귀하의 사이트의 잠재적인 가치에 깊이 파고

Absrtact: 지난 웹 마 스 터 또는 큰 웹 사이트 데이터의 사업자 분석 될 수 있습니다 매우 두통, 이유 중 하나는 과거 통계 사이트 데이터 도구는 강력한 정보, 유용한 데이터를 원시 데이터 분해 많은 수에서만 할 수 있는

과거 웹 마 스 터 또는 큰 웹 사이트 데이터의 사업자 분석 될 수 있습니다 매우 두통, 이유 중 하나는 도구는 원시 데이터를 유용한 데이터를 분해의 많은 수에서만 할 수 있는 하지만 지금 사이트 통계 도구는 매우 좋은 통계에 따르면 일반적으로 너무 강력한 지능형 웹 사이트 데이터의 지난 통계 기능, 사용 웹 마 스 터와 사업자, 하지만 깊은 사고와 생각, 우리는 확장 하지 수 있도록 패턴, 고정 형식으로의 우리의 분석에 이러한 지능형 도구 파지 수 있기 때문에 첸 Nian를 데이터의 하위 사이트의 잠재적인 가치.

기존의 데이터 분석은 데이터, 데이터 모듈화, 유도 데이터, 요약 결론, 등의 데이터 정렬 하지만 난 물론 보다 포괄적인 접근을 말하고 싶은 것, 더 포괄적인 더 많은 시간과 에너지를 지불 의미 합니다. 이 메서드는 전체, 흩어져, 세트, 결합. 겉보기 간단한 4 단어, 하지만 정말이 메서드를 사용 하 여 깊은 데이터를 발굴 하고자 하지만 또한 엄격한 분석 생각 합니다.

< 정수 > 기존의 분석, 첫 번째 단계는 여전히 데이터를 구성 하 고 분산된 데이터 말하지 않을 것입니다 당신이 어떤 귀중 한 단서. 데이터 정렬 모두 원래 데이터 데이터 정렬, 두 가지 측면으로 나눌 수 해야 하지만 또한 정리 문제 분석을 해야 합니다.

데이터 정렬: 데이터입니다 우리의 웹 마 스 터 친구 기본 기술을 마스터 해야 합니다, 가장 기본적인 데이터는 IP/PV, 원본, 키워드, 페이지 입구, 점프 속도, 반환 율, 등, 그것은 뿐만 아니라 통계의 전환율 수행 흐름 통계 사이트 데이터의 내용에 따라 전자 상거래 사이트를 할 경우. 이러한 기본 데이터의 좋은 일을 후에 데이터를 세분화 될 것 이다 마만 데이터의 하위 발굴의 깊이에 도움이 있기 때문에, 거기 뒤에 데이터의 광대 한 수는 후 각 데이터 모듈의 분석은 매우 작은, 하지만 더 많은 타겟 데이터를 세분화 하는 수많은 방법이.

데이터 정렬 문제: 그건 할 수 있는 좋은 일,이 데이터를 분석 하기 전에 문제를 확인 했습니다 하지만 데이터 분석 방문 수에 20% 증가 등 판매, 5% 증가 기대의 어떤 종류를 달성 하기 원한다 면 그것을 분석 하는 그냥 어떤 유용한 메서드를 분석할 수 없습니다. 이 기대는 분명 질문, 얼마나 내가 추가할 수 있습니다 더 많은 트래픽을로 번역 얼마나 많은 흐름 증가할 수 있다, 그리고 어디 짧은 보드 웹 사이트에 판매 되 고, 얼마나 많은 변환 단축 되었습니다 해야 합니다. 일단 3 식별 또는 그래서 질문을 취소, 데이터 분석을 시작할 수 있습니다.

< 분산형 > 여기 발산 문제에 분기를 말합니다 또는 데이터 필요 분기 문제의 발산에 대 한 브레인스토밍, 모두 세분화 문제 뿐만 아니라 문제를 확산 같은 비트입니다. 세 가지 질문 10 또는 심지어 수십, 미묘한 수 있는 질문을 내보낼 수 있습니다 하지만이 질문에 3-5 작은, 유용한 질문에 밖으로 필터링 할 수 있습니다, 분기 문의 헛 됩니다. 데이터 분기는 더 무서운, 그리고 무서운 것은 그것은 결코 블랙홀 처럼 종료. 그림의 완전 한 세트는 나무 처럼 데이터의 하위 그 루트의 얇은 끝 및이 데이터를 분석할 수 있습니다 심지어 각 작품의 토양, 하지만 제한, 수 없는 무기한 발굴 아래로 데이터 마이닝의 영양소은 "설정 됩니다."

< > 마이닝 데이터에 대 한 설정, 초보자 수 있습니다 파고가 세 번째 최대 레벨은 안돼 발굴, 생각의 베테랑에 속하는 아무리 하지 중지 78 층 수에 있을 수 있습니다, 중지, 지저분한 언젠가 그들의 생각을 발견 했을 때 때 "세트"의 사용 이 즉 계몽 될 것 이다. 이러한 결론은 당신의 생각을 제한 하기 때문에 데이터를 방출, 서로 대해 알아 하지만 결론에 점프 하지 마십시오 귀하의 분석을 통합 하는 "설정" 간단한 단어 연결이 조금, 마지막 단계에 대 한 준비로 문제에서 가능한 모든 데이터를 표시 합니다.

< > 가장 이루고 "홉" 처음 세 단계를 완료 하는 때 이다. 문제는 결론으로 반영 하는 데이터를 설정 합니다. 최종 결론, 그리고 모든 표현 하는 데이터와 함께 작은 결론에 결론을 요약 작은 시작, 문명 화 하거나 수 있습니다 솔루션을 찾을 높은-품질 데이터 분석 보고서 작성.

이것은 어떻게 데이터 마이닝, 다른 사람에 따라 실제 깊이 각 개인 할 수 있습니다 자신의 다른 방법으로, 이러한 방법의 통합 사용 합리화로 데이터를 분석 하려면 다음 4 단계 결합 약간 전체, 흩어져, 설정에 따라, 나의 생각. 생각 하는 방법에 대 한 참조로만 여기.