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| 文件名: 网站数据挖掘与分析:系统方法与商业实践.pdf | |
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作者: 宋天龙
出版社: 机械工业出版社 副标题: 系统方法与商业实践 出版年: 2015-3-15 内容简介· · · · · · 本书是目前网站数据挖掘与分析领域最具系统性、深度和商业实践指导价值的著作,由来自在线数据分析领域巨擘Webtrekk的官方资深数据分析专家撰写,获得黄成明、宋星、蓝鲸、宫鑫等近10位国内网站分析领域顶尖专家联袂推荐。 全书从5个维度对网站数据分析进行了全面讲解: 认知维度:首先告诉企业和数据分析师应该如何科学地认识网站数据分析,其次指导企业如何从零开始构建自己的数据体系,最后讲解了数据分析师应该如何从零开始建立自己的成长体系; 技术维度:详细地讲解了网站数据的采集和配置、网站分析工具的选择和使用、网站数据整合的方法、数据监测与评估的指标,以及数据分析的场景和相应的方法; 应用维度:通过10余个商业化的案例,还原了网站数据分析在营销和运营中的应用,不仅从业务层面讲解了数据驱动的营销和运营的方法论,而且还从实操层面讲解了案例的操作过程,可以直接套用到工作中并产出效果; 管理维度:从数据管理者和领导者的角度探讨了如何进行数据风险、数据质量、数据投入和产出、数据流程和落地管理,这些都是管理者自我提升的必备知识; 工具维度:对Webtrekk和Adobe Analytics等世界级的网站分析工具报表、指标和重要特性进行了详细的列举,同时包含大量最新的完整代码部署示例。 作者简介· · · · · ·宋天龙(TonySong) Webtrekk(德国最大的网站数据分析服务提供商)中国区技术和咨询负责人,前国美在线数据分析经理, 数据研究与商业应用博主,资深数据分析领域专家。拥有丰富的数据项目应用经验,参与过企业级流量数据仓库建设、网站流量系统建设、企业BI和DMP搭建、RTB和DSP、决策支持平台、站内个性化推荐、站外个性化营销等大型数据工作项目。参与实施客户案例包括国美、库巴、迪信通,Esprit中国、猪八戒、乐视商城、泰康人寿、合众人寿、酒仙网,Webpower、德国OTTO集团电子商务(中国)等。合作培训的项目包括数盟、互联网分析沙龙、Netconcepts、truemetrics、中商联数据分析委等。 萝卜课堂特邀讲师,百度文库认证作家、站长之家、互联网分析沙龙专栏作家。 目录· · · · · ·Contents 目录本书赞誉 前言 认知篇 第1章科学地认识网站的数据分析 2 1.1企业为什么要对网站的数据进行分析 2 1.1.1网站数据分析能为“谁”解决问题 2 1.1.2网站数据分析能解决哪些问题 3 1.1.3常见的几种“分析”概念 5 1.2网站数据分析的5个误区 7 1.3识别网站数据具有欺骗性的3种形态 11 1.4辅助决策与数据驱动的争议 15 1.4.1辅助决策 15 1.4.2数据驱动 16 1.4.3辅助决策与数据驱动差异点 17 1.5本章小结 17 第2章从零开始建立企业数据体系 18 2.1数据价值最大化的定位 18 2.1.1数据价值定位的基本原则 18 2.1.2数据价值的4种常见定位 20 2.2企业数据的职能架构与组成 21 2.2.1企业内部的职能架构 22 2.2.2企业外部的职能架构 25 2.3企业数据技术架构与组成 26 2.3.1数据收集层 27 2.3.2数据存储层 28 2.3.3数据计算层 29 2.3.4数据管理层 34 2.3.5数据应用层 35 2.4本章小结 36 第3章从零开始建立数据分析师个人成长体系 37 3.1数据分析师的完整知识结构 37 3.2对数据分析师的职能素质要求 40 3.2.1工作方向划分 40 3.2.2工作职位划分 41 3.3数据分析师成长的4个阶段 42 3.4给数据分析师的5点建议 45 3.5本章小结 47 基础篇 第4章网站数据采集和配置 50 4.1网站分析系统的数据工作机制 50 4.1.1数据采集 50 4.1.2数据处理 53 4.1.3数据报告 55 4.2网站代码部署 55 4.2.1通用全局的脚本部署 56 4.2.2通用页面的脚本部署 59 4.2.3特定页面的脚本部署 62 4.3系统功能配置 63 4.3.1数据安全设置 63 4.3.2数据处理设置 64 4.3.3数据转化设置 79 4.3.4数据整合设置 81 4.3.5数据智能工作设置 82 4.4本章小结 86 第5章网站分析工具的选择 87 5.1网站分析工具 87 5.1.1Adobe Analytics 89 5.1.2Webtrekk 106 5.1.3Webtrends 112 5.1.4Google Analytics 114 5.1.5IBM Coremetrics 122 5.1.6Piwik 125 5.1.7百度统计 127 5.2移动分析工具 128 5.2.1Flurry 128 5.2.2友盟 134 5.3如何选择网站分析工具 135 5.3.1整体解决方案的能力 135 5.3.2产品易用性 136 5.3.3功能丰富性 137 5.3.4增值服务价值 140 5.3.5价格和费用 141 5.4本章小结 142 第6章网站数据整合的方法 143 6.1网站数据整合的意义 143 6.2网站数据整合的范畴 144 6.2.1业务数据整合 144 6.2.2IT数据整合 153 6.3网站数据整合的方法 156 6.3.1在线数据整合 156 