網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘與分析：系統(tǒng)方法與商業(yè)實踐

前　言
認(rèn)知篇
第1章　科學(xué)地認(rèn)識網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析 2
1.1　企業(yè)為什么要對網(wǎng)站的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 2
1.1.1　網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析能為“誰”解決問題 2
1.1.2　網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析能解決哪些問題 3
1.1.3　常見的幾種“分析”概念 5
1.2　網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的5個誤區(qū) 7
1.3　識別網(wǎng)站數(shù)據(jù)具有欺騙性的3種形態(tài) 11
1.4　輔助決策與數(shù)據(jù)驅(qū)動的爭議 15
1.4.1　輔助決策 15
1.4.2　數(shù)據(jù)驅(qū)動 16
1.4.3　輔助決策與數(shù)據(jù)驅(qū)動差異點 17
1.5　本章小結(jié) 17
第2章　從零開始建立企業(yè)數(shù)據(jù)體系 18
2.1　數(shù)據(jù)價值最大化的定位 18
2.1.1　數(shù)據(jù)價值定位的基本原則 18
2.1.2　數(shù)據(jù)價值的4種常見定位 20
2.2　企業(yè)數(shù)據(jù)的職能架構(gòu)與組成 21
2.2.1　企業(yè)內(nèi)部的職能架構(gòu) 22
2.2.2　企業(yè)外部的職能架構(gòu) 25
2.3　企業(yè)數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)與組成 26
2.3.1　數(shù)據(jù)收集層 27
2.3.2　數(shù)據(jù)存儲層 28
2.3.3　數(shù)據(jù)計算層 29
2.3.4　數(shù)據(jù)管理層 34
2.3.5　數(shù)據(jù)應(yīng)用層 35
2.4　本章小結(jié) 36
第3章　從零開始建立數(shù)據(jù)分析師個人成長體系 37
3.1　數(shù)據(jù)分析師的完整知識結(jié)構(gòu) 37
3.2　對數(shù)據(jù)分析師的職能素質(zhì)要求 40
3.2.1　工作方向劃分 40
3.2.2　工作職位劃分 41
3.3　數(shù)據(jù)分析師成長的4個階段 42
3.4　給數(shù)據(jù)分析師的5點建議 45
3.5　本章小結(jié) 47
基礎(chǔ)篇
第4章　網(wǎng)站數(shù)據(jù)采集和配置 50
4.1　網(wǎng)站分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)工作機(jī)制 50
4.1.1　數(shù)據(jù)采集 50
4.1.2　數(shù)據(jù)處理 53
4.1.3　數(shù)據(jù)報告 55
4.2　網(wǎng)站代碼部署 55
4.2.1　通用全局的腳本部署 56
4.2.2　通用頁面的腳本部署 59
4.2.3　特定頁面的腳本部署 62
4.3　系統(tǒng)功能配置 63
4.3.1　數(shù)據(jù)安全設(shè)置 63
4.3.2　數(shù)據(jù)處理設(shè)置 64
4.3.3　數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化設(shè)置 79
4.3.4　數(shù)據(jù)整合設(shè)置 81
4.3.5　數(shù)據(jù)智能工作設(shè)置 82
4.4　本章小結(jié) 86
第5章　網(wǎng)站分析工具的選擇 87
5.1　網(wǎng)站分析工具 87
5.1.1　Adobe Analytics 89
5.1.2　Webtrekk 106
5.1.3　Webtrends 112
5.1.4　Google Analytics 114
5.1.5　IBM Coremetrics 122
5.1.6　Piwik 125
5.1.7　百度統(tǒng)計 127
5.2　移動分析工具 128
5.2.1　Flurry 128
