京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
网站用户行为数据收集和分析方法
随着In ternet 的不断发展, 各种各样的网站如雨后春笋般成倍增长, 各个商业网站之间的竞争越来越激烈, 随之而来的是, 网站的建设不可避免的出现了很多问题。从最近一次国外对15 个大型网站进行统计分析表明, 用户在寻找自己所需要的信息时, 只有42% 的概率可以找到, 而在大部分的时间里用户都无法找到自己所需要的信息, 这使得用户在浏览网站时经常遭遇挫折, 严重影响了用户对网站的兴趣和信任。正如 J acob N ielsen 所指出的“如果你想通过网站找到某些信息, 那么在一般情况下很难找到, 就算能够找到, 也要经过一番周折。从以往的经验可以得知, 除非项目管理团队在整个网站设计过程中就特别考虑网站的可用性, 否则结果往往令人失望”。针对网站的特点, 目前国内外提出了很多依靠计算机辅助来自动收集和分析用户行为数据的方法, 本文以下部分将重点介绍基于服务器日志收集和分析用户行为数据的方法和从客户端收集和分析用户行为数据的方法, 并对根据不同的方法所开发出的一些工具进行了介绍。
1 基于服务器日志收集和分析用户行为数据的方法
目前, 对于网站来说, 自动获得用户行为数据最流行的方法之一是基于服务器日志的方法(Server log) ,就是通过从w eb 服务器所产生的日志文件来获取有用的数据。服务器日志文件就是用来记录w eb 服务器的活动, 提供了详细的客户和服务器的交互活动日志, 其中包括客户的请求和服务器的响应。通过日志文件收集到的数据形式依赖于具体的w eb 服务器类型, 不同的w eb 服务器产生的信息是不一样的。
1. 1 基于服务器日志方法的优点通过日志文件可以获得很有价值的网站使用情况的数据。 ① 日志文件是由w eb 服务器自动生成, 所以花费比较小。 ② 与人为建造的可用性实验室环境相比, 通过日志文件获得的数据更能够反映真实环境下用户的真实情况。 ③ 与只对几个用户在几小时内进行的测试所获得的数据相比, 通过日志文件获得的是大量的用户在相当长一段时间内的行为数据, 这对分析用户的行为是十分有利的, 可以利用数据挖掘等技术对用户进行分析。 ④ 开发基于日志文件的数据分析工具相对比较容易, 花费也不是太大。
1. 2 基于服务器日志方法的缺点基于日志的方法对于网站的可用性研究来说还存在着很多不足之处, 由于日志文件就是被设计用来产生站点级的性能统计数据, 因此不可避免的是, 日志文件所提供的数据与用来分析网站可用性所需的大量数据相比会有所不足, 对于研究潜在的可用性问题只能提供少量的数据甚至还可能提供一些误导性的数据。这是因为一旦w eb 服务器把用户请求的页面发送出去之后, 如果用户不发出请求, 则页面和用户之间发生了什么w eb 服务器并不记录。下面是一些从日志文件中获取的数据不足或有误导性数据的例子。
① 谁正在访问网站。如果想知道谁正在访问网站, 要求日志文件必须包含一个个人ID 或者登录到服务器的登录标示, 但是目前的网站一般不需要用户登录, 大多情况下由日志文件提供的客户端信息是客户的IP 地址, 而这些IP 地址很多情况下是由In ternet 提供商提供的动态IP。并且有时用通过代理服务器来访问In ternet (例如, 学校的校园网) , 这样就不能正确得知是哪个用户在访问网站。
