更新时间：2019-09-23 12:51:59
封面
版权信息
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 数据价值最大化的定位
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
