博客自发布第一篇文章以来，到今天刚好有一个月时间了，所以这里对开篇中提出的几个问题做一个解答，如果你还没有阅读过该文章，建议先阅读开篇。
也许很多朋友已经找到了答案，也有可能你们的解答与我下面的描述会有差异，当然只要都能解释问题，符合问题的条件，一切答案都是可以被接受的，问题的答案可能并非唯一的。其实这些问题只是想对网站数据分析做一些简单的解释，阐述作者个人对网站数据分析的一些认识，同时让这个过程更具趣味性。
1、趋势分析与预测
从表面看，寻找数字规律中的这串数字可能毫无规律，但只要把它们放到图表上，你就会惊奇地发现它们呈一条完美的曲线排列了起来：
这是在excel里面以1-20的序列为横坐标，以那串20个数字为纵坐标一一对应画出的散点图，可以看到这是一条比较规范的类S型曲线，也是最典型的一类成长曲线，也许你的网站的用户访问量或者销售额正是以类似这种趋势增长的。发现这种规律之后，就可以用数据统计的方法对其进行分析，对于这类有规律线性曲线，最常用的方法就是回归分析：
首先可以根据S曲线确定其基本表达式为：
或
表达式因为包含三个未知参数，无法直接通过回归分析求得，所以首先需要根据S曲线的特征和已知的数字观察到曲线无限接近于100，可以先暂定α的值为0.01，则该表达式变为：
可以将其转化为线性表达式：
其中y*=ln(1/y-0.01); x*=x; α*=lnβ; β*=-θ
然后就可以用标准一元线性回归的方法进行拟合和分析，计算得到拟合度R2=0.998，显著性系数接近于0，拟合度非常高，结果可以被接受。算出α和β的值约为0.7381和-0.5066，代入原方程得到：
再根据改方程当x=9是代入，得y约为31.35，预测得到那个缺失的数字约为31。
当然这可能只是其中一种分析和预测的方法，如果可以找到另外的拟合度足够高的表达式，那么用该表达式预测得到的数字一样有效，答案并非唯一的。这个题目是作者自己编的，自然计算得到的拟合度十分理想，在现实中可能并没有这么完美的曲线存在，但只要用类似的方法去思考和分析，一样也能找到需要的答案。
这里已经完成了对该题的解释，想顺带说一下成长曲线。大家都知道成长曲线存在着无法达到的极值，获取对于生物界来说该曲线确实是无法突破的，那么对已企业或者网站来说类似的流量增长曲线或者利润增长曲线是否可以被突破呢？答案是肯定的。任何失误的发展都会遇到瓶颈，网站也是这样，关键是如何发现和认识自身的瓶颈，只有真正地了解自身的问题，才能通过不断地优化、创新和市场拓展突破瓶颈，当瓶颈一旦被突破，原先无法逾越的极值点将变成新成长曲线的起始点继续向上攀升，而数据分析正是网站发现瓶颈的最有力武器。
2、识别用户
关于那道逻辑题，也许很多朋友已经发现这个就是根据爱因斯坦的那题经典的逻辑题改编而来的，答案如下：
| 次序 | A | B | D | E | C |
| 穿着 | 黄 | 蓝 | 红 | 黑 | 白 |
| 城市 | 广州 | 青岛 | 北京 | 上海 | 杭州 |
| 职业 | 律师 | 工程师 | 教授 | 医生 | 作家 |
| 饮料 | 水 | 茶 | 牛奶 | 咖啡 | 啤酒 |
其实对于网站分析来说，识别用户是极其重要的一个过程，网站分析中有一个重要的指标——Unique Visitor(UV)，用以标识唯一的访问用户，而如何从网站的底层日志中识别每次访问是否是同一用户一直是网站分析中的一个难点，因为某些时候用户访问是未登录的，或是匿名的，甚至连cookie都是被禁用的。而对于网站分析来说，识别唯一用户又是十分有用的，它直接影响到针对每个用户的网站行为分析、用户细分及定向营销等多个方面，所以之后会有专门的对如何更好地识别网站用户的相关介绍。
3、学会细分
细分是网站分析中一个十分重要的技巧和方法，无论是用户、产品、页面等都可以通过细分更好地发现其特征。其实图形题中的两个问题正是细分中的两种基本的方法：一种是已知类别，将类别未明的事物归类；另一种是已知存在这么多的事物，将这些食物分成若干类，我对这两个问题的解答如下（当然这个答案并非唯一，只要归类有所依据的答案都是可以被接受的）：
1）先观察2、4、8三个图形所拥有的相同特征：4条边、左右对称、上下对称、重心在同一水平线上、序号都是偶数，根据这些特征去寻找共同特征最多的图形，可以看到6号的圆形是最为接近的：左右对称、上下对称、重心在同一水平线上、序号都是偶数，所以我的答案是选择6号的圆形；
2）与第一题类似，从所有的图形中选择拥有最多共同特征的归为一类，并使各类别间的特征差异最大，我是从这几个角度进行区分的：边数、轴对称、中心对称、重心分布、序号，分成四类如下：
A类：2、4、8（4条边、左右对称、上下对称、重心都在水平中间线、序号都为偶数）；
B类：1、3、5（左右对称、重心都在水平中间线以下、序号都是奇数）；
C类：6（中心对称、任意轴对称、重心在水平中间线）；
D类：7（4条边、中心对称、重心在水平中间线）；
其实这两个问题也是数据挖掘中两个方法的简单体现：
分类
分类就是把一些新的事物映射到给定类别的中的某一个类别，用于描述事物或预测。常见的分类方法有：决策树、KNN法(K-Nearest Neighbor)、SVM法(Support Vector Machine)、VSM法(Vector Space Model)、神经网络等。
聚类
聚类就是将数据对象分组成多个类或者簇，划分的原则是在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。聚类算法可以分为划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。
4、互联网发展趋势
对于最后一个问题，其实大家可以各抒己见，这里也只是作者的个人看法，也许阐述和对比的网站不一定恰当，这里只是想说明作为一个网站分析师，必须时刻关注互联网的发展趋势，而Alexa上面排在TOP前几位的网站正是互联网不断发展和进步的指向标。
正如前几天有人预测2010年facebook的流量将超越google，成为全球最受欢迎的网站，结果我上Alexa一比较，果然facebook在数据上除了用户量不及google外，几乎所有数据都持平或超越了google，其中页面访问量目前两个网站已不相上下，而网站访问时间facebook甚至已经达到了google的3倍（当然这跟网站本身的服务性质有关）；但确实不得不佩服facebook的实力，流量一路飙升，过关斩将，到现在能够觊觎互联网老大的宝座，但是要真正坐上去还得在用户量上超越google。其实很多人看好facebook也不无道理，因为毕竟facebook是信息的创造者，而google只是信息的整合者，创造者掌握着信息的信息竞争力。