在網站運營的過程中，往往都會對于各種數據進行一個分析，同時可以看到，時間是最常見也是最不可或缺的維度之一，大部分情況下用于限定指標統計的范圍和粒度，同時時間因素也會對指標的一些統計規則和細節造成影響，力洋網絡相信的是在某些數據分析中我們很容易忽略時間因素的影響，這些影響可能誤導最終的結論。

對于時間上，我們要懂得在一個數據提取的需求中，網站每天會發布很多新的內容，這些新的內容需要進行推薦，不然就會被埋沒，所以很多網站都會有“最新推薦”之類的模塊，而這個數據需求就是分析應該推薦哪些新內容？網站新發的內容質量參差不齊，而且數據積累較少，而推薦模塊需要放置那些有潛力的新內容，以便潛力充分發掘后成長為熱門內容，所以數據分析要做的就是去尋找那些有潛力的新發內容。一個網站如果是成為了前十推薦網站，我們就可以根據新內容的訪問量或者轉化率進行排序選前十，但其中有很多值得注意的地方，關于轉化率需要注意的地方可以參考關鍵指標背后的秘密這篇文章，這里主要討論如果以內容的訪問量進行排序，如果選擇近一周的匯總數據，我們需要注意什么？也許你已經想到了，之所以這里舉例新內容，是因為新內容有一個發布時間，就像一個人的出生日期，而從發布時間到當前的時間間隔就是內容的持續時間。內容的持續時間越長就獲得越多的數據積累，相應獲得高訪問量的機會就越大，如果我們比較一周中在不同時間發布的內容在該周的總訪問量，那些就會掉入錯位比較的陷阱。

對于上述我們可以形容是剛剛入伍的新兵跟久經沙場的老將的決斗，雖然新兵不是完全沒有勝出的機會，也許那個新兵天生勇猛，或者有著一股初生牛犢不怕虎的沖勁，可以一舉擊敗經驗豐富的老將，但在大多數情況下這種可能性較小，這是一場不公平的決斗，而在數據分析中我們需要盡量去避免這類不公平的決斗。在我們日常的網站運營過程中，可以看到總會發生一些普遍的錯誤，對于那些新發內容或者新上架產品頻率不高的網站，運營人員可能比較清楚哪些是新內容，所以通過一些人為的辨認調節在分析的時候不易掉入陷阱，但對于每周有上百個新發內容的網站，這類錯誤的發生很可能埋沒一些優質的新品。同時，需要找到一些辦法去規避這個時間因素對分析結果的影響，通常我們在選擇比較對象的時候需要控制所有的比較對象具備相同的持續時長，比如我們比較新內容的熱門度，統一選擇近一周的數據，對于較早發布的內容摒棄之前的數據，而近一周內剛發布的內容則舍棄不參與這次比較，等到有了完整的一周數據之后再加入比較。在進行用戶分析的時候，同樣需要注意時間因素，如用戶RFM分析、用戶忠誠度價值評分、用戶生命周期價值等，這些基于用戶在一段時間內持續性行為分析的模型都易掉入時間的陷阱。要做好網站的運營不能忘了更多的時間上的分析。