标签归档 "数据分析"
4.3系统功能配置——下

4.3系统功能配置——下

转化是一个广泛的定义,转化意味着希望用户在网站上实现的目标或事件。它可能是一个动作、一个订单甚至是一段时间。任何网站都有转化目标,常用的转化设置包括:网站目标设置、网站漏斗设置和网站电子商务转化设置。
4.3系统功能配置——中

4.3系统功能配置——中

模型计算规则是为了满足特定功能而配置的计算逻辑,这种规则常见于高级网站分析系统。常见的模型计算规则配置包括订单归因模型配置、路径功能配置、关联模型配置、异常检测模型。
4.3系统功能配置——上

4.3系统功能配置——上

系统功能配置阶段的主要工作是通过配置指定数据采集、处理、输出、展现等方面的规则,通常由网站分析系统管理员实现。系统功能配置包括数据安全设置、数据处理设置、数据转化设置、数据整合设置和数据智能工作设置
数据分析师的完整知识结构

数据分析师的完整知识结构

作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
常见的“数据说谎”的3类形态

常见的“数据说谎”的3类形态

日常生活工作中,处处都会与数据打交道,但你知道数据是会“说谎”的,即你看到的数据结果并不是事实。本文介绍一些常见的说谎场景以及如何避免。
关于公司总分数据体系的架构思考

关于公司总分数据体系的架构思考

经常会有关于数据架构的讨论:数据部门应该独立还是下放到业务中心?最近经过一段时间的架构调整,加上之前经历的一些业务测试,现在把总结的关于数据应该集中还是下放的基本情况分享下。 我们的数据架构经历过从分散到业务中心到数据集中在数据中心但业务对接业务中心,最后是形成数据中心总体把控,数据人员直接下放到业务中心的转变。 关于这三种模式,相信大家都有所了解,但到底哪种模式更适合企业?
网站分析师如何成长

网站分析师如何成长

经常回有朋友问我,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。
如何建立落地型数据分析(挖掘)流程?

如何建立落地型数据分析(挖掘)流程?

完整的数据分析(挖掘)流程包括:需求提报审核、商业理解、数据理解、专项分析(建模)、部署与实施优化、项目总结六大部分。只会做挖掘、只会写报告的数据分析师只能算一半,另一半就是如何把我们的思想、建议融入业务中,真正让他们理解并付诸实践。报告或模型永远不是数据分析师的本质,有效见解和业务决策辅助,甚至驱动才是数据分析师存在的真正价值。
给数据分析师的几点建议

给数据分析师的几点建议

1.数据是有立场的,立场决定解读,2.数据质量永远是数据分析立项后首先要考虑的,3.缺乏落地的数据没价值,除非是市场分析,4.数据解读能力和业务应用能力永远大于工具应用能力,不要迷信算法和模型,5.业务需求是数据分析的起点,但之前你需要培养业务的数据意识
Omniture数据和安全管理——网站日志管理

Omniture数据和安全管理——网站日志管理

网站日志管理的目的是针对网站全局或个别事件,标记出可能对网站流量、订单等方面产生影响的事件记录。网站日志管理是网站数据分析的必要条件之一。Omniture网站日志应用分为网站公告、日历事件、注释、警报和日志。
Omniture预警应用——警报

Omniture预警应用——警报

预警是常用的数据分析方向,Omniture也有基于数据的预警应用。今天来介绍“警报”功能。对于Sitecatalyst来说,绝大多数报表都支持“警报”,我们可以设置一个警报 ( 或为每个报表设置多个警报) ,以便在网站发生值得注意的事件时获得信息通知。
Google Urchin 7的优与劣

Google Urchin 7的优与劣

Google Urchin是一套基于页面标签或日志的流量统计分析系统,对比最主要的免费和付费流量统计分析工具。我们发现,对数据实时性要求高,需要信息保密,Urchin便是入门级的产品,对数据处理要求更高的就需要Webtrends或Omniture。