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网站数据分析- joegh | 又一个 WordPress 站点

流失用户的定义请参考 网站的活跃用户与流失用户 这篇文章,要解释怎么样合理地去定义用户流失时间段长度的问题,需要先介绍一个新的指标概念 回访用户. 这里的回访用户不是指Google Analytics上面的Returning Visitor 与新用户相对,指之前访问过网站的用户再次访问网站 ,这里的回访用户指流失之后再次访问网站的用户,即用户曾经流失过,满足流失时间期限内完全没有访问/登录网站的条件,但之后重新访问/登录网站。 用户回访率 = 回访用户数 流失用户数 100%. 根据设定的不同流失周期的用户回访率的变化曲线,我们可以使用 拐点理论 Elbow Method. 拐点理论 X轴上数值的增加会带来Y轴数值大幅增益 减益 ,直到超过某个点之后,当X增加时Y的数据增益 减益 大幅下降,即经济学里面的边际收益的大幅减少,那个点就是图表中的 拐点。 2013 年 8 月 8 日. 之前看过Inmon的 构建数据仓库 和 DW 2.0 ,而另外一位数据仓库大师Kimball的 数据仓库生命周期工具箱 一直没有时间阅读,最近才有时间看完了大部分,就迫不及待想写点东西了。 2013 年 5 月 23 日.

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流失用户的定义请参考 网站的活跃用户与流失用户 这篇文章,要解释怎么样合理地去定义用户流失时间段长度的问题,需要先介绍一个新的指标概念 回访用户. 这里的回访用户不是指Google Analytics上面的Returning Visitor 与新用户相对,指之前访问过网站的用户再次访问网站 ,这里的回访用户指流失之后再次访问网站的用户,即用户曾经流失过,满足流失时间期限内完全没有访问/登录网站的条件,但之后重新访问/登录网站。 用户回访率 = 回访用户数 流失用户数 100%. 根据设定的不同流失周期的用户回访率的变化曲线,我们可以使用 拐点理论 Elbow Method. 拐点理论 X轴上数值的增加会带来Y轴数值大幅增益 减益 ,直到超过某个点之后,当X增加时Y的数据增益 减益 大幅下降,即经济学里面的边际收益的大幅减少,那个点就是图表中的 拐点。 2013 年 8 月 8 日. 之前看过Inmon的 构建数据仓库 和 DW 2.0 ,而另外一位数据仓库大师Kimball的 数据仓库生命周期工具箱 一直没有时间阅读,最近才有时间看完了大部分,就迫不及待想写点东西了。 2013 年 5 月 23 日.
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流失用户的定义请参考 网站的活跃用户与流失用户 这篇文章,要解释怎么样合理地去定义用户流失时间段长度的问题,需要先介绍一个新的指标概念 回访用户. 这里的回访用户不是指Google Analytics上面的Returning Visitor 与新用户相对,指之前访问过网站的用户再次访问网站 ,这里的回访用户指流失之后再次访问网站的用户,即用户曾经流失过,满足流失时间期限内完全没有访问/登录网站的条件,但之后重新访问/登录网站。 用户回访率 = 回访用户数 流失用户数 100%. 根据设定的不同流失周期的用户回访率的变化曲线,我们可以使用 拐点理论 Elbow Method. 拐点理论 X轴上数值的增加会带来Y轴数值大幅增益 减益 ,直到超过某个点之后,当X增加时Y的数据增益 减益 大幅下降,即经济学里面的边际收益的大幅减少,那个点就是图表中的 拐点。 2013 年 8 月 8 日. 之前看过Inmon的 构建数据仓库 和 DW 2.0 ,而另外一位数据仓库大师Kimball的 数据仓库生命周期工具箱 一直没有时间阅读,最近才有时间看完了大部分,就迫不及待想写点东西了。 2013 年 5 月 23 日.

