信途科技今天给各位分享网站分析数据的知识，其中也会对网站做数据分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注和分享本站。
网站分析的数据来源
网站分析的数据来源
Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一书中将数据的来源分为4部分：点击流数据（Clickstream）、运营数据（Outcomes）、调研数据（Research/Qualitative）和竞争对手数据（Competitive Data）。点击流数据主要指的是用户浏览网站时产生的数据；Outcomes我更习惯叫做运营数据，主要指用户在网站中应用服务或者购买产品时记录下来的数据；调研数据主要是网站通过某些用户调研手段（线上问卷或者线下调研）获取的一些定性数据；Competitive Data直译为竞争对手数据可能不太合适，因为根据Avinash Kaushik的阐述，更像是跟网站有业务关系或竞争关系或存在某种利益影响的一切网站的可能的数据来源。
在获取上述几类数据的同时，也许我们还可以从其他方面获取一些更为丰富的数据。下面是我对网站分析数据获取途径的整理：
网站内部数据
网站内部数据是网站最容易获取到的数据，它们往往就存放在网站的文件系统或数据库中，也是与网站本身最为密切相关的数据，是网站分析最常见的数据来源，我们需要好好利用这部分数据。
服务器日志
随着网站应用的不断扩张，网站日志不再局限于点击流的日志数据，如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务，那么很明显，你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志，也不只有标准的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV，转化流失等，基于事件（Events）的分析将会越来越普遍，将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况：上传下载是否完成，速度如何；用户是否观看的整部视频，视频的加载情况；及用户在玩网页游戏时的操作和体验分析等。Google Analytics已经支持了基于事件的分析——Event Tracking，通过JS的动作响应获取数据，但是还存在着一定的局限性。
网站分析工具
当然，通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式，从原先的基于网站日志的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、Omniture的SiteCatalyst，及JS和网站日志通吃的WebTrends。通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算，较为规范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趋势图或比例图，通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也不远只这些，上面的这些数据也一样可以通过统计网站日志获得，但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果，如Google Analytics上的Overlay或者也叫Click Density——网站点击密度分布，及一些其它的网站分析工具提供的点击热图，甚至鼠标移动轨迹图。这些分析结果往往对网站优化和用户行为分析更为有效。
数据库数据
对于一般的网站来说，存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分：
网站用户信息，一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面；
网站应用或产品数据，就像电子商务的商品详细信息或者博客的文章信息，如商品信息会包含商品名称、库存数量、价格、特征描述等；
用户在应用服务或购买产品时产生的数据，最简单的例子就是博客上用户的评论和电子商务网站的用户购买数据，购买时间、购买的用户、购买的商品、购买数量、支付的金额等。
当然，这一部分数据的具体形式会根据网站的运营模式存在较大差异，一些业务范围很广，提供多样服务的网站其数据库中数据的组合会相当复杂。
