⑴ 網路數據分析工作包括哪些
1、統計工具配置包括：
為網頁部署統計代碼，對於數據統計工具進行設置，配置儀表盤，數據系統賬號管理等。
2、為業務部門提供數據報表包括：
按照業務部門需求，提供業務部門所需要的數據報表。
3、對網站進行分析包括：
獲取網站數據，對數據進行分析，將分析出來的意見給業務部門。
⑵ 網路數據分析技術有哪些
1、對比分析法
對比分析法不管是從生活中還是工作中，都會經常用到，對比分析法也稱比較分析法，是將兩個或兩個以上相互聯系的指標數據進行比較，分析其變化情況，了解事物的本質特徵和發展規律。
在數據分析中，常用到的分3類：時間對比、空間對比以及標准對比。
2、用戶分析法
用戶分析是互聯網運營的核心，常用的分析方法包括：活躍分析，留存分析，用戶分群，用戶畫像等。在剛剛說到的RARRA模型中，用戶活躍和留存是非常重要的環節，通過對用戶行為數據的分析，對產品或網頁設計進行優化，對用戶進行適當引導等。
3、細分分析法
在數據分析概念被廣泛重視的今天，粗略的數據分析很難真正發現問題，精細化數據分析成為真正有效的方法，所以細分分析法是在本來的數據分析上做的更為深入和精細化。
4、指標分析法
在實際工作中，這個方法應用的最為廣泛，也是在使用其他方法進行分析的同時搭配使用突出問題關鍵點的方法，指直接運用統計學中的一些基礎指標來做數據分析，比如平均數、眾數、中位數、最大值、最小值等。在選擇具體使用哪個基礎指標時，需要考慮結果的取向性。
⑶ 你知道互聯網業務數據分析常用指標有哪些嗎
常用的數據指標包括三方面：用戶數據、行為數據、業務數據，串成一句話即是：誰，幹了什麼，結果如何
可從用戶來源、用戶存量、用戶增量、用戶健康度四個常用維度去看
用戶來源 ：指用戶來源的渠道，比如：網路自然搜索、網路關鍵字投放、搜狗、微信等
用戶存量 ：指日活DAU（Daily Active User，日活躍用戶數量）、月活MAU（Monthly Active User，月活躍用戶數量）等用戶活躍數據。註：需要說明的是MAU不等於各日的DAU之和，需要對用戶去重統計才有意義。
用戶增量 ：指新增用戶，定義新增用戶的流程節點和基於維度不同，統計出來的數據不同，在日常工作中，要和團隊明確統一定義的標准，降低溝通成本
用戶健康度 ：可用用戶留存率等指標衡量，關於留存率計算一般有三種演算法
可從訪問次數/頻率、訪問時長、訪問轉化、訪問跳出四個常用維度去看
訪問次數/頻率 ：可用PV（Page View，頁面瀏覽量）、UV（Unique Visitor，獨立訪客量）、訪問深度來呈現
PV指頁面訪問次數，UV指訪客人數
訪問深度 ：用來衡量用戶對產品的了解程度
訪問時長 ：可一定程度量化當前頁面內容對用戶的吸引程度。註：在處理訪問時長數據時，需要注意剔除一些非常大的值，避免用戶去做其他事情頁面沒關這種極端情況帶來的干擾
訪問轉化 ：指用戶訪問相關頁面後，轉化成注冊用戶、付費用戶的比率
訪問跳出 ：可用彈出率等指標衡量頁面對用戶的質量，註：彈出率是基於訪問次數的
可從業務總量、人均付費、人數、產品健康度四個常用維度去看
總量 ：一般會用GMV（Gross Merchandise Volume，成交總額）來度量，
人均付費 ：一般用ARPU（Average Revenue Per User，每用戶平均收入）/ARPPU（Average Revenue Per Paying User，每付費用戶帶來的平均收益）
人數 ：一般指付費人數
產品健康度 ：衡量大多數產品健康度，看其能帶來的收益，即可以用付費率、付費頻次等指標來衡量
上述具體指標，在實際工作中，要根據產品的具體形態調整。比如業務數據的指標，視頻產品一般就會採用觀看時長來衡量總量，觀看人數來度量人數這個指標