一个网站的优化情况，只有通过一些数据的分析，才能确定是否合格。那么我们如果要对一个网站进行分析，可以从哪些维度入手呢？小编这里给做SEO优化的站长们整理了一些分析维度的小结：
一、网站内部数据
网站内部数据是网站最容易获取到的数据，它们往往就存放在网站的文件系统或数据库中，也是与网站本身最为密切相关的数据，是网站分析最常见的数据来源，我们需要好好利用这部分数据。常见的获取途径有：
1、服务器日志
随着网站应用的不断扩张，网站日志不再局限于点击流的日志数据，如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务，那么很明显，你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志，也不只有标准的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV，转化流失等，基于事件（Events）的分析将会越来越普遍，将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况：上传下载是否完成，速度如何；用户是否观看的整部视频，视频的加载情况；及用户在玩网页游戏时的操作和体验分析等。
2、网站分析工具
当然，通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式，从原先的基于网站日志的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、99click的SiteFlow?，及JS和网站日志通吃的WebTrends。通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算，较为规范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趋势图或比例图，通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也不远只这些，上面的这些数据也一样可以通过统计网站日志获得，但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果。
3、数据库数据
对于一般的网站来说，存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分：
1、网站用户信息，一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面；
2、网站应用或产品数据，就像电子商务的商品详细信息或者博客的文章信息，如商品信息会包含商品名称、库存数量、价格、特征描述等；
3、用户在应用服务或购买产品时产生的数据，最简单的例子就是博客上用户的评论和电子商务网站的用户购买数据，购买时间、购买的用户、购买的商品、购买数量、支付的金额等。
当然，这一部分数据的具体形式会根据网站的运营模式存在较大差异，一些业务范围很广，提供多样服务的网站其数据库中数据的组合会相当复杂。
4、其它
其它一切网站运营过程中产生的数据，有可能是用户创造，也有可能是网站内部创造，其中有一大部分我们可以称其为“线下数据（Offline Data）”。如用户的反馈和抱怨，可能通过网站的交流论坛，也有可能通过网站时公布的客服电话、即时通讯工具等，如果你相信“客户中心论”，那么显然对于这些数据的分析必不可少；另外一部分来源就是网站开展的线下活动，促销或推广，衡量它们开展的效果或投入产出，以便于之后更好地开展类似的线下推广。
二、外部数据
网站分析除了可以从网站内部获取数据以外，通过互联网这个开放的环境，从网站外部捕获一些数据可以让分析的结果更加全面。常见的获取途径如下：
1、互联网环境数据
即使你的网站只是一个很小的网站，但如果想让你的网站变得更好，或者不至于落后于互联网的前进脚步，那么建议你关注一下互联网的发展趋势。可以上Alexa查一下互联网中顶级网站的访问量趋势；看看comScore发布的数据或者艾瑞的数据分析报告；如果经营电子商务网站，那么刚刚上线的淘宝数据中心也许会让你感兴趣。
2、竞争对手数据
时刻关注竞争对手的情况可以让你的网站不至于在竞争中落伍。除了在Alexa及一些其他的网站数据查询平台以外，直接从竞争对手网站上获取数据也是另外一条有效的途径，一般网站会出于某些原因（信息透明、数据展示等）将自己的部分统计信息展现在网站上，看看那些数据对于掌握你的竞争对手的情况是否有帮助。
3、合作伙伴数据
如果你有合作的网站或者你经营的是一个电子商务网站，也许你会有相关的产品提供商、物流供应商等合作伙伴，看看他们能为你提供些什么数据。
4、用户数据
尝试跟踪用户的脚步去看看他们是怎么评价你的网站的。如果你的网站已经小有名气，那么尝试在搜索引擎看看用户是怎么评价你的网站，或者通过一些媒体如新浪微博，微信等看看用户正在上面发表什么关于你的网站的言论。
当然通过用户调研获取数据是另外一个不错的途径，通过网站上的调查问卷或者线下的用户回访，电话、IM调查，可用性实验测试等方式可以获取一些用户对网站的直观感受和真实评价，这些数据往往是十分有价值的，也是普通的网站分析工具所获取不到的。
在分析网站的外部数据的时候，需要注意的是不要过于相信数据，外部数据相比内部数据不确定性会比较高。网站内部数据即使也不准确，但我们至少能知道数据的误差大概会有多大，是什么原因造成了数据存在误差。
而外部数据一般都是有其他网站或机构公布的，每个公司，无论是数据平台、咨询公司还是合作伙伴都可能会为了某些利益而使其公布的数据更加可信或更具一定的偏向性，所以我们在分析外部数据是需要更加严格的验证和深入的分析。
而对于用户调研中获取的数据，我们一般会通过统计学的方法检验数据是否可以被接受，或者是否满足一定的置信区间，这是进行数据分析前必须完成的一步。