其它
其它一切网站运营过程中产生的数据，有可能是用户创造，也有可能是网站内部创造，其中有一大部分我们可以称其为“线下数据（Offline Data）”。如用户的反馈和抱怨，可能通过网站的交流论坛，也有可能通过网站时公布的客服电话、即时通讯工具等，如果你相信“客户中心论”，那么显然对于这些数据的分析必不可少；另外一部分来源就是网站开展的线下活动，促销或推广，衡量它们开展的效果或投入产出，以便于之后更好地开展类似的线下推广。
外部数据
网站分析除了可以从网站内部获取数据以外，通过互联网这个开放的环境，从网站外部捕获一些数据可以让分析的结果更加全面。
互联网环境数据
即使你的网站只是一个很小的网站，但如果想让你的网站变得更好，或者不至于落后于互联网的前进脚步，那么建议你关注一下互联网的发展趋势。可以上Alexa查一下互联网中顶级网站的访问量趋势；看看comScore发布的数据或者199IT–中国互联网数据中心网站上的各种数据分析和研究资料；如果经营电子商务网站，淘宝数据中心也许会让你感兴趣。
竞争对手数据
时刻关注竞争对手的情况可以让你的网站不至于在竞争中落伍。除了在Alexa及一些其他的网站数据查询平台以外，直接从竞争对手网站上获取数据也是另外一条有效的途径，一般网站会出于某些原因（信息透明、数据展示等）将自己的部分统计信息展现在网站上，看看那些数据对于掌握你的竞争对手的情况是否有帮助。
合作伙伴数据
如果你有合作的网站或者你经营的是一个电子商务网站，也许你会有相关的产品提供商、物流供应商等合作伙伴，看看他们能为你提供些什么数据。
用户数据
尝试跟踪用户的脚步去看看他们是怎么评价你的网站的。如果你的网站已经小有名气，那么尝试在搜索引擎看看用户是怎么评价你的网站，或者通过Twitter、新浪微博等看看用户正在上面发表什么关于你的网站的言论。
当然通过用户调研获取数据是另外一个不错的途径，通过网站上的调查问卷或者线下的用户回访，电话、IM调查，可用性实验测试等方式可以获取一些用户对网站的直观感受和真实评价，这些数据往往是十分有价值的，也是普通的网站分析工具所获取不到的。
在分析网站的外部数据的时候，需要注意的是不要过于相信数据，外部数据相比内部数据不确定性会比较高。网站内部数据即使也不准确，但我们至少能知道数据的误差大概会有多大，是什么原因造成了数据存在误差。而外部数据一般都是有其他网站或机构公布的，每个公司，无论是数据平台、咨询公司还是合作伙伴都可能会为了某些利益而使其公布的数据更加可信或更具一定的偏向性，所以我们在分析外部数据是需要更加严格的验证和深入的分析。而对于用户调研中获取的数据，我们一般会通过统计学的方法检验数据是否可以被接受，或者是否满足一定的置信区间，这是进行数据分析前必须完成的一步。
怎样分析网站数据
分析网站数据，需要借助网站分析工具，免费的有GA，但是这个需要有专业的知识，付费系统和工具也比较多，我们正在用的就是99click旗下的siteflow系统，按流量收费，价格也合理，有专门的客户服务，你可以试试。
如何分析网站中的汇总数据
如何分析网站中的汇总数据
网站中的汇总数据是指那些以整站作为维度的数据。例如：网站访问次数，网站跳出率，网站停留时间等等。在Google Analytics Dashboard中显示的大部分内容都属于网站的汇总数据。汇总数据可以直观的反映出网站在一定时间段内的表现和变化趋势。但同时，汇总数据也会隐藏网站中的一些问题甚至是危险。面对网站中平稳的汇总数据，我们应该保持对待数据异常时同样的警惕。
下面是一个网站两周的访问量对比，从图中可以看出本周与上周访问量几乎没有变化，并且具有相同的变化趋势（周末略低于平时）。同样，本周网站其他的指标变化也很微小，跳出率，停留时间等指标变化率都在2%以内。天哪，从汇总数据上来看，第二周的数据简直就是第一周的复制。面对这样的情况，我们可以简单的说本周网站整体表现与上周持平，各项指标均表现正常吗？如何不可以的话，我们又需要进行哪些分析，从哪里入手呢？
（点击查看大图）
1对汇总数据进行细分
还记得Avinash大师的那句话吗？分析汇总数据是对人类的犯罪！对于这类汇总数据，细分是最有效最直接的一种方法。它可以让我们很快的发现汇总数据中存在的问题。面对上面两周的访问量对比趋势图，只看汇总数据我们会说，本周的数据和上周一样，表现很平稳，没有什么可关注和分析的，但真的是这样吗？网站在本周的表现真的是上周的复制吗？通过简单的细分就可以发现其中存在很多隐藏的变化。这里推荐使用Google Analytics中的所有流量来源报告，关键词报告对汇总数据进行细分。
