數據分析是作為一個專業SEO人員必備的職業素養，良好的數據分析基礎是你優化排名的源泉。數據分析一般分三種部分：站內數據分析、站外數據分析、用戶數據分析。

我們每天需要關注服務器日志。上面體現了最重要的數據分析、網站訪問行為、服務器的運行狀態、蜘蛛的爬行軌跡等。蜘蛛爬了哪些頁面，來了幾次。一個頁面更新了很久，沒有收錄是什么原因呢?一是蜘蛛沒爬，二是頁面質量不過關。這些都體現在服務器日志里。每個搜索引擎都有不同的蜘蛛名稱，我們要懂得辨別。
一、站內數據分析：
1.打開日志你就會看到蜘蛛捉取的動態。在什么時候，什么人，來你網站做了什么事，最終出現了什么情況。
2.了解網站的運行狀態。查詢死鏈接，查找404頁面.整理出來用百度站長工具提交。再用robots屏蔽。
3、了解用戶的訪問行為，同一個IP對網站的訪問情況都可以了解。
4、網站的安全狀態。網站里面有許多壓縮包。網站備份放在根目錄下。命名不同。試探路徑可以通過打包文件拿到配置文件、數據庫文件、得到數據庫的賬號密碼。打包數據最好別放在根目錄下。脫離根目錄。打包后壓縮放到根目錄下可以。
站內數據分析：分析日志、蜘蛛訪問情況、用戶訪問情況、網站運行狀態、網站安全狀態，這些都會影響排名。
二、站外數據分析
1、我們通過站長工具查外鏈情況，正常網站傳播外鏈應該是首頁少于內頁。 外鏈如果來源單一，也是屬于異常的。分析一個外鏈數據，被鏈接的url和鏈接到你網站的url。點過去看下外鏈平臺的質量。
2、收錄比：網站收錄數量除以網站的總體數量。比如100個頁面，收錄19個，收錄比19%，屬于比較差的。這時我們對整個頁面就不要更新了，進行站內頁面的調整，盡可能讓站內頁面都被收錄，這樣排名會更加好。增加附加價值、對樣板文字處理、代碼處理、鏈接不對?頁面質量比較差等等情況都需要好好考慮下。
三、用戶數據分析
PV是衡量網站被用戶瀏覽的數量多少。如果只有幾個頁面被看，說明結構和引導比較差。單純以跳出率衡量一個頁面質量高低是不準確的。像單頁面的站跳出率絕對是100%。我們還要考慮用戶停留時間，這樣是ok的。以跳出率、停留時間，還要結合頁面信息量。頁面信息量大和跳出率是相關的。可以通過百度統計來看。
我們所做的一切最終目的是為了排名。如果你能靈活運用數據分析技巧，后期的優化和網站排名就事半功倍了。可見數據分析是多么重要的。