4.3.3数据转化设置转化是一个广泛的定义，转化意味着希望用户在网站上实现的目标或事件。它可能是一个动作、一个订单甚至是一段时间。任何网站都有转化目标，常用的转化设置包括：网站目标设置、网站漏斗设置和网站电子商务转化设置。1.网站目标设置网站目标可根据用户行为对最终转化目标的贡献区分，常分为四类：第一类是初级转化目标，通常是查看类指标，是用户转化的开始：如产看产品页、媒体播放、活动查看、查看货到付款、查看帮助等；第二类是中级转化目标，通常是互动或比较类指标，代表用户转化意向的加深：如搜索功能、比较产品、白皮书下载、添加收藏夹、关注、评论、更新等。第三类是高级转化目标，通常距离核心指标较近的指标，是用户转化过程的必要步骤：如用户注册、登录、联系我们、聊天、加入购物车、填写订单信息。第四类是最终转化目标，也是核心转化指标，如电商类网站的核心目标是订单，软件销售类网站的目标是获得销售线索。以上四类指标按照对实现难度由低到高依次是：初级转化指标<中级转化指标<高级转化指标<最终转化指标。如图4-23所示。图4-23常见的四种程度的转化目标对网站目标的定义可通过四种技术方式实现：特定URL：大多数网站目标都对应到网站的特殊页面，如登录成功后有登录成功页、注册成功后有注册成功页，定义这些“成功”页就定义了实现该目标。特定事件：对于没有特定页面或URL的情况，可以通过事件实现，比如用户点击下载没 ...继续阅读 (5)

5.模型计算规则模型计算规则是为了满足特定功能而配置的计算逻辑，这种规则常见于高级网站分析系统。常见的模型计算规则配置包括订单归因模型配置、路径功能配置、关联模型配置、异常检测模型。订单归因模型归因模型是用来衡量在用户从第一次进入网站到最后一次进入网站成单时，所有来源渠道对订单的贡献作用。传统的网站分析工具把订单归因为最后一次来源渠道（在此不考虑渠道覆盖规则），但实际上其他渠道对用户订单转化同样具有贡献作用，该作用于直接“辅助”最后一个渠道成单。举例：用户从周一到周三分别通过A/B/C进入网站，并在第三次成单，如图4-13所示。传统网站分析工具认为该订单由渠道C贡献，但渠道A和B同样具有订单贡献作用：渠道A起到了流量引入作用，是整个订单周期的开始；渠道B辅助用户进入，提高了用户的购买意向；渠道C也许只是用户最后的入口，如果没有A和B的“辅助”，也许不会出现C的订单贡献。图4-13 用户通过A/B/C三个渠道进入网站在实际业务中，SEM品牌词流量、直接输入流量、网址导航直接进入网站的流量质量都非常高，原因是用户认知度、认可度和忠诚度比较高。但如果因此只投放这些“收口”渠道而忽视其他其他渠道，这些“收口”渠道效果是否还能持续？订单归因模型就是用来解决订单如何分配的问题。除了传统的归因于最后进入的渠道外，订单归因模型还包括归因于最初进入的渠道、线性平均归因、随时间衰减归因、根据位置的综合 ...继续阅读 (6)

系统功能配置阶段的主要工作是通过配置指定数据采集、处理、输出、展现等方面的规则，通常由网站分析系统管理员实现。系统功能配置包括数据安全设置、数据处理设置、数据转化设置、数据整合设置和数据智能工作设置。4.3.1数据安全设置数据安全设置的目的是实现数据安全管理，保证数据不被泄露，通过特定数据的匿名化处理、用户权限和共享权限设置实现。1.数据匿名处理IP匿名处理是数据匿名处理的主要方法，根据匿名程度的不同可分为以下四个层次。 普通匿名化，只隐藏IP最后一个地址段，如123.123.123.*** 中等匿名化，隐藏IP最后两个地址段，如123.123.***.*** 增强匿名化，隐藏IP最后三个地址段，如123.***.***.*** IP完全匿名，隐藏所有IP地址信息，这意味着用户IP来源信息全部隐藏或删除注意 IP数据匿名化处理后，部分地域报表可能无法使用。原因是所有关于地区、国家、城市等地域报表都是基于IP地址匹配形成，没有IP数据，地域报表无法处理。2.数据权限设置数据权限设置通常包括对用户群组以及用户角色的控制。用户群组是将一类用户分为一个群组，然后针对该群组设置数据权限。用户群组管理是大型网站分析系统中用户有效管理的主要方式，群组分类通常按照企业组织架构或业务流程划分。数据权限的灵活性是网站分析系统强大与否的重要参考标准，尤其对于大型企业数据安全可能是压倒一切的工作前 ...继续阅读 (12)

