手把手教你用EXCEL分析流量波动原因（实例讲解）

前言

随着运营精细化发展，如何通过品牌沉淀的数据挖掘出更多优化可能，是每个运营、产品甚至技术的必修课。这篇文章将主要阐述我是如何通过发现问题、提出猜测、验证猜想和事件归类这四个方面，分析官网流量数据并找出问题的。

（文中出现的工具有CNZZ后台和Excel2013）

这次以某个朋友的网站作为演示数据，选取了2016年7月25日到2016年8月7日，分别是2016年第31周和32周两周的数据，选择这两周数据是因为第32周该网站刚刚关闭了付费广告的投放，所以网站流量出现了巨大差异，比较典型，CNZZ后台流量如图示：

在图右下选择“更多指标”，选取当前核心指标，举例取PV、UV、平均访问时长、跳出率；图中部“时”改为“天”。

然后我们通过观察图上部分的对比数据，提出疑问：

1、为什么两周流量数据大面积变差？怎么找出是哪一天或者哪个栏目哪个小时的原因？

2、为什么独立访客（UV）和新独立访客（NUV）差值都是4.5倍左右，而浏览次数（PV）差值却只有1.5倍？

3、为什么两周的UV走势（橙线）类似，但PV走势（蓝线）却在7-26和7-29两天出现谷值和峰值？

目前我们已知最大的变化就是第31周开了付费广告，第32周关闭，关闭时间是8-1号当天几点呢？一到凌晨就关了还是下班才关？网站负责人说“好像是8-1号早上”，分析师不相信“好像”，只能通过数据去验证。

这时候我们能提出的合理猜测是（猜测问题1=d1，下同）：

d1：两周流量数据大面积变差，是因为关闭了广告投放，但具体是哪个小时和栏目通过CNZZ展示出的数据无法直观得出结论，需要分析具体数据。

d2：UV和NUV差值相近，可能这周的数据增长多数来自新独立访客，而着陆页对新访客的吸引力不强，所以大多新访客没有产生更多点击行为，这也说明，为什么第32周的跳出率升高。

d3：7-26对应8-2，7-29对应8-5，分别出现的谷值峰值原因在SEO日记录表中无记录，暂时无法给出猜测，只能查看具体数据。

网站日志中只记录了8-1关闭付费推广

提出猜测之前先问问网站负责人，网站近期有没有改版或变动，有没有忘记记录的事项，其他部门有没有做过什么线下活动推广等等，合理的猜测来自于网站日志记录的已知条件和分析师的经验。

在Excel中打开CNZZ记录的两周访问明细（因私密原因将主域名修改为我的微信ffeels），按如下猜测具体分析：

1、具体什么时候停的付费广告？

在日期中筛选第32周数据（8-1~8-7），在“页面来源”中筛选被标记的付费来源链接（该站标记的是“ipinyou”），确定，结果如图。

最后一条带有付费标记来源时间是2016-8-1 9:56:43，得出负责人是在周一上午上班后10点左右关闭的付费广告投放。

2、在这次流量变动中，关闭付费广告带来了多大的影响？

全选7-25~8-7访问明细数据，新建透视表。

行放“页面来源”和“受访页面”，列放“周数”，值计数放“IP”，观察两周整体数据对比，发现自然流量+付费流量差值为7141-2745=4396，再筛选付费链接流量差值，即可得付费广告影响。

分别在“页面来源”和“受访页面”两个字段处使用标签“不包含”筛选掉付费标记“ipinyou”，如图：

现在我们得出结果第31周和第32周的付费流量差值分别为7141-3834=3307，2745-2593=152，这就是开关付费广告为网站流量带来的具体影响数。那么网站流量变化全因是付费流量开关引起的吗？通过上图的计算结果，我们知道并不是，排除掉付费流量，我们仍然存在3834-2593=1241的自然流量差值，是什么原因引起的呢？

3、自然流量中有多少是自己公司的用户？

询问网管了解公司的网线有没有被分成多条，公司所有主机目前对应的IP地址或IP段是多少。因为选择的时间久远，已经无法得知当时该公司的内部IP段是多少，故忽略该步骤。

4、自然流量的差值是由哪些页面在哪几个时段引起的？

添加字段“日期”和“小时”到行中，选择降序排列，值显示方式调整为对比32周的差异，选中值选在区域，更改条件格式→项目选区规则→前10项，填充粉色，重复该步骤选择最后10项，填充黄色，最后效果如图。

（其中粉色代表该页面31周比32周多出来的数据，如“直接访问书签”31周来源流量比32周多127；黄色代表该页面32周比31周增加的数据，如“http://study.ffeels.com/dujia/gushisudi”32周来源流量比31周多321）

得出正值相差超过200的页面有“http://fof.ffeels.com/”、“http://fof.ffeels.com/help”、“http://fof.ffeels.com/capacitymis”，负值超过200的页面有“http://study.ffeels.com/dujia/gushisudi”。

分析的步骤相同，我们以“http://fof.ffeels.com/help”页面为例，为什么这个页面31周比32周多267次？一次将“IP”、“访客新老属性”、“受访页面”、“地区”等字段放进行中，日期处降序排列如图：

从“http://fof.ffeels.com/”、“http://fof.ffeels.com/help”、“http://fof.ffeels.com/capacitymis”三个页面可以发现，三个页面的流量都来自7-29号早上6点。

同时，我们发现了一个可疑的IP字段，两天都有“222.16.42.***”，看看这个IP段是什么鬼，于是在“IP”字段筛选出“222.16.42.***”

（编辑：常州站长网）

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