② 用户访问网站的路径。如果日志文件能够记下用户所浏览的每个页面, 那么自然可以清楚的记录用户的访问路径, 然而, 当把用户的浏览器设置为可使用缓存(cache) 时(通常是缺省设置) , 用户所浏览的一些页面就不能被w eb 服务器所记录, 例如, 使用Back 按钮浏览的页面就不能被记录。而且, 如果同一页面中提供了多个选择可链接到同一个页面的话, 用户到底是使用哪一个链接过去, 这一信息从log 文件中也难以获得, 但是这一信息对改善网站的可用性也是很重要的。如果是通过图片链接,w eb 服务器可能会记下用户单击的坐标位置, 从而可以获得用户的确切信息, 如果没有使用这种技术的话, 就很难捕获这一信息。而且, 当用户通过键入U RL 地址, 或通过书签来访问页面时,w eb 服务器也不能记录这一信息。
③ 用户在每页的停留时间。日志文件记录的是数据开始传输的时间, 而不是传输完成的时间。而且也不清楚, 在页面下载的过程中, 用户到底在什么时间开始浏览页面。除非在页面显示的时候, 用户因有事离开了, 不然可以通过比较用户的当前请求和下一次请求之间的时间来粗略计算用户在此页面停留的大概时间 (通过后一次的请求时间减去第一次的请求时间得到, 但对于从cache 中获取的页面来说就出现很大偏差)。
④ 用户离开站点的位置。日志文件记录了在用户会话期间所发送的最后一页, 但是这可能并不是用户所看到的最后一页。其中有两个原因: 第一, 用户所看到的最后一页可能是从cache 中得到。第二, 用户可能已经有事离开了很长时间, 而这段时间已经超过了 w eb 服务器所定义的用户会话时间。
⑤ 用户是否成功完成自己想要做的事情。这是最根本的可用性问题, 只是通过单独的日志文件统计是很难回答的, 如果是“用户是否完成了交易? 用户是否成功地下载了文件?”之类的问题, 答案还是很容易推断。然而, 如果要回答“用户是否找到了所需要的信息?”类似这样的问题, 仅通过日志文件就很难回答了。
1. 3 基于服务器日志文件方法获取数据的辅助工具 Click T races A nalyzer 是分析网站用户行为的一套工具, 为进一步了解用户的浏览行为提供了强大的功能, 它把大量的复杂数据用非常简单的方法表达出来, 使可用性人员在分析用户行为时一目了然。
2 客户端收集和分析用户行为数据的方法
由于通过日志文件获得的信息会出现失真的情况, 而且有很多重要的数据只通过日志文件很难获得, 这些信息对研究网站的可用性问题却很重要, 因此为了进一步获得更多的有价值的可用性数据, 发现更多的网站可用性问题, 逐渐产生了很多技术用于从客户端(page- side) 直接获得用户与网站的交互情况。由于是直接从客户端获得数据, 所以, 能够获得大量的难以从服务器端获得的用户行为数据, 这对进一步分析用户浏览网站行为, 改善潜在的网站可用性问题提供了更大的帮助。
2. 1 客户端收集用户行为数据的优点
① 由于用户是在真实的环境下所进行的操作(如在家里或办公室) , 减少了人为地干扰因素, 因此获得的数据更加真实。
② 与基于日志文件的方法相比, 从客户端收集到的数据更加精确, 能够克服如上描述的很多问题。
●不受动态分配IP 地址或代理服务器的影响: 通过使用客户端跟踪技术(如由w eb 服务器对每个访问站点的客户机自动分配ID 并将其记录在客户端的 Cook ies 中, 每次用户浏览网站,w eb 服务器可通过访问客户端的Cook ies 就知道此客户机是否访问过本网站)。
●正确的用户浏览路径: 由于是在客户端记录用户行为, 因此客户端代码可自动跟踪用户的浏览路径, 不管是否通过本机缓存或通过代理服务器。例如, 用户的实际浏览路径是从AB, 点击Back 钮,AC, 但是从log 文件中得到的路径是AB` C。页面浏览时间: 举例如图1 (页面是由cgi 脚本产生的动态文件)。这是使用Click st ream 收集工具与基于服务器的日志文件产生的数据比较, 日志文件丢失了很多重要数据。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21