不同的网站分析系统有不同的代码规则和语法要求。通常索要实现的功能越强大，代码部署工作越复杂。大多数免费的网站分析系统由于功能简单，只需要部署一段页面通用脚本即可实现。如下是一段百度统计的脚本，只需将代码部署到所有检测页面即可。var _hmt = _hmt || [];(function() {var hm = document.createElement(“script”);hm.src = “//hm.baidu.com/hm.js?69bc5b85f8bb320597fdb108378cec92”;var s = document.getElementsByTagName(“script”)[0];s.parentNode.insertBefore(hm, s);})();高端、付费的网站分析系统代码部署通常包括三部分内容：通用全局脚本部署、通用页面脚本部署和特定页面脚本部署。4.2.1通用全局脚本部署通用全局脚本是所有网站页面都需要引用的脚本，由于其具有通用性，因此大多数情况下会单独生成脚本放到特定文件中通过一段页面HTML代码引用，如下是引用Webtrekk的全局JS代码：通用全局脚本具有三种功能：账户基本信息识别、数据采集规则定义、特定采集功能集成。1.账户基本信息识别账户基本信息包括系统分配的账户 ...继续阅读 (38)

完整的网站数据工作机制包括数据采集、数据处理和数据报告三个部分，如图4-1所示：在网站数据采集层，在线数据和外部数据得到采集；在数据处理层，在线数据在采集规则的约束下将完成原始数据采集，同时根据处理规则整合外部接入数据并进行数据计算，最终可供外部调用的数据仓库数据；在数据报告层，外部特定数据请求得到处理形成最终报告、数据源等。图4-1网站分析系统数据工作机制4.1.1 数据采集网站数据采集层分为两层，第一层是通过特定页面或Activity标记实现在线数据采集，在线数据是网站数据的核心组成；第二层是通过外部系统或手动形式导入的外部数据源，外部数据源是在线数据的拓展。1.在线数据采集在线数据采集根据平台可分为WEB站、WAP站和APP站。Web站以及以HTML5开发的WAP站都支持JS脚本采集；较早开发的不支持JS的WAP站则采用NoScript，即一个像素的硬图片实现数据跟踪；SDK是针对APP进行数据采集的特定方法和框架。这三种方法可以实现目前所有线上数据采集需求。数据采集阶段的工作流程如图4-2所示。1)      当点击网站/APP时，用户客户端向网站服务器端发送请求，如①所示；2)      网站服务器返回请求结果，如②所示；3)      用户客户端开始加载页面，同时触发特定标记，特定标记将采集到的数据发送到网站分析系统的采集服务器处理，如③所示。图4-2 在线数据采集流程 ...继续阅读 (7)

