作者：章鱼怕黑
一、如何入门互联网数据分析
1、网站分析是一种能力36大数据（/）
对于大部分人互联网从业者而言，网站分析是一种能力，因为基于网站分析之上的结论可以指导运营、产品、设计、技术的同事的工作。
2、网站分析解决的问题36大数据（/）
即分析出：36大数据（/）
用户是谁(目标用户)，
从哪里来(流量从哪里来，流量的价值等)，
到哪里去(为什么离开，如何降低用户流失)
3、对于产品OR运营，网站分析能做什么
对于产品：36大数据（/）
产品改版是否合理?
用户的反馈如何?
哪些功能存在问题?
功能使用频率?
转化路径是否靠谱?
对于运营：
用户来源路径?
用户活跃度如何?
如何分配广告预算
网站内容是否有效?
如何分解KPI?
4、为什么进行网站分析
5、网站分析的核心
二、网站分析的流程
定义问题——测量——分析——改进——维持
三、定义问题
如何你已经知道如何有效的去描述一个问题，那么你已经成功了一半了，因为你知道问题，而且也知道如何去问。
工作可不是试券设计好问题来问你，首先得你自己发现问题。
比如如注册转化率的降低就跟非常多的问题是正相关的。
产品支持度是否足够?
营销是否到位?
新老访客比如何
外界口碑如何
问题的要素：本质、现象、特征、量化
定义一个问题：即给整个团队确认一个方向，围绕着这个目标往下分解，制定计划，在计划具体执行的过程中发现了某个问题，再来具体分析的。
所以作为一个网站分析师，立足点应该是从公司 战略出发， 了解产品，运营，技术，商业逻辑等等层面的知识，给公司的发展提供大量的建议。
商业&产品&运营&设计，的推荐书单：
豆瓣豆列的推荐人数达 1316人，收藏人数达 6291。目前我读看过的不到十分之一，但是确实有助于从事网站分析的同事提升商业格局。
苏杰 老师整理的互联网产品经理全方位入门书籍。豆瓣豆列的推荐人数达986人，收藏人数达 7774。惭愧，只看过豆列里面20%的书。
当当，仅仅通过读书是无法培养行业格局的，还需要善于向人请教、善用网络资源、自己体验、实践等等。
收集数据。
目前常用的数据流量监测的工作：
网站分析工具
Omniture SiteCatalys
百度统计工具腾讯分析主要针对论坛
等等。。。。
比如教育行业的数据，可以从一些行业数据收集的网站中找到
另外，作为不会写程序的产品OR运营，只能通过第三方的工具或者平台来拿到数据了，或者向技术同学提需求。
技术才是第一生产力。如果会一些 SQL或者Python，获取的数据太要太精彩哇……
推荐书籍：
这个问答下面推荐的书，基本都是关于数据挖掘或者获取的。
五、分析、改进、维持
比如某游戏的玩家行业轨迹是这样的
于是分析的时候决定重点关注新用户的流失问题
流失的任务类型分析：
任务不平滑、不流畅
有组队任务或者其他互动任务
然后就是不断的循环优化着。分析出问题，确认用户的需求，改进产品，进一步统计并维持提升结果。
分析的流程方法大概如此，比较好掌握，但是具体到工作当中，远非这几句话能解释当的，所以慢慢实践成长吧。
推荐的书：36大数据（/）
1.精益数据分析
2.转化:提升网站流量和转化率的技巧
3.数据分析 :企业的贤内助
4.网站数据分析:数据驱动的网站管理.优化和运营
5.人人都是网站分析师:从分析师的视角理解网站和解读数据
6.图解网站分析36大数据（/）
网站优化研究工具：36大数据（/）
竞争对手流量趋势监测：36大数据（/）
36大数据（/）
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如果你在网络上运行业务，并且在网站安装了Google Analytics，你很可能知道网站的跳出率。但是，你知道它是如何计算的吗？行业的平均跳出率是多少？哪些因素影响跳出率？下面的内容将给你答案，并且给你一些建议帮你改善跳出率。
大家都知道网页打开时间上有一个8秒原则，就是在等待网页加载8秒之后，用户将失去耐心，从而停止浏览该页面。8秒并不是准确的8秒钟，只是向网站方表明了加载时间的重要性。那么来到移动互联网时代，网站的加载时间又是如何影响用户行为的呢？对于一个日收益10万的网站来说，网页每延迟一秒钟就有可能带来每年250万美元的损失！