使用的Google Analytics报告
所有流量来源报告
对于网站访问量的汇总数据，所有流量来源报告是最有效的一个细分报告。这个报告中同时使用来源和媒介显示了网站的所有流量来源渠道，其中既包含了付费流量和免费流量，也包含了推介流量和搜索流量。在这个报告中可以非常清晰的告诉我们每个流量渠道流量的变化。很多时候你会发现，虽然网站整体的访问量变化不大，但不同的流量渠道却是有涨有跌。表面上看起来平静的汇总数据中隐藏了很多变化。
关键词报告
关键词报告是针对搜索引擎渠道的细分报告，也许在所有流量来源报告中搜索引擎的流量变化很平稳，这时候我们还需要继续进行细分吗？别忘了搜索引擎本身也是一个汇总数据。所以，我建议无论搜索引擎的流量表现如何，我们都需要查看一下对应的关键词报告。也许你会发现在关键词报告中，某几个关键词的表现正在变差，而另外一些关键词的表现正在提升，又或者新出现了一些长尾词等等。
2对网站访客群体进行分析
对网站中不同的访客群体进行分析也是一种非常有效的方法。每个网站都会几类不同的访客群体。而汇总数据往往会掩盖网站中不同群体的表现。例如：本周网站访问量与上周相同，那么这两周的新老访客比例是否也相同呢？如何他们的表现是不同的，我们就不能简单的认为这两周的数据平稳。这时通过在不同访客群体的维度下剖析数据，可以帮助我们发现更多的问题。这里推荐使用Google Analytics的新老访客报告及高级群体功能对网站中不同群体进行分析。
使用的Google Analytics报告
新老访客报告
新老访客报告是Google Analaytics中默认的一组访客群体，也是每个网站最基本的一种访客分类方法。通过新老访客报告可以看到新访客与老访客对网站流量的贡献以及他们在网站中的表现。新访客比率表示了网站在开拓新市场，吸引新访客方面的表现。老访客比率则表示网站内容对访客的吸引力。
除了新老访客群体，Google Analytics中的高级群体功能可以帮助创建更多的自定义群体，你可以按照访客的不同来源，不同行为，来创建各类自定义访客群体，并从这些访客群体的维度对汇总数据进行细分。
3对网站流量质量进行分析
从质的角度分析汇总数据也是一种很好的办法。还以文章开头时的周访问量对比数据为例，从量的角度看，访问量总数和趋势是一样的，但从质的角度他们也是一样的吗？本周的访问量与上周相比，是由更多的独立访客带来的，还是由更多的访问频率带来的呢？不同的答案使得对流量质量的判断也大相径庭。这里推荐使用Google Analytics的忠诚度报告和独立访客报告对流量质量进行分析。
使用的Google Analytics报告
忠诚度报告
在相同的时间段以及相同的访问量下，访客访问网站的频率也是一样的吗？Google Analytics通过访客忠诚度报告显示不同回访频率的访客在网站总访问量中所占的比例。对比两周的数据，看看访客在忠诚度上也是否一致呢？两周相同的访问量是否是都由回访频率3-5次的访客带来的，或者其中一周大部分流量是由只来过一次的访客带来的呢。
独立访客报告
（点击查看大图）
访问量相同并不代表独立访客也是相同的。Google Analytics的绝对唯一独立访客报告虽然不支持细分，但可以进行不同时间段的对比。当网站在两周的访问量差别不大时，我们还要对比和关注一下独立访客。对于很多非快消类的电子商务网站来说，访问量只是浮云，独立访客才是王道。隐藏在访问量下的独立访客变化才是他们最关心的。
4对访客目的进行分析
访客目的分析是另一种对访问量的质量分析。访问量只是一个数字，尤其是整站的汇总数据。这些数字只能告诉我们网站在某个时间段内获得了多少次访问。但并不能告诉我们这些访问者的目的是什么。举个极端的例子，网站在两周都获得了10万次的访问，第一周中有8万次购物访问，2万次咨询访问。而第二周中有6万次退货访问，4万次寻找客服或帮助的访问。这时从汇总数据上来看，两周的访问量是一样的。但访客的目的却大不一样。这里推荐Google Analytics的热门内容报告和站内搜索报告来了解访问者的目的。
使用的Google Analytics报告
热门内容报告
热门内容报告按照网站中页面被浏览的次数对页面进行排序，但通常情况下排在最前面的页面总是那么几个，例如首页。所以，要了解访问者访问目的的变化要对不同时间段的热门内容进行对比，找出变化率最大的那些页面，然后再进行分析。不过比较遗憾的是Google Analytics的热门内容报告好像只能按指标值排序，不能按照变化率进行排序。