5.2.2　友盟 134
5.3　如何選擇網(wǎng)站分析工具 135
5.3.1　整體解決方案的能力 135
5.3.2　產(chǎn)品易用性 136
5.3.3　功能豐富性 137
5.3.4　增值服務(wù)價值 140
5.3.5　價格和費用 141
5.4　本章小結(jié) 142
第6章　網(wǎng)站數(shù)據(jù)整合的方法 143
6.1　網(wǎng)站數(shù)據(jù)整合的意義 143
6.2　網(wǎng)站數(shù)據(jù)整合的范疇 144
6.2.1　業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整合 144
6.2.2　IT數(shù)據(jù)整合 153
6.3　網(wǎng)站數(shù)據(jù)整合的方法 156
6.3.1　在線數(shù)據(jù)整合 156
6.3.2　本地數(shù)據(jù)整合 163
6.4　本章小結(jié) 170
第7章　數(shù)據(jù)監(jiān)測與評估指標(biāo) 171
7.1　業(yè)務(wù)效果流指標(biāo) 171
7.1.1　站外推廣類指標(biāo) 171
7.1.2　網(wǎng)站運營類指標(biāo) 172
7.1.3　企業(yè)會員類指標(biāo) 182
7.1.4　呼叫中心類指標(biāo) 186
7.1.5　倉儲配送類指標(biāo) 188
7.2　成本控制流指標(biāo) 193
7.3　收益控制流指標(biāo) 197
7.4　本章小結(jié) 201
第8章　數(shù)據(jù)分析場景和方法 202
8.1　以效果預(yù)測為目的的數(shù)據(jù)分析 202
8.1.1　效果預(yù)測是什么 202
8.1.2　效果預(yù)測的兩種類型 203
8.1.3　效果預(yù)測的應(yīng)用場景 203
8.1.4　預(yù)測結(jié)果的常用方法 204
8.2　以結(jié)論定義為目的的數(shù)據(jù)分析 211
8.2.1　結(jié)論定義是什么 211
8.2.2　結(jié)論定義的4種方向 212
8.2.3　結(jié)論定義的3個誤區(qū) 213
8.2.4　下結(jié)論的常用方法 215
8.3　以數(shù)據(jù)探究為目的的數(shù)據(jù)分析 218
8.3.1　數(shù)據(jù)探究是什么 218
8.3.2　數(shù)據(jù)探究的兩種類型 218
8.3.3　探究原因的分析方法 219
8.4　以業(yè)務(wù)執(zhí)行為目的的數(shù)據(jù)分析 222
8.4.1　業(yè)務(wù)執(zhí)行是什么 222
8.4.2　業(yè)務(wù)執(zhí)行的兩種類型 222
8.4.3　提取業(yè)務(wù)執(zhí)行建議的常用方法 223
8.5　正確的數(shù)據(jù)模型與算法選擇觀 228
8.6　本章小結(jié) 229
案例篇
第9章　網(wǎng)站數(shù)據(jù)的營銷輔助應(yīng)用 232
9.1　網(wǎng)站營銷分析輔助決策報告矩陣 232
9.2　三種常用的網(wǎng)站營銷分析場景 239
9.2.1　營銷前的媒體規(guī)劃與效果預(yù)測 239
9.2.2　營銷時的異常檢測與及時反饋 241
9.2.3　營銷結(jié)果總結(jié)與項目分析 243
9.3　常用的網(wǎng)站營銷分析維度 245
9.3.1　目標(biāo)端 245
9.3.2　媒體端 245
9.3.3　用戶端 249
9.3.4　網(wǎng)站端 249
9.3.5　競爭端 251
9.3.6　其他因素 252
9.4　網(wǎng)站營銷輔助決策四大案例 253
9.4.1　惡意流量分析 253
9.4.2　多渠道訂單歸因分析 259
9.4.3　渠道效果聚類 274
9.4.4　營銷效果分析 286
9.5　本章小結(jié) 295
第10章　數(shù)據(jù)驅(qū)動下的數(shù)字營銷應(yīng)用 297
10.1　數(shù)字營銷的概念和范圍 297
10.2　數(shù)字營銷發(fā)展的三個階段 298
10.3　個性化媒體投放的價值 298
10.4　個性化媒體投放的技術(shù)架構(gòu) 299
10.4.1　數(shù)據(jù)層 300
10.4.2　算法層 301
10.4.3　API層 304
10.4.4　應(yīng)用層 305
10.5　個性化媒體投放的實現(xiàn) 306
10.5.1　個性化媒體投放的實現(xiàn)方式 306
