在网站建设之初，了解网站用户行为能够有助于网页设计师设计网站原型，并为品牌外延设计和交互设计提供第一手的用户数据资料。用户日常交互行为产生以下四类关键数据：
- 鼠标移动轨迹
- 链接点击分布
- 页面浏览量
- 页面停留时间
通过用户行为分析能够了解当前网站设计与用户需求的匹配度，以及更深层次的潜在用户需求。
一、网站数据收集
要分析网站数据，首先必须将网站访客的信息合理收集并整理。通常而言，网站数据可通过以下两种方法进行数据采集：
- 网页服务器日志（用户会话记录）
- 第三方流量统计工具（百度统计、51la、CNZZ、Google Analytics等）
大型网站通常会将以上两种方法结合使用，在网站入口处对访客身份进行识别，并通过网站交互行为向服务器请求记录，从而为用户行为分析提供具体、准确、真实的资料。
二、数据筛选及过滤
对于流量较大的网站，数据分析是一项艰巨的工作。通常，在数据分析前，需要对数据创建目标以换取转化数据。同时，根据分析目的不同，需要对数据进行相应的筛选。例如，对入口页的数据提取，可了解网站访客对网站第一印象来源于哪些页面（入口页），此数越高越说明该页面是你的重要窗口；对退出页的数据提取，可了解访客在本网站这次访问的终点在哪些页面（退出页），此数越高越说明你需要了解访客在该页面离开的原因。另外，贡献下游浏览量、平均停留时长，结合PV可做页面价值分析。
三、用户习惯分析
对用户浏览过的页面进行内容指标分析，根据不同的信息主题对页面进行分类和归纳。除了考虑页面内容相近度外，还应考虑页面路径，并由此模拟用户行为，从而归纳出用户的兴趣。用户兴趣可分偶然和稳定两种情形。通常，偶然是随机变化的，稳定情形下，可作为网站重新改版设计的基础，将设计重点放在用户关注最多的转化路径上。
总之，在网站制作或改版前，针对隐式方式挖据用户行为，能够为原型设计提供有力的数据支持，用数据说话。相对于用户问卷调查、在线评论投票等过于主观的显式分析而言，具有更实际的适用性。
