网站优化中的网站数据分析和决策支持技术如下：

数据收集技术：数据收集技术是指通过各种工具和技术，收集网站的访问数据和用户行为数据，如Google Analytics、百度统计、CNZZ等，以便进行数据分析和决策支持。

数据分析技术：数据分析技术是指通过对网站的访问数据和用户行为数据进行分析，以获取对网站优化的有用信息和见解，如页面流量、访问来源、用户行为路径、转化率等。

数据可视化技术：数据可视化技术是指将数据分析结果以图表、表格等形式展示，以便快速理解和识别数据中的关键信息和趋势，如柱状图、折线图、饼图等。

A/B测试技术：A/B测试技术是指通过对网站的不同版本进行比较，以评估不同版本对用户行为和转化率的影响，从而决定采取哪种版本进行优化和改进。

网站性能监测技术：网站性能监测技术是指通过监测网站的性能指标，如页面加载速度、响应时间、可用性等，以识别和解决网站性能问题，提高用户体验和转化率。

机器学习技术：机器学习技术是指通过对网站的数据进行分析和建模，以识别隐藏的模式和趋势，为网站优化提供更精确的决策支持，如基于用户行为的个性化推荐、反欺诈分析等。

综上所述，通过以上网站数据分析和决策支持技术，可以获取对网站优化的有用信息和见解，从而为网站优化提供更科学的决策支持，提高网站的用户体验和转化率。