在这个大数据时代，每天产生的数据十分的冗杂，这些数据汇聚在一起会产生很多有价值的东西。分析网民的行为数据、关注点、归属地等会有很答的社会价值。而见天在此我们要分析的不是数据分析的价值，而是说明网站数据分析的流程是什么。
1、明确目的
我们做任何事情都要有目的，数据分析也不例外。我们主要通过用户、需求、场景来拆解数据分析目的。
①用户
②公司内部部门
可以是公司内部部门，比如我之前经历过的一家公司，某部门需要对产品下单环节每一步骤的uv做统计，从而制作漏斗模型，优化产品设计。这就需要相关部门人员去找BI团队，拉取相关数据。
③外部客户
一些外部客户不具备某一行业的数据，但它又需要了解这个行业的用户和市场，而你由于自己的产品定位或者资源，具备相关数据，从而可以做出数据产品，供外部客户使用，在满足你自身数据变现需求的同时，也满足外部客户需求。
④需求
用户想通过数据达到一个什么样目的?是提升相关业务指标还是发现问题?只有明确目的才能制定合理的数据分析思路。
⑤场景
场景更多体现的是数据分析的场景。比如上面的某部门想知道用户下单环节的每一步骤的uv，从而制作漏斗模型，优化下单支付环节，提高交易量，这就是场景。要根据场景去定义问题，梳理数据分析思路，选择数据分析的方法。
2、数据收集
一般情况下，每个公司都有自己的一些服务器和数据库。那这个时候，如果你要去提取这些数据，需要会一些简单的SQL语言产品经理学SQL(五)，这一点是非常重要的，因为你数据收集的程度和准确性往往就决定了你数据分析结果的可靠性和有效性。
3、数据预处理
收集好以后，我们需要对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做一些算法和模型，这样的出来的结果是不具备参考性的。数据预处理的原因就是因为很多数据有问题，比如说他遇到一个异常值(大家都是正的，突然蹦出个负值)，或者说缺失值，我们都需要对这些数据进行预处理。
4、数据分析
在数据进行简单的加工以后，我们就需要去做一些数据分析了。
①异常分析
发现异常情况，找到出现异常现象的原因。
②寻找关联关系
关联分析就是寻找事务之间的关联关系，一个耳熟能详的例子就是“啤酒与尿布”的问题。挖掘事务内部的关联关系，对于制定精准营销策略具有指导意义。
③分类、分层
通过用户特征、用户行为对用户进行分类分层，形成精细化运营、精准化业务推荐，进一步提升运营效率和转化率。
④预测
根据历史数据和分析技术(如统计建模和机器学习)对未来结果进行预测。预测分析科学可以以很高的精度形成对未来的见解。
5、数据表现
其实也就是数据可视化，把数据结果通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加的强烈。常见的数据可视化工具可以是excel，也可以用power BI系统，也可以是你公司自己开发的一套BI系统。
6、数据报告
经过上述一些列的步骤，得出了哪些结论?可以采取哪些优化措施?这些都需要以数据报告的形式进行呈现。如果数据结果不可靠， 此时我们就需要检查数据分析方法是不是有问题;其次，数据是否进行过加工处理?再其次，数据收集的是否可靠?这就需要具体问题，具体分析了。
以上就是网站数据分析的具体流程，做好网站数据分析是很重要的，正如我们前面所提到的，网站数据分的作用是很大的，做好数据分析会从不同方面给我们带来看不到的隐形收益。