今天，我想和您談談這個數據分析模塊，希望能幫助您更好地理解什么是數據分析。

1建立數據恢復通道

首先，當我們進行數據分析時，第一步是我們需要建立自己的數據恢復通道。只有在建立了符合我們自己的數據恢復方法之后，我才能獲得有商業價值的數據源，為以后的分析提供支持。

那么，當前的主流統計方法是什么？

1.您可以使用各種統計平臺來收集所需的操作數據。當前通用統計平臺的作者已經找到了它們，并可能有以下內容供您參考。

2.您可以使用部署關鍵字網址來統計操作數據。在這里，我不會詳細解釋如何標記關鍵字的網址，因為營銷經理分享了太多。我會給每個人提供鏈接，每個人都可以仔細研究。

3.如果前兩種由于各種原因不能在短時間內學會，作者建議你可以使用最愚蠢的方法，即手工統計。我的一個客戶是這樣的。對于每個咨詢過他的客戶，他會主動向對方詢問搜索的關鍵詞和平臺。雖然愚蠢，但堅持也很實際。

以上三種基本上都是統計模型，也有一些通過付費數據監控平臺進行數據恢復的渠道。由于門檻有點高，我們暫時不討論它們。

第一種是大家普遍使用的，Toury基本上涵蓋了目前市場上所有常見的統計平臺，各有利弊。通常，百度統計和谷歌分析是常用的。但是，因為谷歌分析需要翻墻，這是相當麻煩的，我建議你使用百度統計，因為一個百度統計基本上可以滿足90%的數據收集需求，然后我會重點對百度統計給你一個詳細的解釋。

首先，百度統計邏輯分為以下兩種類型:

①頁面轉換應用場景:頁面轉換通常應用于以網址為統計目標的數據。坦率地說，如果您想要計算的數據是一個不會改變的網址鏈接，那么頁面轉換可以幫助您實現它。

例如，如果您認為網站上的某個頁面特別重要(如提交訂單后的“購買成功”頁面)，到達該頁面表示訪問者已經完成了您的目標，您可以將目標頁面的到達算作一種轉換。它主要用于電子商務網站的統計用途。

頁面轉換的設置步驟:id = 96 & Type=0(官方標準)

②事件轉換。我將集中在這一點上告訴你。首先，普通客戶可以使用網站的源代碼對轉換目標進行統計。源代碼需要更改為百度能夠識別的標準:“id=xxx”。找到轉換目標并允許百度成功跟蹤后，您可以輕松收集您的轉換數據。

如圖所示:

這里的一些朋友可能會問，如果我認為統計目標是訪問行為呢？接下來，作者將詳細討論如何計算一些特殊的網站或頁面，這些網站或頁面不能被通用統計代碼跟蹤。

在統計之前，我們需要使用百度開放平臺的一個協議:js-API。通過在頁面上部署JS代碼，JS-API可以幫助您收集網站的各種業務數據(通訊號、點擊號、轉換號)。

1.在部署JS之前，您的網站不僅需要安裝百度統計代碼，還需要安裝一個新的JS-API代碼字符串。這里應該注意的是，JS-API代碼必須安裝在您的統計頁面的頭部標簽中。具體代碼如下:

2.在我們繼續進一步安裝之前，您需要理解事件轉換的基本概念，否則您會發現以后很難理解內容。首先，事件轉換統計是指訪問者在網站上的操作行為。這種行為可以選擇作為轉換目標。例如，你是一個視頻網站的客戶。您希望使用事件轉換來計算每天點擊視頻“暫停”和“播放”兩個動作的數據。然后，這個統計動作的目的可以通過使用JS-API來實現。打個比方，你可以數出很多游客的行為。當然，這種行為是轉換的目標。

3.因為訪問者在網站上的行為是一種行為，我們需要讓代碼識別他的行為，所以我們必須為他們添加一個唯一的標識。只有正確添加標識，系統才能正確捕獲數據。詳情如下:

