当今时代信息化产业飞速发展，各类底层大数据平台百花齐放，亿级数据、秒级响应已经不再是当年的遥不可及的神话。然而对于企业来说，数据计算快仅仅是满足企业进行业务数据分析的硬件基础，如何发掘这些海量的数据产生应用价值，走好数据分析这最后一公里，引导企业进行战略决策却是至关重要的一步。
本文以互联网行业为数据业务分析背景，希望能跟大家交流一些数据分析方面的心得和体验。
——本文使用数据分析工具为FineBI商业智能工具
数据分析的本质其实是做数据对比分析，没有数据对比，单一的指标统计往往难以发挥数据价值。像我们常见的数据对比分析方法有同比、环比、占比等一系列分析指标，那是不是所有的数据业务场景都可以直接进行套用分析呢？比如我们统计企业年1月29日的同比流量，是不是可以直接对比年1月29日？表面上看好像年1月29日确实就是年1月29日时间层面上的同比日期，但是我们仔细对比查看这两个日期会发现年1月29日是周一，年1月29日确是周日。对于很多行业的企业来说，非工作日和工作日的数据往往是有很大差异的，这个时候单纯从日期层面来进行对比其实是没有什么意义的，选择对比同是周一的年1月30日的流量数据进行同比计算可能会更加有价值。
目前互联网行业做搜索引擎的有Google、百度，做综合门户的雅虎、新浪，做即时通讯的主要是腾讯，电子商务方面的主要是阿里、京东、亚马逊等。不论是以上的哪家互联网企业，往往都需要有一套引流、转化、消费、留存方面的运营策略，平台的流量数据分析往往都是非常重要的。
互联网流量数据分析方面，总结主要有如下四种数据常用分析方法：
1.对比分析流量规律，针对时段进行企业服务以及推广活动调整；
2.对比分析结构占比，指导进行定向群体营销推广
3.对比分析异常情况，及时追责并且进行调整；
4.对比追踪活动流量变化，总结活动效果经验以便后续有针对性调整。
如上图所示，我们通过FineBI工具制作出以上的流量数据分析模板，接下来尝试着对数据做一些对比分析。
一、用户浏览量周分布
对于互联网企业来说，流量数据往往都会呈工作周相关。对此，我们可以先宏观地统计出周一到周日中的总的平台流量柱状图数据对比情况。首先我们可以仔细观察工作日和非工作日的数据，发现周末的平台流量较工作日流量要高，这在互联网行业来说都是一个比较普遍的现象。
用户流量的周分布规律之后，我们就大致有一个推广方向，周末休息时间用户群体较大，相较于工作日可以投入更多的和丰富有吸引力推广活动来进行新用户引流和老用户活跃。
接着我们可以进行下一步思考，那工作日和周末我们的活动推广时间如何制定？有的同学们可能会觉得全天活动都可以，不需要
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