1.     专题背景站内广告位效果标杆管理是运营管理的重要内容，同时也是运营团队进行资源评估、效果优化和内容审核的重要参考依据。现在需要针对首页广告位制定效果标杆。解析运营中的所有常规性工作都可以制定效果标杆，除广告位外，站外其他的运营资源位如商品位、活动位、推荐位、咨询位等固定位置也都适用；另外，这也适用于常规性的专题活动、站内运营事件等。由于标杆的制定需要大量历史数据做积累，因此不适合临时性、突发性的事件。2.     前期沟通接到数据需求后，数据部门提出了以下几个问题：q  问题一：首页广告位是否已经实现完整监测？q  问题二：如果已经有监测，都可以监测到哪些数据？q  问题三：业务部门希望在效果标杆中包括哪些因素、效果或目标？q  问题四：是否存在重点资源位需要分内容制定标杆？解析在通常情况下，如果是数据部门负责网站监测工作的实施，那么前两个问题都有答案，如果不是，那就需要跟运营、技术实施部门一起沟通确认；第三个问题的核心是了解运营最关注的核心效果或指标；第四个问题是根据经验，重点资源位通常会有多种运营内容，针对这些内容可能有不同的标杆策略。注意：不是所有的资源位都需要细分，细分通常只针对重点或核心资源位。通过与业务部门的沟通确认，其结果如下：q  问题一：首页广告位全部已经通过代码监测。q  问题二：广告位可以监测到点击以及之后形成的订单转化。q  问题三：运营部门主要 ...继续阅读 (5)

或许有的朋友已经看到我在朋友圈或者微信的分享了，没错，我的新书《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》终于出版了，想写点什么，作为过去这些年数据工作的总结，同时也希望为正在奋斗的数据工作者提供些借鉴。首先谈谈这本书的定位。这不是一本工具说，也不是一本纯技术书籍（虽然里面确实有些代码部署和相对专业数据工具的操作），这本书的重点是围绕企业应用实际，规划出工作框架，然后分解到各个支持和决策环节，最后应用一定的方法来实现目的。因此，整书的数据思路和意识其实是主要的，工具和方法都是辅助的。所以不用担心没有任何数据工作基础或者代码基础而看不懂这本书。我从来都不认为，网站数据工作有多么的脱离数据工作体系。虽然网站数据工作是一条比较完整的数据工作流，可以相对独立的完成从数据的采集、存储、分析到应用的整个过程，但其实从存储开始的所有后续工作都已经在回归数据工作。因此，在其中场景分析和应用案例的部分，我加入了一些统计学和数据挖掘的模型到里面，相信这些一定会提升网站数据工作的“档次”和“价值”。案例式教学，以前学习数据挖掘的时候，90%的书都是讲原理、工具或推导式，这是典型的学校式应试教育，学习完之后到底如何应用变成了问题。所以这本书的侧重点就是以场景和案例为组织思路，在什么场景下应该如何思考、选择和应用哪些数据工作方法（网站分析、统计学、数据挖掘方法），然后具体以案例的形式一步一步的讲解，这样才能达 ...继续阅读 (4)

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。1.     数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：q  Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。q  在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。q  当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发 ...继续阅读 (4)

以下是跟晓东在一次沙龙上的一个分享PPT，关于Adobe analytics的10个关键功能特征。 数据跟踪处理能力之数据实时性数据跟踪处理能力之数据处理上限数据跟踪处理能力之用户权限管理数据跟踪处理能力之数据仓库Feed数据挖掘分析能力之数据挖掘数据挖掘分析能力之数据下钻数据挖掘分析能力之归因模型数据挖掘分析能力之自定义维度、指标数据服务支持能力本地服务支持数据易用性产品用户导向 ...继续阅读 (5)

最近一直在思考跨屏追踪的问题，主要在想它能实现什么、是什么原理、可以应用到哪些场景、有哪些弊端等。现将结果与大家分享。 一、跨屏追踪是基于什么背景下产生的先举几个场景：场景一 当你购物的时候，是否存在过在手机上看到广告，然后去电脑上下单的情况？场景二 当你在看视频的时候，是否手机依然在玩着手机？场景三 当你无意间被同一个公司的广告狂轰滥炸，是否在不同设备上都出现并被骚扰的情况？这几个场景只说明了一个事实，用户已经不再是单纯活动在一个终端，取而代之的是已经在电脑、手机、家庭电视、智能路由等各个终端上都有活动，甚至在同一个电脑上也可能有多个浏览器访问的情况。于是，我们想要知道到底用户是如何跨屏行动的？其基本特征如何？ 二、跨屏追踪的跟踪原理实现跨屏追踪必须包含用户关联主键信息，该信息通过两个方面实现：第一，登录。目前暂时还没有其他方案能取代登录，登录（包含注册）意味着用户有唯一的识别标志，该标志可以将真实的用户区分开，这是其中最为关键的一步。第二，Cookie有效。这个环节可能被很多人忽略，Cookie有效意味着用户的电脑中必须存在之前跟登录ID关联的Cookie信息，如何才能将用户ID与CookieID关联起来，即实现用户跨屏追踪与关联。跨屏追踪用一个简单的图表示如下：解释：当没有跨屏追踪时，统计结果是3个UV、3个访问；当有跨屏追踪时，统计结果是3个UV、3个访 ...继续阅读 (5)

