《了然Web Analytics 2.0》读书笔记3:网站分析行业的经文著,不是《了然Web Analytics 》的考订补充版。(大篆部分吗新增)

 

题记:机器上的是后天一个宏大上之热点,而且微软以Azure提供了机器上的劳动。那么怎么着还快找到科学的机械上算法为?微软为让我们提供了提议。

面对web 2.0着新兴之底争持、视频、移动网站,作者也提议境况比web
1.0犬牙交错很多,KPI与web 1.0
相比较有好老的转变,作者给起了当前可用的解决方案,也指出没有到的化解方案。

理所当然一切流程图远不是上述简单文字能一心诠释清楚的,有趣味深入钻研之读者可“阅读原文”来拜访是文档的介绍页面。在是页面中,也来之流程图的pdf格式下载。

作者认为不错分析专家的根本特质有脚五独:个人对互联网的疼爱;头脑灵活;变化不会合打垮他们;好奇;具备批判性思维的力;

其一家伙提供了大气之算法为你用于自己之解析解决方案中,这么些算法大致分成如下几好像:回归、归类、聚集、非常检测。每种算法都是为缓解机器上着遭遇的一定问题而规划的。那么问题来了,怎么样也团结之问题选用正确的算法为?微软当《Microsoft
Azure Machine Learning Algorithm Cheat
Sheet
》给我们提供了一个特出的指南。这是一个选项流程图,大致流程文字描述如下:

1:Junk Charts
http://junkcharts.typepad.com/
研图形可视化技术及其代表形式
2:Kaizen Analytics

http://www.kaizen-analytics.com/
Michael Notte如今在丰田 Europe工作,他享受了一个执行者的可观经验
3:Dónde está Avinash cuando se le necesita? 

http://dondeestaavinashcuandoselenecesita.blogspot.com/
博主Gemma在相同贱银行工作,是其他一样种植杆见的实践者。内容是西班牙文的,作者要凭借google翻译来读。(网站不可看)
4:网站分析在中华

http://www.chinawebanalytics.cn/
饱含了华网站分析世界的因素,并蕴含大量有血有肉世界之眼光。(作者好像不精通中文,那些网站的主人是本书第一翻译)
5:Web Analytics Inside

http://www.timoaden.de/ 提姆o
Aden的加泰罗尼亚语博客涵盖了科普的世界网站分析及中采用GoogleAnalytics的视角和剖析技术
6:Trending Upward
http://sn.im/shelbyt
(网站不可知顾) Shellby
Thayer方今当同样所高等高校工作,她底博客包含普通经验和对于高等教育的网站如何分析的深见解
7:Non-Line Blogging

http://www.nonlineblogging.com/
戴维(David)休斯(Hughes)是一个数字营销顾问,是作者学习多渠道营销、邮件营销和此外营销技术的然则好资源
8:Seth Godin’s blog

http://sethgodin.typepad.com/
Seth有一个全球排名超越的博客。充满发人深省、见解、精辟的见地。作者认为假若他不得不读一个博客,就读这么些。
9:Analytics Talk

http://cutroni.com/blog/
本条博客涵盖了Google Analytics所有先进的事物
10:Marketing Productivity blog

http://blog.jimnovo.com/
网站上说:“吉米(Jim)Novo是均等各项客户忠诚度方面的大方,在客户营销项目投资生成新鲜回报方面爆发接近25年的经历。”
11:Visual Revenue

http://visualrevenue.com/blog
Dennis Mortensen是雅虎Data Insights部门掌管,他的博客涵盖了Yahoo!Web
Analytics的享有东西
12:ClickEquations blog

http://www.clickequations.com/blog/
Craig Danuloff分享他的眼光,并于博客上开搜索引擎
13:FutureNow’s Marketing Optimization blog

http://www.grokdotcom.com/
夫博客涵盖了电子商务的分析、测试、网站优化等有关地方
14:Google Analytics blog

http://sn.im/gablog GoogleAnalytics官方博客。网站不可看
15:Omniture blog
电子商务,
http://blogs.omniture.com/
含有了卓殊多之园地:分析、搜索、测试、电子商务优化等。不以Omniture的总人口啊值得看

乘机大数量的深远应用,机器上吧打学界逐渐平移符合到工业界,现在电子商务、社交、广告、智能硬件都发出机器上的身影。微软当作同样贱有深厚科研实力的铺面,不仅当Azure中提供了机器上之劳动供我们选拔,还提供了一个名为吧Azure
Machine Learning
Studio
的在线工具为我们又利于之学及选择机器上。

 

  1. 是否要估量未来之数据点
  2. 苟也,那么接纳聚集算法(唯有k近邻算法可选)
  3. 一旦是,那么看而揣摸的是分类依旧价值
  4. 只假诺价值,那么要交回归类其它算法中去采纳
  5. 如果是分类,还要扣分类数量
  6. 出乎两看似,那么用到千家万户归类类另外算法中错过选择
  7. 稍差于两近乎,要交老检测算法中去选取
  8. 顶两类,要到零星层分类类此外算法中失接纳

自己暴发一个观:数据挖掘从业者的主旨竞争力是本着作业及技术的洞察力。这仍开以及作者可以算做一个事例。作者对工作和技术都起相比深切的洞察力。

初稿地址:http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-algorithm-cheat-sheet

本书适合关心技术和/或业务的网站分析从业者阅读。

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下周恰好放一各种同事熟谙Omniture的说话,GoogleAnalytics是冲PageView做分析的,没法对Javascript事件做分析。这一个以题被并未干。

自家总本书要发生下有情节:数据解析行业的关键问题以及缓解思路、首要技术以及软件、从业者职业规划指南、创造数量让之合作社文化。作者经历尚是一对一丰硕,我清楚的斯行当对的题材、解决思路,书被还起比综合宏观的执教。
我认为当下遵照开肯定会延续上一样依之显然,成为网站分析行业的经文。

笔者自称Google Analytics的布道者,书被的实例和图中央采用GoogleAnalytics,可是作者对网站分析世界的软件了解相比较完善,也都来相对合理的牵线。

《了然Web Analytics
2.0:用户基本对及在线总结方法》,英文版二零一零年问世,中译本二〇一一年11月份出版。中英文都还算相比新。作者是GoogleAnalytics的布道者。作者的眼前一模一样依有关的写《了解Web
Analytics——来自专家的特级Web分析策略》在网站分析从业者中影响就于坏。这仍开同样堪称经典。

开的最后推荐了15只有关网站,大部分凡是英文的。我倍感这推荐相比较根本,英文的网站要坏值得记挂深入学习的情人等看的,因而不辞勤奋把内容copy在底下:

作者在本书前言中宣称认为读者读了《了然Web
Analytics——来自专家的特级Web分析策略》,因而《明白Web
Analytics——来自专家的极品Web分析策略》中的居多情节不再另行而是大幅略过。因而这遵照开固然标注为2.0,但是并无是前边一模一样本书的修订补充版,而是一个文山会海的老二依据。

书写被涉及的一个要害见解是:无分,无深度;无分,无前途。意思是说当总结报表及数据,要做适当的拆分,比如访客来自可以重复细致分一下(付费搜索,免费搜索,直接访问等),用户所在区域可以再仔细分一下,那样就是打数量中拿走到再一次多之音。

 

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