電子商務(wù)網(wǎng)站營銷數(shù)據(jù)分析技術(shù)探討-在線瀏覽
2024-11-04 12:21本頁面
【正文】 地在線收集到。二、站點(diǎn)信息統(tǒng)計(jì)方法Web頁面數(shù)據(jù)主要是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，使得半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈現(xiàn)日益繁榮的趨勢。而有時(shí)，盡管數(shù)據(jù)本身是有精確結(jié)構(gòu)的，但為了一定的目的，而故意忽視它的結(jié)構(gòu)。包含異構(gòu)數(shù)據(jù)、相同的數(shù)據(jù)信息用不同類型或不同的結(jié)構(gòu)表示。如電子文檔SGML格式。而指示性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是對結(jié)構(gòu)的一種非精確的描述。，稱之為事后模式引導(dǎo)。三、數(shù)據(jù)分析的方法Web頁面的數(shù)據(jù)通常是利用統(tǒng)計(jì)模型和數(shù)學(xué)模型來分析的。這些統(tǒng)計(jì)分析工具能提供可視化功能和分析功能來尋找數(shù)據(jù)間關(guān)系、構(gòu)造模型來分析、解釋數(shù)據(jù)。知識發(fā)現(xiàn)是從數(shù)據(jù)倉庫的大量數(shù)據(jù)中篩取信息，尋找經(jīng)常出現(xiàn)的模式，檢查趨勢并發(fā)掘?qū)嵤ＶR發(fā)現(xiàn)與模式識別的算法有以下幾種：，從中尋找重復(fù)出現(xiàn)概率很高的模式。利用依賴性分析算法可以從某一數(shù)據(jù)對象的信息來推斷另一數(shù)據(jù)對象的信息。，無法界定要分析的數(shù)據(jù)類，用聚類算法發(fā)現(xiàn)一些不知道的數(shù)據(jù)類或懷疑的數(shù)據(jù)類。分類過程，這是發(fā)現(xiàn)一些規(guī)定某些商品或時(shí)間是否屬于某一特定數(shù)據(jù)子集的規(guī)則。最典型的例子是信用卡核準(zhǔn)過程，可確定能否按商品價(jià)格和其它標(biāo)準(zhǔn)把某一購買者歸入可接受的那一類中。圖像分析是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最成功的應(yīng)用之一。一般神經(jīng)模型由三個(gè)層次組成：數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)輸入、中間層（各種神經(jīng)元）和輸出。，通常關(guān)聯(lián)規(guī)則反映的是數(shù)據(jù)間的定性關(guān)聯(lián)關(guān)系。一條關(guān)聯(lián)規(guī)則的例子是：{A、B}→{D}[2%][60%]，規(guī)則的含義是“如果用戶購買商品A和B，那么也可能購買商品D，因?yàn)橥瑫r(shí)購買商品A、B和D的交易記錄占總交易數(shù)的2%而購買A和B的交易中，有60%的交易也包含D”。數(shù)據(jù)挖掘就是要發(fā)現(xiàn)所有滿足用戶定義的最小信任度和支持度閥值限制的關(guān)聯(lián)規(guī)則。但數(shù)據(jù)記錄的屬性往往是數(shù)值型或字符型的，這些數(shù)據(jù)間也存在對決策有幫助的關(guān)聯(lián)規(guī)則，相對于定性關(guān)聯(lián)規(guī)則，這些規(guī)則被稱為定量關(guān)聯(lián)規(guī)則。由于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)來自多個(gè)數(shù)據(jù)源，而在合并中存在很多障礙，如：沒有建立合并視圖所需的公共關(guān)鍵字；數(shù)據(jù)值相互抵觸；元數(shù)據(jù)的說明不完備或丟失；數(shù)據(jù)值的不潔凈等等。所有這些問題都在等待著人們?nèi)グl(fā)掘更好的解決方法。通過數(shù)據(jù)可以看到用戶從哪里來、如何組織產(chǎn)品可以實(shí)現(xiàn)很好的轉(zhuǎn)化率、你投放廣告的效率如何等等問題。一般來說，數(shù)據(jù)分析包括：流量來源分析、流量效率分析、站內(nèi)數(shù)據(jù)流分析和用戶特征分析四個(gè)部分。電子商務(wù)就是販賣流量的生意，低成本的流量來源是保證企業(yè)盈利的重要條件。流量分析一般一奧分析以下內(nèi)容：網(wǎng)站流量來源排名：那些網(wǎng)站貢獻(xiàn)的流量多，那些貢獻(xiàn)的少搜索引擎關(guān)鍵詞分析：根據(jù)關(guān)鍵詞的來源分析來查看網(wǎng)站產(chǎn)品分布和產(chǎn)品組合。網(wǎng)站流量趨勢分析：網(wǎng)站的流量是否均衡穩(wěn)定，是不是有大幅度波動。網(wǎng)站流量核對：查看是否有莫名流量來源，流量來源大不大。推介網(wǎng)站與直接訪問的比例：推介網(wǎng)站可以理解為外部廣告，直接訪問就是用戶直接輸入網(wǎng)址。其次是流量效率分析流量效率是指流量到達(dá)了網(wǎng)站是不是真實(shí)流量，主要分析指標(biāo)如下：到達(dá)率：到達(dá)率是指廣告從點(diǎn)擊到網(wǎng)站landingpage的比例。這個(gè)也跟網(wǎng)站的速度有關(guān)，綜合來分析一下。如果是有效流量的話，一般會有合理的二跳。但是也不排除有部分作假很厲害的網(wǎng)站能做出二跳，比如PPLIVE，當(dāng)年洪成浩做投放的時(shí)候，我們的廣告直接連接到廣告專題頁，二跳是15%左右，但是PPLIVE居然有60%的二跳！最主要的是一個(gè)轉(zhuǎn)化都沒有。PV/IP比：一般來說，有效的流量，網(wǎng)站內(nèi)容比較好的話，一個(gè)獨(dú)立IP大概能有3個(gè)以上的PV。但是如果低于3的話，并不代表流量不真實(shí)，也可能是網(wǎng)站本身的問題。訂單轉(zhuǎn)化率：這個(gè)是最最核心的數(shù)據(jù)了，沒有訂單轉(zhuǎn)化率，其
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