事實上，網站流量是指網站的訪問量，是用來描述訪問一個網站的用戶數量以及用戶所瀏覽的網頁數量等指標。網絡運營商通過對網站流量的統計分析，在獲得網站訪問量基本數據的情況下，對有關數據進行統計、分析，以了解網站當前的訪問效果和訪問用戶行為并發現當前網絡營銷活動中存在的問題，并為進一步修正或重新制定網絡營銷策略提供依據。

衡量一個網站流量的主要指標就是IP、UV、PV。IP也就是獨立IP，指的是獨立IP，24小時內內相同IP地址之被計算一次。UV(訪客)，即UniQue Visitor，訪問網站的一臺電腦客戶端為一個訪客。24小時內相同的客戶端只被計算一次。PV(頁面訪問量)：即Page View, 即頁面瀏覽量或點擊量，用戶每次刷新即被計算一次。

那么問題來了，我們應該如何提高網站流量呢？這里為大家提供以下方法來提高網站流量，可以通過搜索引擎優化、付費推廣、軟文推廣、信息推廣、社會化媒體推廣、郵件推廣等等方式來實現，而社會化媒體推廣是我們最常用的手段，通過博客，論壇，微博，微信，QQ空間等社會化媒體把自己的文章宣傳出去，被更多的訪客看到，達到提高網站流量的目的。通過博客，論壇，微博，QQ群等渠道，可以做我們自己的品牌推廣。

網絡化的社會將會給我們帶來特別大的發展機遇，幾乎所有的物品都在網絡上實現了網絡營銷，網上的資訊也是豐富多彩，由此而來的網站流量的提高成為了一個新的挑戰。既然是挑戰，同時也是機遇，提高網站的流量，即是提高了網站的知名度，更提升了品牌的知名度。

而現在的數據分析工具越來越精細化，不像以前只是進行簡單的流量分析，現在更多的是為了實現精準營銷而對用戶進行深層次的研究，包括對用戶進行畫像、進行用戶標簽化、或者是用戶屬性分析，對應的數據分析工具也可以分為用戶數據統計工具和用戶行為分析工具兩種，下面我就分別案例幾個好用的分析工具。

但是！在進行安利之前，必須要說明一點的是沒有一款數據分析工具是適合所有企業的，也不代表著企業只用一個數據分析工具就足夠了，這跟企業自身的數據信息狀況、團隊情況、企業資源狀況等等有著很大的聯系，道理很簡單，適合的才是最好的。

數據統計工具

1、Google Analytics

谷歌分析是谷歌公司專門為網站數據統計推出的產品，而定位的也是企業級的客戶服務，在數據統計結構上，也分為內容、社交、移動、轉化和廣告分析幾個維度，主要功能是可以對目標網站進行訪問數據統計和分析，并提供多種參數供網站擁有者使用。

谷歌分析不僅可以幫助用戶衡量銷售與轉化情況，而且能為使用者提供新鮮的深入信息，幫助使用者了解訪問者如何使用自己的網站，他們如何到達自己的網站，以及自己可以如何吸引他們不斷回訪等，

優點：

• 使用起來很簡單，只需要在網頁上加一串代碼就可以了
• 除了通用的流量統計、關鍵詞等還有一些特色參數，比如電子商務轉換率、跳出率等等
• 可以進行強大的自定義報告，不僅是一個數據統計工具，也存在細微的分析行為
• 免費

缺點：

• 功能上比較單一，只能進行粗略的數據統計
• 主要適用于企業級角色
• 基礎功能免費，但是深度分析功能十分昂貴，少說也得幾十萬美金每年

總評：★★★★

2、百度統計

百度統計是百度推出的一款免費的專業網站流量分析工具，能夠告訴用戶訪客是如何找到并瀏覽用戶的網站，在網站上做了些什么，有了這些信息，可以幫助用戶改善訪客在用戶的網站上的使用體驗，不斷提升網站的投資回報率。

優點

• 百度出品，技術上是值得信賴的，比很多國內粗制濫造的數據統計工具要強得多
• 指標更為豐富一些，系統也比較穩定
• 百度統計在獨立IP數統計、訪客訪問軌跡、實時數據方面來說是優于谷歌統計的

缺點

• 雖然號稱免費，但其實只是開放給百度聯盟等一些限制用戶
• 功能上大多局限于數據統計，不像谷歌一樣可以進行用戶分析

總評：★★★

3、HeapAnalytics

HeapAnalytics是國外一款很犀利的數據統計工具，其中的一大特異之處是讓任何完全不懂技術的“普通人”，也能夠輕而易舉的監測到任何我們想監測的東西，這也是官方slogan中提到的。

為什么這種簡單的模式能被用過精細化統計呢，其實很好理解，比如你在任何一個頁面看到一個按鈕，就想統計這塊的流量和用戶數據，那么直接添加到HeapAnalytics 統計系統內，你可以去做多個類似數據組的服務，而每個數據組的統計基本都是細分的統計。