將事件跟蹤參數添加到事件鏈接中(請參考下面的官方解釋)

_hmt.push(['_trackEvent '，類別，動作，可選標簽，可選值])；

類別:要監控的目標的類型名稱通常是同一組目標的名稱，如“視頻”、“音樂”、“軟件”、“游戲”等。必須選擇此項。

動作:用戶與目標的交互，如“播放”、“暫停”、“下載”等。必須選擇此項。

opt _ label:事件的一些附加信息，通常可以是歌曲名稱、軟件名稱、鏈接名稱等。此項是可選的。

opt _ value:事件的一些數字信息，如重量、持續時間、價格等。，可以在報告中看到，如平均值。此項是可選的。
示例:

假設第一頁只有一個下載鏈接，設置前后的比較如下:

設置前:

馮式下載

設置后:

FengStyle下載

設置完成后，我們可以去百度設定轉換目標。您只需要在事件轉換的新頁面中添加一個指向部署JS代碼頁的鏈接，就可以成功獲取數據。

2掌握數據分析的思維維度

當我們成功部署我們自己的數據恢復通道時，我們可以輕松地獲得我們想要的數據，但是很多時候我們可能會想，在恢復了這么多數據之后，我應該如何整理和分析它？接下來，我將詳細說明在獲得數據后，我們需要如何進行分析。在這里，我只提供思考方向，我將不重復細節，因為相同的數據被給予不同的賬戶，并且調整策略不一定相同。換句話說，數據分析應該結合您的實際企業情況、產品特征和客戶群特征。

首先，您需要通過以下思維維度使數據三維化，這可以幫助您快速識別您的帳戶問題:

1.在帳戶數據級別，我們的帳戶是否顯示點擊訪問是正常的？

思維分析:賬戶數據直接決定了賬戶的總體方向是否科學健康。例如，你的預算是一天100元，機場核心計劃是20元，你一天可以點擊5次。很容易知道賬戶的總體優化方向應該集中在減少非加太。

2.賬戶有多少個消費關鍵詞？其中，哪些詞占了80%的消費，哪些詞占了80%的點擊率，哪些關鍵詞占了80%的點擊率，它們作為一個整體消費了多少？他們的轉換成本分別是多少？

思想分析:我們常說的二八原則實際上是一個相對科學的理論。在這里，我進一步擴展了二八原則。

首先，你的賬戶中有一些詞可以決定你的廣告面對的人群有多大。然后，你80%的賬戶消費決定了你的錢花在什么詞上，80%的點擊量決定了你實際購買的流量質量。當我們優化我們的帳戶時，我們實際上是在平衡點擊和點擊成本。點擊直接影響你帶來的流量是否健康，點擊價格直接影響你支付多少。因此，當我們進行帳戶數據分析時，必須按照原則進行深入分析，這有助于我們快速定位問題，從而引導我們后續的優化行動走上正確的道路。

案例分析:

這是一個感人的客戶，客戶的日常預算是80元，按照我們的想法，簡單分析一下這個賬戶的問題:

數據水平:日消耗量80，非加太:16.40，這可以清楚地看出，在非加太和預算差異非常嚴重的情況下，優化方向也決定減少非加太。

整理轉換后的數據后，我們可以看到該賬戶中只有一個轉換后的單詞，轉換成本為18.1，點擊流量的價格非常高，與主詞的匹配度一般不高。結合數據，我們可以設定該賬戶的調整方案如下:ACP需要減少，暫定目標是每月減少50%，點擊質量需要優化，不需要造詞，一些不合理的匹配方法需要改變。

最后，大多數時候，人們在做數據時非常喜歡依賴自己的感覺和經驗。這是一種非常不可靠的方法。只有根據客觀、真實和全面的數據進行數據分析和賬戶調整，我們才能快速發現核心問題，避免走錯路和浪費時間。