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分析的前提—数据质量1 | 网站数据分析

http://webdataanalysis.net/data-collection-and-preprocessing/data-quality-1

数据质量 Data Quality 是数据分析结论有效性和准确性的基础也是最重要的前提和保障。 数据质量保证 Data Quality Assurance 是数据仓库架构中的重要环节,也是ETL的重要组成部分。 我们通常通过数据清洗 Data cleansing 来过滤脏数据,保证底层数据的有效性和准确性,数据清洗一般是数据进入数据仓库的前置环节,一般来说数据一旦进入数据仓库,那么必须保证这些数据都是有效的,上层的统计聚合都会以这批数据作为基础数据集,上层不会再去做任何的校验和过滤,同时使用稳定的底层基础数据集也是为了保证所有上层的汇总和多维聚合的结果是严格一致的。 之前构建数据仓库基于Oracle,所以选择的是Oracle提供的数据仓库构建工具 OWB Oracle Warehouse Builder ,里面提供了比较完整的保证数据质量的操作流程,主要包括三块. 这里我们看到Data Profiling需要一个收集统计信息的过程 这也是犯罪心理中Garcia干的活 ,那么如何让获取数据的统计信息呢. 2012 年 9 月 26 日. 分析的前提 数据质量2 →. Pingback 引用通告 分析的前提...

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分析的前提—数据质量2 | 网站数据分析

http://webdataanalysis.net/data-collection-and-preprocessing/data-quality-2

的相关内容,从Data Profiling的过程中获得了数据的概要统计信息,所以下面就要用这些数据统计信息来审核数据的质量,检查数据中是否存在脏数据,所以这一篇主要介绍数据审核 Data Auditing 的内容。 数据记录的规范主要是数据编码和格式的问题,比如网站的用户ID是15位的数字、商品ID是10位数字,商品包括20个类目、IP地址一定是用 . 分隔的4个0-255的数字组成,及一些定义的数据约束,比如完整性的非空约束、唯一值约束等 数据逻辑性主要是指标统计和计算的一致性,比如PV =UV,新用户比例在0-1之间等。 如果某个字段的信息理论上必然存在,比如访问的页面地址、购买的商品ID等,那么这些字段的空值个数的统计就应该是0,这些字段我们可以使用非空 NOT NULL 约束来保证数据的完整性 对于某些允许空的字段,比如用户的cookie信息不一定存在 用户禁用cookie ,但空值的占比基本恒定,比如cookie为空的用户比例通常在2%-3%,我们同样可以使用统计的空值个数来计算空值占比,如果空值的占比明显增大,很有可能这个字段的记录出现了问题,信息出现缺失。 2012 年 10 月 21 日.

3

网站数据分析的一些问题2 | 网站数据分析

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Is defined as the ability for an organization to take all its capabilities and convert them into knowledge. BI时常跟决策支持系统 Decision Support System, DSS 联系在一起,其实BI最主要的目标就是实现对企业的决策支持。 Q1、BI与数据仓库 DW 之间的关系是怎么样的 知乎. OLAP一般都是基于已经设计成型的多维模型以及存放多维模型的数据集市 Data Mart ,数据集市和OLAP跟业务层面有着很多关联,这个使数据集市跟底层的数据仓库有了区分。 另外也有独立的BI公司,如SAS,传统优势在数据挖掘领域、Micro Strategy的BI解决方案、开源强大的BI系统Pentaho 之前几年还有很多开源的BI系统,但因为BI在技术上有一定的门槛和成本,所以目前很多开源BI 都会包括开源版本和商业版本,Pentaho也不例外 ,国内也有用友的BQ软件也是属于BI产品。 2012 年 8 月 12 日. SkyGlue 用GA标记用户生成点击流 →.

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网站数据仓库 | 网站数据分析

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元数据 Meta Data ,从字面来看好像无法看出所以然,我当初看到的时候也是,但其实看看对应的英文,含义还是挺明确的,Meta一般是指 对的解释或描述 ,类似的还有Meta Tag。 多维模型的维 层次、级别、属性 和立方 度量、计算度量. 2010 年 12 月 14 日. 从细粒度数据到汇总数据的预聚合 fine-grained approach to pre-aggregating summary data. Oracle的Cube提供了基于成本的预聚合 Cost based pre-aggregation ,也就是既不会完全不进行预先的聚合,也不会将每个维每个层次的数据都预先聚合起来 而是会去考虑对于每条记录聚合的成本,并将那些在动态聚合中相对高成本的记录预先聚合并储存起来,这样相当于权衡了立方数据加载时的压力和数据查询时的效率 过度的预聚合会使数据加载的时间和空间成本提高,而过少的预聚合则会让数据查询的效率降低。 维和立方之间的预关联 pre-joining of dimensions to cube. 多维与可视化 Multidimensional and Visual. 度量是实际储存...

