探索数据流动与用户行为的奥秘：站点统计网站解析网页访问数据

探索数据流动与用户行为的奥秘:站点统计网站解析网页访问数据

近日,我在搜索引擎下的“阿拉丁统计”APP中输入“维度”,就得到了“维度”这个词的展示结果。

在搜索引擎搜索框中输入“数据”,点击“维度”,搜索出来的网站数据更加详细地呈现出来了。

可以这么说,新的维度已经被大家所了解了。

那么,这个网站维度到底是什么呢?

我为大家梳理了几个维度,我也跟大家做了一个对比。

1、用户与维度的两个不同

维度是网站的分类,那么对于这个维度来说,只要找到了其中一个维度,那就是人群,同时对于用户的分类也可以大致划分为一些:

机器用户:什么群体会用什么功能?什么群体什么会在特定的场景下需要用到这个功能?

普通用户:能够实现什么功能?能够提供什么服务?

在满足了基本的用户画像之后,我们通过数据流分析工具,可以帮助我们更清晰地了解用户的基本情况,以及用户的具体需求。

普通用户:看不到的(没意识到的),在想什么?

在“维度”的基础上,我们可以提取出了三个维度:

浏览器:可以看到网站用户的浏览器数、访问设备数以及统计出来的数据。

自然语言处理:当我们从上到下再从左到右,分别查找出了3个比较常用的维度,我们在挖掘这些数据的时候,就会更容易提取到这些数据。

机器学习:算法模型可以帮助我们更清晰地知道我们的用户到底是谁。

2、网站的用户属性

用户属性在一定程度上代表了我们对用户的认知,我们通过对用户人群的属性的分析,就能更直观地知道哪一个是我们的用户。

比如在我们的用户中,性别比例、地域分布、职业分布、城市分布、职业分布、收入分布等等都是我们可以被采集到的数据。

但是,可能会存在一些误差,比如有些地区数据都是出现了错误的,或者把某些领域的用户群体分成不同的群体。

这些数据的监测时,如果不及时作出正确的选择,就会出现很多无用的数据,也会影响到数据的准确性。

比如,同样是性别比例,在某些搜索结果中,女用户占比更高。

我们可以通过在后台页面,将性别比例设置为5:1,从而对于男性用户就可以提供更准确的用户画像。