现在的工作会接触到很多网络公司做bi分析的朋友，想就着这个机会，把自己所见到、学到的整理一下与大家伙儿一起来分享，同时也希望能够通过分享来增加与相通兴趣的朋友的交流。文章中存在的各种不足或者错误，欢迎各位评论。

　　关于数据化管理的文章书籍已经很多了，我这里只是近一步整理。数据分析也还是为了公司的发展，粗暴一点讲，是为了公司的盈利和持续的盈利。就从这个方面，来逐一分解，互联网行业中，哪些数据需要分析，怎样分析，分析的价值是什么。我会整体分为四大部分：收入相关的数据分析、成本相关的数据分析、风险(为了持续发展)相关的数据分析、综合管理篇。

　　互联网的商业模式千变万化，但其盈利模式目前大抵可大致分为以下三种：一是向用户出售商品或服务，其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进行盈利，典型的例如google、百度以及其他平台类网络公司;三是直接向用户收取费用，目前游戏公司大都属于这种模式。不同收入模式也有不一样的数据指标，我们分别对其进行介绍。

　　电商公司和o2o类企业主要是通过这一种模式来盈利，公司的收入是由一个个订单堆积出来，其收入状况可通过订单状况得以体现。订单是由用户购买了相关的商品或服务产生，可以说用户和商品或服务为订单的两大基本元素，公司收入下降、增长、异常最终都可以追踪到用户与商品这两大元素上。这样我们将公司收入有关数据拆解为三大模块：用户、商品或服务、订单。

　　公司收入、订单都是由用户消费所产生，用户的消费流程可以划分为以下四个阶段：引流、转化、消费、存留。我们所希望的理想情况就是大量的用户进来并且产生消费，并且持续的产生消费。然而现实一般是和我们所希望的相差甚远的，我们能做的，就是对这一些数据进行分析，根据数据情况进行策略对调整，让现实与理想情况之间的距离越来越近。

　　从上图中，不难发现以下规律：一天当中，访问集中在9点到11点和14点到17点这段上班时间，一年中则在春节前后的访问量比较大，每周中也是访问集中在工作日。大部分互联网业务的规律会与上面讲述的情况不同，一般2c的业务会在休息时间访问量巨大，可能刚好遇上面讲述的情况相反，但并不妨碍以上的分析方式。

　　一般来说，流量都是以每天中的时段、季节、节假日、星期这样的规律来分布的。所以能将以上几面统一放到同一页面中进行观测，可以全面的了解应用的访问规律。并且通过对渠道、业务的选择，可以观测具体的渠道、业务的访问规律。

　　分析出流量的规律，对活动效果、业务调整具有重大影响。例如：a公司想开展为期两天每天两小时的消费满200减50并赠送肥皂的活动，那么活动开始时间最好是选在周三、周四，时间在上午的9、10点钟。这样才可以在一定的时间内被大部分用户所知道，毕竟活动的广告时间成本都是钱。另外能够准确的通过不同时期访问量的密集程度，调整公司的业务布局，做到合理的成本控制等。

　　对流量的追踪，一般就是对流量的监控，观察活动前、活动中、活动后的变动情况，评估活动效果。通常来说，活动期间流量会大幅度的提高，活动后有一定回落，是一个成功的活动。如果活动期间流量上升幅度不大，或者活动结束后流量大幅度跌落，甚至流量低于活动前的正常流量很多，都不能说是一个成功的活动。

　　当然，若分析活动效果，需要追踪的不仅仅是流量，包括转化率、订单数、成交额、都有必要进行追踪。后面会进行针对性的介绍。

　　除活动外，公司可能会常常调整渠道投入、页面布局、功能改进等等，每一项调整后，都对流量进行追踪观察，可以分析调整的效果。这里只介绍流量的追踪，在进行产品或渠道的优化调整后，同时需要追踪的还有转化率等，关于转化率会在后面进行介绍。