者都有一个新的会话。
运营数据：总销售额、订单数、客单价、订单转化率、退货率由于用户下单和付款不一定会在同一天完成，这些数据每周汇总，每周数据一定是稳定的。
每访问者销售额 Sales Per Visit(SPV)计算公式：每访问者销售额=总销售额/总访问数指标意义：这个指标也是用来衡量网站的市场效率指标用法：这个指标和转化率差不多，只是表现形式不同。
网站运营指标：网站运营指标主要用来衡量网站的整体运营状况，这里Ec数据分析联盟暂将网站运营指标下面细分为网站流量指标、商品类目指标、以及供应链指标。
某些却仅仅是0.1%，努力吧，众B2C们。再次是站内数据流分析站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，主要分析指标如下：●页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。
1、数据分析师 偏向商业化的数据分析，运营广告等活动效果分析，销售额或利润预测，用户特征描述等，需要较好的统计知识，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。
2、数据是用户在这家公司产品里面的行为轨迹。所以网络数据分析师最终要解决的是把用户的行为透明化，帮助公司的决策部门、运营部门作出更好的判断和运营决策，推动业务增长。用户行为透明化。
3、悉知科技 根据服务客户的实际经验，主要把数据分析分为四个方面，之一个是SEO数据，第二个是访问数据，第三个是日志数据，第四个是推广数据。
4、就互联网的自身特点来讲，其本身就具有数字化和互动性的特征，这种特征给数据搜集、整理、研究带来了重大突破。