站内搜索关键词报告
站内搜索关键词报告记录了访问者在网站中寻找的内容，而这些恰恰也是访问者的访问目的。与热门内容报告相比，站内搜索关键词报告更加直观和准确的告诉了我们访客每次访问的目的。通过观察和分析访客使用关键词的变化以及所到达的搜索目标页面，我们就可以清晰的知道访问者的目的，而不同时间段中搜索关键词的变化也表示了流量目标的变化情况。
5对网站的ROI进行分析
每个网站都是有目标的，而网站获取流量也是需要成本的。在访问量相同的情况下，我们获取流量的成本以及这些流量所带来的价值（目标完成度）是否也是一样的呢？再来举个例子说明下，网站在两周都获得了10万次的访问，第一周获取流量的成本为50万，而流量带来的价值为60万。ROI=120%。第二周获取流量的成本为30万，流量带来的价值为50万。ROI=166%。在两周访问量相同的情况下，不同的流量获取成本和价值导致了投资回报率的差异。这里推荐使用Google Analytics的Adwords报告和电子商务报告获得流量成本和价值。
使用的Google Analytics报告
Adwords报告
Google Analytics中的Adwords报告可以记录你在Google购买广告的总花费。通过这个报告我们可以了解获得这部分流量所付出的成本。而其他渠道流量的成本则需求单独计算并汇总。
电子商务报告
电子商务报告记录了网站获得的总收入，也就是流量带来的价值。对于非电子商务类网站可以通过设置目标及目标转化价值的方法来计算流量带来的价值。
以上是小编为大家分享的关于如何分析网站中的汇总数据的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
网站数据分析一般主要分析哪些数据呢？
网站数据分析主要包括行业数据分析、竞争对手分析、域名评估、网站内容分析、网站用户体验测量、网站优化的各项数据分析、网站用户行为分析、网站用户需求分析、网站营销数据库分析、客户数据的收集等主要内容。
如何进行电商网站数据分析?
一般而言，电子商务网站数据分析包括了流量来源的分析及流量效率的分析，还有网站内部数据流的分析，用户特征分析这四个部分。
首先，电商网站若是想接到单子，肯定要保证流量。可是获取流量是需要成本的，怎么样才能降低流量成本属于电商网站运营最重要的一个部分，其中流量来源分析属于重点，如在对电商网站进行数据分析的时候，要先明白用户都是从哪里点击过来的，哪些网站可谓我们带来更多的订单，哪些流量来源是真实的，哪些属于虚假的等等。弄清楚这些之后，才能稳定老客户，发展新客户，将网站推广的更好。
其次，流量效率分析也是必不可少的一部分，在进行电商网站数据分析的时候流量效率指的是流量达到了网站是否属于真实的流量。那么，在具体分析的时候，要看下它的到达率，PV/IP比还有就是订单转化率等等。其中订单转化率是最重要的一方面，若没有订单转换了一切都没意义。
最后，怎样进行电商网站数据分析也离不开站内数据流分析这个方面。这里所说的站内数据流的分析，主要是用于分析购物流程顺畅程度及网站产品分布合理与否等等，然后再根据这些来分析页面流量排名及场景转化率分析，站内搜索分析及客户为何离开页面分析等问题的分析等等，查看问题所在，然后想办法解决，才能让网站产品得到更好的推广。
网站常用的数据分析方法介绍
网站常用的数据分析方法介绍
本篇文章我们介绍4种网站分析中最常用，也是最有效的分析方法。他们分别是细分分析，对比分析，对比分析，质与量分析。这些分析方法在实际工作中经常组合使用。我们先来看下细分分析。
1， 细分分析
单一的指标数据或大维度下的指标数据是没有意义的，只有当指标与维度配合使用时才有意义。细分也叫下钻，是网站分析中最常用的一种方法。原理就是通过对汇总数据进行多个维度对指标进行分解。逐步找到有问题的部分。在整个的Google Analytics报告的中，随处都充满了细分方法。
汇总数据是一个极其笼统的大维度数据。而平均数数据则可能会掩盖很多问题。这里是一个平均数的计算方法：访问者A浏览了10个页面，访问者B浏览了2个页面。网站每次访问页面浏览量6个页面。看似表现不错的平均数据其实包含很很多问题。但我们仅从平均数中无法看到这些问题。细分的主要目的就是对汇总数据和平均值数据进行剖析，发现这些问题并加以改进。
1.1如何使用Google Analytics进行细分
我们如何使用Google Analytics来对指标进行细分？Google Analytics报告本身的结构就是一个支持细分的结构。不用我们进行特别的设置就可以对指标进行细分。下面我们来看下如何使用Google Analytics报告中的这些简单的默认细分功能和高级细分功能。