10.5.2　如何選擇優(yōu)秀的服務(wù)提供商 307
10.6　個性化媒體投放的問題 307
10.7　本章小結(jié) 309
第11章　網(wǎng)站數(shù)據(jù)的運營輔助應(yīng)用 310
11.1　網(wǎng)站運營分析輔助決策報告矩陣 310
11.2　三類常見的網(wǎng)站運營分析場景 311
11.2.1　點：面向單體坑位的輔助分析 311
11.2.2　線：面向站內(nèi)流程的優(yōu)化與提高 314
11.2.3?面：面向整體網(wǎng)站資源的價值最大化 318
11.3　常用的網(wǎng)站運營分析維度 319
11.3.1　目標(biāo)端 319
11.3.2　運營端 320
11.3.3　用戶端 322
11.3.4　網(wǎng)站端 323
11.3.5　競爭端 324
11.3.6　其他因素 325
11.4　網(wǎng)站運營輔助決策四大案例 325
11.4.1　站內(nèi)廣告位效果標(biāo)桿管理 326
11.4.2　網(wǎng)站用戶調(diào)研 330
11.4.3　站內(nèi)活動分析 338
11.4.4　商品銷售診斷 354
11.5　本章小結(jié) 362
第12章　數(shù)據(jù)驅(qū)動下的個性化運營應(yīng)用 363
12.1　網(wǎng)站運營的概念和范圍 363
12.2　網(wǎng)站運營發(fā)展的三種形態(tài) 364
12.3　個性化網(wǎng)站運營的價值 364
12.4　個性化網(wǎng)站運營的應(yīng)用 365
12.4.1　個性化網(wǎng)站運營的在線應(yīng)用 365
12.4.2　個性化網(wǎng)站運營的離線應(yīng)用 368
12.5　個性化網(wǎng)站運營的實現(xiàn) 369
12.6　個性化網(wǎng)站運營遇到的問題 371
12.7　本章小結(jié) 372
提高篇
第13章　數(shù)據(jù)風(fēng)險管理與控制 374
13.1　數(shù)據(jù)風(fēng)險管理的概念 374
13.2　數(shù)據(jù)風(fēng)險管理的類型 375
13.3　數(shù)據(jù)風(fēng)險管理的原則 378
13.4　數(shù)據(jù)風(fēng)險管理與控制 379
13.5　本章小結(jié) 383
第14章　數(shù)據(jù)質(zhì)量把控與建設(shè) 384
14.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量建設(shè)的內(nèi)涵 384
14.2　數(shù)據(jù)質(zhì)量建設(shè)的原則 386
14.3　影響數(shù)據(jù)質(zhì)量的常見因素 389
14.4　數(shù)據(jù)質(zhì)量建設(shè)的框架 391
14.4.1　數(shù)據(jù)質(zhì)量管理 391
14.4.2　數(shù)據(jù)監(jiān)督管理 398
14.4.3　數(shù)據(jù)生命周期管理 399
14.5　本章小結(jié) 402
第15章　數(shù)據(jù)投入與產(chǎn)出管理 404
15.1　數(shù)據(jù)投入與產(chǎn)出的內(nèi)涵 404
15.2　數(shù)據(jù)投入與產(chǎn)出的特征 405
15.3　數(shù)據(jù)投入與產(chǎn)出的管理 406
15.3.1　數(shù)據(jù)投入管理 406
15.3.2　數(shù)據(jù)產(chǎn)出管理 408
15.3.3　數(shù)據(jù)投入與產(chǎn)出優(yōu)化 410
15.4　本章小結(jié) 413
第16章　數(shù)據(jù)流程與落地管理 414
16.1　數(shù)據(jù)流程與落地管理的內(nèi)涵 414
16.2　數(shù)據(jù)流程與落地管理的意義 415
16.3　數(shù)據(jù)流程與落地管理的策略 416
16.4　數(shù)據(jù)流程與落地管理的框架 418
16.4.1　數(shù)據(jù)需求管理 419
16.4.2　項目工作流程 421
16.4.3　數(shù)據(jù)培訓(xùn)體系 424
16.4.4　權(quán)限管理流程 426
16.4.5　數(shù)據(jù)知識管理 427
16.5　本章小結(jié) 428
附錄A　網(wǎng)站分析工具的特性及代碼部署 429
附錄B　企業(yè)網(wǎng)站數(shù)據(jù)工作的局限與發(fā)展 457