6.3.2本地数据整合 163 6.4本章小结 170 第7章数据监测与评估指标 171 7.1业务效果流指标 171 7.1.1站外推广类指标 171 7.1.2网站运营类指标 172 7.1.3企业会员类指标 182 7.1.4呼叫中心类指标 186 7.1.5仓储配送类指标 188 7.2成本控制流指标 193 7.3收益控制流指标 197 7.4本章小结 201 第8章数据分析场景和方法 202 8.1以效果预测为目的的数据分析 202 8.1.1效果预测是什么 202 8.1.2效果预测的两种类型 203 8.1.3效果预测的应用场景 203 8.1.4预测结果的常用方法 204 8.2以结论定义为目的的数据分析 211 8.2.1结论定义是什么 211 8.2.2结论定义的4种方向 212 8.2.3结论定义的3个误区 213 8.2.4下结论的常用方法 215 8.3以数据探究为目的的数据分析 218 8.3.1数据探究是什么 218 8.3.2数据探究的两种类型 218 8.3.3探究原因的分析方法 219 8.4以业务执行为目的的数据分析 222 8.4.1业务执行是什么 222 8.4.2业务执行的两种类型 222 8.4.3提取业务执行建议的常用方法 223 8.5正确的数据模型与算法选择观 228 8.6本章小结 229 案例篇 第9章网站数据的营销辅助应用 232 9.1网站营销分析辅助决策报告矩阵 232 9.2三种常用的网站营销分析场景 239 9.2.1营销前的媒体规划与效果预测 239 9.2.2营销时的异常检测与及时反馈 241 9.2.3营销结果总结与项目分析 243 9.3常用的网站营销分析维度 245 9.3.1目标端 245 9.3.2媒体端 245 9.3.3用户端 249 9.3.4网站端 249 9.3.5竞争端 251 9.3.6其他因素 252 9.4网站营销辅助决策四大案例 253 9.4.1恶意流量分析 253 9.4.2多渠道订单归因分析 259 9.4.3渠道效果聚类 274 9.4.4营销效果分析 286 9.5本章小结 295 第10章数据驱动下的数字营销应用 297 10.1数字营销的概念和范围 297 10.2数字营销发展的三个阶段 298 10.3个性化媒体投放的价值 298 10.4个性化媒体投放的技术架构 299 10.4.1数据层 300 10.4.2算法层 301 10.4.3API层 304 10.4.4应用层 305 10.5个性化媒体投放的实现 306 10.5.1个性化媒体投放的实现方式 306 10.5.2如何选择优秀的服务提供商 307 10.6个性化媒体投放的问题 307 10.7本章小结 309 第11章网站数据的运营辅助应用 310 11.1网站运营分析辅助决策报告矩阵 310 11.2三类常见的网站运营分析场景 311 11.2.1点:面向单体坑位的辅助分析 311 11.2.2线:面向站内流程的优化与提高 314 11.2.3?面:面向整体网站资源的价值最大化 318 11.3常用的网站运营分析维度 319 11.3.1目标端 319 11.3.2运营端 320 11.3.3用户端 322 11.3.4网站端 323 11.3.5竞争端 324 11.3.6其他因素 325 11.4网站运营辅助决策四大案例 325 11.4.1站内广告位效果标杆管理 326 11.4.2网站用户调研 330 11.4.3站内活动分析 338 11.4.4商品销售诊断 354 11.5本章小结 362 第12章数据驱动下的个性化运营应用 363 12.1网站运营的概念和范围 363 12.2网站运营发展的三种形态 364 12.3个性化网站运营的价值 364 12.4个性化网站运营的应用 365 12.4.1个性化网站运营的在线应用 365 12.4.2个性化网站运营的离线应用 368 12.5个性化网站运营的实现 369 12.6个性化网站运营遇到的问题 371 12.7本章小结 372 提高篇 第13章数据风险管理与控制 374 13.1数据风险管理的概念 374 13.2数据风险管理的类型 375 13.3数据风险管理的原则 378 13.4数据风险管理与控制 379 13.5本章小结 383 第14章数据质量把控与建设 384 14.1数据质量建设的内涵 384 14.2数据质量建设的原则 386 14.3影响数据质量的常见因素 389 14.4数据质量建设的框架 391 14.4.1数据质量管理 391 14.4.2数据监督管理 398 14.4.3数据生命周期管理 399 14.5本章小结 402 第15章数据投入与产出管理 404 15.1数据投入与产出的内涵 404 15.2数据投入与产出的特征 405 15.3数据投入与产出的管理 406 15.3.1数据投入管理 406 15.3.2数据产出管理 408 15.3.3数据投入与产出优化 410 15.4本章小结 413 第16章数据流程与落地管理 414 16.1数据流程与落地管理的内涵 414 16.2数据流程与落地管理的意义 415 16.3数据流程与落地管理的策略 416 16.4数据流程与落地管理的框架 418 16.4.1数据需求管理 419 16.4.2项目工作流程 421 16.4.3数据培训体系 424 16.4.4权限管理流程 426 16.4.5数据知识管理 427 16.5本章小结 428 附录A网站分析工具的特性及代码部署 429 附录B企业网站数据工作的局限与发展 457 |
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