사이트 데이터 분석은 시간이 인덱스 통계의 범위와 단위를 제한하는 데 사용되는 가장 일반적이고 필수적인 치수의 하나이며, 대부분의 경우, 시간 계수는 또한 지표의 일부 통계적 규칙과 세부 사항을 일으킨 데이터 분석의 일부에 미치는 영향, 우리가 쉽게 시간의 요인을 무시할 수, 이러한 효과는 궁극적인 결론에 대한 오해의 소지가있을 수 있습니다. 이 문제를 인식 데이터 추출, 사이트에 새로운 내용, 새로운 컨텐츠 추천, 또는 묻힌 것입니다 많이 놓아 위해 매일에 대한 수요이기 때문에, 많은 사이트는 "권장"클래스 모듈을해야합니다 이 데이터 요구 사항입니다 ...... »자세히 읽기 : 시간 요소를 고려해야 카테고리 '공유에 대한보기의 개인 지점'에 대한 자료실
시간 요소를 고려해야 할
2012년 2월 28일 사이트 데이터 분석은 시간이 인덱스 통계의 범위와 단위를 제한하는 데 사용되는 가장 일반적이고 필수적인 치수의 하나이며, 대부분의 경우, 시간 계수는 또한 지표의 일부 통계적 규칙과 세부 사항을 일으킨 데이터 분석의 일부에 미치는 영향, 우리가 쉽게 시간의 요인을 무시할 수, 이러한 효과는 궁극적인 결론에 대한 오해의 소지가있을 수 있습니다. 이 문제를 인식 데이터 추출, 사이트에 새로운 내용, 새로운 컨텐츠 추천, 또는 묻힌 것입니다 많이 놓아 위해 매일에 대한 수요이기 때문에, 많은 사이트는 "권장"클래스 모듈을해야합니다 이 데이터 요구 사항입니다 ...... »자세히 읽기 : 시간 요소를 고려해야 KNN를 기반으로 추천 컨텐츠
2011년 10월 27일
당신은 사이트 콘텐츠의 연산자를 수행함으로써 사이트 변환의 가치를 향상, 웹 사이트 컨텐츠 검색 및 부드러운을 향상시킬 수있는만큼, 사용자들이 신속하게 관심 정보를 확인하고 찾을 수 있도록 도와 관련 콘텐츠를 권장합니다. 컨텐츠 권장 '과 관련된 가장 일반적인 두 연관된 추천을 추천하는 것이 좋습니다 것은 우리가 흔히 말하는 것이입니다 즉 시장 바구니 분석,이 규칙이 사이에 물건을 찾기 위해 어떤 상품 구입 구입 사용 문서 전에 잠재적인 담당자는 설명 - 최대 마케팅, 크로스 마케팅과 관련된 권장; 관련 권고는 사용자의 행동 분석을 기반으로 권장하고 있으며, 콘텐츠 추천은 고체의 내용을 기반으로하고 ... »더 권장 읽기 : KNN 기반 콘텐츠 사이트 측정을 잃었
2011년 5월 10일
블로그의 이전 기사에서 웹사이트 정보 아키텍처를 최적화 - 나 사용자 (분실 방문수) 정의뿐만 아니라, 어떻게 이러한 사용자 구분하는 Google Analytics의 상급 단체 (고급 세그먼트)를 사용하는 방법으로 손실에 대해 언급했습니다. 법안은 (사용자 경험을 측정) 손실 L 수식에 따라, 빠르면 1996 년으로 사람 스미스 분실 도로 (Lostness) 정의되어있다, 너무 부드러운 것을 발견, "사용자 경험"에서 보이는 다른 사람에게 Jiehuaxianfo. 즉, L = sqrt [(N/S-1) 2 + (R/N-1) 2] L : 분실도 N : 교통 ... »자세히 읽기 : 사이트 측정을 잃었 주목할만한 사용자 지표
2011년 3월 28일
가장 최근 의사 결정 부서이기 때문에,이 문서 내용을 해당 사용자가 색인의 일부에 초점을 맞추고 있는지, 통계 지표의 일부 사용자에게 물었다. 귀하가 사이트 또는 제품의 사용자에 대한 간결한 데이터에, 당신은 사용자 데이터 어느쪽하게됩니다 원하 건대? 이러한 지표는 사이트 개발의 가치를 반영하기 위해 진정한 의미에서 최대되지 않기 때문에 사실상 영리 질문은, 자외선의도 사이트는 얼마를 결코 얼마나 Q 사이트의 사용자의 누적 개수를 묻지 않겠다 않습니다. 간단한 예를 들어 줘요 - 네트워크 진의를 사용자의 누적 개수가 더 적은 백만 10 개 없어야하지만, 그림 정말 반영 수 있습니다 ... »자세히보기 : 그것은 사용자 지표에 관심 없다 임의의 숫자와 톱
2011년 3월 13일