1.第一方cookie与第三方cookie对于刚刚学习分析网站的网站分析师来说，第一方cookie与第三方cookie相信是非常基础的知识，熟悉它们以后对于日后的学习非常有好处。第一方cookie指的是访客当前访问的网站给访客的浏览器设置的cookie, 会被存储在访客的计算机上。假设一个访客正在访问京东的网站:, 那么在访客的计算机上就会出现以下的临时文件：第三方cookie指的是当前访问的网站中会加载另外第三方的代码，例如促销广告，那么第三方也会在访客的计算机上添加cookie，这种就是第三 方cookie。例如访问新浪微博，京东的广告出现了，那么京东有可能就会在访客的计算器上添加这个cookie文件, 京东就属于第三方。一些咨询机构，例如Hitwise,Comscore的数据来源一般是这种。第一方跟第三方cookie比较起来是比较安全的，因为它不会监测网站的其他访问行为，理论上来讲，对于信息的泄露也就少很多。说明：Google Analytics使用的是第一方cookie，这也就是谷歌经常说自己不作恶的原因。
excel 取整数常用方法除了INT(X)函数可以取整(直接去除小数部分)外,其他还有几个函数有类似功能:ROUND(X,0)进行四舍五入取整；ROUNDDOWN(X,0)向下舍入取整（相当于INT()函数的功能）；FOOLR(X)向下舍入取整（相当于INT()函数的功能）；EVEN(X)向上舍入取整；CEILING(X,1)向上舍入取整
因为上一家雇主的缘故（国内Top2的专业数据分析公司），常会有很多电商的朋友来问我，到底网站分析（Web Analysis,以下简称WA）是什么，有什么用，有没有必要做投入，投入多少，回报如何，诸如此类；每次我都要废老大的口水解释半天，今天终于有点小空，还是写一篇“科普文章”，给朋友们一个较为综合的参考吧。首先，我不是Web Analyst，但是我有很多朋友是资深的Web Analyst；其次，除了早期，我几乎不再自己动手部署监控代码，但是我是资深的“WA消费者”，无论是过去还是现在，我已经习惯依赖WA的分析结果来做决策。所以，我想，我应该能够把WA说的相对简单易懂，呵呵。“科普文章”嘛，都会有个小目录，我也先加一个：一， Web Analysis的前世今生与方法论二， Web Analysis的监控原理与实现工具三， 实战：电商运营优化的WA重点一 Web Analysis的前世今生与方法论1，& 虽然网站分析是一个新词，但是WA的内容却是由来已久：从最早的所谓网站统计（PV/UV），到后来的互联网广告定向投放，再到如今的网站访问内容/访问流程优化（营销活动，购物流程等）；虽然筐里装的东西越来越多，但仍脱不出两条主要的发展脉络：A, 从简单的统计分析向过程解析演进：很显然，大家都已经不再满足于得到一个简单的报表，列举一些数字，更多希望了解，这些数字是如何产生的。B，从基于网站自身的分析，转向“以人为本”的分析：大家都发现，访
几个月来，我一直期待Google正式发布多渠道路径这个新的分析包功能。今天，Google终于发布公告说多渠道路径（MCF）正在逐步向所有用户开 放。在我看来，这个功能是一个真正的革新；它与高级细分和自定义变量在GA发布的新功能上来看，不相上下。因此，今天我将分享一个循序渐进的指南让你快速 了解并运作MCF。 注：在深入细节之前，你或许希望回顾一下我的那篇关于多渠道路径的概念性评述，在那篇文章中我阐述了GA的默认属性模式以及多渠道路径的价值。你可以在这里找到那篇文章。既然说完了，我们继续看新报告吧！ 找到GA中的多渠道路径首先：流程。你需要登录到新版（即第五版）的GA中。一旦到达那里，将鼠标移至“我的目标转化”下拉菜单，注意称作“多渠道路径”的新选项卡。在这个新的 报告模块中，你将看到四个崭新的报告：辅助转化，热门转化路径，时差以及转化路径。今天我们将单独看其中的每一个，分别解释各自将告诉你什么。辅助转化 在MCF中看到的第一个报告便是辅助转化报告。非常简单，这个报告展现了我们之前从未能获得的报告数据！如你在下图可以看到的，我们将在这个报告中看到一 系列的维度。首先，我们得到了“辅助转化”，在网络广告领域通常简称为“辅助”。辅助是指一个特定的流量来源（如“直接”或者“自然”）给你的网站带来的 访客数量，这些访客在之后会通过某些不同的流量来源形成转化。接下来，你将看到“辅助转化价值”，它将告诉你正在考察的流量来源对于转化的辅助所产生的价 值。这里，我们可以看到自然搜索带来了10，000次
我们有时候在oracle中提取字段的时候，需要把有邮箱的用户找出来进行会员营销，面对用户信息表中email字段的“零乱”，我们有没有好的办法准确无误的提取有邮箱的用户信息呢？答案是肯定的。其中用到了oracle的正则表达式，具体的规则我也不懂，有兴趣的朋友可以研究下。select email from cust_base where regexp_like(email,'^\w+((-\w+)|(\.\w+))*\@[A-Za-z0-9]+((\.|-)[A-Za-z0-9]+)*\.[A-Za-z0-9]+$')
