网站数据挖掘与分析

本书的正文内容分为四部分，按照数据工作的成长思路来撰写，每个部分都对应着一个成长阶段。第一部分为认知篇，介绍网站数据分析在企业内的价值体以及如何建立个人的数据成长规划、企业的数据架构与定位。本篇的目的是帮助读者快速了解企业内部的整体数据架构、网站数据分析所扮演的角色以及个人如何进行自我定位和发展。第二部分为基础篇，分别介绍了网站数据的采集配置、网站分析工具选择、网站数据整合方法、监测评估指标以及应用场景和方法。这些知识是进行数据分析的基本前提，同时其中的监测评估指标和应用场景方法这两章直接以业务场景为切入点，知识可直接应用到工作实践中。第三部分为应用篇，以与网站分析结合最为紧密的营销和网站运营为例，分别介绍了网站数据的辅助决策以及数据驱动工作内容，通过10多个案例还原数据分析的实际场景，这些案例可以套用到工作中并直接产出效果。第四部分为提高篇，从数据管理者和领导者的角度思考如何进行数据风险、数据质量、数据投入和产出、数据流程和落地管理，这些都是作为管理者自我提升的必备知识。

宋天龙，Webtrekk(德国最大的网站数据分析服务提供商)中国区技术和咨询负责人，前国美在线数据分析经理，数据研究与商业应用博主，资深数据分析领域专家。拥有丰富的数据项目应用经验，参与过企业级流量数据仓库建设、网站流量系统建设、企业BI和DMP搭建、RTB和DSP、决策支持平台、站内个性化推荐、站外个性化营销等大型数据工作项目。参与实施客户案例包括国美、库巴、迪信通，Esprit中国、猪八戒、乐视商城、泰康人寿、合众人寿、酒仙网，Webpower、德国0TTO集团电子商务(中国)等。合作培训的项目包括数盟、互联网分析沙龙、Netcorlcepts、truemetrics、中商联数据分析委等。
萝卜课堂特邀讲师，百度文库认证作家、站长之家、互联网分析沙龙专栏作家。

本书赞誉
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
5.1.1AdobeAnalytics89
5.1.2Webtrekk106
5.1.3Webtrends112
5.1.4GoogleAnalytics114
5.1.5IBMCoremetrics122
5.1.6Piwik125
5.1.7百度统计127
5.2移动分析工具128
5.2.1Flurry128
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