《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最具系统性、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顶尖专家联袂推荐。《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，最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必备知识；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，同时包含大量最新的完整代码部署示例。
目录
- 前言
- 认知篇
- 第1章科学地认识网站的数据分析 2
- 1.1企业为什么要对网站的数据进行分析 2
- 1.1.1网站数据分析能为“谁”解决问题 2
- 1.1.2网站数据分析能解决哪些问题 3
- 1.1.3常见的几种“分析”概念 5
- 1.2网站数据分析的5个误区 7
- 1.3识别网站数据具有欺骗性的3种形态 11
- 1.4辅助决策与数据驱动的争议 15
- 1.4.1辅助决策 15
- 1.4.2数据驱动 16
- 1.4.3辅助决策与数据驱动差异点 17
- 1.5本章小结 17
- 第2章从零开始建立企业数据体系 18
- 2.1数据价值最大化的定位 18
- 2.1.1数据价值定位的基本原则 18
- 2.1.2数据价值的4种常见定位 20
- 2.2企业数据的职能架构与组成 21
- 2.2.1企业内部的职能架构 22
- 2.2.2企业外部的职能架构 25
- 2.3企业数据技术架构与组成 26
- 2.3.1数据收集层 27
- 2.3.2数据存储层 28
- 2.3.3数据计算层 29
- 2.3.4数据管理层 34
- 2.3.5数据应用层 35
- 2.4本章小结 36
- 第3章从零开始建立数据分析师个人成长体系 37
- 3.1数据分析师的完整知识结构 37
- 3.2对数据分析师的职能素质要求 40
- 3.2.1工作方向划分 40
- 3.2.2工作职位划分 41
- 3.3数据分析师成长的4个阶段 42
- 3.4给数据分析师的5点建议 45
- 3.5本章小结 47
- 基础篇
- 第4章网站数据采集和配置 50
- 4.1网站分析系统的数据工作机制 50
- 4.1.1数据采集 50
- 4.1.2数据处理 53
- 4.1.3数据报告 55
- 4.2网站代码部署 55
- 4.2.1通用全局的脚本部署 56
- 4.2.2通用页面的脚本部署 59
- 4.2.3特定页面的脚本部署 62
- 4.3系统功能配置 63
- 4.3.1数据安全设置 63
- 4.3.2数据处理设置 64
- 4.3.3数据转化设置 79
- 4.3.4数据整合设置 81
- 4.3.5数据智能工作设置 82
- 4.4本章小结 86
- 第5章网站分析工具的选择 87
- 5.1网站分析工具 87
- 5.1.1Adobe Analytics 89
- 5.1.2Webtrekk 106
- 5.1.3Webtrends 112
- 5.1.4Google Analytics 114
- 5.1.5IBM Coremetrics 122
- 5.1.6Piwik 125
- 5.1.7百度统计 127
- 5.2移动分析工具 128
- 5.2.1Flurry 128
- 5.2.2友盟 134
- 5.3如何选择网站分析工具 135
- 5.3.1整体解决方案的能力 135
- 5.3.2产品易用性 136
- 5.3.3功能丰富性 137
- 5.3.4增值服务价值 140
- 5.3.5价格和费用 141
- 5.4本章小结 142
- 第6章网站数据整合的方法 143
- 6.1网站数据整合的意义 143
- 6.2网站数据整合的范畴 144
- 6.2.1业务数据整合 144
- 6.2.2IT数据整合 153
- 6.3网站数据整合的方法 156
- 6.3.1在线数据整合 156
- 6.3.2本地数据整合 163
- 6.4本章小结 170
- 第7章数据监测与评估指标 171
- 7.1业务效果流指标 171
- 7.1.1站外推广类指标 171
- 7.1.2网站运营类指标 172
- 7.1.3企业会员类指标 182
- 7.1.4呼叫中心类指标 186
- 7.1.5仓储配送类指标 188
- 7.2成本控制流指标 193
- 7.3收益控制流指标 197
- 7.4本章小结 201
- 第8章数据分析场景和方法 202
- 8.1以效果预测为目的的数据分析 202
- 8.1.1效果预测是什么 202
- 8.1.2效果预测的两种类型 203
- 8.1.3效果预测的应用场景 203
- 8.1.4预测结果的常用方法 204
- 8.2以结论定义为目的的数据分析 211
- 8.2.1结论定义是什么 211
- 8.2.2结论定义的4种方向 212
- 8.2.3结论定义的3个误区 213
- 8.2.4下结论的常用方法 215
