网站数据分析 数据驱动的网站管理、优化和运营PDF电子书下载

第1章 何谓网站分析 1

1.1网站分析不神秘 1

1.1.1网站分析的必要性 2

1.1.2网站分析的内容 2

1.1.3网站分析秘笈 3

1.2网站分析的流程 4

1.2.1什么是六西格玛质量管理 5

1.2.2六西格玛改进模型 6

1.2.3六西格玛在网站分析中的应用 7

1.3使用Excel进行数据分析 8

1.3.1数据记录 8

1.3.2数据计算 8

1.3.3数据分析 9

1.3.4数据图表 9

1.3.5协同工作 10

1.3.6编程开发 11

1.4本章小结 11

第2章 分析师必备的数据知识 12

2.1数据类型 12

2.1.1数值类型 12

2.1.2文本类型 13

2.1.3日期和时间类型 13

2.1.4公式类型 15

2.1.5错误值类型 15

2.1.6逻辑值类型 17

2.1.7数组类型 17

2.2数字格式 17

2.2.1可用的数字格式 17

2.2.2自定义数字格式设置 19

2.3数据类型与数字格式 22

2.3.1如何定义数据类型 22

2.3.2如何判断数据类型 22

2.3.3数据类型的转换 23

2.4公式与函数 27

2.4.1运算符与优先级 27

2.4.2单元格的引用方式 28

2.4.3函数 31

2.4.4数组公式 33

2.4.5定义名称 33

2.5本章小结 36

第3章 如何查找网站存在的问题 37

3.1获取问题的途径 37

3.1.1外部客户之声 37

3.1.2内部用户之声 37

3.2确定工作任务 39

3.2.1二八定律 39

3.2.2确定需解决的问题 40

3.2.3确定改进目标 42

3.2.4确定改进范围 42

3.3收集客户需求 44

3.3.1识别目标客户 44

3.3.2客户需求调查 45

3.3.3客户需求整理 49

3.4确定关键质量特性 51

3.4.1设置规格限 51

3.4.2确定主要关键质量特性 52

3.5利益相关者分析 53

3.5.1分析的内容及作用 53

3.5.2确定关键利益相关者 53

3.6本章小结 54

第4章 如何测量问题现状 56

4.1如何详细描述流程 56

4.1.1流程图的作用 56

4.1.2流程图的分类 57

4.1.3绘制流程图 57

4.2如何进行流程测量 60

4.2.1确定测量指标 61

4.2.2确定测量对象 61

4.3流程现状与差距分析 62

4.3.1平均值与标准差 62

4.3.2西格玛水平 63

4.3.3流通合格率 64

4.3.4差距分析 65

4.4网站常用度量指标 65

4.4.1唯一IP 66

4.4.2唯一访问者 66

4.4.3页面浏览量与唯一页面浏览量 67

4.4.4页面驻留时间与网站驻留时间 67

4.4.5跳出率 68

4.4.6广告显示数、点击数和点击率 68

4.4.7转换率 68

4.4.8回访者比率 68

4.4.9积极访问者比率 69

4.4.10忠实访问者比率 69

4.5本章小结 69

第5章 数据输入技巧 70

5.1数据录入前奏 70

5.1.1格式化窗口显示 70

5.1.2格式化单元格显示 76

5.1.3设置数字格式与数据类型 80

5.2基本数据输入技巧 80

5.2.1自动输入小数点 80

5.2.2输入分数 81

5.2.3输入日期和时间 82

5.2.4输入指数 83

5.2.5强制换行操作 84

5.2.6改变回车移动方向 84

5.2.7使用记录单输入数据 85

5.3规律数据输入技巧 86

5.3.1多单元格同时输入相同数据 86

5.3.2序列自动填充 87

5.3.3记忆式输入 89

5.3.4使用列表选择 91

5.4数据有效性 91

5.4.1数据有效性的设置内容 91

5.4.2设置数值允许范围 93

5.4.3设置日期和时间允许范围 93

5.4.4设置文本长度允许范围 94

5.4.5设置允许的序列值 95

5.4.6自定义有效性设置 95

5.4.7定位、复制和删除数据有效性 96

5.5复制、剪切与粘贴 98

5.5.1复制与剪切操作 98

5.5.2粘贴操作 99

5.5.3使用Office剪贴板简化操作 103

5.6本章小结 104

第6章 基本数据处理 105

6.1数据修正 105

6.1.1文本联接 105

6.1.2文本分列 106

6.1.3文本截取 109

6.1.4文本规范 111

6.1.5数字格式化 112

6.1.6精确比较文本 113

6.1.7字符代码转换 113

