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網站數據分析和決策支持技術是網站維護中重要的一環，以下是一些技巧和**實踐：

數據分析技巧：

（1）數據收集：通過網站分析工具、社交媒體監測工具等，收集網站流量、用戶訪問、轉化率、社交媒體互動等數據。

（2）數據清洗：對數據進行清洗和整理，去除重復和錯誤數據，保證數據的準確性和可靠性。

（3）數據分析：對數據進行分析和挖掘，包括趨勢分析、異常檢測、用戶行為分析等，以便發現問題和改進方案。

（4）數據可視化：將數據可視化，通過圖表、報表等形式，直觀地呈現數據結果和趨勢。

決策支持技術：

（1）指標體系：建立網站數據指標體系，包括流量、轉化率、ROI等指標，以便評估網站效果和優化方向。

（2）數據驅動決策：通過數據分析，以數據為基礎，支撐網站優化和決策，降低決策風險和提高決策效果。

（3）智能推薦系統：通過智能推薦系統，根據用戶行為和偏好，推薦相關內容和產品，提高用戶滿意度和轉化率。

（4）機器學習算法：通過機器學習算法，對數據進行分析和挖掘，預測用戶需求和行為，優化網站結構和內容。

綜上所述，網站數據分析和決策支持技術是網站維護中必不可少的一環。通過數據收集、清洗、分析、可視化等技巧和**實踐，可以發現問題和改進方案；通過指標體系、數據驅動決策、智能推薦系統、機器學習算法等技術，可以優化網站效果和提高用戶體驗，為網站的發展和競爭力打下堅實的基礎。