网站分析常用的指标之内容指标(网站分析基础知识掌握常用的分析方法原则及框架)

优采云 发布时间: 2022-01-16 11:18

  网站分析常用的指标之内容指标(网站分析基础知识掌握常用的分析方法原则及框架)

  为什么要写这本书

  有朋友问我为什么我的网名是“蓝鲸”,这是我在2009年对网站数据的理解。网站数据对我来说是巨大的,作为一个网站数据分析师,我必须避免迷失在这浩瀚的数据海洋中。

  与传统行业相比,网站获取访客数据的方法更简单、更快捷。而如何从海量数据中获取价值是很多网站分析师面临的问题。很多人都知道 网站 分析的指标,但很少有人知道它们在哪里使用。我看到很多分析报告堆积了对读者没有任何价值的指标。很多人都知道网站分析可以提供数据,但很少有人知道为什么需要它。许多分析师每天都面临着网站分析工具提供的“标准化数据”,他们使用各种模型和分析方法来祈祷洞察力。但是他们忘记了重要的GIGO原则(Garbage In Garbage Out),输入是垃圾,输出是垃圾。数据必须与业务紧密结合才能产生价值。这些都是数据缺乏价值的原因,也是本书要解决的问题。

  在本书中,我们将首先通过分解网站分析定义来阐明数据的作用和价值,并通过网站信息架构和不同的工作原理来解释指标的使用场景和数据的局限性。职能。监控代码的设计过程,说明如何预选数据,确保分析结果有价值。同时本书也是一本网站初学者分析教程,有结构化的知识帮助新手快速理解网站分析,掌握常用的分析方法。

  观众

  本书适合从事数据分析相关工作的初学者和中级读者阅读,包括:

  网站运营人员

  搜索引擎优化 (SEO) 人员

  搜索引擎营销 (SEM) 人员

  网站产品经理

  个人网站站长

  高校相关专业学生

  如何阅读这本书

  这是一本介绍网站分析的基本知识、方法和思想的参考书,有助于梳理网站分析的知识体系和框架。全书共8章,可分为5个主要部分。以下不仅是本书内容的汇编,也是学习网站分析的方法和框架。

  第 1 部分(第 1、2 章):网站分析定义和工具概述

  什么是网站分析

  网站分析工具

  网站什么是分析?我们应该如何理解网站Analysis的定义?如何选择网站分析工具?不同工具之间有什么区别?这些问题将在本节中得到解答。在本节中,我们将详细介绍网站分析的定义,分解定义,解释网站分析的目的、价值和工具,并讨论网站分析工具进行比较。

  第二部分(第 3 章):从网站分析师的角度理解网站

  从“网站Analysis”这个名字可以看出,理解网站是数据分析的前提和关键。那么我们应该如何将 网站 视为一个 网站 分析师呢?网站中应该注意哪些内容和维度?本节将从分析师的角度带您了解开始网站分析之前需要关注和理解的内容,让您从网站分析师的角度理解网站。

  第三部分(第4、5章):网站分析的基本指标和工作原理

  了解网站实践中的分析度量

  网站data的广告数据及监控原则

  网站分析中最基本的知识就是指标和工具是如何工作的,了解这两部分是学习网站分析的基础。本节将详细介绍这两个部分,但不会停留在理论阶段,还会通过分析师工作中的例子来说明实际操作中可能出现的各种复杂情况,以帮助您更好地了解实际工作中的数据和指标.

  第 4 部分(第 6 章):以业务为中心的监控代码设计和实现

  许多网站分析师在掌握了基础知识、分析工具、各种分析模型和方法后,仍然无法让数据变得有价值,也无法从数据中获得任何见解。这是因为他们忽略了一个重要原则:GIGO 原则。本节将首先介绍在整个网站分析过程开始之前需要考虑和注意的问题,然后展开代码实现的过程。学完这一部分,你会发现80%的网站分析师在进行数据分析的时候,从一开始就犯了错误。

  第五部分(第 7、8 章):网站分析方法和架构

  网站常用方法解析

  网站分析框架及报告解读

  最后,我们将介绍网站分析中最实用的几种分析方法,并说明每种分析方法可以解决的使用场景和问题。同时,我们将以谷歌分析为例,对分析工具的报告进行分类解读,并提供每类报告中需要关注的关键指标。在本书的最后,我们将对基本架构进行完整的网站分析。

  如果您是初学者,请从第 1 章 网站Analysis 中的分析定义开始。如果您已经是一名分析师,并且遇到了毫无价值的数据,请直接阅读第 6 章 网站“分析开始前的准备和思考”。如果你已经掌握了网站分析的相关知识,想梳理一下自己的知识体系,可以从第8章网站分析框架和报告解读开始,然后根据需要阅读前面的章节章节。

  勘误表和支持

  由于作者水平有限,写作时间仓促,书中难免会出现一些错误或不准确之处。恳请读者批评指正,我会及时纠正。如果您有更多宝贵意见,也欢迎您发邮件到您的邮箱,或在我的博客()中留言,期待得到您的真诚反馈。

  谢谢

  首先感谢谷歌提供了免费的谷歌分析工具,让我们的学习成本几乎为零。

  感谢推荐本书的朋友:Brian Clifton、彭永东、滕依林、海云飞、吴胜峰、龚鑫、张澍、Cindy Wang、邱南琪、Bruce,感谢您的支持和专业建议。

  一年多来,杨富川老师和姜英老师一直支持我的写作,他们的鼓励和帮助指导我顺利完成了所有的稿件。

  谨以此书献给我最亲爱的家人!

  王艳萍

  2014年10月在北京

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