如果你在获取数据前没有经过缜密的思考，那么在分析数据时就只能碰运气了。重新审视获得数据的过程，保证数据从一开始就与业务有紧密的联系。

　　亲爱的网站分析师们，你在工作中最大的烦恼是什么？对于我来说，最大的烦恼莫过于无法通过数据解决问题，获得洞察。

　　虽然网站分析的方法有很多种，细分分析，对比分析，趋势分析，转化分析等等。但所有这些分析方法或者模型仅仅都只是手段，没有任何一种方法保证你一定能从数据中发现问题获得洞察。即使是被誉为网站分析杀手锏的细分也是一样。这时，我们就像在数据和洞察间绕圈子。说的好听点叫做在不断的试错（这种试错的过程多半是在拼人品，碰运气，多数时候都不会有结果），而其实就是在数据中兜圈子。这个过程真是求生不得求死不能。

　　为什么会出现这种情况呢？原因不在于网站分析方法本身，而在于我们手中的数据。更准确的说是获取这些数据的过程。

　　网站分析中有一个非常重要的原则，GIGO原则 (Garbage In Garbage Out输入的是垃圾，输出的也是垃圾)。

　　现在重新审视一下我们之前的问题，在网站分析过程中，我们所获得的数据大部分都属于低价值的基础数据。这些数据有两类共同的特点：

　　对于这样数据，无论是你使用什么样的分析方法，开云电竞都很难从中获得洞察。原因很简单，数据本身就缺少价值。解决的方法需要你从所拥有的数据中跳出来。重新审视获得这些数据的过程。数据的获取过程不应该开始于追踪代码或是网站分析工具。而是应该来自网站自身的业务需求。保证数据从一开始就与业务有紧密的联系。

　　这个过程我在之前的文章《Google Analytics实施七步曲》中曾经简单介绍过。这里再从另一个角度进行说明。从数据中获取洞察分为四个部分：

　　在这四个部分中，第二部分代码设计是最关键的一个步骤。我认为这一步应该是进行一次网站分析的开始。而对于那些无法通过数据获得洞察的分析师来说开云电竞，这一步则是他们开始犯错误的第一步。下面我们来详细介绍下代码设计在网站分析中的重要性。

　　回想一下你是如何在网站中实施追踪代码的。我们以Google Analytics为例。我最常见的代码实施方式有两种。

　　这两种代码实施方式我也都使用过。但现在看起来，两种代码实施方式都存在严重的错误和问题。因为两种方式都没有代码设计过程。这样就意味着这两种方式所获得的数据都与网站的实际业务模式有较远的距离。再说的严重一些这类的代码实施过程所获得的数据根本就是错误的。如果你不信的话请来回答以下几个问题。

　　网站分析工具默认的访问者有效时间为2年。这符合你网站的业务模式吗？如果所有实施GA的网站都不对这个值进行修改，那么所有的访问者有效期就都将是2年。这里可能既包含新闻资讯类网站，也包含电商类网站。这你觉得合理吗？

　　网站分析工具默认的访问结束时间是静止30分钟。这符合你网站的内容和用户行为吗？很显然游戏类网站，资讯类网站和视频类网站对这个默认时间会有很大的差异。

　　网站分析工具默认的广告流量有效期为6个月。这符合你对广告流量效果的衡量标准吗？快消类网站和房地产类网站对广告效果的衡量周期会不同。

　　以上的默认值是网站分析工具定义的，而这个工具并非为你的网站或行业定制。同时，这些默认值也将影响网站分析中最基础的指标计算。例如Visitor和Visits等等。因此，这些默认值在代码实施之前都是需要按实际的业务需求进行定制的。

　　前面是从技术角度考虑的代码定制问题，从业务角度则还要复杂的多，并且需要结合实际的网站结构及具体需求进行定制和实施，这里建议在对大量的业务需求进行定制追踪时使用《使用Tag Manager事件监听功能追踪页面链接属性》文章中介绍的方法开云电竞。后续我们将整理出一套流程和业务代码定制规范来和大家一起分享。

　　这里我们整理了15个在进行网站分析前的代码设计过程中需要考虑的问题。当然，真正要考虑的问题因网站而异，肯定是要超过这15个问题的。这里算是抛砖引玉。仅供大家参考。

　　我所推崇的有价值的网站分析流程分为5个关键步骤：业务问题—代码设计—代码实施—数据反馈—发现并解决问题

　　从业务问题开始，对网站分析代码进行设计和定制，这里既包括技术类代码定制，也包括业务类的代码设计。这一步是输入阶段，直接决定后面收集到的数据在业务及运营中是否有价值。然后是代码实施过程，数据反馈和分析过程。开云电竞在保证了数据与业务的联系和价值后，我们才有可能发现答案及洞察。

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