做电子商务，一般有三种思路：互联网、零售和供应链。把转化率等同于网站体验的，一般是互联网出身的设计师或产品经理，他们特别强调网站的视觉效果，交互的友好性；把电子商务理解为零售渠道的，一般是做传统零售出身，他们喜欢处处开店，比如入驻天猫、拍拍、当当等，然后经常性搞一些打折促销；把电子商务理解成供应链的，典型如亚马逊，它的界面设计毫无美感（虽然很好用），没有促销氛围，就如同一个人孤零零地在一个大仓库里面选东西，但它的供应链做得非常到位，在网站随处都突出商品的库存、送达时间。我们究竟该选择哪一种思路？有一个原则，那就是用户转化率，即用户进店后有多少人掏腰包。用户最终是否下单，是一种整体体验，如果用户不知道该网站，而第一次进入发现界面很简陋，自然会没有安全感，所以，我们应该关注网站的视觉风格。如 果是老用户，其实是不太关注界面视觉效果的，更关注选购、下单的便捷性以及品类和物流；所以我认为，亚马逊是专注于老用户的，我第一次下单是我知道它两年 后，用过一次我就觉得它是我最喜欢的电子商务网站。我当初之所以不在它上面买冰箱，因为我根本不相信这么冰冷的网站会为我提供快捷的上门安装服务，所以我 选择了京东。我们究竟该强化网站的哪一方面？决定于用户的诉求点和公司的竞争优势。像亚马逊，由于已经有海量有粘性的用户，以及强大的智能运营系 统（自动化的商品推荐和备货补货机制），可以将运营成本降到最低，从而提供天天低价服务（无需浓重的促销氛围），而供应链是这类忠诚用户的关注核心。其它方面，我就不展开了。下图是转化率的核心影响因素。
尽量用1种字体，最好不要超过3种PPT的灵魂----“逻辑！”PPT的恶心----“错别字等于苍蝇”3色原则：“不要超过3种色系”6字解码：“大化小，小化图”----提纲时，用逻辑树尽量将大问题分解成小问题，小问题用图表现。12字真言：“能用图，不用表；能用表，不用字”只要掌握如上原则，PPT肯定不会很“糙”或“土”，而且具有专业精神。
spss17.0中拆分文件是按照某一个变量归类去分割文件，具体操作步骤如下：spss17.0中加权个案是对数据中频率变量表示的个案进行加权处理，对观测值的加权应注意：1.权重变量的取值，应代表某些类别观测量的计数信息。2.权重变量取零值，负数，缺失值时，对应观测量在分析过程中会被剔除。3.权重变量可以取小数，只要有实际意义就好。spss17.0中定义日期是为了在时间序列分析中日期的规范性而定的（个人理解）。
从标题就不难理解排列变量就是按照变量指定的一种的数据类型进行排序变量，它是横向排序的，不同与个案的纵向排序。而复制数据集就更好理解了，就是把现有的数据集复制一份，并且把数据变量和数据个案放到打开新的数据文件中。就这么简单，操作一下就能明白其中的含义了，赶紧去试一试吧，还等什么！
spss中分类汇总和excel中分类汇总的原理是一样的,就是按照用户指定的分类变量对个案进行分组,并对每组个案的各变量值计算指定的描述统计量(如求和,平均值等).如下是主要的操作步骤:1.打开数据文件后,选择"数据"菜单下的"分类汇总"（点击函数出现的新对话框中上方和下方指的是以某一个值为界进行分类汇总，内部外部是以某一个区间为界进行分类汇总）在分组变量框中选择需要分组的变量,在汇总变量中选择需要按照分组变量汇总的另一个新变量的变量名，并给出明确的计算方法（函数这里根据函数指定计算方法）。如果选择“个案数”则会汇总分总变量中一组变量的个案的个数，“保存”选择保存的方式，“适用大型数据集的选项”说明已经明确含义了，这里不再獒述，单击确定。可以看到经理职位的共有84个，经理的收入总和为5374135元（我是按照汇总变量中工资总和求的）。
一、销售贡献度的问题很多做销售的朋友都有这种经历，明明自己区域的销售业绩是比同期增长的，可还是因为业绩问题被老板批评。呵呵，我告诉他，老板有时候是不看绝对销售的，他们习惯用这样的分析模板看你们销售的贡献度：二、销售增长点的问题每年1、2月，大部分公司都会开年会，论功行赏。看到这样的分析图，有的销售经理挺直了胸膛，而有的人恨不得转到桌子下面去：三、二八法则的标准分析图下面这张是标准的二八法则的分析图，很多销售经理只见过左边部分，实际上右边部分的累计的百分比曲线更美（这是一个双轴图）四、销售对比大家经常用曲线图来做对比分析，有谁会用气泡图来分析？用气泡图做分析有个好处就是很容易上升到策略的层面。如果你还会把这种分析，象限化，那就完美了！后记：以上几种分析只是比基本的曲线、走势、占比等分析略高一筹的方法。你可以将上面的分析按照区域、人员、产品、时间等元素的任意组合，变化无穷。其实数据化分析或数据化管理并不取决于你有多么高深的分析理论、多么强大的分析工具。它取决于你的思维方式，能从别人看不到的点/线/面入手，你就强人一步。
