在網(wǎng)站運營的過程中，往往都會對于各種數(shù)據(jù)進行一個分析，同時可以看到，時間是最常見也是最不可或缺的維度之一，大部分情況下用于限定指標(biāo)統(tǒng)計的范圍和粒度，同時時間因素也會對指標(biāo)的一些統(tǒng)計規(guī)則和細節(jié)造成影響，創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)相信的是在某些數(shù)據(jù)分析中我們很容易忽略時間因素的影響，這些影響可能誤導(dǎo)最終的結(jié)論。
對于時間上，我們要懂得在一個數(shù)據(jù)提取的需求中，網(wǎng)站每天會發(fā)布很多新的內(nèi)容，這些新的內(nèi)容需要進行推薦，不然就會被埋沒，所以很多網(wǎng)站都會有“最新推薦”之類的模塊，而這個數(shù)據(jù)需求就是分析應(yīng)該推薦哪些新內(nèi)容？網(wǎng)站新發(fā)的內(nèi)容質(zhì)量參差不齊，而且數(shù)據(jù)積累較少，而推薦模塊需要放置那些有潛力的新內(nèi)容，以便潛力充分發(fā)掘后成長為熱門內(nèi)容，所以數(shù)據(jù)分析要做的就是去尋找那些有潛力的新發(fā)內(nèi)容。一個網(wǎng)站如果是成為了前十推薦網(wǎng)站，我們就可以根據(jù)新內(nèi)容的訪問量或者轉(zhuǎn)化率進行排序選前十，但其中有很多值得注意的地方，關(guān)于轉(zhuǎn)化率需要注意的地方可以參考關(guān)鍵指標(biāo)背后的秘密這篇文章，這里主要討論如果以內(nèi)容的訪問量進行排序，如果選擇近一周的匯總數(shù)據(jù)，我們需要注意什么？也許你已經(jīng)想到了，之所以這里舉例新內(nèi)容，是因為新內(nèi)容有一個發(fā)布時間，就像一個人的出生日期，而從發(fā)布時間到當(dāng)前的時間間隔就是內(nèi)容的持續(xù)時間。內(nèi)容的持續(xù)時間越長就獲得越多的數(shù)據(jù)積累，相應(yīng)獲得高訪問量的機會就越大，如果我們比較一周中在不同時間發(fā)布的內(nèi)容在該周的總訪問量，那些就會掉入錯位比較的陷阱。
對于上述我們可以形容是剛剛?cè)胛榈男卤媒?jīng)沙場的老將的決斗，雖然新兵不是完全沒有勝出的機會，也許那個新兵天生勇猛，或者有著一股初生牛犢不怕虎的沖勁，可以一舉擊敗經(jīng)驗豐富的老將，但在大多數(shù)情況下這種可能性較小，這是一場不公平的決斗，而在數(shù)據(jù)分析中我們需要盡量去避免這類不公平的決斗。在我們?nèi)粘５木W(wǎng)站運營過程中，可以看到總會發(fā)生一些普遍的錯誤，對于那些新發(fā)內(nèi)容或者新上架產(chǎn)品頻率不高的網(wǎng)站，運營人員可能比較清楚哪些是新內(nèi)容，所以通過一些人為的辨認調(diào)節(jié)在分析的時候不易掉入陷阱，但對于每周有上百個新發(fā)內(nèi)容的網(wǎng)站，這類錯誤的發(fā)生很可能埋沒一些優(yōu)質(zhì)的新品。同時，需要找到一些辦法去規(guī)避這個時間因素對分析結(jié)果的影響，通常我們在選擇比較對象的時候需要控制所有的比較對象具備相同的持續(xù)時長，比如我們比較新內(nèi)容的熱門度，統(tǒng)一選擇近一周的數(shù)據(jù)，對于較早發(fā)布的內(nèi)容摒棄之前的數(shù)據(jù)，而近一周內(nèi)剛發(fā)布的內(nèi)容則舍棄不參與這次比較，等到有了完整的一周數(shù)據(jù)之后再加入比較。在進行用戶分析的時候，同樣需要注意時間因素，如用戶RFM分析、用戶忠誠度價值評分、用戶生命周期價值等，這些基于用戶在一段時間內(nèi)持續(xù)性行為分析的模型都易掉入時間的陷阱。要做好網(wǎng)站的運營不能忘了更多的時間上的分析。

文章題目：分析網(wǎng)站運營從時間上分析考慮
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