默认细分功能
在Google Analytics的四类报告中，都提供了细分功能。展开每一类的报告，概述报告，而下面的各个子报告都是对概述报告的一个细分。
同时在子报告中，也提供了更进一步的细分。我们所要做的就是找到感兴趣的维度，并且点进去进一步查看。
自定义细分功能
除了Google Analytics的默认细分功能外，还有三种更灵活的自定义细分功能。他们分别是次级维度细分，高级细分和自定义细分。自定义细分与默认细分功能最大的差别在于，默认细分是在一个大的维度下逐级深入细分。例如，流量来源，搜索引擎，Google，自然搜索，关键词。而自定义细分则可以完整更复杂的跨越多个维度的细分。例如：流量来源，搜索引擎，地理位置。
次级维度
第一个自定义细分功能是次级维度，在大部分Google Analytics报告中，都可以实现次级维度的细分。以下是次级维度的截图。我们可以很容易的使用次级维度来查看同一个指标在两个不同维度中的表现如何。例如：北京地区的Google搜索引擎。
高级细分
第二个自定义细分是自定义报告，使用自定义报告进行细分要比次级维度灵活的多。细分的层级也要深入的多。自定义报告的的实质是对指标和维度的重组。
自定义报告
第三个自定义细分是高级细分，与自定义报告相比，高级细分的主要优势在于细分结果的广度。当我们设置了一个自定义细分的维度后，这个维度将应用于整个Google Analytics报告中。
2，对比分析
除了使用细分以外，我们还可以使用对比分析来观察指标的变化趋势，例如，本月的访问量是300万，那么和上个月相比怎么样呢？和去年同一时期又如何呢？这就是我们介绍的第二个方法，对比分析。对比分析的设置很简单，在时间里设置好要对比的时间段，报告会自动给出指标的变化结果。这里有一个需要注意的问题是，当使用Google Analytics自带的与上一个时期进行对比时，时间段内周末的数量可能会不相同。而这也将直接影响指标的对比结果。
3 ，聚合分析
第三种分析方法是聚合分析，聚合分析常用于对网站内容的分析上。网站有大量的页面访问数据，而每一个页面又都拥有自己的指标数据。对于如此庞大和细碎内容数据，我们该如何下手呢？答案是使用聚合分析。
3.1应用场合
聚合分析通常用来对网站的分类和导航系统进行分析。例如：关注A频道的访问者是否也浏览了B频道的信息？他们如何在这两类信息间流动。使用列表筛选的功能是否中途也会使用站内搜索？这些在基于页面的数据中是很难发现的，因为数据的颗粒度太细小了。需要我们对网站中不同的内容进行聚合。
3.2内容组介绍
聚合内容的方法很简单，就是将内容相关，或者你关注的信息进行分类，我们称为内容组。而分类的粒度取决于你分析的最终粒度。
聚合内容的维度也有很多种，完全看我们的分析需求。最简单的方法，我们可以按网站的频道划分内容组，或者按网站的功能来划分。例如首页，站内搜索功能，列表筛选功能，产品展示功能，购物结算功能。注册登录功能。等等。
3.3 路径分析
创建的内容组主要用于进行访问者路径分析。也就是Google Analytics的访问者流报告，和导航摘要报告中。通过访问者在各内容组间的路径来验证网站逻辑和不同产品间的设计是否合理。
4， 质与量分析
最后介绍的质与量的分析方法。质与量与细分一样，也始终贯穿于Google Analytics的各个报告中。
在流量来源报告中，访问次数是一个量的标，跳出率是一个质的指标。通过这两个指标可以有效的衡量不同渠道流量与网站内容的匹配度。
在内容报告中，浏览量是一个量的指标，退出百分比是一个质的指标，通过这两个指标可以衡量页面的质量。
4.1什么是量
什么是网站的量？通常来说，量是一个绝对值，用来衡量事物的多少。例如，网站来了多少人，访问了多少次，看了多少个页面，产生了多少订单等等。这些绝对值数据都可以归为网站的量指标。但也并不绝对。
4.2什么是质
什么是网站的质？通常来说，质是一个比率。用来衡量效果。例如：跳出率，转化率，平均停留时间，每次访问浏览页面数，平均订单价值等等。这些比率都可以归为网站的质指标。
4.3主要应用场景及报告
质与量在网站分析中的应用比较广泛，任何的流量，网站页面及访问者行为都可以通过质与量两个维度进行有效的分析。例如，进入次数与跳出率，页面浏览量与关键行为点击率，等等等等。
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如何进行网站数据分析?