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网站的活跃用户与流失用户 | 网站数据分析

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活跃用户,这里是相对于 流失用户 的一个概念,是指那些 存活 着的用户,用户会时不时地光顾下网站,同时为网站带来一些价值。 举个简单的例子,我们经常可以看到某些数据分析报告中说 某某网站的注册用户数已经超过几百万,但其实这些数据并没有太大的意义,因为可能这几百万里面很多用户都已经不再登录该网站 流失用户 ,真正最近登录过或有过操作行为的用户 活跃用户 其实不到一万。 中已经介绍了用户活跃度的衡量方法,并基于Engagement的定义计算网站的活跃访问量 Visits ,同样可以用这类方法计算网站的活跃用户数 Unique Visitors。 当前时间点 – 用户注册时间点 流失临界时间间隔. 当天的新用户流失数 / 当天的总注册用户数 = 新用户流失率. 2010 年 8 月 8 日. 2010 年 8 月 9 日18:39. 2010 年 8 月 11 日02:28. 2010 年 8 月 11 日11:54. 免费模式阶段,有2种不同的声音, 最近3个月内有成功付费记录的用户 和 有成功付费记录且平均游戏时间在每日2小时以上的用户。 2010 年 8 月 11 日19:53. Pingback 引用...

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互联网热门转载_数码林的网站分析博客

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2012年08月15日 作者 数码林 互联网热门转载. 本文从“营销活动可视化”、“用户的角度看问题”、“营销活动中持续改进”等方面关注广告效果,对广告效果进行分析和改进。 总结网络营销过程中对网络广告的效果评估时遇到的问题,通过“某房地产网站”、“某B2B网站”、“某人才招聘网站”三个实际案例来分析广告的间接效果。 如果你想成为网站分析师 想加入网站分析这个即有前途又有“钱途”的行业,那么你至少需要具备本文所提到的9大本领。 本文通过实例介绍了“折线图”、“柱图”、“饼图”、“仪表图”的使用。 作为DAA的一员,数码林与海外最前沿的分析师一起交流、商讨网站分析标准 并曾监修网站分析专家、WAW创始人Eric T.Peterson创作的 网站分析Hacks 日语版。 Shumalin Dalian Software,Ltd. 2016数码林的网站分析博客 辽ICP备07009205号.

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精品连载文章汇总 | 数码林的网站分析博客

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Mdash;— 转化细分 何为转化 网站分析各种交错复杂的概念时常让人觉得迷惑,网络广告效果、跨网站跟踪、转化目标、转化渠道、事件追踪,以及流量过滤、高级细分还有正则表达式等等,这些足以让一个满怀热情的网站分析爱好者望而却步,这也正是很多公司仅仅在网站上插入了一行网站分析工具的监测代码,仅此而已,也许能获得一些基本流量数据,但很难从中发现问题、分析原因,更不用说进一步从数据中提炼可执行的行动。 图1 网站内容分组样例 ——内容分组细分 网页作为网站的基本组成单位,记载着各种各样的内容,像数码林网站分析博客的一篇篇博文页 或者企业的产品宣传页、联系信息页 网页类型复杂点的像电商网站 首页以及各种活动登陆页、各种商品列表页和商品介绍页更是不计其数,再加上购物车页以及购物流程中的其他相关页,这一系列的网站内容共同组成了庞大的电商网站。 Mdash;—新老访客细分 对新老访客的细分应该是在网站分析中最常用的分析方法了。 通常搜索关键字能够反映出网站访问者访问网站的目的 比如,在搜索关键字栏里输入“出租 公寓”的访问者,代表他们想搜索一些“公寓出租”的相关信息。

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网站地图_数码林的网站分析博客

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CSS DIV UL LI制作横向导航菜单. 作为DAA的一员,数码林与海外最前沿的分析师一起交流、商讨网站分析标准 并曾监修网站分析专家、WAW创始人Eric T.Peterson创作的 网站分析Hacks 日语版。 Shumalin Dalian Software,Ltd. 2016数码林的网站分析博客 辽ICP备07009205号.