6.1.8数据的行列转换 114

6.2数据标准化 115

6.2.1数据缩放处理 115

6.2.2指标方向调整 116

6.2.3设置指标权重 116

6.3数据检索与组合 116

6.3.1使用VLOOKUP检索 117

6.3.2使用HLOOKUP检索 117

6.3.3使用MATCH检索 118

6.4数据分组 119

6.5数据排序 119

6.5.1按列排序 120

6.5.2按行排序及排序选项 121

6.5.3按自定义序列排序 122

6.6重复数据处理 123

6.6.1使用函数识别重复数据 124

6.6.2使用条件格式标识重复数据 124

6.6.3使用筛选剔除重复数据 125

6.6.4直接删除重复数据 126

6.7数据筛选 126

6.7.1自动筛选 127

6.7.2高级筛选 129

6.8数据抽样 134

6.8.1使用“抽样”工具抽样 134

6.8.2使用RAND函数抽样 135

6.9数据计算 136

6.9.1计数 136

6.9.2求和 139

6.9.3计算平均值 141

6.9.4计算频率 143

6.9.5计算极值 145

6.9.6计算排名 147

6.10数据分类汇总 149

6.10.1 SUBTOTAL函数 149

6.10.2分类汇总工具 150

6.11本章小结 153

第7章 使用数据透视表进行数据处理 154

7.1创建数据透视表 154

7.1.1创建基本数据透视表 154

7.1.2创建动态数据透视表 156

7.1.3以其他工作簿数据创建数据透视表 157

7.1.4以文本文件数据创建数据透视表 159

7.2布局数据透视表 161

7.2.1推迟布局更新 161

7.2.2改变字段名称 162

7.2.3汇总字段显示设置 163

7.3刷新数据 164

7.3.1使用Excel数据源时自动刷新 164

7.3.2引用外部数据源时自动刷新 165

7.3.3链接数据透视表的刷新 165

7.4数据筛选 166

7.4.1了解筛选 166

7.4.2手动筛选 166

7.4.3使用行标签筛选 168

7.4.4使用值筛选 169

7.4.5使用切片器筛选 171

7.5数据排序 173

7.5.1手动排序 173

7.5.2自动排序 174

7.6项目组合 175

7.6.1组合指定项 175

7.6.2组合数字项 176

7.6.3组合时间项 178

7.6.4取消组合 180

7.7数据计算 181

7.7.1改变字段的汇总方式 181

7.7.2插入计算字段和计算项 182

7.8创建基于多表的数据透视表 185

7.8.1添加“数据透视表和数据透视图向导”按钮到快速访问工具栏 185

7.8.2创建基于单页字段的数据透视表 186

7.8.3创建基于自定义页字段的数据透视表 187

7.9本章小结 188

第8章 使用SQL查询进行数据处理 189

8.1获取外部数据 189

8.1.1获取Excel工作表数据 189

8.1.2获取Access表格数据 191

8.1.3获取网站表格数据 193

8.1.4使用OLEDB方式连接数据库 194

8.1.5使用ODBC方式连接数据库 196

8.1.6获取XML文件中的数据 199

8.1.7获取文本文件中的数据 200

8.2基本的SELECT语句 202

8.2.1 SELECT语句的结构 202

8.2.2表的引用规则 204

8.3使用选择列表和表别名 205

8.3.1选择所有列 205

8.3.2选择特定列 205

8.3.3在选择列表中使用常量、函数和表达式 206

8.3.4使用表别名 208

8.4使用WHERE子句筛选行 208

8.4.1使用比较搜索条件 208

8.4.2使用范围搜索条件 209

8.4.3使用列表搜索条件 209

8.4.4使用模式匹配搜索条件 209

8.4.5使用NULL比较搜索条件 211

8.5使用GROUP BY子句和聚合函数进行分组计算 211

8.6使用HAVING子句从分组后结果中筛选行 212

8.7使用ORDER BY子句进行排序 213

8.7.1指定排序列 213

8.7.2指定排序顺序 215

8.8使用TOP子句限制结果集 215

8.9使用DISTINCT消除重复行 215

8.10使用子查询 216

8.10.1在选择列表中使用子查询 216

8.10.2含有IN和EXISTS的子查询 217

8.10.3含有比较运算符的子查询 220

8.10.4使用ANY、 SOME或ALL关键字 221

8.10.5使用多层嵌套子查询 222

