无疑广告作弊给企业或广告主带来了损失，面对众多的作弊手段，那如何甄别、防范这些手段呢？

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…

转化率是一个综合影响因素，需要公司各部门协作解决。

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？

合格的工程师要能认识到数据和功能一样重要，因为准确的数据收集是产品迭代、市场营销的决策基础。

摘要：电商行业已经进入红海阶段，机会主义不在，技术洼地被填平，精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。 电商企业的兴衰荣辱总能最先在数据层面窥见端倪，甚至可预见是否养痈成患。 随着互联网业态不断深入发展，如今在互联网(含移动互联网)跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时，数据化管理与运营之道不是空心的概念，但是它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套…

产品分析的最终目的就是提升商品销量，首先要了解用户的需求，知道用户要什么，哪些产品受欢迎，进而根据这些数据指导产品优化和活动推广。这也是为什么要做产品分析的原因。

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。

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”。

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。

网站流量异常变动的8种常见原因。

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。

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…

网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。 每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文选取了10款最好的分析工具，可以为你提供实时访问数据。 1. Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google An…

1、数据对象 相当于类的概念，在销售系统中，对象可以是顾客、商品和销售情况。 属性：属性可以标签的、二元的、序列的或数值的。 标签属性：例如充值渠道中的各种充值类型，在数据库中表示为0、1、2这种，每个数字代表一个充值渠道，例如：1代表支付宝，2代表微信支付。在这种情况下众数是有意义的，就是出现最多或者最少的数。 二元属性：就是我们常说的bool属性。一种情…

数据是资产，对网络品牌推广而言，数据的价值体现在描绘推广现状、呈现推广问题、帮助解决问题、指导推广策略规划。

想要在互联网获得效益，离不开流量，对于企业来说，想要通过网站获得效益，也离不开流量。

摘要：决策树是一种通过对历史数据进行测算实现对新数据进行分类和预测的算法。简单来说决策树算法就是通过对已有明确结果的历史数据进行分析，寻找数据中的特征。并以此为依据对新产生的数据结果进行预测。 决策树由3个主要部分组成，分别为决策节点，分支，和叶子节点。其中决策树最顶部的决策节点是根决策节点。每一个分支都有一个新的决策节点。决策节点下面是叶子节点。每个决策节…

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。 1、玩转Excel Excel是一个最原始而且最容易入手的分析工具之一，如果你有少量的数据进行分析和汇总的话，Excel是你的不二之选，结合丰富的函数与公式，你能轻松的得到你想要的数据，如果你懂得计算机语言，会使用VBA进行编程那就更是如虎添翼了，…

协同过滤推荐算法是诞生最早，并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。算法通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，和基于物品的协同过滤算法(item-based col…