- 8.3以数据探究为目的的数据分析 218
- 8.3.1数据探究是什么 218
- 8.3.2数据探究的两种类型 218
- 8.3.3探究原因的分析方法 219
- 8.4以业务执行为目的的数据分析 222
- 8.4.1业务执行是什么 222
- 8.4.2业务执行的两种类型 222
- 8.4.3提取业务执行建议的常用方法 223
- 8.5正确的数据模型与算法选择观 228
- 8.6本章小结 229
- 案例篇
- 第9章网站数据的营销辅助应用 232
- 9.1网站营销分析辅助决策报告矩阵 232
- 9.2三种常用的网站营销分析场景 239
- 9.2.1营销前的媒体规划与效果预测 239
- 9.2.2营销时的异常检测与及时反馈 241
- 9.2.3营销结果总结与项目分析 243
- 9.3常用的网站营销分析维度 245
- 9.3.1目标端 245
- 9.3.2媒体端 245
- 9.3.3用户端 249
- 9.3.4网站端 249
- 9.3.5竞争端 251
- 9.3.6其他因素 252
- 9.4网站营销辅助决策四大案例 253
- 9.4.1恶意流量分析 253
- 9.4.2多渠道订单归因分析 259
- 9.4.3渠道效果聚类 274
- 9.4.4营销效果分析 286
- 9.5本章小结 295
- 第10章数据驱动下的数字营销应用 297
- 10.1数字营销的概念和范围 297
- 10.2数字营销发展的三个阶段 298
- 10.3个性化媒体投放的价值 298
- 10.4个性化媒体投放的技术架构 299
- 10.4.1数据层 300
- 10.4.2算法层 301
- 10.4.3API层 304
- 10.4.4应用层 305
- 10.5个性化媒体投放的实现 306
- 10.5.1个性化媒体投放的实现方式 306
- 10.5.2如何选择优秀的服务提供商 307
- 10.6个性化媒体投放的问题 307
- 10.7本章小结 309
- 第11章网站数据的运营辅助应用 310
- 11.1网站运营分析辅助决策报告矩阵 310
- 11.2三类常见的网站运营分析场景 311
- 11.2.1点：面向单体坑位的辅助分析 311
- 11.2.2线：面向站内流程的优化与提高 314
- 11.2.3面：面向整体网站资源的价值最大化 318
- 11.3常用的网站运营分析维度 319
- 11.3.1目标端 319
- 11.3.2运营端 320
- 11.3.3用户端 322
- 11.3.4网站端 323
- 11.3.5竞争端 324
- 11.3.6其他因素 325
- 11.4网站运营辅助决策四大案例 325
- 11.4.1站内广告位效果标杆管理 326
- 11.4.2网站用户调研 330
- 11.4.3站内活动分析 338
- 11.4.4商品销售诊断 354
- 11.5本章小结 362
- 第12章数据驱动下的个性化运营应用 363
- 12.1网站运营的概念和范围 363
- 12.2网站运营发展的三种形态 364
- 12.3个性化网站运营的价值 364
- 12.4个性化网站运营的应用 365
- 12.4.1个性化网站运营的在线应用 365
- 12.4.2个性化网站运营的离线应用 368
- 12.5个性化网站运营的实现 369
- 12.6个性化网站运营遇到的问题 371
- 12.7本章小结 372
- 提高篇
- 第13章数据风险管理与控制 374
- 13.1数据风险管理的概念 374
- 13.2数据风险管理的类型 375
- 13.3数据风险管理的原则 378
- 13.4数据风险管理与控制 379
- 13.5本章小结 383
- 第14章数据质量把控与建设 384
- 14.1数据质量建设的内涵 384
- 14.2数据质量建设的原则 386
- 14.3影响数据质量的常见因素 389
- 14.4数据质量建设的框架 391
- 14.4.1数据质量管理 391
- 14.4.2数据监督管理 398
- 14.4.3数据生命周期管理 399
- 14.5本章小结 402
- 第15章数据投入与产出管理 404
- 15.1数据投入与产出的内涵 404
- 15.2数据投入与产出的特征 405
- 15.3数据投入与产出的管理 406
- 15.3.1数据投入管理 406
- 15.3.2数据产出管理 408
- 15.3.3数据投入与产出优化 410
- 15.4本章小结 413
- 第16章数据流程与落地管理 414
- 16.1数据流程与落地管理的内涵 414
- 16.2数据流程与落地管理的意义 415
- 16.3数据流程与落地管理的策略 416
- 16.4数据流程与落地管理的框架 418
- 16.4.1数据需求管理 419
- 16.4.2项目工作流程 421
- 16.4.3数据培训体系 424
- 16.4.4权限管理流程 426
- 16.4.5数据知识管理 427
- 16.5本章小结 428
- 附录A网站分析工具的特性及代码部署 429
-
附录B企业网站数据工作的局限与发展 457
