网站分析实战——如何以数据驱动决策,提升网站价值(大数据时代的分析利器)

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作者：王彦平吴盛峰　编著

出版社：电子工业出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 网络与数据通信 > 网络配置与管理

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图文详情

ISBN：9787121193125
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：316
出版时间：2013-01-01
条形码：9787121193125 ; 978-7-121-19312-5

本书特色

　　掌握3种网站分析秘籍:趋势分析、对比分析和细分分析。　　通过排名数据挖掘seo中*有价值的关键词。　　12种检验及辨别网站虚假流量的方法。　　22个影响网站流量变化的常见原因汇总。　　4大网站质量分析方法:页面参与度、页面热力图、内容组路径、内容评分。

内容简介

　　目前，越来越多的网站开始重视数据,并期望从中发现新的机会，不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，*终创造更大的网站价值。本书以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。本书适合网站运营人员、网络营销人员（seo、sem、edm）、网站产品经理和个人站长阅读，本书也适合计算机专业或者市场营销专业的自学。

第1章解密神奇的网站分析——网站分析的目的、流程及价值
1.1　为什么要对网站进行分析
1.2　网站分析是什么
1.3　如何进行网站分析
1.3.1　网站流量质量分析
1.3.2　网站流量多维度细分
1.3.3　网站流量重合度分析
1.3.4　网站内容及导航分析
1.3.5　网站转化及漏斗分析
1.4　网站分析为什么很重要
1.5　网站分析带来的价值及改变
1.6　网站分析的基本流程
1.6.1　定义（define）
1.6.2　测量（measure）
1.6.3　分析（analyze）

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相关资料

　　网站分析是一个全新的行业，网站的数据被越来越多地受到重视，大家都试图从数据中寻找有价值的结论。网站分析这个行业注定会不断地向前发展，并被更多的公司和管理人员所认可。　　目前，越来越多的公司试图通过数据驱动业务。在国外，近几年关于网站分析的工具层出不穷，无论是集成各种功能的，还是针对某个应用领域的；同时很多网站分析相关的书籍也渐渐丰富起来，让我们可以更系统地接受各种知识。相比国外，国内的网站分析工具和书籍相对较少，但很多专业人士都在进行着各种各样的实践和探索，努力地推动网站分析行业发展。作为网站分析的爱好者，我们将自己在这个行业中所掌握的知识、在日常工作中遇到的问题，以及积累的经验进行整理汇总，在这本书中与大家分享。如果本书的内容能让你有些许收获，解决工作中的一两个问题，那都将是我们*大的荣幸。　　第1章解密神奇的网站分析——网站分析的目的、流程及价值。具体阐述网站分析如何帮助网站完成业务目标，实现价值，以及网站分析的基本流程。　　第2章从这里开始学习网站分析——网站分析中的基础指标解释。重点讲解网站分析工具获取数据的方法和原理，并详细说明了指标的分类、计算方法和可能对指标产生影响的因素。　　第3章网站分析师的三板斧——网站分析常用方法。结合实例解剖网站分析师常用的3种分析方法：趋势分析、对比分析和细分分析。　　第4章网站流量那些事儿——网站流量分析。解答了常见的流量分类问题，并提供了多种辨虚假流量的方法，让我们在日常营销过程中更好地认识流量。　　第5章你的网站在偷懒吗——网站内容效率分析。通过页面价值和热力图分析等多种方法提供了页面内容价值的分析和评判方法，让我们更好地认识并且利用网站内容。　　第6章谁在使用我的网站——网站用户分析。如何通过数据分析了解网站用户的不同形态，通过分析用户行为评估用户的忠诚度和价值。　　第7章我们的目标是什么——网站目标与kpi。对于网站运营人员而言，建立起科学的kpi无疑是意义重大的，本章就是具体说明网站分析kpi的创建、kpi标准的选择。　　第8章深入追踪网站的访问者——路径与转化分析。不管是网站营销、产品设计还是运营人员，都需要将转化率和收益直接关联起来，而网站分析中的漏斗模型以及基于内容组的访问者路径分析方法能够提供*直接的帮助。　　第9章从新手到专家——网站分析高级应用。本章讲解了网站分析工具google analytics的高级应用，以及如何通过数据分析和数据挖掘的方法有效地进行内容推荐，为个性化推荐的应用提供必要的支撑。　　

作者简介

　　王彦平（蓝鲸），网站分析爱好者，蓝鲸的网站分析笔记博客作者，从事网站分析工作多年，擅长使用Google Analytics。希望探寻网站分析的真谛，以数据驱动决策。　　吴盛峰（Joegh），网站数据分析博客作者，从事互联网的数据分析工作，曾经涉足过WEB网站的数据分析和移动互联网应用的数据分析，对数据仓库和BI（商业智能）方面也有一定的了解。擅长网站数据的定量分析，主要包括网站的内容质量、网站的用户行为、网站的用户体验优化等，希望将网站数据分析的结论应用于实践，并通过数据分析为网站创造价值。

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