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互联网热门转载 | 数码林的网站分析博客

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我常常喜欢问“为什么我们使用Omniture或维析 这样的企业版网站分析工具而不使用Google Analytics”来反驳,当然这会引起一些机智的回答,诸. 以计算页面停留时间为例,下图是一次访问的时间记录 图示中时间皆为进入页面的时刻 通常计算页面停留时间的方法为 当前页面的进入时刻与下一页面的进入时刻差。 回顾网站数据分析历史,从“您是第* *位来访用户”到现在百家齐放的专业工具提供商,网站分析已经逐渐发展衍化成一门科学。 折线图 按照时间序列分析数据的变化趋势时使用 柱 图 指定一个分析轴进行数据大小的比较时使用 饼 图 指定一个分析轴进行所占比例的比较时使用 仪表图 . 导致离开表单页面的5种情况 现在我越发能够听到这样的声音 “到达表单页面的人不少,但遗憾的是退. Mdash;—网站分析的五个问题点 相信对于网站管理者来说,“仅仅使用了网站分析工具是不会对网站产生什么效果的,只有当你能够将这一工具和数据熟练使用的时候才能产生预期效果”这句话不会陌生吧。 Shumalin Dalian Software,Ltd. 2016数码林的网站分析博客 辽ICP备07009205号.

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业余生活 | 数码林的网站分析博客

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你听 习习的风声 澎湃的海浪声 爽朗的笑声 还有。 肚子的饥肠辘辘声 点火、生炭、架炉子,年轻人的效率就是高,很快第一锅羊肉串出炉了,瞬间被“秒杀”,没吃着 谁让你去游泳了,谁让你去钓鱼了,谁让你打扑克了 排队等下一锅吧。 2008年11月11日 2008年11月8日,公司与埃立森(大连)信息系统有限公司联合,在理工大学的刘长春体育馆内举行了室内运动会,羽毛球、台球、保龄球和乒乓球,我们恨不得能举行个小型“奥运会”呢 平常办公室里文质彬彬的身影,没想到在赛场上却英姿飒爽。 2008年9月15日 2008年9月13日,公司组织全体员工到金石滩,举行“数码林 大连 软件有限公司第二届海边BBQ”。 作为DAA的一员,数码林与海外最前沿的分析师一起交流、商讨网站分析标准 并曾监修网站分析专家、WAW创始人Eric T.Peterson创作的 网站分析Hacks 日语版。 Shumalin Dalian Software,Ltd. 2016数码林的网站分析博客 辽ICP备07009205号.

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网站分析高级细分六脉神剑之第六脉 _数码林的网站分析博客

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2013年10月15日 作者 数码林 精品连载文章汇总. Mdash;— 转化细分. 从数据到行动,跨越这一步真的如此艰难吗 每个老板都想急于从数据中发现价值,网站分析中最能迅速创造价值的方法莫过于对网站“转化”流量的衡量和跟踪。 Rdquo;,很可能首先想到的是收入,当然,收入毫无疑问是网站的终极目标,类似“在线订单交易成功”这样和收入紧密相关的转化数据也是老板们最为关心的内容 但这样一个“宏观”目标就可以代表网站所有存在的意义了吗 答案当然是否定的,并不是每个来到网站的访客都是为了来购物下单的 他们可能只是过来比比价格,或者之前已经下过订单但因不满于售后服务要过来投诉的,再或者出于贵网站的名声以及优良工作环境,人家是过来寻求一份工作呢 所以, 注意网站的转化目标是多元化的,为了更全面的衡量各种类型访客数据,跟踪及细分转化流量时不要忽略了“宏观”目标以外的“微观”目标. 在线提交“联系我们”或“投诉建议”. 令人遗憾的是, 大部分“微观”转化目标还都在为“收入”做着贡献,它们通常也被视为在到达最终“宏观”目标的道路上的一个个里程碑.

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网站分析工具实践指南之提升转化诱导力(下)_数码林的网站分析博客

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2013年03月01日 作者 数码林 网站分析. RArr; 例如在维析的“转化贡献”功能中,可以简单的得到哪些页面促成了用户转化。 RArr; 使用维析的逆向路径分析图 查看“支付完成”页面的所有来源路线 ,可以非常容易的找到这些页面。 关于如何提升转化诱导力系列讨论就到这里了,大家有没有什么疑问或实践心得,欢迎在我们的 网站分析QQ群 群号 229656963. 作为DAA的一员,数码林与海外最前沿的分析师一起交流、商讨网站分析标准 并曾监修网站分析专家、WAW创始人Eric T.Peterson创作的 网站分析Hacks 日语版。 Shumalin Dalian Software,Ltd. 2016数码林的网站分析博客 辽ICP备07009205号.

