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網站優化中的網站數據分析和決策支持技術如下：

數據收集技術：數據收集技術是指通過各種工具和技術，收集網站的訪問數據和用戶行為數據，如Google Analytics、百度統計、CNZZ等，以便進行數據分析和決策支持。

數據分析技術：數據分析技術是指通過對網站的訪問數據和用戶行為數據進行分析，以獲取對網站優化的有用信息和見解，如頁面流量、訪問來源、用戶行為路徑、轉化率等。

數據可視化技術：數據可視化技術是指將數據分析結果以圖表、表格等形式展示，以便快速理解和識別數據中的關鍵信息和趨勢，如柱狀圖、折線圖、餅圖等。

A/B測試技術：A/B測試技術是指通過對網站的不同版本進行比較，以評估不同版本對用戶行為和轉化率的影響，從而決定采取哪種版本進行優化和改進。

網站性能監測技術：網站性能監測技術是指通過監測網站的性能指標，如頁面加載速度、響應時間、可用性等，以識別和解決網站性能問題，提高用戶體驗和轉化率。

機器學習技術：機器學習技術是指通過對網站的數據進行分析和建模，以識別隱藏的模式和趨勢，為網站優化提供更精確的決策支持，如基于用戶行為的個性化推薦、反欺詐分析等。

綜上所述，通過以上網站數據分析和決策支持技術，可以獲取對網站優化的有用信息和見解，從而為網站優化提供更科學的決策支持，提高網站的用戶體驗和轉化率。