网站数据分析
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如何做网站数据分析(二)——学会满足不同业务部门的数据需求
做任何事都要有个目的,作为一个数据分析师,我们要了解消费我们数据分析的人是谁?他们又需要怎样的数据报告?
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如何做网站数据分析(一)——准备工作篇
在大数据时代的当下,网站数据的关注度越来越高,网站分析已成为网站运营和互联网营销从业者的必备技能。然而,网站分析该怎么操作呢?网站分析有哪些方法呢?如何进行一次全面的网站分析呢?
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警惕废话指标(Bullshit Metrics),关注唯一关键指标
每周10万新增用户、每月20亿访问量、300万总用户量等等,这些都是商业时代推崇的指标,但毫无疑问,这些指标严格意义上讲都是废话指标(Bullshit Metrics),因为它们对业务和增长提不出任何的指导意义。事实上,根本不用关心这些指标,我们只需要关注唯一关键指标。
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网站数据分析:流量异常变动的常见原因分析
网站流量异常变动的8种常见原因。
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一个优秀的运营该如何做好实时分析?
在互联网行业精益化运营的背景下,数据分析已成为运营的标配,大家都希望通过精细的分析来提高运营的效率。
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互联网行业数据化运营5:流失篇
有些流失是无法避免的,但也有可以挽留的。
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你费那么大劲做的数据分析,有用吗?
很久之前,你我都曾经做过物理题。记得那时老师经常唠叨,“先认真审题,理解题意,然后再想方法,最后再落笔去做”;“审题啊!审题啊!说过几遍怎么就是不听,寻思鹰呢?” 理解当年老师的良苦用心,历经磨难,你我也都顺利结束了学业,不必再审题、不必再做题、不必再考试。然而,人生不如意十之八九,你我又再次走上了数据分析的道路。 转换为现在的视角。我们做数据分析的目的,是…
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5种常用的相关分析方法
本篇文章将介绍5种常用的分析方法。在开始介绍相关分析之前,需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。
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目的性越强,你的网站数据分析越有价值!
大数据时代已经来临,但是今天我们不聊这么高大上的东西,哈哈,我也不会,我们今天要聊的是网站数据分析。
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使用国双热力图提升页面点击率
热力图是网站页面分析和质量提升的重要工具。
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时间序列预测网站流量增长趋势(ARIMA)
在文章《浅析网站流量趋势预测》中,我们曾对网站的直接流量进行过分析和预测,直接流量整体较为平稳,但在工作日和周末存在较大差异。因此我们之前的方法是将工作日和周末的访问量数据分开处理,通过分布情况单独进行预估。这种方法得到的预测值范围较大,精确度也较差。本篇文章我们将使用时间序列的方法对网站直接流量的变化趋势进行预测。 下面是4月4日——5月1日的网站直接流量…
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粗糙的贝叶斯转化概率预测模型
转化率是网站分析中最受关注的指标之一,如何设定转化率目标?哪些用户最有可能转化?他们有哪些特征?如何发现并找到这些用户?这些都是负责网站运营和市场营销的同学最关注的问题。本篇文章通过贝叶斯算法对网站中已经完成转化的历史用户数据进行分析,发现购买转化用户的特征,并通过交叉细分对不同用户购买转化的概率进行预测。 贝叶斯是分类和预测算法中的一种,我们在前面的文章中…
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Python爬虫进行Web数据挖掘总结和分析
利用Python爬虫进行Web数据挖掘已经越来越普遍,网上的各种Python爬虫资料教程比较多,但是很少有人对Web数据挖掘进行系统地总结和分析。
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激活等于注册吗?AARRR中的激活应该怎么搞?
摘要:题主曾经将用户激活(Activation)错误地等同为注册(Registration),因为从形式上来看两者容易混淆:当有一些访客在产品页面浏览后,发现了一些感兴趣的东西,然后点击了注册 / 登录按钮。 激活用户对产品经理们来说是一件非常重要的事情,“Growth Hacker”的海盗法则AARRR(Acquisition 获取 – Act…
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Webtrekk用户分析利器——URM
长久以来,我们做网站分析都是基于Visit的分析,无论是指标定义还是分析场景,默认的都是在一个访问区间内。大多数情况下这种分析是没有问题的,因此我们可以解决单个场景的分析,但只针对访问的分析会出现“只见树木不见森林”的问题,原因是访问定义的是一次用户行为,而我们无法获得用户所有访问的完整性认知。 今天,我们来介绍下Webtrekk另辟蹊径基于真实用户和匿名用…