互联网产品数据分析手册23p

互联网产品数据分析手册《互联网产品数据分析手册》数据分析概述数据分析的现状数据分析的价值和重要性数据分析的应用范围数据分析的工具数据分析师数据挖掘探讨BEIJING

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2010目录

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成

结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。网站数据分析是指通过各种网站数

据监测系统统计的数据加工、处理、分析、得出有用的结论并提出建议和参考。网

站数据分析重点在于分析，统计功能在各类网站数据统计工具中已经比较完备，常

规分析功能也逐渐加入到各类统计监测系统中。

网站数据分析是利用数据分析的方法对网站的数据进行系统专业的统计分析，给网站运营提供数据参考，评估网站运营的效果，并进行指导和建议

网站的特点决定了其能够获取到更加丰富的数据，而如何在一堆枯燥的数据中找出一些有价值的东西，或者用一些更加直观、丰富的模型来展现数据，为网站的运营和优化提供有价值的参考依据，这就是网站数据分析需要解决的问题。BEIJING

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2010“数据并不一定代表事实，但是数据可以帮助你更透彻地去发现事实!”数据分析概述数据分析在国外：广泛应用于互联网领域，非常成熟，数据分析受到非常高的重视。数据分析在中国：大型互联网公司开始涉足，起步阶段。

网站的特点决定了其能够获取到更加丰富的数据，而如何在一堆枯燥的数据中找出一些有价值的东西，或者用一些更加直观、丰富的模型来展现数据，为网站的运营和优化提供有价值的参考依据，这就是网站数据分析需要解决的问题。数据分析现状BEIJING

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2010数据分析的价值发现问题：通过数据监测发现分析问题，找到问题症结所在。有针对性解决问题：通过数据分析更能针对性的找到解决问题方法。预测趋势：预测网站、产品的发展状况。挖掘需求：通过数据挖掘用户需求。数据分析的重要性产品优化数据参考内容优化数据参考营销优化数据参考运营数据参考数据分析价值和重要性BEIJING

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2010数据监测——侧重与数据统计监测，一般侧重于数据报表和数学统计。数据分析——侧重于运营分析，利用数据分析网站、产品的发展状况并分析预测。数据分析的两个层面BEIJING

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2010数据分析流程和方法BEIJING

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2010投资回报率（ROI）：投入效果转化分析（广告投放）。时段分析监测：实时、时段监测、统计。内容分析：内容访问统计分析，内容质量、效果分析。哪些内容受欢迎，具有吸引力，内容质量，评估内容的价值和质量。营销推广效果：营销推广效果分析直接访问：直接点击访问推荐网站：营销推广网站、合作网站搜索引擎：关键字、搜索引擎分类、收录产品分析：产品各项指标分析，如人均PV、跳出率、用户停留时间、用户体验等。用户需求分析User

Requirement

Analysis：用户需求挖掘。程序代码分析：代码、服务器等技术分析。BEIJING

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2010数据分析的应用范围数据分析常用的工具BEIJING

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2010

Google

Analytics：功能强大，细节功能强大，数据报表完善，弱点，数据及时性、准确性不足，可用于中小型网站。百度统计：简洁，及时性好，功能相对简单，可用于中小型网站。CNZZ统计：分析功能过于简单，比较粗糙，适合小型网站。量子有道统计：主要用于个人网站、博客、淘宝店铺数据监测统计。

Omniture

SiteCatalyst：大型网站统计监测系统，电子商务、国际知名品牌网站常用。需付费。用户行为跟踪分析，效果分析，实时监测，可快速了解在线营销的关键绩效

指标(KPI)和投资回报率（ROI）。/post_769.html/how-to-choose-web-analytics-tools-2//index.php/archives/533数据分析最常见的一些维度和参数转化及结构分析：跟踪分享用户行为习惯及流量效果BEIJING

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2010时段分析：实时、今日、昨日、本月、自定义时段PV、UV、IP等流量来源分析直接流量来源分析：IM、直接输入、客户端软件等推荐网站来源分析：第三方网站流量来源（网络营销推广效果）搜索引擎来源分析：搜索引擎、关键字（SEO效果）受访内容分析受访域名分析受访栏目、页面分析访问用户分析地区、网络、客户端信息等、忠诚度、用户粘性

Google

Analytics是著名互联网公司Google为网站提供的数据统计服务。可以对目标网站进行访问数据统计和分析，并提供多种参数供网站拥有者使用。

Google

Analytics（Google分析）是Google的一款免费的网站分析服务，自从其诞生以来，即广受好评。Google

Analytics功能非常强大，只要在网站的页面上加入一段代码，就可

以提供的丰富详尽的图表式报告。

Google

Analytics（分析）向您显示人们如何找到和浏览您的网站以及您能如何改善访问者的体验。提高您的网站投资回报率、增加转换，在网上获取更多收益。

您的免费Google

Analytics（分析）帐户有80多个报告，可对您整个网站的访问者进行跟踪，并能持续跟踪您的营销广告系列的效果：不论是AdWords广告系列、电子邮件广

告系列，还是任何其他广告计划。利用此信息，您将了解哪些关键字真正起作用、哪些广告词最有效，访问者在转换过程中从何处退出。请勿因此功能免费提供而小看它，

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Analytics（分析）是一种功能全面而强大的分析软件包。BEIJING

