网站数据挖掘与分析-系统方法与商业实践

1星价 ¥38.3 (4.3折)

2星价￥37.4 定价￥89.0

作者：宋天龙

出版社：机械工业出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 数据库 > 数据仓库与数据挖掘

温馨提示：5折以下图书主要为出版社尾货，大部分为全新（有塑封/无塑封），个别图书品相8-9成新、切口有划线标记、光盘等附件不全详细品相说明>>

暂无评论

图文详情

ISBN：9787111490593
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：460
出版时间：2015-02-01
条形码：9787111490593 ; 978-7-111-49059-3

本书特色

《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》是目前网站数据挖掘与分析领域*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**专家联袂推荐。　　《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》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，*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**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*新的完整代码部署示例。

内容简介

《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》　　在线数据分析领域巨擘webtrekk官方资深数据分析专家撰写，目前*具系统性、深度和商业指导价值的web数据挖掘与分析专著；　　技术层面，系统讲解网站数据分析的各种指标、工具、技术和方法；应用层面，通过10余个商业案例还原真实的数据分析场景；管理层面，深入探讨如何进行数据风险、数据质量、数据投入和产出、数据流程和落地管理。

前　言
认知篇
　第1章　科学地认识网站的数据分析
　　1.1　企业为什么要对网站的数据进行分析
　　1.1.1　网站数据分析能为“谁”解决问题
　　1.1.2　网站数据分析能解决哪些问题
　　1.1.3　常见的几种“分析”概念
　　1.2　网站数据分析的5个误区
　　1.3　识别网站数据具有欺骗性的3种形态
　　1.4　辅助决策与数据驱动的争议
　　1.4.1　辅助决策
　　1.4.2　数据驱动
　　1.4.3　辅助决策与数据驱动差异点
　　1.5　本章小结
　第2章　从零开始建立企业数据体系
　　2.1　数据价值*大化的定位
　　2.1.1　数据价值定位的基本原则
　　2.1.2　数据价值的4种常见定位
　　2.2　企业数据的职能架构与组成
　　2.2.1　企业内部的职能架构
　　2.2.2　企业外部的职能架构
　　2.3　企业数据技术架构与组成
　　2.3.1　数据收集层
　　2.3.2　数据存储层
　　2.3.3　数据计算层
　　2.3.4　数据管理层
　　2.3.5　数据应用层
　　2.4　本章小结
　第3章　从零开始建立数据分析师个人成长体系
　　3.1　数据分析师的完整知识结构
　　3.2　对数据分析师的职能素质要求
　　3.2.1　工作方向划分
　　3.2.2　工作职位划分
　　3.3　数据分析师成长的4个阶段
　　3.4　给数据分析师的5点建议
　　3.5　本章小结
基础篇
　第4章　网站数据采集和配置
　　4.1　网站分析系统的数据工作机制
　　4.1.1　数据采集
　　4.1.2　数据处理
　　4.1.3　数据报告
　　4.2　网站代码部署
　　4.2.1　通用全局的脚本部署
　　4.2.2　通用页面的脚本部署
　　4.2.3　特定页面的脚本部署
　　4.3　系统功能配置
　　4.3.1　数据安全设置
　　4.3.2　数据处理设置
　　4.3.3　数据转化设置
　　4.3.4　数据整合设置
　　4.3.5　数据智能工作设置
　　4.4　本章小结
　第5章　网站分析工具的选择
　　5.1　网站分析工具
　　5.1.1　adobe analytics
　　5.1.2　webtrekk
　　5.1.3　webtrends
　　5.1.4　google analytics
　　5.1.5　ibm coremetrics
　　5.1.6　piwik
　　5.1.7　百度统计
　　5.2　移动分析工具
　　5.2.1　flurry
　　5.2.2　友盟
　　5.3　如何选择网站分析工具
　　5.3.1　整体解决方案的能力
　　5.3.2　产品易用性
　　5.3.3　功能丰富性
　　5.3.4　增值服务价值
　　5.3.5　价格和费用
　　5.4　本章小结
　第6章　网站数据整合的方法
　　6.1　网站数据整合的意义
　　6.2　网站数据整合的范畴
　　6.2.1　业务数据整合
　　6.2.2　it数据整合
　　6.3　网站数据整合的方法
　　6.3.1　在线数据整合
