更新時間：2025-09-15 13:58:26
網站建設
465北京網站建設公司推來客：在網站制作數據分析中，時間是最常見也是必不可少的維度之一，在大多數情況下被用來限制指標統計的范圍和粒度。同時，時間因素也會影響指標的一些統計規律和細節。在一些數據分析中，我們很容易忽略時間因素的影響，這可能會誤導最終的結論。
我發現這個問題是在數據提取需求中。該網站每天都會發布大量新內容。這些新內容是需要推薦的，否則就會被埋沒，所以很多網站都會有“最新推薦”等模塊，而這個數據需求就是分析應該推薦哪些新內容？網站發布的新內容質量參差不齊，數據積累少，推薦模塊需要投放那些有潛力的新內容，讓潛力得到充分挖掘，成長為熱門內容，那么數據分析呢需要做的是尋找那些具有潛力的新內容。
如果是seo網站優化推薦榜TOP10，最簡單的方法就是根據新內容的訪問量或者轉化率排序選出前十名，但是有很多地方值得注意，轉化率需要注意。可以參考《關鍵指標背后的秘密》一文。這里主要討論如果按內容訪問量排序需要注意什么，如果選擇過去一周的匯總數據？可能你已經想到了，之所以在這里舉例新內容，是因為新內容有一個發布時間（Publish Time），就像一個人的出生日期，從發布時間到當前時間的時間間隔為內容的持續時間，也可以認為是內容的生命周期（Lifetime），就像一個人的年齡一樣。內容持續時間越長，它積累的數據越多，相應地獲得高流量的機會就越大，如果我們比較一周中不同時間發布的內容的一周總流量，那些就落入了錯誤的陷阱的比較，或“不匹配”。
形象比喻是剛入伍的新兵和上過戰場的老兵之間的對決。雖然新兵也不是完全沒有勝算，但或許新兵天生勇猛，或者初生牛犢不怕虎。老手，但大多數情況下這種可能性較小，這是一場不公平的對決，在數據分析中我們需要盡量避免這種不公平的對決（對比）。
內容和產品分析
我們需要想辦法避免這個時間因素對分析結果的影響。通常我們在選擇比較對象時，需要控制所有比較對象的持續時間相同。對于較早發布的數據，之前的數據會被丟棄，最近一周內剛剛發布的內容會被丟棄，不納入本次對比，待有完整一周的數據后，再進行對比。雖然這樣可以保證比較是在同一個基線上，但無疑會延誤評估的結論。一些一開始就吸引眼球的內容不能及時發現。因此，這里采用統計單位時間指標表現的方法，即根據內容的發布時間統計得到每條內容的時長（一般精確到天），然后除以該內容的總訪問量content 通過這個duration 得到單位時間的內容訪問量來進行比較。
事實上，這種錯誤在日常生活中可能很常見。當我在博客上發了一篇新文章幾天后去Google Analytics查看數據時，發現新文章頁面比較晚，不是因為沒有人真正看，而是因為過去的匯總數據GA默認顯示月份，按Pageviews排序的報表新內容短時間內無法快速沖到前幾位。對于那些上線不頻繁的新內容或新產品的網站，運營商可能更清楚哪些內容是新的，因此通過一些人為的識別和調整在分析時不容易掉入陷阱，但對于數百個新的每周發布內容對于發布內容的網站來說，此類錯誤的出現很可能會埋沒一些優質的新產品：
上表是最近10天內5個新發布內容的訪問數據，加上內容發布后的天數。我們將總訪問量除以天數，計算出日均訪問量，然后計算出總訪問量流量和日均訪問量分別降序排列，得到完全不同的排名.如果按1排序，我們可能會完全忽略D內容的強勢表現，權衡時間因素后的排序讓我們更準確地把握潛在的新內容。
上述方法同樣適用于電子商務網站的產品分析。不少電商網站希望在新品中選擇具有足夠潛力的產品進行重點營銷，并以此打造所謂的“爆款”，從而進一步推動訂單的增長。銷售額和利潤。潛在新品的篩選，一方面需要敏銳的嗅覺和視覺，另一方面需要數據分析。這時就不得不考慮上述時間因素的影響。請記住，一個月內售出20 件商品。不一定比賣50塊差。關鍵是你什么時候把這些產品上架。只有用有效的方法進行評估，才能找到真正有潛力和有價值的增長點的產品。
要知道，任何網站內容或產品都不是經久不衰的，都有自己的生命。
命周期，所以明智的網站運營永遠在不斷尋找新的生長點，如果數據分析中欠缺考慮時間因素，那些有潛力的產品和內容很可能就會被“久經磨練”的產品內容長期壓制，導致網站新陳代謝過于緩慢，進而落后于其他網站。用戶分析
在進行用戶分析的時候，同樣需要注意時間因素，如用戶RFM分析、用戶忠誠度價值評分、用戶生命周期價值等，這些基于用戶在一段時間內持續性行為分析的模型都易掉入時間的陷阱。我們沒法奢求一個只注冊了一周的新用戶在近一個月的訪問頻率高于老用戶，因為你只給了他7天的時間，而與他對決的是擁有充裕的30天時間的用戶；同樣你不應該去比較一個僅使用一個月的新用戶與一個一直在持續使用的老用戶在三個月或半年中的消費次數、消費金額等，因為他們不在同一起跑線上。但新用戶擁有潛力，指不定他們就會成長為更加高價值的忠誠用戶，所以在針對用戶的營銷中我們需要消除這個因素的影響，同樣使用除以用戶使用網站持續時間（從用戶首次訪問或者注冊時間開始計算）的方法計算單位時間的指標表現，使用RFM模型看下考慮時間因素前后對用戶評估的差異：
如上表所示，假如RFM模型選擇了近100天的數據來對用戶進行分析，這里同樣加入“持續時間”這個統計量，即用戶從注冊到當前的天數，如果用戶的注冊時間在100天之前，那么用戶在該統計周期中的持續時間就是100天（最大期限）。RFM的三個指標中的最近購買間隔（R）不受用戶持續時間的影響，因此在考慮時間因素時不用做變換，而購買頻率（F）和消費金額（M）都會受到持續時間的影響，需要除以持續時間，計算得到單位時間（這里是天）的數值，即表格中每位用戶在“是否考慮時間因素”前后的指標變換。從變換前后的比較來看，用戶1因為是持續使用的老用戶，未考慮時間因素前在購買頻率和消費金額上具有明顯優勢，但數據變換之后，用戶2所表現的粘性和價值更高，即用戶2雖然使用網站時間不長，但在單位時間的購買消費上優于用戶1，我們通過雷達圖進一步看下考慮時間因素前后的效果：
圖中對數據進行標準化評分后，藍線代表用戶1，紅線代表用戶2，虛線表示未考慮時間因素，實現代表考慮了時間因素，可以看到用戶2在考慮時間因素之后價值被明顯放大，從圖中可以得到用戶2的預期價值優于用戶1。如果我們不去考慮時間因素的影響，分析的結果就會產生明顯的偏差，進而可能誤導對用戶的正確評估。
其實這里提及的時間因素還是一個遵循對比原則的問題，比較的對象之間必須具備可比性，不然比較的結果就沒有任何的意義。
很久沒有更新博客了，因為這段時間的變動沒有時間去思考和整理一些新的內容。這篇文章中提及的分析中需要考慮到的時間因素其實在很多情況下都遇到過，尤其是對一個時間周期內匯總的統計指標做細分分析的時候需要格外注意各細分項存在的時間周期是否一致，希望對大家有所啟發和幫助。
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