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认知篇2

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50

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

5.1.1 AdobeAnalytics89

5.1.2 Webtrekk106

5.1.3 Webtrends112

5.1.4 GoogleAnalytics114

5.1.5 IBM Coremetrics122

5.1.6 Piwik125

5.1.7 百度统计127

5.2 移动分析工具128

5.2.1 Flurry128

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

6.2.2 IT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232

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

10.4.3 API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374

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