網站數據挖掘與分析：系統方法與商業實踐

覆蓋面很廣，從技術到運營都講到，前面有概念介紹，中間有技術落地，後面有案例分析。不足顯而易見，每個面都不深入。不過作爲一本參考書還是不錯的。

專題報告的結構 專題報告的標準結構通常包括以下幾個部分： ·封皮和封底。每個公司都有自己的封皮和封底模板。 ·摘要頁。摘要頁是對報告中內容的概述，方便領導層通過閱讀摘要直接瞭解報告內容而無須閱讀整個報告（事實上，大多數領導都只看摘要）。 ·目錄頁。如果報告內容過多，則需要通過目錄告訴閱讀者包括哪些內容。 ·說明頁。關於報告中數據時間、數據粒度、數據維度、數據定義、數據計算方法和相關模型等內容的特殊說明，目的是增強報告的可理解性。 ·正文頁。正文頁是報告的核心，通常使用總—分—總的思路撰寫報告。作爲日常報告，除了數據陳列外，一定要有數據結論；而對於數據結論的挖掘，可根據閱讀者的需求自行安排並酌情添加。 ·附錄。如果報告存在外部數據引用、原始數據、數據模型解釋等，建議作爲附錄增放在報告最後。

看過實體書，特意爲電子書打call

本書是目前網站數據挖掘與分析領域具系統性、深度和商業實踐指導價值的著作，作者是來自在線數據分析領域巨擘Webtrekk的官方資深數據分析專家，黃成明、宋星、藍鯨、宮鑫等近10位國內網站分析領域專家聯袂推薦。 全書從5個維度對網站數據分析進行了全面的講解： （1）認知維度：首先是告訴企業和數據分析師應該如何科學地認識網站數據分析，其次是指導企業如何從零開始構建自己的數據體系，最後講解了數據分析師應該如何從零開始建立自己的成長體系； （2）技術維度：詳細地講解了網站數據的採集和配置、網站分析工具的選擇和使用、網站數據整合的方法、數據監測與評估的指標，以及數據分析的場景和相應的方法； （3）應用維度：通過10餘個商業化的案例，還原了網站數據分析在營銷和運營中的應用，不僅從業務層面講解了數據驅動的營銷和運營的方法論，而且還從實操層面講解了案例的操作過程，可以直接套用到工作中併產出效果； （4）管理維度：從數據管理者和領導者的角度探討了如何進行數據風險、數據質量、數據投入和產出、數據流程和落地管理，這些都是作爲管理者自我提升的必備知識； （5）工具維度：對Webtrekk和Adobe Analytics等的網站分析工具報表、指標和重要特性進行了詳細的列舉，同時包含大量的完整代碼部署示例。