8.11使用联接查询 223

8.11.1联接的语法格式 223

8.11.2列名限定和选择列表的使用 224

8.11.3联接条件设定 224

8.12使用交叉联接 225

8.12.1交叉联接的语法格式 225

8.12.2使用交叉联接提高查询效率 226

8.12.3为交叉联接添加WHERE子句 227

8.13使用内部联接 227

8.13.1内部联接的语法格式 228

8.13.2等值内部联接 228

8.13.3不等值联接 229

8.14外部联接 230

8.14.1外部联接的语法格式 230

8.14.2左外部联接 231

8.14.3右外部联接 232

8.14.4完全外部联接 233

8.15使用自联接 234

8.15.1使用不同列实现自联接 234

8.15.2使用同一列实现自联接 235

8.16合并结果集 235

8.16.1使用UNION与UNION ALL进行结果集合并 236

8.16.2使用ORDER BY子句对合并结果集排序 236

8.16.3结果集的合并顺序 237

8.17本章小结 237

第9章 过程与数据分析 239

9.1过程分析 239

9.1.1绘制详细流程图 239

9.1.2逻辑树分析法 241

9.1.3杜邦分析法 242

9.2减少流程中的浪费 243

9.2.1精益六西格玛与传统六西格玛的区别 244

9.2.1区分增值和非增值活动 244

9.3劣质成本分析 248

9.3.1劣质成本分析的作用 248

9.3.2劣质成本的构成 249

9.3.3劣质成本分析流程 251

9.3.4劣质成本分析的注意事项 252

9.4流通合格率分析 253

9.4.1流通合格率分析的作用 253

9.4.2流通合格率的计算方法 254

9.5统计图表分析 254

9.5.1正确选择统计图表 254

9.5.2统计图表的结构与调整 258

9.5.3直方图（频率分布）分析 265

9.5.4箱线图（数据分布）分析 268

9.5.5时间序列图（趋势）分析 273

9.5.6散点图（相关性及数据分布）分析 274

9.5.7对比图分析（差异分析） 279

9.5.8算术平均分析（差异分析） 284

9.5.9移动平均分析（趋势分析） 287

9.5.10漏斗图分析（差异分析） 290

9.6本章小结 294

第10章 查找问题根本原因 295

10.1广泛寻找问题原因 295

10.1.1鱼骨图分析 295

10.1.2 5W2H分析 298

10.2识别问题根本原因 299

10.2.1帕累托图分析 299

10.2.2因果矩阵分析 304

10.2.3 5个为什么分析 306

10.3本章小结 307

第11章 分析结果展现 308

11.1表格展现策略 308

11.1.1使用突出显示 308

11.1.2使用数据条 309

11.1.3使用色阶 310

11.1.4使用图标集 310

11.1.5使用迷你图 311

11.2图表展现策略 313

11.2.1信息全面 313

11.2.2适度简约 316

11.2.3字体统一 319

11.2.4颜色协调 320

11.2.5重点突出 321

11.2.6顾全大局 327

11.3数据分析报告 328

11.3.1撰写要求 328

11.3.2结构与内容 328

11.4本章小结 332

第12章 确定解决方案 333

12.1提出解决方案 333

12.2评估解决方案 334

12.2.1资格标准评估 334

12.2.2参考标准评估 334

12.3执行解决方案 337

12.3.1失效模式及后果分析 337

12.3.2制定沟通计划 338

12.3.3培训及试运行 339

12.4本章小结 339

第13章 监控改进后的内容 340

13.1建立控制计划 340

13.2使用控制图监控改进效果 341

13.2.1控制图的样式 341

13.2.2控制图的类型 342

13.2.3常规异常判断原则 343

13.2.4 p图——监测客户转化率 346

13.2.5 X-MR图——监测客单投递时长 350

13.3流程标准化建设 353

13.3.1标准化建设的作用 354

13.3.2良好标准的制定要求 354

13.3.3标准的制定步骤 354

13.3.4标准作业程序的格式 355

13.4本章小结 356

附录A Google Analytics简介 357

附录B Minitab简介 361

附录C Microsoft Visio简介 364

附录D网站分析案例——客户价值分析 365