网站数据研究中误区探析

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1、网站数据研究中误区探析　　摘要数据已成为企业发展的风向标，介由数据分析企业可以量化自身的目标和经营状况，为以后的发展提供决策依据。然而，尽管数据本身是客观的，但在分析、择取和解读过程中却易受分析者主观臆测影响，错误分析方式将导致分析结果与真实情况大相径庭。本文通过浅显易懂的实例介绍网站数据分析中存在的一些误区。关键词网站数据分析；误区；辛普森悖论；蹦失率；退出率；数据敏感性中图分类号：P208文献标识码：A文章编号：1671-7597（2013）11-0000-00时至今日，业务数据的获取变得更加简单全面，网络问卷取代上门和

2、电话回访，以往无法获取的访客位置、系统环境也可通过GoogleAnalytics（GA）等工具轻易得到，企业正逐步建立以数据为导向的商业模式。即便如此，对于业务数据的解读却往往受到分析者主观臆测的影响，错误的处理方式甚至会让分析结果与真实情况背道而驰。一些分析师往往只看到数据的表象，而忽视其背后关联。如数据分析的结论有误，对决策会造成致命的负面影响。以下结合个人经验将网站数据分析中几种常见误区予以说明。1分组统计误区5分组统计误区又名辛普森悖论，因数据解读不全面造成潜在因素被忽视。某企业为了测试网站改版后的效果，统计注册转化

3、率有否提高，在原网站前端增加了一个导向页，各分流130万用户到新版和旧版的首页。经过一段时期，通过流量分析工具很快得到了对比结果（下表1和下表2），改版前首页上的用户数是50万个，通过首页注册链接的用户数是10万个，注册转化率为20%。其他页面上的用户数是80万个，而注册的人数（如通过结算页的快捷注册链接进行注册的用户数等）是60万个，注册转化率为75%。而改版后首页的注册转化率提升为25%。其他页面的注册转化率提升为80%。不难看出改版后无论是首页还是非首页的注册转化率均高于改版前，但这真的是一次成功的改版么？且慢，如果进

4、行总量统计（下表3）的话，改版前的注册转化率为53.8%，而改版后的注册转化率仅为46.2%，仔细分析上表，改版后访问其他页面的用户数显著减少，这或许是首页的各分页链接有误，也可能是具体产品页设计的不合理，造成用户不会在相关子页面进行浏览。2样本选择和方案优先5某学习网站频遭用户投诉，称网站下载慢且易出错。于是网站提供一种额外的下载方法。功能开发完毕后，运营方组织500个学生真实测试，发现均能顺利下载，结果正式上线后不久又接到用户投诉。是样本数目不够大，还是测试方式有误呢？经细致分析，发现测试样本的选择和默认下载的方式可能都

5、存在问题。500作为测试人数而言并非小数目，但相比日PV数超过5000的网站，样本显得小且单一，测试的用户数过于集中，虽可测试并发压力，但对异构环境下的分布模拟则无能为力。因此真实测试应尽量在同一时间、不同地点、网络环境、操作系统及浏览器下进行。此外，网站虽增加了下载方式，但未将其作为默认方式。如默认方式不成功，用户是否愿意尝试另一种下载方式呢？下载过程太过繁复恐怕也是投诉原因之一。3不确定的因果关系用Excel或SPSS进行相关性分析已成为数据分析师的必修课。淘宝某商铺通过量子恒道进行数据采集后导入excel中进行相关系数

6、计算，得出用户平均停留时间和商店单品转化率之间的相关系数是0.88，属于强相关，于是便认定两者间存在因果关系，得出平均停留时间越长转化率越高的结论。事实则不然，两者之间虽强相关，但不一定互为因果。也许是由于转化率高才使平均停留时间变长，又也许这两者均和第三方因素有关。在那个因素高于或低于某个阀值下，这两者的关系看似非同一般起来。轻率的将相关关系具体化，可能会得出完全错误的结论。54不同的目的不同的分析点企业都很想看到各项指标都很理想的数据报表，但实际过程中，总有些指标达不到预期。在不能快速调整所有指标前，应确立主要的目标指标

7、。对一家刚踏入市场的B2C而言，流量和人气是首要问题，此时的毛利变得相对不重要。夸张的说，在获得风投后，公司宁愿亏本促销，博得眼球。而对于另一家已占领市场的B2C而言，流量的增长率意义不大，而交易的转化率及回头率则应十分关注。5蹦失率和退出率哪个更糟蹦失率（BounceRate）指只看了一页就离开的访客数与进入访客总数的比率。对GA而言，是指该网页是会话中“唯一网页”的会话数占从此网页开始的所有会话数的百分比；退出率（ExitRate）指从当前页退出的访客数，与当前页总浏览数的比率。对GA而言，是指该网页是会话中“最后一页”

8、的浏览量占此网页总浏览量PV的百分比。低蹦失率不一定代表网站的用户体验很糟。蹦失率可作为Landing5Page的评价标准，但对某些网站，用户甚至只要浏览单页面，就可满足需求。比如WordPress博客，可能旧访客只为看博客有否更新。如未更新，则立即跳出，这属正常情况。同样，高退出率也不代