& 一个对生活充满激情的工作者 &
近期心愿做一名出色的网站分析师 博客等级
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{list x.l as y}
{/list} {/list}
{if defined('wl')} {list wl as x}{/list} {/if}额头深刻的皱纹和斑驳的脸庞，让人感受到岁月的无情。
当地人给断掉的鼻子贴上了创口贴，一时在网上走红。
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　　一、描述性统计
　　描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
　　1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、决策树法。
　　2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以在做数据分析之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
　　二、回归分析
　　回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
　　1. 一元线性分析
　　只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
　　2. 多元线性回归分析
　　使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
　　3.Logistic回归分析
　　线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
　　4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
　　三、方差分析
　　使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
　　1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
　　2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
　　3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
　　4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
　　四、假设检验
　　1. 参数检验
　　参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验 。
　　2. 非参数检验
　　非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一般性假设（如总体分布的位D是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
　　适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
　　1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
　　2）总体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；
　　主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
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主演：黄晓明/陈乔恩/乔任梁/谢君豪/吕佳容/戚迹
主演：陈晓/陈妍希/张馨予/杨明娜/毛晓彤/孙耀琦
主演：陈键锋/李依晓/张迪/郑亦桐/张明明/何彦霓
主演：尚格?云顿/乔?弗拉尼甘/Bianca Bree
主演：艾斯?库珀/ 查宁?塔图姆/ 乔纳?希尔
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