記得很早以前看到過這樣的一段介紹：

想象你在逛街邊的一家書店，如果更終你沒有購買任何圖書就直接離開了，店長并不會知道你來過。但是如果你買了書，那么書店的員工就會知道他們賣出了一些商品(當然如果你在那里留了聯系信息來預訂另外一本書，他們就可以得到更多東西)。

回過頭來，我們從信息收集的角度看看網站訪問，那就是另外一個截然不同的世界了。無論你有沒有買東西，在你訪問站點時，總是會留下很多記錄，通過收集這些訪問者留下的大量數據，我們的網絡專家就可以得到關于網站用戶體驗的很多結論。

從站點的記錄中，可以知道你走過的每個通道、點擊的每個鏈接、拿了哪些商品、收藏了哪些你感興趣的話題等等。甚至知道你曾就搜索了哪些寶貝，網絡廣告推廣商就會根據這些你感興趣的商品，定向的給你投放一些“可能喜歡的寶貝”。

這就是更更簡單的web分析概念了，那么我們進行web分析的更終動機又是什么?

你的客戶需要什么?他并不需要“可用性”和“用戶體驗”本身，他真正需要的是實現他的目標，達到他的訪問動機。

狹義地看，web分析是指分析網站訪客的行為;廣泛一點來說，web 分析是指評估、調整網站各個方面的運作，使其符合公司的商業目標。

換句話，web分析，更終動機并不是“報告”，也不是算計著如何向決策者們發送充滿數據的垃圾郵件。它的真正目的是獲得可行動的認識和度量。

Avinash Kaushik 在《Web Analytics: An Hour a Day》一書中，提到了單靠一些傳統的web分析，有時會帶來的YY般的數據報告，比如“退出更多的頁面”、“訪客屏幕分辨率”、“網站交互次數”等等，這些度量的一個共同點是，它們聲稱會說點什么，但幾乎什么也沒說明白。

可是反過來思考一下，基于日志數據的web分析真的就一無是處了么?答案當然是否定的。日志分析，依舊是web 分析的基石，他給我們提供的是更廣泛的現象呈現，我們可以從中“知其然”。后面“知其所以然”的部分，就需要結合定性的分析研究來發現了。

那么我們能從日志中得到哪些基礎數據呢?看看下面這個圖，縱向的把收集到的數據進行分析并劃分了幾個層次，這個圖也描述了一個目前很廣泛使用的基于日志的統計分析步驟：日志文件->PV->會話->使用者->客戶->忠實客戶，我們可以明顯地看出，金字塔越上層的數據就越具有商業價值。 

對圖中一些術語的解釋：

命中(Hit)和請求是同一術語。為了獲得服務器上的一個資源(可以是文本、圖像或任何可以被包含在頁面內的元素)，瀏覽器和它連接的服務器之間進行的一次單一連接。日志文件中一條記錄就是一個請求。

訪問數(Visit)和用戶會話是同一術語。從CNNIC對這個術語的定義看，沒有詳細定義什么算是Visit，什么算是Loss，目前，一個Visit必須至少完整下載一個頁面到客戶端，如果沒有完全下載就被用戶關閉窗口即結束請求，那么是一個Loss，而不是一個Visit或稱Session。一般的度量方法：訪問者在20分鐘內與網站有交互活動則被認為是同一次進入網站，不記錄新的用戶會話數;當訪問者持續20分鐘與網站沒有交互活動，當他再次訪問網站時訪問者被認為再一次進入了網站，記錄新的用戶會話數。

Avinash 所提出的“三位一體”的web分析理論也正是將定性和定量合二為一的，以使客戶需求與公司目標達到雙贏為目的，得到可行動的認識和度量。

首先，進行行為分析，也就是我們傳統認為的點擊數據流分析，分析點擊密度、細分用戶等等。這一步的目的是收集真實的行為，來試圖推測用戶的意圖。從這些收集統計的數據中，我們并不企圖找出真正的意圖和問題，而是使其為更高層次的分析面提供參考。

**點是通過結果分析，來找出“so what”的問題，在網站目標明確的前提下進行實際產出變化的分析，衡量這個web站點在滿足它的存在這一目標上做得如何，才能讓上一步的數據更加有意義。

第三部分是體驗分析，這是分析的關鍵，打破陳規去讓用戶告訴我們這些問題到底是“為什么”，方法多是側重定性分析的，比如AB測試和多元測試、啟發式評估、客戶之聲等等。這樣也可以有效的避免將那些網站給用戶帶來的“誤會”當作有效樣本放入統計數據池中。

更后說幾個有意思的web分析方法：

1. 數據與可視化結合

“如果你有大量的數據，你應該感受到它們的存在。如果你必須瀏覽十萬行日志文檔，當你瀏覽到一百行時就已經忘了前幾行。” —Marty

面對龐大的雜亂無章的日志數據，將其可視化，已經成為一種趨勢，我們十分高興的看到，一些主流的web分析網站都推出了很多可視化的東西，而且并不局限于日志數據。很多時候，換個角度，能得到不一樣的收獲。

來幾個典型的例子：

熱力圖：可以應用在點擊日志、眼動分析、頁面展現率等等很多定性、定量的分析上 

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