导语

  

内容提要

  

    在过去几年中，互联网、在线营销以及广告经历了巨大的变革，然而大家处理数据的方式跟几十年前相比还是大同小异。数据分析领域的领跑者(Avinash Kaushik)通过《谷歌数据分析方法》提出了下一代数据分析的框架，将能很大程度地帮助你提高组织的能动性和对市场的反应速度。
    本书阐述了如何去衡量、分析目前互联网上出现的新技术和应用，并在此基础上快速行动。这些新技术和应用包括社交媒体、视频、移动互联网上以用户为中心的设计等。作者通过对传统方法的改造，对互联网数据进行了抽丝剥茧般的分析，提出了具体、简单以及更先进的方法。
    如果你想了解数据分析方法，本书将是你的最佳选择。

前言
第1章  数据分析进阶的全新世界
  1.1  数据分析现状
  1.2  行业现状
  1.3  重新反思数据分析：实现数据分析进阶
    1.3.1  “是什么”：点击流
    1.3.2  “有多少”：多样性产出分析
    1.3.3  “为什么”：实验和测试
    1.3.4  “为什么”：用户反馈
    1.3.5  “还有什么”：竞争情报
  1.4  变革： Yes We Can
    1.4.1  策略性调整
    1.4.2  战术性转变
    1.4.3  其他分析
第2章  选择数据分析工具的最佳策略
  2.1  确定预期业务目标
  2.2  第一步：选择数据分析工具前要回答的3个关键问题
  2.3  第二步：选择数据分析工具前要问供应商的10个问题
  2.4  数据分析供应商比较：多样化和竞争优势
  2.5  第三步：如何有效地试用数据分析工具
  2.6  第四步：确定合作前的协议，检查供应商的服务条款
第3章  点击流分析的精彩世界：指标
  3.1  回顾标准指标： 8个关键网站指标
  3.2  跳出率
  3.3  退出率
  3.4  转化率
  3.5  参与度
  3.6  数据分析指标揭秘
    3.6.1  优秀指标的 4个属性
    3.6.2  优秀指标示例
    3.6.3  关于网站成功的3条经验
  3.7  关键网站指标的战略性策略
    3.7.1  确定影响网站指标表现的根源一转化
    3.7.2  利用自定义报表
    3.7.3  创建团队报表中心
    3.7.4  从宏观上进行分析
第4章  点击流分析的精彩世界：实际操作
  4.1  数据分析入门
    4.1.1  熟悉基本指标
    4.1.2  获取访客
    4.1.3  控制成本
    4.1.4  点击密度分析
    4.1.5  衡量购买前的访问次数
  4.2  最佳数据分析报表
    4.2.1  流量来源
    4.2.2  流量产出
  4.3  基础分析策略
    4.3.1  细分至关重要
    4.3.2  关注用户行为而非总体情况
  4.4  让日常点击流分析更具操作性
    4.4.1  站内搜索分析
    4.4.2  SEO 分析
    4.4.3  付费搜索分析
    4.4.4  直接流量分析
    4.4.5  邮件营销分析
    4.4.6  富媒体分析
  4.5  面对现实：数据分析的挑战性
    4.5.1  跟踪访客 cookie
    4.5.2  数据抽样
    4.5.3  历史数据的价值
    4.5.4  对用户体验视频回放的作用
    4.5.5  终极数据校正清单
第5章  成功的关键：衡量绩效
第6章  利用定性数据解决“为什么”的难题
第7章  快速试错：发挥测试和实验的力量
第8章  竞争情报分析
第9章  新兴分析：社交、移动端和视频
第10章  解决隐藏的数据分析陷阱
第11章  数据分析专家的入门指南
第12章  数据分析专家的进阶指南
第13章  数据分析的职业生涯
第14章  创建数据驱动的企业文化