除此之外，在用戶分組與趨勢判斷中也很很強大的分析系統，不過因為統計服務本身在技術層面做了大量的處理與資源分配，也導致其高級服務本身的價格也很高，但有試用期，可以去體驗下。

優點：去技術化、無埋點、實時數據、可視化配置；

缺點：因為統計服務本身在技術層面做了大量的處理與資源分配，也導致其高級服務本身的價格也很高

總評：★★★

4、Adobe Analtyics

Omniture是最早采用頁面布碼方式進行監測的工具之一（可能就是第一），且最早按照SaaS方式提供服務，也是最為被廣為采購的付費工具，但定價并不夸張，跟谷歌分析很像。

優點：

• 自定義能力上比谷歌分析要強
• 價格優勢，定價也比較靈活，按照流量分階付費
• 本身就是整個Adobe Marketing Cloud（AMC）構件的最關鍵最基礎的構件

缺點：

• 需要強大的本地客戶支持
• 如果沒有官方的幫助，你自己無法配置，而如果沒有配置好，功能基本上跟自己開發一個流量計數器差不多
• 門檻高，如果光是復雜還好，主要是很多配置權限用戶并不擁有，需要官方權限

總評：★★★

數據分析工具

1、Tableau

Tableau自身定位是一款可視化工具，與Qlikview的定位差不多，是一款非常成熟的全球化商業軟件，擁有著非常強大的數據可視化分析功能。

優點：

• 官網提供很多學習文檔、案例、視頻等資源供用戶進行上手學習
• 支持進行Iframe網頁集成
• 內置時序分析預測、聚類算法，可進行簡單數據挖掘計算處理
• OLAP計算分析能力比較強大

缺點：

• 對計算機的硬件要求很高，部署十分復雜
• 數據模型屬于寬帶模型，靈活性和拓展性比較差
• 無法控制用戶查看的列級別的權限粒度，數據權限控制較差
• 國內主要是代理商提供項目實施和技術服務，本土化稍弱，不如國內廠商
• 不能進行深度的數據挖掘

總評：★★★★

2、FineBI

帆軟旗下的自助性BI產品，數據分析功能強大，帆軟公司也是國內BI市場的領導廠商，從報表到BI ，在國內市場做了13年，占據國內BI市場占有率第一。

優點：

• 性能強大，在報價上有優勢，性價比最高
• 簡單易學，支持自助式數據分析，能應用復雜多變的場景需求
• 支持多數據源連接，對企業數據平臺的對接能力更強
• 內設多種數據挖掘算法，數據加工能力強大
• 后期采用jar包升級換代，維護方便

缺點：

輕量化的BI工具

總評：★★★★

3、Power BI

Power BI來源于微軟公司，主要基于高級Excel功能，目前國內BI商業化模式推廣正處于起步階段。

優點：

• 基于ERP和財務帳套，內置多種分析模塊
• 面向ERP之上的數據分析，在應用產品上更專業
• 在數據建模上，支持實時和抽取模式，但不支持多數據源

缺點：

• 可視化程度很低
• 不支持Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb的數據源連接
• 對用戶的技術要求較高，學習成本較大
• 計算分析能力和數據挖掘能力與同樣的FineBI相比起來較差

我一開始以為這個插件僅限于在 VS Code 上使用呢！順著官方網址，在電腦上打開一看，臥槽，牛逼啊，支持大多數市面上的開發工具。

連 Sublime Text 和 TextMate 等文本編輯器都支持，還有 Terminal 終端?？梢园。∽鳛橐粋€全棧工程師，它都能滿足啊，前后端的編輯器，開發工具通吃??！

你只需要在開發工具或者編輯器中裝上這個 WakaTime 基本上就啥也不用管了，它會自動統計你 coding 信息傳到它的服務器上，然后做成漂亮的圖表來展示統計結果。

就是這樣的圖：

不止如此，它還做了一個排行榜，所有使用這個工具的人的排行榜，按照 coding 的時間總和來統計排行。如下圖：

排行榜上的統計信息還挺全面，除了排名，總時長，還有平均時長，以及使用者經常使用哪些語言，挺全面的。

在每個人的個人主頁界面，還有如下的統計信息，非常好玩。

比如使用的每種語言的統計時長，以及使用的哪種工具的統計時長，還有來自于使用哪種操作系統的統計時長。

這就是一款記錄程序員敲代碼（coding）時間的統計工具??！

換句話說：這特么就是一款程序員監工的神器啊！如果你的老板看到他，程序員就再也不能上班好好摸魚了。

當然，老板讓它監工是開玩笑的，我們程序員用它來自娛自樂，記錄自己 coding 的時間，還真的非常好，最起碼是一種成長的記錄。