Google Analytics 2.0 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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Site statistics give you raw numbers, but Web analytics crunch those numbers into meaningful metrics you can actually use. Here’s what's new in Google Analytics 2.0 , such as cross-segment reporting and drilldown content that enhance analysis. Learn to set up Analytics and choose filters, explore goals and goal-setting, use customizable dashboards and date ranges, and master basic analytics and Web statistics concepts. Examine every aspect of available reports, learn to use those best suited for e-commerce sites, and more. BONUS : Each copy of Google Analytics 2.0 includes a $25 Google AdWords gift card compliments of Google. With this $25 gift card , you can attract new customers to your website on Google's dime.
作者简介
目录信息
读后感
07年的书了，书中的代码还是urchin的JS。在amazon上找了下，似乎还没有出09版的。对Analytics的每个选项卡都讲了一遍，是比较浅显的那种讲解。举的很多例子也仅仅是为了讲某个功能，而不是“real world task”。有的地方为了详细说明一个很简单的问题，会举一个让我摸不着头的...
评分降了概念，和AWStats的比较，中间是类似manual，AdWords整合，高级话题。大致看了下，没太大用处。 从业务角度来学习Web分析的话，还是Sybex那本Web Analytics好。
评分07年的书了，书中的代码还是urchin的JS。在amazon上找了下，似乎还没有出09版的。对Analytics的每个选项卡都讲了一遍，是比较浅显的那种讲解。举的很多例子也仅仅是为了讲某个功能，而不是“real world task”。有的地方为了详细说明一个很简单的问题，会举一个让我摸不着头的...
评分07年的书了，书中的代码还是urchin的JS。在amazon上找了下，似乎还没有出09版的。对Analytics的每个选项卡都讲了一遍，是比较浅显的那种讲解。举的很多例子也仅仅是为了讲某个功能，而不是“real world task”。有的地方为了详细说明一个很简单的问题，会举一个让我摸不着头的...
评分07年的书了，书中的代码还是urchin的JS。在amazon上找了下，似乎还没有出09版的。对Analytics的每个选项卡都讲了一遍，是比较浅显的那种讲解。举的很多例子也仅仅是为了讲某个功能，而不是“real world task”。有的地方为了详细说明一个很简单的问题，会举一个让我摸不着头的...
用户评价
这本书的叙事节奏掌握得非常老道，阅读体验远超我的预期。我常常在深夜里，一口气读完好几个章节，感觉时间过得飞快，完全没有传统教科书那种枯燥感。作者在介绍复杂工具和平台功能时，总是巧妙地融入了“最佳实践”的案例研究。其中一个关于“跨渠道数据整合”的章节给我留下了极其深刻的印象。他描述了一个传统的电商企业，如何花费数月时间才将网站数据、App使用数据、CRM数据以及线下门店的Wi-Fi数据整合到一个统一的视图中。这个过程的痛苦与挣扎，被作者描绘得淋漓尽致，让人感同身受。而当数据整合成功后，企业发现了一个惊人的事实：那些在App上浏览了三次以上但未购买的用户，如果收到一封包含店内体验优惠券的邮件，其最终的购买转化率会提高40%。这种“啊哈！”的瞬间，是阅读这本书最大的乐趣所在。它不是教你如何操作软件，而是教你如何“思考”数据，如何将原本分散的像素点，拼凑成一幅清晰的商业蓝图。
评分阅读这本书的过程，简直像是在进行一场精心策划的侦探小说解谜之旅。它没有直接堆砌公式，而是将每一个分析指标都变成了一个个需要解开的“谜团”。比如，在讲解“用户生命周期价值（LTV）”那一章时，作者并没有直接给出复杂的财务模型，而是通过一个虚构的零售商“绿野咖啡馆”的案例，一步步引导我们如何从最初的引流成本，计算出客户在不同阶段的复购频率，最终得出一个动态的LTV曲线。我尤其欣赏作者在处理“归因模型”时的坦诚态度。他没有宣称某一种模型是绝对正确的“圣杯”，而是用一种非常辩证的视角，展示了“首次互动归因”的局限性，以及“时间衰减模型”在快速迭代产品中的优势。这让我意识到，过去我可能过于迷信某个单一的报告数字，而这本书教会了我，每一个数据点都是一个侧面，我们需要从多个角度去“侧写”用户的真实行为。书中穿插的小技巧，比如如何利用A/B测试来验证一个看似微不足道的按钮颜色改变所带来的深远影响，都让我茅塞顿开，感觉手中的分析工具突然变得锋利无比。
评分整本书的收尾部分，聚焦于“数据伦理与隐私保护的前瞻性思考”，这显示了作者极高的行业视野和社会责任感。在当下这个数据泄露事件频发的时代，如何既能利用数据优化体验，又能坚守用户信任的底线，是一个极其关键的问题。作者以一种警示性的口吻，讨论了“过度个性化”可能带来的反噬效应，提醒读者，在追求效率的同时，不能以牺牲用户的自主权为代价。这种超越短期KPI的宏大叙事，让这本书不仅仅停留在工具书的层面，更像是一本行业发展趋势的预言录。我合上书本时，内心涌动的是一种被赋能的踏实感，而不是读完一本技术手册后的空虚。我不再害怕那些复杂图表，我开始期待如何将书中学到的框架，应用到我们实际面对的那些棘手难题中去，真正将“数据”这把双刃剑，握在手中，为我所用。
评分这本书的价值，不仅仅在于传授“术”——那些具体的分析方法，更在于提升了读者的“道”——对数据驱动决策的整体认知框架。它迫使我反思自己日常工作中的一些惰性思维。比如，过去我习惯于直接看报告上的“本月销售额”，而这本书则引导我深入探究“销售额的波动是由哪些细分群体的哪些行为变化驱动的？”作者反复强调，脱离了业务场景谈数据分析，就是在空中楼阁上盖大厦。书中有一章专门探讨了如何与非技术背景的团队（如产品经理、市场总监）有效沟通数据发现，这部分内容对我这个需要经常跨部门协作的人来说，简直是“救命稻草”。他提供了一套清晰的沟通模板，教你如何将复杂的统计学结论，转化为简洁、有说服力的商业建议，并且能预见到对方可能提出的质疑，提前准备好支持性的佐证数据。这种实战性的指导，让这本书的实用价值瞬间飙升。
评分这本书的书名叫做《数字时代的营销奇遇：从数据迷雾到商业洞察》，初拿到手的时候，我其实是抱着一种既期待又有些忐忑的心情的。我对当今的营销环境深感焦虑，感觉自己像是在一片信息海洋中漂浮，数据多得让人晕眩，但真正能转化为行动的“珍珠”却寥寥无几。这本书的封面设计非常简洁，主色调是深邃的蓝色，配上几条流动的、发光的曲线，很有一种科技感和未来感，预示着它将带领我们穿过眼前的迷茫。我首先翻阅了目录，它涵盖了从市场细分的基础理论到前沿的预测性分析模型，内容结构安排得非常严谨。作者显然不是一个纯粹的技术人员，他用非常生活化的语言去解释那些复杂的算法和指标，比如他把“转化率”比喻成一个效率极高的收银员，把“跳出率”描述成一个顾客在店里犹豫不决的时刻。这让我感到非常亲切，因为我一直担心技术书籍会因为术语过多而将我拒之门外。这本书的开篇就提出了一个引人深思的问题：我们真的了解我们的客户吗？还是仅仅在追踪他们的点击路径？这种哲学层面的探讨，为后续的数据分析技术应用奠定了坚实的思想基础，让人意识到，技术永远是为人服务的，核心永远是“人”。
评分too basic
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