轉載：evan的新浪博客
關於數據采集需求，我們需要一個可以形成原始數據→數據視覺化→數據行為化→數據深入挖掘的數據分析模式，用戶的日常交互行為會產生四類關鍵數據：鼠標移動軌跡、鏈接點擊分布、頁面瀏覽流量、頁面停留時間，但這些還不夠清楚的描述我們的需求，以下細化，最好第三方可以為我們實現，我們的交互，體驗設計，產品設計很難有效的原因也在此。
用戶：
1.提供針對我們站點訪問用戶的基礎行為特征分析、基礎行為分析
2.提供對訪問網站用戶行為特征的用戶聚類數據統計、深入分析等
3.提供針對在線交易業務中典型用戶的基礎用戶模型建立
4.提供典型訪客行為模型的建模、算法、分析、預測等
5.提供對訪問網站用戶自然訪問狀態下性別趨勢分析等用戶性別分析
6.提供性別分析、預測模塊的API
7.提供對訪問網站用戶自然訪問狀態下用戶行為與購買力分析等
8.提供訪客收入分析、預測模塊API
9.全網環境下網站間用戶重合度數據統計、行為特征采集、分析等
10.最近訪客，最近訪問記錄，地理來源
11.訪客地圖分布
12.小時分析， 日訪問分析，周訪問分析，月訪問分析，季度份問分析，年訪問分析
13.訪客回訪頻度
14.訪客聚類數據統計
15.訪客聚類深入分析與預測
16.訪客聚類、群、性別、行為特征、趨勢分析與預測
17.訪客多網站重合度統計
18.訪客心理趨勢分析
19.訪客交互模型建模
20.把用戶瀏覽行為對其興趣的作用列入聚類結果，得到綜合評估模型
鼠標軌跡：
1.提供對訪問網站用戶鼠標軌跡特征數據采集、統計、特征分析等
2.提供鼠標行為API
3.基礎鼠標熱區圖， 熱區圖導出
4.基礎熱點工作模式
5.基礎動態熱點跟蹤
6.訪客鼠標移動軌跡歷史數據采集
7.訪客鼠標軌跡近期特征與行為分析
8.鼠標熱點行為分析，直觀的觀看到您網站上任意頁面上用戶最為關心的內容，最好如同觀看視頻一般真實回放網站上任意一個用戶行為過程
廣告：
1.提供基於各種線上業務流程的統計、采樣、分析、監測等
2.提供針對現在及未來站點廣告效果的跟蹤分析以及優化性指導
3.廣告覆蓋人群特征分析
4.廣告有效性與周期性效果
5.刺激模型、行為預計
通訊：
1.短信統計數據提醒
2.短信報警提醒
3.郵件提醒
4.客戶端提醒
5.懸浮窗提醒
其它：
1.分析用戶瀏覽過的頁面內容，依據信息主題聚類頁面
2.聚類分析頁面內容相近程度，分析頁面路徑
3.監控用戶的縱深瀏覽行為(比如測試導航可用性，減少用戶站內迷路)
4.通過用戶的行為反映用戶的觀點，同時利用訪問的網頁次序可以找出網頁之間的隱性關系
5.熱點功能，動作曲線等數據
6.海量統計數據情況下的搜索引擎，分析站內任何一個關鍵詞相關趨勢，甚至是全網環境下相關趨勢
7.將統計從桌面擴展到移動終端，真正做到一切盡早掌握，老板需要
8.Web服務器的日志，鏈接數，反向鏈接查詢，流量分析
9. UV(unique visitor)Cookie,PV,人均PV,IP質量，time,session,type,contents
10.統計數據實時更新
11.網速分析
12.運營商分析
13.操作系統
14.瀏覽器
15.屏幕分辨率
16.屏幕色深
17.操作系統語言
18.訪問來源，訪問構成
19.搜索引擎分析
20.關鍵字分析
21.最受歡迎頁面分析
22.網站入口頁面分析
23.用戶流失頁面分析
24.預測模型
25.頻道分析
26.基礎來源組添加、統計
27.站內關鍵字排行
28.網址驗證功能