실제로 발생 며칠 일을하고 문제를 해결하려고에서도 아래 설명했다. 회사는 좋은 팀, 그것이 제품 디자인, 컨텐츠 운영, 또는 배경 아키텍처인지 여부, 비이성적의 기존 문제를 해결하는 방법에 대한 모든 생각을 가지고 있습니다. 다음은 문제를 해결하는 것은 사고의 디자인과 요약의 요구에 따라, 데이터 요구의 결과였다, 또한 지속적으로 조정하기 위해 노력하고 최적화해야합니다. 사실 여부를 전자 상거래 사이트의 물품 거래 볼륨, 콘텐츠 사이트 또는 리소스 웹사이트 자료 다운로드의 페이지뷰는 대부분은이 목록의 존재입니다. 차트를 제공 ...... 상단으로 임의의 번호 :»자세히보기 주요 전환 경로 최적화
2011년 2월 20일
실제로, 사이트 분석, 시간 및 전환의 최적 경로를 찾기 위해 최선을 할 많은 노력을하고 있는걸되는 매우 중요한 하나가이 점에서 많은 웹사이트 분석가가 될 수 있습니다 사이트 전환 경로 분석의 핵심입니다 때문에 주요 전환의 최적화 경로가 증가 전환율에 상응이며, 따라서 수익을 향상시킬 수 있습니다. 따라서, 특히 전자 상거래 사이트 또는 유료 서비스 사이트에 대해, 주요 전환 경로 분석은 특히 중요합니다. 이전 기사 - 임계 경로에있는 사이트의 전환율 및 퍼널 모델의 정의 및 분석에 대한 간단한 소개를 한는 또한 방법을 보여줄 데이터의 매우 이미지를 권장합니다 - 깔때기 모델을 변환 모양의 모든 단계를 만들 수 있습니다 .... .. 중요한 전환 경로 최적화 :»자세히보기 계산서 및 데이터 보고서
2011년 1월 30일
최근에 엄청 바쁘셨 있으므로, 업데이트 빈도가 상대적으로 느리게 될 것입 블로그. 오늘, 나는 몇 가지 전경, 배경 데이터를 계산하고 처리하는 다양한 드디어 일부 합리적이고 직관적인 지표도의 측면을 보여주는 데이터에 대해 얘기하고 싶어, 우리는 데이터의 수요 측면을 보여주어야 이러한 지표는 데이터를 포함됩니다 프리젠 테이션 및 데이터 시각화. 이러한 문제는 중요한 데이터 처리 담당자에게 처리를 매일없는 데이터를 데이터 무결성에 대한 자세한 우려 것을 가능한가요, 일관성, 정확성 및 데이터의 적시성는 손을 수요 측면에 도달하기 위해 더 많은 데이터를 표시 어디 거의 모든 사용자가 데이터에 초점을 귀찮게하지 않을 수 ... 데이터 제표 및 보고서 :»자세히보기 시계열의 동향 분석
2010 12월 22일
- 사이트 분석 도구, BI 보고서 또는 데이터의 보고서에 관계없이 데이터의 문맥, 그건 혼자 고립된 지점에있는 데이터를 확인하기가 어렵습니다, 보통 데이터가 아주 간단한 이유로, 순서, 그룹화 및 다른 형태의 존재이며, 우리는 그러지 데이터의 분석을 위해 발견 단일 데이터에서 컨텍스트 (문맥)를 포함해야합니다. 우리가 참고 자료로 외출하지 않으면 고등학교 물리에 대한 예제와 같이 데이터의 장단점을 분석하는 기준과 비교 절차에 의해 설정된 각 지표에 대한 하나 또는 레퍼런스 시스템의 일부로서 데이터의 컨텍스트, 우리 기차를 구분할 수없는 것은, 북쪽 정지 또는 행진은 ... »자세히보기 : 시계열의 추세 분석 어떤 사용자는 데이터를 필요하십니까?
2010 12월 1일
우선 여기서 "사용자"의 제목은 데이터 사용자 또는 데이터의 수요 측면을 나타냅니다되고,이 사용자는 종종 사이트 또는 외부 사용자를위한 기업 데이터의 소비자가 기업 내에서 일반적으로 여러 부서하고 있습니다 인사. 왜이 문제를 제기 것이 사실, 우리는 종종 이러한 상황을 발생 : 회사의 경영진은 유용한 것들 (그래서 아래가 열려있는 중입니다) 마무리 보고할 수 없습니다 보고서에서 볼 수없는 불평하지만, 어떻게 마무리 또는 결국에는 그들이 데이터를 (확인 필요, 수요의 높은 수준은 일반적으로 무언입니다, 우리는 알아내기 위해 스스로 시도 해보고 싶어요 ... »자세히 알아보기 : 어떤 데이터가 필요합니까? 세 가지 주요 모순의 BI 애플 리케이션
2010 11월 22일
최근 변경 사물의 모양, 사무실 이전으로 바쁜 있었 때문에, 해지 절차 및 새로운 직장에서 마무리의 개념은이 단계에서는 아직, 당신 몇 가지 최근에 최근에 새 콘텐츠를 공유할 수 없다 있습니다 기사는 어떤 생각을 한 켤레 전에 주요 작품의 내용을 요약하라는 것입니다. 그러나 내가, 역동적인 창의력과 도전이 가득, 그리고 가장 중요한 것은 자신의 데이터의 중요성이며 나는 새로운 회사에 갈 믿기 때문에, 풍부한 데이터 분석 관련 내용이 모두에게 믿어요 이해. 기사의 제목을보고, 나는 우리가 이미 알고 믿는 ... »자세히 읽기 : 3 대 모순의 BI 응용 프로그램을 
