数据分析是seo专业人员必备的专业素质。数据分析的良好基础是优化排名的来源。数据分析一般分为三个部分：站内数据分析、站外数据分析和用户数据分析。
我们需要每天关注服务器日志。上面反映了最重要的数据分析、网站访问行为、服务器运行状态、蜘蛛爬行轨迹等。蜘蛛爬过了哪些页面？它来了好几次。页面已更新很长时间。为什么不收录在内？一是蜘蛛没有爬升，二是页面质量不达标。这些都反映在服务器日志中。每个搜索引擎都有不同的蜘蛛名称。我们应该知道如何区分它们。
1、 台站数据分析：
1.打开日志，您将看到蜘蛛捕获的动态。什么时候，谁，你在你的网站上做了什么，最后发生了什么。
2.了解网站的运行情况。查询死链接并找到404页。用百度站长工具整理并提交。然后用机器人保护它。
3.了解用户的访问行为和同一IP对网站的访问。
4.站内的安全状态。网站上有许多压缩包。网站备份放在根目录中。不同的名字。试用路径可以通过打包文件来获取配置文件、数据库文件以及数据库帐户和密码。较好不要将打包的数据放在根目录下。离开根目录。打包后，可以将其压缩到根目录中。
站点数据分析：分析日志、蜘蛛访问、用户访问、网站运行状态、网站安全状态，影响排名。
2、 站外数据分析
1.我们通过网站管理员工具检查外部链。正常网站沟通的外部链应该是主页，而不是内部页面。如果外链的来源是单一的，则也是异常的。分析外部链数据、链接的URL和链接到您网站的URL。点击查看外部链平台的质量。
2.收录比率：网站数量除以网站总数。例如，100页，收录19页，收录19%，都是相对较差的。此时，我们不更新整个页面，调整站内页面，尽可能多的收录站内页面，这样排名会更好。增值、模板文字处理、代码处理、链接错误？需要考虑页面质量差和其他情况。
3、 用户数据分析
PV是衡量用户浏览多少网站的指标。如果只看几页，结构和指导就很差。仅仅用跳转率来衡量页面质量是不准确的。就像单个页面一样，跳出率是100%。我们也应该考虑用户的停留时间，这是可以的。跳出率、停留时间，还要与页面信息量相结合。大量的页面信息与跳转率有关。你可以看穿百度的统计数据。
我们所做的一切的最终目标是排名。如果你能灵活运用数据分析技巧，以后的优化和网站排名将是原来的两倍。由此可见，数据分析是多么重要。
