실시간 데이터 웹 분석에서의 의미

정보, 인터넷의 지속적인 개발으로 더 많은 관심을 실시간, 마이크로 보, 인기 검색 엔진 실시간 검색 기능을 시작 했습니다 하지만 사이트에 대 한 실시간 데이터의 분석은 더 의미 있는?

실제로 데이터를 보고서 사람들이 자주 봐 봐 더 더 실시간 데이터를 원하는, 그들은 마스터 사이트 매 시간 마다 또는 변경, 수, 사이트의 현재 상황의 모든 10 분 문제 및 빠른 응답을 찾을 수 있습니다. 하지만 만약 당신이 그들에 게 물어 무엇 수 우리 사이트의 데이터에 실시간 변경 알고 하거나 사이트 안타 갑자기 서 지 또는 일정 기간에 서 지? 대부분의 사람들이 대답할 수 없는 것 같아요. 그냥 얼마 전에 실시간 데이터 통계를 할 사이트에서 관련 작업, 그래서 몇 가지 아이디어를 여기를 공유.

실시간 통계의 장점 및 단점

실시간 통계 유용한 또는 쓸모 없는 인지 먼저 살펴보고 실시간 통계를 얻을 수 할 필요가 무엇 무엇 실시간 데이터를 가져올 수 있다 우리는 실시간 통계의 찬 부 양론.

우선, 기술적인 관점에서 그것은 분명 실시간 데이터 통계 데이터의 대부분의 사이트 분석 클릭 스트림 데이터 로부터 계산 될 필요가 있기 때문에 더 많은 리소스를 차지 하 고, 필요 하 고 기성 품 결과 데이터가 직선 표시 얻을 수 있다. 클릭에서 얻은 데이터 스트림 필요 계산 하 고 집계 하는 의심의 여 지는 이러한 작업을 필요 더 많은 비용, 특히 큰 데이터 처리 대형 웹 사이트에 대 한 실시간 데이터 구현, 복잡 하 고 어느 정도 데이터 부정확성을 증가 시킬 수 있습니다.

하지만 실시간 데이터 통계 동시에 풍부한 보고서 프레 젠 테이 션, 기술 수준에서 데이터를 처리 하는 능력을 보여줄 수 있으며 실시간으로 새로 자연스럽 게 간다 말도 없이, 보고서에 대 한 동적 추세 차트를 사용 하 여도 그래서 가끔 많은 기술자 일 행복.

관점에서 데이터 응용 프로그램 및 분석에서 현재, 많은 실시간 데이터 통계 기간 방문, 또는 사이트의 전반적인 활동의 가장 높은 번호의 최고입니다 사이트에서 실시간 트래픽 변화를 표시 하는 데 사용 됩니다, 동시에 수 분석 일일 트래픽 또는 사용자가 메일, 하지만 이러한 분석 끝에 사이트의 수가 얼마나 많은 의미? 비록 웹 사이트는 대부분의 온라인 사용자가 8 또는 9 o에 알고 우리가 무엇을 할 수 있는 ' 밤? 스트레스 테스트 사이트에 분명이 방법으로 할 필요가 없습니다.

그래서 개인적으로 실시간 통계 더 사이트를 모니터링, 분석, 사이트 최적화로 별로 실용적인 의미의 실시간 상태 이며 결정 지원 얼마나 효과, 적어도 내가 생각 하지 않은 생각 합니다.

Avinash Kaushik 참고도 서에서 언급 한 문장: "실시간 데이터: 그것의 진짜로 관련 된, 그리고 그것은 비싼 부팅." 나는 정말이 진술에 동의. 더 도움이 되는 실시간 응답, 세분화 된 데이터 또한 데이터 분석에 대 한 더 자세한 자료를 제공 합니다 그리고 더 많은 분석,이에 따라 할 수 있는 하지만 우리가 얼마나 많은 비용을 볼 필요가 있을 것 이다 실시간 데이터 및 실시간 데이터의 진정한 가치 수 많은 사람들이 느낄 것 이다. 또한 5 일반적인 데이터 수집의 부정적인 영향을 열거 하는 Avinash Kaushik에서 실시간으로 될 수 있는 다음 사항에 요약:

데이터, 데이터의 품질에 관심을 지불 합니다 및 데이터의 값을 반영 하기 위해 효과적인 분석을 통해 하지 10/90의 원칙에 따라 비용의 수집에 대 한 실시간 데이터 분명 하지 도달할 수 1: 9의 가치 분석; 너무 많은 주의를 실시간 데이터 분석의 선택에 바인딩 것입니다 더 많은 양을 맹목적으로 추구 하지 정말 훌륭한 웹 분석 도구, 기술 시스템 자원 배정 현황, 작업 일정, 그리고 복잡 한 프로세스를 사용할 수 없음으로 어느 정도 데이터의 부정확성을 증가할 수 있습니다.

물론, 실시간 데이터 값의 비트 되지 않습니다 하지만 그 비용 고려 사항에 대 한 실시간 통계, 각 분석 지표에 대 한 필요가 있다 또는 실시간 데이터에 집중 하는 에너지를 많이 지출.

실시간 데이터의 값

사실, 여부 Google Analytics 또는 바이 통계, 시간별 통계의 일부 지표 제공 했습니다. 바이 통계 실시간 데이터는 사이트에 대 한 통계 표시 로그인 PV, UV 및 다른 데이터의 하루를 볼 수 있는 만큼 사용자 트렌드 변경 될 것입니다.

Google Analytics에서 우리가 찾을 수 있습니다가 일반적으로 각 통계의 일에 표시 하지만 실제로 또한 있다 통계, 하지만 숨겨진의 요점은 더 "깊은" 방문자 방문자에 동향, 방문 수, 반송 률, 페이지 뷰, 다른 보고서 것입니다 찾을 수 상단 오른쪽 시간 범위 선택에에서 다음 시간 이상의 옵션-의 세분성 요약 시간, 선택 하는 데이터 변경 후 매일의 추세를 볼 수 있습니다:

실시간 데이터는 쓸모 없는, avinash Kaushik 실시간 데이터 때 만들 수 값 회사는 빠른 분석, 빠른 의사 결정 및 빠른 실행 기능. 내가 방문 하는 우리가 시간, 당 통계를 얻을 수 있는 경우 우리가 어떤 시간에는 사이트는 사용자의 가장 높은 번호 알 수 있는 것은 응용 프로그램의 몇 가지 당신에 게 여기,이 시간 동안에 그리고 신속 하 고 합리적인 응답 활동의 효과의 실시간 데이터 통계 분석을 통해 몇 가지 프로 모션 활동을 할 수 있는. 예를 들어 "두 번째 죽 일" 활동 통계를 완료 하 고 결과 표시 하는 시간의 아주 짧은 기간에 있이 필요가, 물론, 필수가입니다 통계 시스템의 백그라운드에 있을 필요 조건을 견딜 수 있습니다.

마지막으로, Avinash Kaushik 요약으로 문장을 빌려: 경우에 기반된 실시간 데이터를 해당 작업 보다는 실시간 통계에 대 한 실시간 데이터를 보고, 다음 실시간 데이터는 매우 비싼.

그것은 당신의 차례 이다, 실시간 데이터 분석에 대해 어떻게 생각 하십니까? 더 가치 있는 결과 밖에 서 실시간 모니터링 외에 생성 된 실시간 데이터를 실현, 환영 메시지 코멘트를 날 수 있습니다.