在互联网公司的众多数据中，营业的数据、财务的数据往往是比较容易得到应用，但是网站访问的数据往往是应用得最少的。这是什么原因，网站数据该如何应用呢？

先说应用少的原因：

1、首先是数据的重要程度的认识。

交易数据、财务数据往往是关系到公司的生死，如果这个数据出现问题了，那么公司的运转就会出现了紧张状况。所以上到CEO，CFO；下到公司的具体员工都在关心这个数据。

网站数据只关系到公司产品自身的好坏，而在公司发展的阶段，这点上体现并不明显，在国内尤其不明显，很多公司都可以凭借一流的销售，三流的产品去抢占市场，一部分的网站，甚至不要什么优秀的产品，光是靠着大量的投资，打广告，吸引到到用户量，出业务的数据就可以融到大笔的资金，所以网站本身的数据就一定程度上被忽视下来了，而能作到在产品上大投入的公司，凭借的也不是网站的数据，而是产品人员自身的实力。

2、其次是数据处理的成本。

业务数据通每条业务是一个单独的数据，这样数据在处理的关联上简单很多，数据量也相对网站数据要少很多很多。同时在保证数据准确性方面，由于业务数据关系到财务问题，都是有多台服务器和多系统保证其准确性的。

网站数据往往是由用户-独立会话-访问页面构成的一个序列的数据，这些矩阵的数据在处理上增加了很大的难度，单单从数据量上讲，往往是交易量几十倍，数据量的增加还不是根本难度，难度是从分析一条数据，变成了分析一个序列的数据；同时另一个难度是这么庞大的数据量，已经很难保证不丢失数据了，事实上，大部分网站记录中，丢失1%-5%的数据是正常的现象，而即使是1%，对于序列的分析也有不小的影响。

3、网站数据更难于理解。

由于交易/财务是传统行业就有的，所以有比较明确的定义，交易量，交易额这些数据大部分人都能知道他的意义，（财务数据除外）; 对于专业的人员，这些数据不存在任何歧义。而且在获取数据的过程中，获取方法，统计方法都比较规范，很少在这期间产生疑义。

网站的数据随着互联网的发展才发展起来，数据上没有明确的定义，往往是两个统计系统里面，同样的名词表示不同的意义；不同的名词表示相同的意义；同样的名词表示着不同的意义；名称和意义都一样，但是获取的方式不同；而且这方面的分析也少有专业人员，相关的人员，例如产品经理，交互设计师甚至有独立用户数，独立IP数，独立会话数，流量数的却别都搞不清楚的。同时，在数据获取的过程中，由于相应开发语言，跳转方式，服务器配置的不同，获取数据的方式也不统一，在理解上更增加了一层的难度。

4、网站数据应用上困难。

传统数据，往往是很容易就应用到实际当中，投入和产出的对比让很多判断可以比较容易的下决定。并且业务的情况往往是2选1、N选1的状况，当数据证明一个比一个好的时候，是比较容易作决定的。同时，由于长期的积累，交易数据有成型的数据解释结构，看到××数据，就知道这个数据是受××几个数据影响。

网站的数据往往难以下决定，数据往往是很难直接应用到实际的修改之中。除了A/Btest是方案的对比，其他的数据多数不是方案的对比，而是同一个产品的优化。某页面的转化率低，产品经理也不能直接将这个页面舍弃，还是要进行优化，这让数据的判断和处理的难度增加了许多。同时网站的数据，由于受到系统和人的意识两个方面的影响，还没有成型的结构去解释数据受什么关联数据的影响，并且，一但是判断结果是用户不继续进行操作，数据上就陷入到了荒原。