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2010

百度统计是百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具，能够告诉用户访客是如何找到并浏览用户的网站，在网站上做了些什么，有了这些信息，可以帮助用户改善访客在用户的网站上的使用体验，不断提升网站的投资回报率。

百度统计提供了几十种图形化报告，全程跟踪访客的行为路径。同时，百度统计集成百度推广数据，帮助用户及时了解百度推广效果并优化推广方案。

基于百度强大的技术实力，百度统计提供了丰富的数据指标，系统稳定，功能强大但操作简易。登陆系统后按照系统说明完成代码添加，百度统计便可马上收集数据，为用户提高投资回报率提供决策依据。是提供给广大网站管理员免费使用的网站流量统计系统，帮助用户跟踪网站的真实流量，并优化网站的运营决策。

目前百度统计提供的功能包括：流量分析、来源分析、网站分析等多种统计分析服务，更多统计分析服务将在后续推出。BEIJING

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2010

cnzz是由国际著名风险投资商IDG投资的网络技术服务公司，是中国互联网目前最有影响力CNZZ网站首页的免费流量统计技术服务提供商，专注于为互联网各类站点提供专业、权威、独立的第三方数据统计分析。同时，CNZZ拥有全球领先的互联网数据采集、统计和挖掘三大技术，专业从事互联网数据监测、统计分析的技术研究、产品开发和应用。

CNZZ旗下所有产品的研发工作都由内部员工自行设计与开发，研发团队汇集了当今数据领域最顶级的架构师、程序专家、分析专家以及设计人员。目前每天有超过80万家活跃网站采用其提供的流量统计服务，日统计量超过25亿PV，一周内可以覆盖90%以上的上网用户。正因为有如此庞大的量级作为统计基础，使得其迅速赢得了国内大量用户的优良口碑和忠诚使用，同时也更好的促进了国内互联网产业的良性发展。2011年被阿里巴巴收购。中小型网站使用较多，以个人站长居多。侧重于监测，分析和挖掘严重不足。BEIJING

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2010量子有道统计

量子统计前身为雅虎统计，自2007年7月11日Beta版发布以来，一直致力于为个人站长、个人博主、网站管理者、第三方统计等用户提供网站流量监控、统计、分析等专业服务。

2008年9月加入淘宝，于2009年3月正式更名为“量子统计”，同时承诺将为广大用户提

供永久免费的网站统计服务，成为阿里巴巴旗下一强大精准的网站统计产品。BEIJING

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2010Omniture

SiteCatalyst

Omniture,

Inc的总部位于犹他州奥勒姆市(Orem,

Utah)，是下一代在线分析技术的先驱，它为全球的商务领袖和创新企业提供最优秀的ROI提升方案。Omniture是全球最大的基于ASP的网站收入在线分析供应商，而Omniture的SiteCatalyst™是市场上最成熟和最全面的技术，具有业界领先的可伸缩性、灵活性和直观的用户界面。Omniture是业界仅有的能够提供全面的公司网站活动，包括历史的（数据仓库）和实时的分析和报告分析的公司。另外，Omniture还拥有博学的专业服务团队，能够熟练地协助顾客确定问题所在并及时解决。凭借先进的技术和出色的团队，Omniture拥有最忠实和最满意的顾客，其中包括eBay、AOL、Wal-Mart、Gannett、Microsoft、Oracle、O、GM和Hewlett-Packard等。供及时决策的即时数据可在界面友好的信息面板上，快速了解在线营销的关键绩效指标(KPI)KPI达到危险水平或异常水平时自动发出警报集中全部操作于一处：测评、分析和优化全部在线营销和多渠道措施BEIJING

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2010互联网数据分析师BEIJING

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2010

数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。而互联网数据分析师主要是指互联网企业中以网站、电信等行业产品、应用、服务为分析对象的数据分析人员。

互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时——最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。

互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分

析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。数据挖掘探讨BEIJING

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2010

数据挖掘(Data

Mining)，就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。

数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库中的知识发现(Knowledge

Discovery

in

Database,

KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。

并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information

retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要

依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信

息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。数据分析既然这么重要，那运营是不是应该唯数据呢？WAP网站数据分析怎么做？移动增值服务业务的数据分析怎么做？BEIJING

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2010THANK

YOU！BEIJING

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