如何进行数据分析

　　数据分析是以现有网站的内容为基础，展示用户喜欢的内容，降低网站的跳出率增加网站黏性，具体步骤如下：
　　1、分析pv、uv、ip、跳出率和平均访问时长
　　通常情况下uv要大于ip，pv是uv的倍数关系，而pv：uv多少合适呢?要看同行业的平均数据，比如一个知识性网站，pv：uv的比例接近10:1，而如果是企业站，可能3:1或者4:1。
　　跳出率越高说明网站内容质量越差，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。
　　2、分析来源、地域和搜索引擎
　　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。地域分析可以帮我我们做地域关键词，搜索引擎分析用于明白用户的搜索习惯。
　　3、受访页面、着陆页和搜索词
　　分析受访页面可以看出推广、外链以及内链效果，分析搜索词可以得出现在内容排名效果。
　　受访页面主要来自于外链、推广链接、排名页面和内链布局。受访页面越高的网页说明展示次数越多，被用户看到的概率越大。
　　着陆页分数据纯碎的体现外链、推广链接和排名的效果，如果没有关键词排名，可以直接评测推广、外链的效果。
　　可以通过搜索词得知那些关键词给我们带来了流量，以及访问的页面是哪些，访问页的跳出率是多少，是不是应该推广这个页面帮助它提升排名。
　　4、分析页面点击图和页面上下游
　　页面点击图，可以根据页面点击图调整网站首页布局。颜色越深的内容放置的位置越靠近左上角，颜色越浅的内容位置越靠近右下角。点击很少或者没有点击的内容可以从首页移除，或者放置在栏目页。
　　页面上下游是体现用户浏览网页的轨迹，从上下游的数据可以统计布局的内链用户点击最多的文章是哪一篇，以及哪些页面的跳出率高。页面上下游数据最能说明内链布局效果。
　　注意：数据分析的魅力是常人无法感受的，如果你的网站在中后期还是凭证感觉做，那么你就相当于盲人摸象，你的网站排名只能看运气了。

数据分析是指通过搜集的行为、实时操作等有效数据，对于某种想要的结果或者推算出某种结果采用的一种推断的方法。
数据分析的步骤和要点：
1、数据列表参数的设置：时间、行业、地区；
2、产品特点参数与产品定位人群数据比对；
3、总结分析出市场占比及定位方向。
数据分析得出的结果制定出的方向一定要经过实践能带来效益或者符合市场需求，否则就要重新审视。另外希望楼主提供更为详细的描述，你想分析哪方面的数据。

根据业务逻辑，找IT部门要数据或者excel收集汇总。
分析相应关心的指标。
建立数据模型及分析和预测机制

可以先学习使用一些数据分析工具，简单的数据分析可以使用Excel，复杂的可以使用SPSS、SAS、MATLAB、SQL server等分析工具。

首先要知道你要分析什么，你要找出几个关键点。