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标签: 网站数据分析 共 47 个结果.
网站数据分析工具之动态图表
在日常的数据分析中,例如使用Excel进行多维度分析的时候,我们会想到数据透视表,它可以任意拖拽想要的纬度,来生成具有洞察力的数据结果,但是在分析网站的时候,有没有一些功能是网站分析工具中自带的呢? 答案是有的,它甚至超越了数据透视表,它就是动态图表,动态图表可以把数据通过不同的维度展示出来,变得更形象,更具洞察力,方便发现一些机会和异常,现在就来谈下Goo…
star2017
1年前
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唤醒“佛系”用户,你可以用2A3R分析模型来实现
佛系是一种生活方式,一种生活态度,但是对运营人员来说,面对海量的“佛系用户”却是欲哭无泪。运营人员既要做运营,又得背负销量KPI,要想完成营销转化,就得要唤醒打动这些“佛系用户”。
star2017
1年前
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网站精细化运营,数据分析是第一步
电商网站如何做到精细化数据分析?其实网站的数据分析才是第一位的!通过网站分析工具抓取用户数据,进而掌握网站的优缺点及用户的喜好。找到了这些数据就等于找到了用户需求,就可以对网站进行针对性的优化与改进。
star2017
1年前
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网站数据分析:跳出率和退出率
【编者按】做网站数据分析的,GA工具的强大就不用多说了,在使用GA中经常会看到的就是跳出率和退出率。但GA上也没有很明确的告诉我们什么意思,作者和大家讨论讨论,分享一下在GA方面的知识。 退出率: 一般而言,一个网站可能有不同的链接导向到网站的不同网页里,这些不同的链接就是这个网站的不同入口。 当访客由这些不同的网站入口进入这网站时,这个动作就称为̶…
star2017
1年前
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分析指南:如何高效的运用网站分析工具?
网站运营离不开数据分析,有分析就需要借助工具来实现,你真的会用网站分析工具吗?
star2017
1年前
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互联网行业数据化运营5:流失篇
有些流失是无法避免的,但也有可以挽留的。
star2017
1年前
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以电商为例:探讨订单转化率分析的流程问题
转化率是一个综合影响因素,需要公司各部门协作解决。
star2017
1年前
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时间序列预测网站流量增长趋势(ARIMA)
在文章《浅析网站流量趋势预测》中,我们曾对网站的直接流量进行过分析和预测,直接流量整体较为平稳,但在工作日和周末存在较大差异。因此我们之前的方法是将工作日和周末的访问量数据分开处理,通过分布情况单独进行预估。这种方法得到的预测值范围较大,精确度也较差。本篇文章我们将使用时间序列的方法对网站直接流量的变化趋势进行预测。 下面是4月4日——5月1日的网站直接流量…
star2017
1年前
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网站常用的数据分析方法介绍
本篇文章我们介绍4种网站分析中最常用,也是最有效的分析方法。他们分别是细分分析,对比分析,对比分析,质与量分析。这些分析方法在实际工作中经常组合使用。我们先来看下细分分析。 1, 细分分析 单一的指标数据或大维度下的指标数据是没有意义的,只有当指标与维度配合使用时才有意义。细分也叫下钻,是网站分析中最常用的一种方法。原理就是通过对汇总数据进行多个维度对指标进…
star2017
1年前
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一名网站分析师如何学习和成长?
经常有朋友问我,我到底是怎么接触网站这个领域的,我在这个领域是怎样学习和成长的,今天总结下我对于网站分析的一隅之见,算不上深度,顶多是经验之谈。我所经历的网站分析经历了3~4个阶段。 第一阶段 网站统计分析认知 在这一阶段,主要通过百度统计、GA等增加对网站分析工具、基本定义、应用场景的初步认知,并通过自建网站(也就是现在在看的这个搜索营销艺术)摸索不同工具…
star2017
1年前
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网站运营优化分析:从核心页面及站内搜索说起
电商网站就好比是公司的一个名片,好的网站,能够攫取用户的眼光,能够放慢用户浏览的脚步,能够引导用户完成订单转化,这对于拉新、留存有很重要的作用。
star2017
1年前
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网站数据分析:流量异常变动的常见原因分析
网站流量异常变动的8种常见原因。
star2017
1年前
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警惕废话指标(BullshitMetrics),关注唯一关键指标
每周10万新增用户、每月20亿访问量、300万总用户量等等,这些都是商业时代推崇的指标,但毫无疑问,这些指标严格意义上讲都是废话指标(Bullshit Metrics),因为它们对业务和增长提不出任何的指导意义。事实上,根本不用关心这些指标,我们只需要关注唯一关键指标。
star2017
1年前
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网站数据分析实战:用户偏好分析
用户偏好分析是一个比较大的题目,哪怕只是将它局限在网站分析领域中,也可以从各种角度入手来了解你的网站用户。
star2017
1年前
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网站数据分析:理清网站数据分析思路导图
下图是一个网站分析的生命周期示意图,在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后(强调一下,明确分析需求很重要,这可以避免为了分析而分析),我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。 但网站分析工具中的数据量非常大,你可能一不小心就淹没在数据的海洋中,你得有一个明确的分析思路,知道要利用哪些报告或哪些报告视图才能帮助你快速找到问题的答案。以下是网…
star2017
1年前
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统计学在点击流数据中的应用范例:AdobeAnalytics异常检测
现在的大多数网站分析工具在处理点击流数据时,往往用的是统计学中的基础数据处理和分析方法,比如抽样、汇总、趋势、对比、平均等基本数据统计分析方法,很少有工具会用一些数据挖掘的算法。今天介绍Adobe Analytics中借助统计学实现的一个异常检测功能。 听到异常检测,我们大概可以知道通常做数据异常检测使用的方法:基本方法就是做对比,通过把某个数据与设定好的条…
star2017
1年前
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电商运营的五大关键数据指标
摘要:量化公司日常运营健康状态的指标簇,相当于飞机的“仪盘表”(有时候也称为“晴雨表”),通过这些指标就能判定公司是否运行在正常的轨迹上。所有的世界500强企业都有晴雨表体系,它有两方面作用:1)决策支持;2)考核业绩。 先来看一个例子。问:如果网站平均停留时间越长说明了什么问题 对于同一种类型的网站或者同一个品类的电商网站,平均停留时间越高表示网站越有吸引…
star2017
1年前
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网站用户的生命周期价值分析
Avinash Kaushik的博客中最近更新的一篇文章——Calculate Customer Lifetime Value,里面非常详细地论述了什么是网站用户的生命周期价值(Lifetime Value,简称LTV),及为什么要使用LTV这个指标。其中主要阐述的是在SEM及网站推广的过程中不要仅关注于一次访问(Visit)中的转化率(Conversion…
star2017
1年前
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网站的新老用户分析
网站中新老用户的分析已经成为了网站分析中常见的一类用户细分的方法,也是网站分析中用户分析的一个重要组成。Google Analytics中对新老用户的命名分别为New Visitors和Returning Visitors,同时也为许多的分析指标提供了基于新老用户的细分。 简单地说,新用户就是首次访问网站或者首次使用网站服务的用户;而老用户则是之前访问过网站…
star2017
1年前
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网站的流失用户分析
网站用户管理的目标是发掘新用户,保留老用户。但仅仅吸引新用户还不错,还需要保持新用户的活跃度,使其能持久地为网站创造价值;而一旦用户的活跃度下降,很可能用户就会渐渐地远离网站,进而流失。所以基于此,我们可以对用户进行又一个细分——活跃用户和流失用户。 活跃用户与流失用户 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…
star2017
1年前
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