　　6.3.2　本地数据整合
　　6.4　本章小结
　第7章　数据监测与评估指标
　　7.1　业务效果流指标
　　7.1.1　站外推广类指标
　　7.1.2　网站运营类指标
　　7.1.3　企业会员类指标
　　7.1.4　呼叫中心类指标
　　7.1.5　仓储配送类指标
　　7.2　成本控制流指标
　　7.3　收益控制流指标
　　7.4　本章小结
　第8章　数据分析场景和方法
　　8.1　以效果预测为目的的数据分析
　　8.1.1　效果预测是什么
　　8.1.2　效果预测的两种类型
　　8.1.3　效果预测的应用场景
　　8.1.4　预测结果的常用方法
　　8.2　以结论定义为目的的数据分析
　　8.2.1　结论定义是什么
　　8.2.2　结论定义的4种方向
　　8.2.3　结论定义的3个误区
　　8.2.4　下结论的常用方法
　　8.3　以数据探究为目的的数据分析
　　8.3.1　数据探究是什么
　　8.3.2　数据探究的两种类型
　　8.3.3　探究原因的分析方法
　　8.4　以业务执行为目的的数据分析
　　8.4.1　业务执行是什么
　　8.4.2　业务执行的两种类型
　　8.4.3　提取业务执行建议的常用方法
　　8.5　正确的数据模型与算法选择观
　　8.6　本章小结
案例篇
　第9章　网站数据的营销辅助应用
　　9.1　网站营销分析辅助决策报告矩阵
　　9.2　三种常用的网站营销分析场景
　　9.2.1　营销前的媒体规划与效果预测
　　9.2.2　营销时的异常检测与及时反馈
　　9.2.3　营销结果总结与项目分析
　　9.3　常用的网站营销分析维度
　　9.3.1　目标端
　　9.3.2　媒体端
　　9.3.3　用户端
　　9.3.4　网站端
　　9.3.5　竞争端
　　9.3.6　其他因素
　　9.4　网站营销辅助决策四大案例
　　9.4.1　恶意流量分析
　　9.4.2　多渠道订单归因分析
　　9.4.3　渠道效果聚类
　　9.4.4　营销效果分析
　　9.5　本章小结
　第10章　数据驱动下的数字营销应用
　　10.1　数字营销的概念和范围
　　10.2　数字营销发展的三个阶段
　　10.3　个性化媒体投放的价值
　　10.4　个性化媒体投放的技术架构
　　10.4.1　数据层
　　10.4.2　算法层
　　10.4.3　api层
　　10.4.4　应用层
　　10.5　个性化媒体投放的实现
　　10.5.1　个性化媒体投放的实现方式
　　10.5.2　如何选择优秀的服务提供商
　　10.6　个性化媒体投放的问题
　　10.7　本章小结
　第11章　网站数据的运营辅助应用
　　11.1　网站运营分析辅助决策报告矩阵
　　11.2　三类常见的网站运营分析场景
　　11.2.1　点：面向单体坑位的辅助分析
　　11.2.2　线：面向站内流程的优化与提高
　　11.2.3?面：面向整体网站资源的价值*大化
　　11.3　常用的网站运营分析维度
　　11.3.1　目标端
　　11.3.2　运营端
　　11.3.3　用户端
　　11.3.4　网站端
　　11.3.5　竞争端
　　11.3.6　其他因素
　　11.4　网站运营辅助决策四大案例
　　11.4.1　站内广告位效果标杆管理
　　11.4.2　网站用户调研
　　11.4.3　站内活动分析
　　11.4.4　商品销售诊断
　　11.5　本章小结
　第12章　数据驱动下的个性化运营应用
　　12.1　网站运营的概念和范围
　　12.2　网站运营发展的三种形态
　　12.3　个性化网站运营的价值
　　12.4　个性化网站运营的应用
　　12.4.1　个性化网站运营的在线应用
　　12.4.2　个性化网站运营的离线应用
　　12.5　个性化网站运营的实现
　　12.6　个性化网站运营遇到的问题
　　12.7　本章小结
提高篇
　第13章　数据风险管理与控制
　　13.1　数据风险管理的概念
　　13.2　数据风险管理的类型
　　13.3　数据风险管理的原则
　　13.4　数据风险管理与控制
　　13.5　本章小结
　第14章　数据质量把控与建设
　　14.1　数据质量建设的内涵
　　14.2　数据质量建设的原则
　　14.3　影响数据质量的常见因素
　　14.4　数据质量建设的框架
　　14.4.1　数据质量管理
　　14.4.2　数据监督管理
　　14.4.3　数据生命周期管理
　　14.5　本章小结
　第15章　数据投入与产出管理
　　15.1　数据投入与产出的内涵
　　15.2　数据投入与产出的特征
　　15.3　数据投入与产出的管理
　　15.3.1　数据投入管理
　　15.3.2　数据产出管理
　　15.3.3　数据投入与产出优化
　　15.4　本章小结
　第16章　数据流程与落地管理
　　16.1　数据流程与落地管理的内涵
　　16.2　数据流程与落地管理的意义
　　16.3　数据流程与落地管理的策略
　　16.4　数据流程与落地管理的框架
　　16.4.1　数据需求管理
　　16.4.2　项目工作流程
　　16.4.3　数据培训体系
　　16.4.4　权限管理流程
　　16.4.5　数据知识管理
　　16.5　本章小结
　　附录a　网站分析工具的特性及代码部署
　　附录b　企业网站数据工作的局限与发展

