數(shù)據(jù)，說(shuō)白了就是信息，無(wú)數(shù)人的信息集合。通過(guò)分析數(shù)據(jù)，我們可以預(yù)測(cè)一個(gè)人的喜好和下一步行為。并不是在講玄學(xué)，因?yàn)橛衅渲械览怼?/p>

我們網(wǎng)站也需要分析數(shù)據(jù)，把控網(wǎng)站的脈搏，傾聽(tīng)真實(shí)的心跳。那我們?cè)撛趺凑覕?shù)據(jù)呢，找到數(shù)據(jù)又怎么樣分析呢？這里為大家說(shuō)下用什么軟件挖掘數(shù)據(jù)，用什么方式分析數(shù)據(jù)。

1、挖掘數(shù)據(jù)  

挖掘數(shù)據(jù)可以通過(guò)兩個(gè)途徑獲取，就是公司自有的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)純凈，也可靠；第二就是通過(guò)手段挖掘數(shù)據(jù)，要通過(guò)第三方工具，獲得數(shù)據(jù)，其中一些方式很是便利。

統(tǒng)計(jì)事件。能做統(tǒng)計(jì)事件的第三方有很多，比如友盟、百度移動(dòng)統(tǒng)計(jì)等。接入這些工具的SDK之后，一個(gè)用戶進(jìn)入網(wǎng)站，就獲得了它一些信息，比如地區(qū)、PC端還是移動(dòng)端、AndROId還是IOS……

通過(guò)分析這其中的信息，我們可以做出應(yīng)對(duì)策略，比如移動(dòng)端用戶占大多數(shù)，我們也可以將排版、布局進(jìn)行調(diào)整，更利于移動(dòng)端用戶瀏覽。

當(dāng)然第三方輔助工具還有很多，還有應(yīng)用雷達(dá)、酷傳等等。這些第三方輔助工具各有特點(diǎn)，也有好有壞，有興趣的朋友可以接入SDK研究下。

2、分析數(shù)據(jù)

看過(guò)原始數(shù)據(jù)的朋友都知道，數(shù)據(jù)是雜亂、無(wú)序的，需要凝練之后才能真正看出其中奧妙。會(huì)編程的朋友可以設(shè)計(jì)程序，將這些數(shù)據(jù)分類歸納，把數(shù)據(jù)整體洗一遍，剔除其中沒(méi)有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

將數(shù)據(jù)整理好，我們就可以通過(guò)分析方法分析數(shù)據(jù)了?，F(xiàn)行的分析方法，有PEST分析法、5W2H分析法、邏輯樹(shù)分析法、4P營(yíng)銷理論、用戶行為理論……

這些分析方法沒(méi)有和強(qiáng)，只是用來(lái)?yè)荛_(kāi)數(shù)據(jù)迷霧的工具而已，讓我們看到數(shù)據(jù)背后的本質(zhì)，從而做出合適且有效的策略。

營(yíng)銷方式的轉(zhuǎn)變也促使其從業(yè)者做出轉(zhuǎn)變，過(guò)去以流量為導(dǎo)向，瘋狂宣傳的時(shí)代已經(jīng)成為過(guò)去，在之后的未來(lái)營(yíng)銷必定以數(shù)據(jù)為依據(jù)，以用戶為中心，會(huì)更細(xì)致化，也會(huì)更有效。