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作为一名优秀的运营 ，该如何做好实时分析 ？ 在互联网行业精益化运营的背景 ，数据分析已成为运营的标配 ，大家都希望通过精细的分 析来提高运营的效率。 随着商品秒杀、爆款文章、产品快速迭代等运营手段不断增多 ，以往小时级的流量监测已经不能满 足运营者的需求。我们需要对网站平台上的每一分钟、每一个访客、每一次操作都进行记录 ，以满 足我们实时监测和快速决策的需要。 这种分钟级别的数据监测和分析 ，就是我们今天要介绍的“实时分析”。 一、实时分析需要关注的三大指标 数据化运营需要关注的指标非常多 ，如PV 、UV 、转化率、留存率等等。忽略留存、转化等结果型 指标 ，在分钟级的实时监测中 ，运营主要关注网站平台的三大类数据指标 ： 1. 访问用户量 2. 访问来源 3. 访问行为 用户访问量、访问来源和访问行为对网站平台的运营具有重要意义 ： 1. 分钟级的访问量 （ 图模块1 ）可以帮助我们了解流量的趋势 ，方便及时发现流量的异常 ； 2. 访问来源 （ 图模块2 ）的监测方便我们了解实时访问来源和权重 ，为渠道优化做准备 ； 2. 访问来源 （ 图模块2 ）的监测方便我们了解实时访问来源和权重 ，为渠道优化做准备 ； 3. 访问行为 （ 图模块3 ）的实时监测帮助我们了解用户的访问偏好 ，方便后期进行网站内容优化。 现有的SaaS （软件即服务 ）产品中 ，将上述实时指标模块统一于一个后台页面中 ，这样的设计便 于运营者对实时的情况一目了然、运筹帷幄。 二、通过三个案例讲透实时分析 从异常的流量峰值中发现问题 运营者一般都比较关注网站平台的PV 、UV及其走势 ，这也是网站流量分析的基础指标。以天或者 小时为颗粒度的流量分析较为粗糙 ，会掩盖很多时间节点上的流量波动细节。如果我们用分钟级的 粒度来观察流量 ，又会有什么发现呢 ？ 某内容社区7月16 日16 ：30- 16 ：35 用户访问量激增 ，是平时的4倍左右 （如上图圆圈所示 ）。社区 的运营人员马上就发现了这个异常值 ，借助 ［访问来源 ］发现该节点访问来源排第一位的是微 信 （mp.weixinbridge.co m ），然而当时并不知具体原因。在稍后的朋友圈分享的文章中发现 ，当时 某运营大咖在一个微信群分享中推荐了该社区平台 ，贡献了16 ：30- 16 ：35社区激增的访问量。该 社区的P 果断抓住这次机会 ，邀请该运营大咖来该社区做知识分享 ，起到了非常好的传播效果。 这是通过激增流量发现合作渠道的典型案例 ，值得所有企业思考。反之 ，如果流量暴跌 ，甚至降 为零 ，那么这个时候就马上检查网站/A PP是否正常 ，以便及时修复问题。 精准投放 ：渠道优化与反作弊 作为一个运营人员 ，如果产品在各大渠道上投放了广告 ，则可以通过 ［访问来源 ］来时刻监测渠道 的广告效果 ，进而确定渠道带来的访问用户量和质量。 某互联网企业近期做了系列的渠道投放测试。他们通过 ［访问来源 ］发现其中两个渠道带来的量非 常少 ，而且价格不菲 ，于是短暂上线就立即撤掉了该投放。同时实时分析还可以用于反作弊 ，短 时间、单一渠道流量暴增很可能就是刷单或者流量作弊的表现。某日上午该网站访问量连续出现两 个异常高峰 ，且该期间绝大部分流量来自一个渠道。运营人员对此非常警觉 ，经排查是代理商作弊 ，用机器人刷量 ；事后该企业果断放弃该代理渠道。上述两个行为为该企业挽回了大量损失。 实时监测 ，让产品运营更加高效 现在互联网产品迭代的速度越来越快 ，产品运营需要对新上线的产品或者功能进行追踪 ，评估产品 的效果或者市场反馈。 互联网金融领域存在组团诈骗进件 （进件 ，即购买金融产品 ）的情况。以某互联网金融公司为例 ， 因为风险控制的原因会控制对外宣传的力度 ，每天的访问用户数基本比较稳定。某日 ，该互金公司 上线了一个新的金融产品 ，公司的运营人员通过 ［访问用户实时走势 ］发现访问用户陡然增加 ，再 通过 ［活跃网页 ］发现该产品中的某个页面的访问量特别高 ，经过排查确定这是该产品的漏洞 ，会 导致公司流失大量资金 ，他们果断采取修复措施再重新上线。如果还是用传统的流量监测方法 ，可 能等到两三天才能发现这个漏洞 ，到时候流失资金可能达几百万之巨。 三、数据驱动的精细化运 一个产品或者运营手段从最初的“idea”到最后成型上线 ，运营人员需要通过数据来衡量它的表现及市 场反馈。同时 ，从数据中发现问题 ，提出假设 ，不断升级迭代 ；从而形成“idea — product – dat a” 的良性循环 ，驱动业务和客户的增长。 在运营的过程中 ，数据反馈越