手把手教你用EXCEL分析流量波动原因（实例讲解）

因此得出结论，31周比32周多出来的自然流量差是由“http://fof.ffeels.com/”、“http://fof.ffeels.com/help”、“http://fof.ffeels.com/capacitymis”三个页面在2016年7月29日早晨6-7点间引起，来访用户均为新访客，且这些页面均不为内容页，访问时间也不规律，目前条件缺失，只能推断出人为＞机器，放入事件库，再观察。

5、独立访客（UV）和新独立访客（NUV）差值都是4.5倍左右，而浏览次数（PV）差值却只有1.5倍，是否因为付费广告着陆页不符合用户体验，如果是，那么新老访客分别输出了多少PV？

按“新老访客属性”字段统计得出，31周和32周新老用户分别贡献流量7141和2745，约等于浏览次数（PV）值。

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然后我们分别筛选新老用户的流量值，老用户流量值2915和1895，如图：

新用户流量值4226和850，如图：

最终我们发现，整站流量周变化7146/2745=2.60；老用户流量周变化2915/1895=1.54；新用户流量周变化4226/850=5.00。

新用户PV数变化≈两周新独立访客变化数，所以我们可以得出结论，第31周数据增长多数来自新独立访客，推测是着陆页对新访客的吸引力不强，或是投放目标人群不精准。（还可以通过受访页面数据的付费链接跳出率分析得出是哪个页面最差，对应改进，不细讲，留给读者思考）

6、流量趋势中7-26对应8-2出现了流量谷值，是否是单一页面引起的？

对比7-26和8-2的流量，我们发现，是因为8-2当天整站的流量全部降低，并非单一页面引起。

（编辑：西安站长网）

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