展开全部

相关资料

宋天龙是中国新生代的网站数据分析界“大拿”的代表，其对网站数据分析的理解是行业中数一数二的。他把他对网站数据分析的阐释和领会一览无余地吐露在本书中，并分四篇深入浅出地讲述了从企业数据体系建设之初，到网站分析工具的选择与部署，再到实际案例分析，*后收尾于其对网站数据分析的升华与提高，尤其是引人入胜的第15章对网站数据分析的投入与产出的分析，更是充分展示了宋天龙对网站数据分析游刃有余的拿捏。据此，我推荐任何刚入门及所有对网站数据分析感兴趣的朋友来学习和阅读，如果可能，与宋天龙一起切磋和提高。
　　张姝　webtrekk亚洲区市场总监
　　这是一本写网站数据分析的专业书，有思路，有分析方法，有分析工具讲解和案例剖析。推荐数据分析、网站运营等人士阅读。
　　黄成明（@数据化管理）　数据化管理的咨询顾问及培训师
　　很早就认识天龙，**次正式认识是通过我的一篇博文，他的评论来源于有见地的实践。与其他网站数据书籍不同的是，本书既强调工具和技术，又重视意识和应用，尤其融入了很多大型企业的宝贵经验。他把统计学、数据挖掘、自动化应用等方法应用其中，这是对网站数据工作方法的延伸；同时，对于数据工作的完整认知和数据管理意识，更是丰富了网站数据工作的广度与深度。因此，这是一本不可多得的佳作。
　　宋星　阳狮锐奇（publicis groupe vivaki）数据解决方案总经理
　　数据分析=技术+市场+战略，这就决定了数据分析在企业中的重要性，我们需要借助数据来指引决策，而不是随机拍脑袋！传统行业的决策过多依赖于管理者的眼光和洞察力，而数据分析人要做的事情，就是把这些眼光和洞察力转化为可量化的数字信息！同时数据的竞争在于数据采集的竞争，在于数据维度的竞争以及玩转数据的人，再好的数据没有优秀的数据人员进行经营及挖掘，其价值终究无法展现。推荐阅读天龙撰写的此书，本书很好地阐述了如何进行企业级数据运营及数据分析工作，对于准备了解及从事数据分析工作的人有非常大的帮助。
　　田学峰　萝卜教育网创始人
　　如何定位及发现数据中的价值是网站分析中*受关注的问题。宋天龙通过多年的从业经验给出了答案。本书从数据的认知到数据的应用，以丰富的案例由浅入深地讲解了数据在商业中的作用及价值。无论你是数据行业的新人，还是有一定实践经验的从业者，这都是一本不应该错过的好书。
　　王彦平　网站分析爱好者《网站分析实战》作者之一
　　对于每一位网站分析师来讲，这是本必须买和必须认真读的书。
　　**次读本书时，就被书中宽广的知识视角和清晰的阐述所折服，这完全是源于作者极其丰富的实战经验，以及对产品和技术孜孜不倦的追求。
　　宫鑫　射手学院创始人
　　中国网站分析的圈子其实不大，我和天龙也一直相望于江湖。他从业时间很长，使用过各家主流的分析工具，亦有着从事大型电商数据管理工作的经验，实属不多见的实战派人才。天龙是一个严谨的网站分析工作者，正如他所理解的那样，在这个领域里很多人是一只翅膀的鸟儿，要么执着地偏向分析技术，要么急躁地追求数据价值。网站数据分析是一条漫长的路，它隶属于一个细分研究领域，却涉猎广博、变化极快。希望这本书能够带给你一个新的角度，从而帮助你站到一个新的高度。
　　王晓东　truemetrics创始人
　　互联网的发展日新月异，企业要想有所作为，必须打造完善的数据跟踪、分析和优化体系。网站数据分析区别于传统的业务分析，会涉及数据跟踪机制、数据分析建模层面，也区别于数据挖掘，会有数据与业务结合的层面。此书深入浅出地介绍了网站数据分析的原理和实际案例，是行业内不可多得的开山之作。无论是对于互联网数据分析相关从业人员，数据分析专业人员，还是管理者，本书都是不可多得的好书。优秀的人出优秀的书，强烈推荐！
　　胡力　netconcepts深圳分公司总经理《流量的秘密（第3版）》审校
　　无论是互联网还是传统公司都越来越意识到数据资产和数据分析的重要性，但很多公司对如何利用数据创造价值和基于数据做决策存在一些疑惑。
　　本书作者基于自身的行业经验和理论，从数据的价值、如何收集数据，到如何形成数据决策和数据驱动的体系一层层地回答了企业线上营销和线上运营等维度的数据分析问题。无论是对职业的数据分析师、数据分析入门者，还是企业管理人员，本书都不失为既有理论深度又有较高实践性的优秀之作。
　　李俊　百度大数据部高级产品经理

作者简介

宋天龙（TonySong）　　Webtrekk（德国*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。

本类五星书