传统的区段或高级细分只能根据维度和事件过滤，无法将时间序列作为过滤条件，比如可以筛选访问了A页面又访问了B页面的流量，但是无法确认A和B的发生顺序及发生时间。Ad hoc将区段功能做到极限，允许通过复杂的时间逻辑定义区段。1)        简单的访客序列：简单的访客序列是指访客在点击查看特定页面之后又查看了另一个页面，两个页面之间只考虑先后关系，而不考虑访问次数或频率。简单的访客序列的时间定义属于点击级别，即每个点击都为独立个体区间。如图5-11所示，定义一个用户先访问A页面然后访问B页面的区段。图5-11简单的访客序列定义定义该区段后，A→B→C→D和A→C→B的用户路径都能匹配该定义，而B→A无法匹配。2)        跨访问的访客序列：跨访问的访客序列是指在一次访问中完成一个点击，然后在另一次访问中完成一个点击，两个点击之间存在时间序列关系。与简单的访客序列相对，该访客需要匹配跨不同访问的点击。如图5-12所示，定义一个在不同的访问中依次点击页面 A 和页面 B，并且可以在它们之间包含额外的页面查看点击。图5-12跨访问的访客序列定义定义该区段后，如果A和B处于不同的访问，且发生先后关系为先A后B，则匹配该区段；如果A和B发生在同一个访问内则无法匹配。注意  该定义的关键是首先定义一个访客新容器，然后在容器中嵌套连续定义两个访问级别容器，两个容器间的关系是THEN。3)  ...继续阅读 (4)

以下是我在数盟分享会的PPT，现分享给大家。您可能也喜欢：网站分析工具Webtrekk快速预览Adobe Analytics和Webtrekk数字分析解决方案剖析和对比（下）数据发挥价值的10个关键点Webtrekk——一款值得关注的商用网站分析工具利用Google Analytics分析百度推广——网站转化分析无觅 ...继续阅读 (4)

在网站分析工具的代码部署过程中，总需要考虑不同情况下的业务和技术需求。本篇介绍特殊情况下的代码部署，包括针对不支持JS用户的信息跟踪、多账号跟踪设置、跟踪线下交易数据、SSL下的信息采集、禁用预渲染跟踪、自定义参数发送顺序、页面JS加载的安全措施。1. 针对不支持JS用户的信息跟踪虽然大多数情况下用户的浏览器都会启用JS跟踪功能，但由于很多原因针对不启用JS的用户，我们也想做数据跟踪。Webtrekk提供了一个1×1硬图片的跟踪方式，代码如下：<img src=“http://track.wt-eu02.net/111111111111111/wt?p=325,0“ height=”1“width=”1“ alt=”“>整段代码只需放置在上篇文章提到的标准跟踪代码之下即可。其中的参数意义如下：track.wt-eu02.net：Webtrekk分配的trackDomain111111111111111：Webtrekk分配的trackIdp=325：Pixel的版本，根据具体实施的脚本填写0：ContentId，0表示留空，根据系统规则填写上面参数为必填参数，是系统在收集信息阶段根据账号需要必须进行采集的信息。而有些信息是可选的参数，如：<imgsrc=“http://track.wt-eu02.net/111111111111111/wt?p=325 ...继续阅读 (4)