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隨著運營dede商城模板精細化發展，如何通過品牌沉淀的數據挖掘出更多優化可能，是每個運營、產品甚至技術的必修課。這篇文章將主要闡述我是如何通過發現問題、提出猜測、驗證猜想和事件歸類這四個方面，分析官網流量數據并找出問題的。

（文中出現的工具有CNZZ后臺和Excel2013）

這次以某個朋友的網站作為演示數據，選取了2016年7月25日到2016年8月7日，分別是2016年第31周和32周兩周的數據，選擇這兩周數據是因為第32周該網站剛剛關閉了付費廣告的投放，所以網站流量出現了巨大差異，比較典型，CNZZ后臺流量如圖示：

在圖右下選擇“更多指標”，選取當前核心指標，舉例取PV、UV、平均訪問時長、跳出率；圖中部“時”改為“天”。

然后我們通過觀察圖上部分的對比數據，提出疑問：

1、為什么兩周流量數據大面積變差？怎么找出是哪一天或者哪個欄目哪個小時的原因？

2、為什么獨立訪客（UV）和新獨立訪客（NUV）差值都是4.5倍左右，而瀏覽次數（PV）差值卻只有1.5倍？

3、為什么兩周的UV走勢（橙線）類似，但PV走勢（藍線）卻在7-26和7-29兩天出現谷值和峰值？

目前我們已知最大的變化就是第31周開了付費廣告，第32周關閉，關閉時間是8-1號當天幾點呢？一到凌晨就關了還是下班才關？網站負責人說“好像是8-1號早上”，分析師不相信“好像”，只能通過數據去驗證。

這時候我們能提出的合理猜測是（猜測問題1=d1，下同）：

d1：兩周流量數據大面積變差，是因為關閉了廣告投放，但具體是哪個小時和欄目通過CNZZ展示出的數據無法直觀得出結論，需要分析具體數據。

d2：UV和NUV差值相近，可能這周的數據增長多數來自新獨立訪客，而著陸頁對新訪客的吸引力不強，所以大多新訪客沒有產生更多點擊行為，這也說明，為什么第32周的跳出率升高。

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