1、网站服务器的运行状况及影响
通过对网站日志及监控工具的分析与观察，我们可以了解到网站在每个时段中的运行状态，网站是否被攻击、服务器是否出现问题，出现的这些问题是否影响访客的来访，网站在每个地区的运行是否都正常。
2、网站程序是否有利于搜索引擎
搜索引擎访问网站的爬行轨迹都会被服务器记录，观察总结搜索引擎对网站各个部分的访问情况，可以查看到网站程序中是否有死循环，网站是否有利于蜘蛛的爬行收录，网站程序代码是否需要精简，去除无用的代码。
3、网站哪些内容收录
网站的在搜索引擎的的收录，影响着整个网站的流量，收录越多，流量的来源越广，流量也就越多。通过对各个搜索引擎的收录分析，我们可以总结观察出网站在搜索引擎的表现主题，搜索引擎对网站的整体的定位，关键词与整体内容的表现含义越相近，排名也就越高。
4、网站的访客情况与分析
通过对网站流量数据的分析，我们可以获知网站的主体访问人群以及访客来自的地区，是否是我们想要的访问者，而这些访问者又需要什么样的内容，有什么需求，网站哪些部分吸引他们。
5、网站各种关键词的表现情况
网站的关键词是流量来源的根本(排除品牌网站)，所以对各种关键词在搜索引擎的表现情况的研究分析就变得尤为的重要。总结分析网站流量来源前列的关键词排名，然后针对流量大的关键词及有很大提升空间的关键词加以优化，使得网站能够有更好的流量。
网站通过哪些数据分析来解决问题?
1、网站内容质量的分析
要分析网站内部更新的内容和外链发布内容的质量，越是高质量的内容，就越能引起用户的关注，如果你的网站出现降级的问题，便可从网站内容方面着手解决问题。
2、分析网站关键词排名进度
要及时的了解关键词排名进度情况，当排名出现一定波动时，优化人员就要多上心网站，根据实际情况来调整SEO优化工作，以取得更好的优化效果。
3、网站收录数据分析
看收录，并不是看单个链接的收录，而是看整体的收录变化比。可以通过链接权重查询，来查询网址的收录情况，在排名率不变的情况下，当你的收录越来越高，你的流量就会越来越多。所以如果你的网站收录数据突然大幅度下降，那么就要想办法提高网站收录了。
4、网站流量分析
通过关键词的流量分析，可以监控到哪些词是能够获得高流量的，哪些词对对网站意义不大的，所以当网站的访问量减少时，便可根据监测的这些词来分析，从而制定更合理的优化方案。
5、网站跳出率和点击率分析
跳出率是影响整个网站的整体质量水平的一个体现，只有高质量并且符合用户需求的网站用户才会更感兴趣，所以优化人员也可通过网站的跳出率高低来制定提升用户体验的优化方案。
6、网站服务器拒绝访问情况分析
网站服务器拒绝访问，这是会影响用户体验的，一定要了解原因，做出科学可行的调整方案。
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