目前500强的公司每天可产生超过1GB供网站分析的原始的数据，而对于一些传媒公司来说，数据量往往要大数倍。
大数据比任何时候都谈论的多，因此公司的管理层比以往任何时间都希望通过数据分析得到他们感兴趣的东西，因此都会为此组建一支网站分析团队去发现其中的价值。对于数据分析团队人员来说，把数据导入到网站软件分析占据在工作量小于10%，而把剩下的90%的时间用在发现数据中的价值，形成自己的观点从而驱动公司作为改变，这才是数据分析师的价值。
那么，数据分析师们如何实现从数字到观点,以下是我的五点建议：
网站分析软件让分析师去对比连续的数据，例如：按月、按年来比较变成很容易，但是对于一些逻辑上的比较，例如：工作日每天，当前与上周的同一天等在对于软件的实现有一定难度。然而，最好的发现趋势的方法还是把数据导入到excel中，通过透视表去发现数据中的趋势。还可以在分析中加入一些统计指标，均值、方差、均方差;
对于一个网站分析师来说，没有什么出现那种“狼来了”更悲剧的事情。曾经有一个同事对于一次网站的活动表现非常忧虑，因为自从这个活动上线后，指标连续8周下降。后面分析发现这是一个针对返校的活动(国外大部分大学每学年为三个学期，开学时间分别是8月、1月、5月)，但那个时间正赶上感思节(感恩节是在每年11月的第四个星期四)。
对于之前讨论的情况，计算方差是一个很好的评估你的数据变化是不是在统计学上显著，是否你的变化的数据落到二个方差之外。(译者备注：如果一个变量符合正态分布，则其95%的值会落到均值左右二个方差内。这也许就是为什么时候你会听到一个分析师说，这个变化超过5%了吗?超过应该给予足够的关注。)
发现影响数据变化的关键因素(显著变化的驱动力)可能需要花费你超过90%的时间与精力。有时间，导致数据明显变化的原因可以很容易被发现。有的时候为了回答一个数据的变化，你可能需要花很大精力去研究。然而，通过对数据细分(数据行业有一句话：无细分，吾宁死)，您可以快速找到影响的未来趋势变化共享行为特征。
你在报告中必须向听众这样一个问题：为什么我需要关心?常规中，分析结果可以提高收入、节约费用、或者提高用户服务满意度。例如，针对季节性的促销活动，网站的着陆页是不是比去年表现的好。如果是，需要多快去实现这些改变，这些改变对于整体的影响，是不可以实现设定的销售目标。
让你的观点/见解可执行的最直接的是服务于一个优化的项目。如果一个项目可以有多个方向或者点可以优化，那网站分析报告中的包括的见解必须可以在很短时间内且产生实际的效果。对于测试少于整体网站流量1%的修改是行不通的，同时对于那些超越公司可控范围内的改变也是不合理的。
上述观点来源于作者。
via:灯塔大数据
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