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网站分析高级细分六脉神剑之第二脉_数码林的网站分析博客

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2013年01月29日 作者 数码林 精品连载文章汇总. Mdash;— 搜索关键字分析. Rdquo;的时候讲到过“搜索引擎进入”,我们在这里详细讨论一下“搜索关键字”。 通常搜索关键字能够反映出网站访问者访问网站的目的 比如,在搜索关键字栏里输入“出租 公寓”的访问者,代表他们想搜索一些“公寓出租”的相关信息。 Rdquo;、“ 跳出率. Rdquo;、“ 转化数. 实际分析关键字过程中,一般要重点分析的是 “前10名关键字”. 和 “前100名关键字”. 也有时候根据信息量的多少,就网站的实际情况分析“前25名关键字”和“前50名关键字”,所以到底分析多少数量的关键字合适就需要具体的网站业务和历史的分析经验来判断了。 1 “前10名关键字”的分析. 在电子商务 EC 网站或营销型网站中,通过“前10名关键字”搜索进入网站的访问次数大概占全部访问次数和转化数的30 50。 下图是某饭店预订网站 例如网站名称“ 好再来. Rdquo;,哪些是“ 一般关键字. 2 优秀关键字的代表 “品牌关键字” 的分析. Rdquo; 公司名•网站名•商品名•服务名。 和 “好再来 预约”. Ldquo;创意关键字&...

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网站分析高级细分六脉神剑之第五脉_数码林的网站分析博客

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2013年06月18日 作者 数码林 精品连载文章汇总. 网页作为网站的基本组成单位,记载着各种各样的内容,像数码林网站分析博客的一篇篇博文页 或者企业的产品宣传页、联系信息页 网页类型复杂点的像电商网站 首页以及各种活动 登陆页. 如果挨个对所有内容进行分析,既不现实也不会有什么成效 做网站分析数据细分时,常常希望关注某种分类商品 例如某个品牌的商品分类汇总 或某类功能网页 例如所有商品列表页汇总 的过滤数据,但如何对形式各异的网页内容进行分类,分完类后又通常关注哪些分析指标呢 这就是本篇“ 网站分析高级细分六脉神剑-第五脉. 网页内容的分组方式主要取决于网站分析时的业务需求 内容型网站通常以栏目内容作为分类依据,例如“体育类”、“娱乐类”、“财经类”等等 企业宣传站可以将“公司业务类”、“公司新闻类”、“售后支持类”等分别归类 这么说对于同一个网站只有一种内容分组方式吗 答案当然是否定了, 以何种依据进行内容分组主要取决于你当前网站分析的业务目标以及报告对象. 中,可以先手动添加一个“热门转载文章”分类,然后选择相关文章网页 图2中以“ 广告效果分析的三个关键点. 本篇连载主要讨论了网页内容分组的定...

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网站分析高级细分六脉神剑之第一脉_数码林的网站分析博客

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2013年01月08日 作者 数码林 精品连载文章汇总. 例如 由邮件营销进入的转化率是2.5%,由某个搜索引擎关键字广告进入的转化率为4.2%. 搜索引擎 百度和Google等 的进入可以分为 关键字广告 或是 自然搜索 ,其中关键字广告的进入是收费的,自然搜索的进入是免费的。 所以在Google Analytics的数据收集Tag里经常会见到类似下面的代码,目的就是为把国内常用的搜搜、有道等搜索引擎也添加到Google Analytics的默认搜索引擎列表 https:/ developers.google.com/analytics/devguides/collection/gajs/gaTrackingTraffic? Gaqpush([ addOrganic, soso, w]);. Gaqpush([ addOrganic, youdao, q]);. Gaqpush([ addOrganic, sougou, query]);. 例如维析只需在广告链接URL中添加一个参数banner id 此参数名也可自定义 即可,详细的广告信息可以在维析后台可视化编辑或直接上传数据文件. 搜索引擎以外网...

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