深入浅出网站分析（三）——正确设置及使用Google Analytics报告-数据分析

深入浅出网站分析（三）——正确设置及使用Google Analytics报告

本部分我们回到Google Analytics的报告中，在Google Analytics的报告中提供了很多信息与洞察，通过正确的设置可以让我们快速发现这些报告中的信息。下面我们来介绍下如果通过正确的报告设置来发现信息。

1，时间选择及设置

1.1报告时间范围选择

默认情况下，当我们浏览报告时，看到的是上个月的情况，假设今天是本月X日，那么我们再默认报告中看到的数据日期范围就是上个月X日到本月X日-1天的数据。你可以点击报告右上角的日期范围进行日期更改，你可以选择只关注某一天的网站情况，也可以选择某个整月或者一段自定义的时间范围来查看网站情况。当你选择了要查看的时间范围后，Google Analytics会自动在报告顶部绘制出报告中关键指标在这一时间段的内变化趋势图。当然，你也可以通过选择趋势图左上角的下拉菜单来查看其它指标的变化趋势情况。

1.2更改指标显示的时间粒度

报告趋势图中默认的时间粒度是天，也就是说，我们看到的是以天为单位的数据点汇总图表。这在查看较短时间范围内的数据时是没有问题的，但是对于一个较长的时间段来说，例如一个季度或者一年，每天的数据波动会成为趋势图中的噪音，影响图表中趋势信息的展现。为了改善这一点，当我们查看较长时间范围的指标趋势时，可以将图表的时间间隔加大为每周或每月。下面是同一时间段按日和按月查看长期趋势的效果对比。虽然按日的趋势图也可以揭示出增长的趋势，但按月的趋势图看起来更加清晰，并且易于理解。

一些报告的图表时间粒度也可以更改为小时。这些报告显示了访问者在一天中到达你网站的时间。可以让你追踪访问者在一天24小时中的什么时间到达你的网站。这可以让你了解一天中的什么时候对网站最有价值，并为你的广告投放时间和服务器维护提供了最佳的时间建议。

2，双指标趋势对比功能

让我们继续关注按时间的指标变化趋势图，在这张趋势图中，默认只显示单一指标的变化情况。但是单一的指标趋势变化并不能带给我们太多的信息，就好像访问次数一路上涨，这能说明营销活动的成功吗？我们需要对这个上涨的趋势做进一步分析。当我们在另一指标中选择了跳出率与访问次数指标趋势进行对比后，才能获得更准确的结论。看看这张访问次数与指标变化的趋势图说明了什么？当访问次数持续上升时，跳出率并没有变差。说明流量与网站的匹配度较好。那么，这些访问者的质量如何呢？是不是来我们的潜在购买者呢，我们可以按照同样的方法选择使用访问次数与购买率趋势进行对比。

3，多种方式查看报告

查看完指标趋势后，我们接着来看报告的主体部分，就是下面的数据表。数据表为我们提供了在报告主维度下，各个细分维度的指标数据。比如我们会看到，流量来源报告的数据表中显示了各来源的数据指标。看到这里你能发现什么洞察吗？不能，因为数据表中提供的数据虽然很多也很详细，但他们大部分都是绝对值，没有背景信息，而我们从这样的数字中很难发现有价值的信息。但是如何换一个角度，也许就会有不一样的发现。

在数据表格的右侧Google Analytics提供了几种查看数据表格的方法，这些方法将更加直观的告诉我们表格中的数据含义。让我们来重点介绍几个查看数据表的方法。

3.1饼图：

首先是饼图，当我们选择百分比饼图右侧时会发现不同来源指标在网站整体中的占比情况。例如排名第一的流量来源，我们只知道他带来了最多的流量，但这部分流量在网站中的占比如何呢？饼图可以告诉我们这些信息。当然，你也可以通过选择其他指标来观察同一个流量来源在两个不同指标中的表现情况。

3.2直方图：

第二个是直方图，直方图以一种直观的方式告诉我们不同指标之间的关系和差异有多大。

3.3对比图：

第三个是对比图，这也是最有用的一种查看报告的形式。对比图通常用在衡量比率的指标上，例如：浏览深度，平均停留，新访客比率，跳出率等。

3.4关键词云：

第四个是关键词云功能，这个功能只针对流量来源报告的搜索引擎关键词。通过关键词云我们可以很直观的看到哪些关键词为我们带来了最多的流量，最多的转化。非常直观的方法。

4，扩展报告展示内容

你可以已经注意到了，无论哪一种形式的报告，默认情况下都只显示前10行的数据。如何需要查看后面的数据，我们可以通过底部的选项来改变报告中显示的数据行数。报告最多显示500行的数据。

4.1显示自定义行数数据，海量数据下载技巧

这对于大部分报告来说已经足够了，但对于拥有上千个长尾词的搜索引擎关键词报告来说，还远远不够。这里我们可以一个小技巧来让报告显示最多20000行的数据，并且导出进行分析。方法就是通过修改URL中的参数来实现的。请看一下的URL示例。这个示例只支持CSV格式导出。

https://www.google.com/analytics/web/#report/trafficsources-search-overview/a27681312w53076314p56570513/%3F_.date00%3D20121001%26_.date01%3D20121031%26explorer-segmentExplorer.segmentId%3Danalytics.keyword%26explorer-table.plotKeys%3D%5B%5D%26explorer-table.rowStart%3D0%26explorer-table.rowCount%3D20000/

5，报告数据过滤功能

除了使用多种图表方式查看报告，我们还可以对报告中的数据进行快速筛选，在这个报告中包含有几千条数据，我们无法一一浏览。这时，可以通过使用过滤和筛选功能对报告中的指标和维度设定条件，进行快速筛选。筛选的方法有两种，快速筛选和高级筛选。如果你只希望对维度进行筛选，之间输入维度名称就可以。如果希望对指标值进行筛选，或者同时对多个维度和指标设定条件筛选。点击高级按钮，输入你需要的数据条件。在高级筛选中包含两种筛选模式，包含和排除。选择好条件，输入筛选范围点确认就可以完成筛选了。

6，报告指标排序功能

6.1默认指标排序

除了数据筛选功能，我们还可以对数据表进行排序。默认的数据表示安装访问次数由高到低进行排序的。这里再次体现出了以访问次数为核心的指标体系。我们也可以按任何一个指标对报告进行排序。比如我们希望通过跳出率的排序对流量与网站的匹配度进行检查。那么我们就点击跳出率指标，使报告按跳出率由高到低进行排序。

6.2加权排序

这时会出现一个问题，当我们按跳出率排序时，大部分跳出率很高的流量渠道访问次数却很低。这时的数据表对我们来说没有太大意义。因为他们的绝对值太少了。不足以影响网站整体表现，也根本不值得我们去采取进一步行动。因此，这不是我们想要的结构。这时候，我们要使用Google Analytics中的一个新的功能，叫做加权排序。选择加权排序后，我们看到Google Analytics对报告数据进行了重新排序。找到了那些跳出率较高，同时流量也较高的渠道来源。