今天，我想和您谈谈这个数据分析模块，希望能帮助您更好地理解什么是数据分析。

1建立数据恢复通道

首先，当我们进行数据分析时，第一步是我们需要建立自己的数据恢复通道。只有在建立了符合我们自己的数据恢复方法之后，我才能获得有商业价值的数据源，为以后的分析提供支持。

那么，当前的主流统计方法是什么？

1.您可以使用各种统计平台来收集所需的操作数据。当前通用统计平台的作者已经找到了它们，并可能有以下内容供您参考。

2.您可以使用部署关键字网址来统计操作数据。在这里，我不会详细解释如何标记关键字的网址，因为营销经理分享了太多。我会给每个人提供链接，每个人都可以仔细研究。

3.如果前两种由于各种原因不能在短时间内学会，作者建议你可以使用最愚蠢的方法，即手工统计。我的一个客户是这样的。对于每个咨询过他的客户，他会主动向对方询问搜索的关键词和平台。虽然愚蠢，但坚持也很实际。

以上三种基本上都是统计模型，也有一些通过付费数据监控平台进行数据恢复的渠道。由于门槛有点高，我们暂时不讨论它们。

第一种是大家普遍使用的，Toury基本上涵盖了目前市场上所有常见的统计平台，各有利弊。通常，百度统计和谷歌分析是常用的。但是，因为谷歌分析需要翻墙，这是相当麻烦的，我建议你使用百度统计，因为一个百度统计基本上可以满足90%的数据收集需求，然后我会重点对百度统计给你一个详细的解释。

首先，百度统计逻辑分为以下两种类型:

①页面转换应用场景:页面转换通常应用于以网址为统计目标的数据。坦率地说，如果您想要计算的数据是一个不会改变的网址链接，那么页面转换可以帮助您实现它。

例如，如果您认为网站上的某个页面特别重要(如提交订单后的“购买成功”页面)，到达该页面表示访问者已经完成了您的目标，您可以将目标页面的到达算作一种转换。它主要用于电子商务网站的统计用途。

页面转换的设置步骤:id = 96 & Type=0(官方标准)

②事件转换。我将集中在这一点上告诉你。首先，普通客户可以使用网站的源代码对转换目标进行统计。源代码需要更改为百度能够识别的标准:“id=xxx”。找到转换目标并允许百度成功跟踪后，您可以轻松收集您的转换数据。

如图所示:

这里的一些朋友可能会问，如果我认为统计目标是访问行为呢？接下来，作者将详细讨论如何计算一些特殊的网站或页面，这些网站或页面不能被通用统计代码跟踪。

在统计之前，我们需要使用百度开放平台的一个协议:js-API。通过在页面上部署JS代码，JS-API可以帮助您收集网站的各种业务数据(通讯号、点击号、转换号)。

1.在部署JS之前，您的网站不仅需要安装百度统计代码，还需要安装一个新的JS-API代码字符串。这里应该注意的是，JS-API代码必须安装在您的统计页面的头部标签中。具体代码如下:

var_hmt=_hmt||[];

2.在我们继续进一步安装之前，您需要理解事件转换的基本概念，否则您会发现以后很难理解内容。首先，事件转换统计是指访问者在网站上的操作行为。这种行为可以选择作为转换目标。例如，你是一个视频网站的客户。您希望使用事件转换来计算每天点击视频“暂停”和“播放”两个动作的数据。然后，这个统计动作的目的可以通过使用JS-API来实现。打个比方，你可以数出很多游客的行为。当然，这种行为是转换的目标。

3.因为访问者在网站上的行为是一种行为，我们需要让代码识别他的行为，所以我们必须为他们添加一个唯一的标识。只有正确添加标识，系统才能正确捕获数据。详情如下:

将事件跟踪参数添加到事件链接中(请参考下面的官方解释)

_hmt.push(['_trackEvent '，类别，动作，可选标签，可选值])；

类别:要监控的目标的类型名称通常是同一组目标的名称，如“视频”、“音乐”、“软件”、“游戏”等。必须选择此项。

动作:用户与目标的交互，如“播放”、“暂停”、“下载”等。必须选择此项。

opt _ label:事件的一些附加信息，通常可以是歌曲名称、软件名称、链接名称等。此项是可选的。

opt _ value:事件的一些数字信息，如重量、持续时间、价格等。，可以在报告中看到，如平均值。此项是可选的。
示例:

假设第一页只有一个下载链接，设置前后的比较如下:

设置前:

冯式下载

设置后:

FengStyle下载

设置完成后，我们可以去百度设定转换目标。您只需要在事件转换的新页面中添加一个指向部署JS代码页的链接，就可以成功获取数据。

2掌握数据分析的思维维度

当我们成功部署我们自己的数据恢复通道时，我们可以轻松地获得我们想要的数据，但是很多时候我们可能会想，在恢复了这么多数据之后，我应该如何整理和分析它？接下来，我将详细说明在获得数据后，我们需要如何进行分析。在这里，我只提供思考方向，我将不重复细节，因为相同的数据被给予不同的账户，并且调整策略不一定相同。换句话说，数据分析应该结合您的实际企业情况、产品特征和客户群特征。

首先，您需要通过以下思维维度使数据三维化，这可以帮助您快速识别您的帐户问题:

1.在帐户数据级别，我们的帐户是否显示点击访问是正常的？

思维分析:账户数据直接决定了账户的总体方向是否科学健康。例如，你的预算是一天100元，机场核心计划是20元，你一天可以点击5次。很容易知道账户的总体优化方向应该集中在减少非加太。

2.账户有多少个消费关键词？其中，哪些词占了80%的消费，哪些词占了80%的点击率，哪些关键词占了80%的点击率，它们作为一个整体消费了多少？他们的转换成本分别是多少？

思想分析:我们常说的二八原则实际上是一个相对科学的理论。在这里，我进一步扩展了二八原则。

首先，你的账户中有一些词可以决定你的广告面对的人群有多大。然后，你80%的账户消费决定了你的钱花在什么词上，80%的点击量决定了你实际购买的流量质量。当我们优化我们的帐户时，我们实际上是在平衡点击和点击成本。点击直接影响你带来的流量是否健康，点击价格直接影响你支付多少。因此，当我们进行帐户数据分析时，必须按照原则进行深入分析，这有助于我们快速定位问题，从而引导我们后续的优化行动走上正确的道路。

案例分析:

这是一个感人的客户，客户的日常预算是80元，按照我们的想法，简单分析一下这个账户的问题:

数据水平:日消耗量80，非加太:16.40，这可以清楚地看出，在非加太和预算差异非常严重的情况下，优化方向也决定减少非加太。

整理转换后的数据后，我们可以看到该账户中只有一个转换后的单词，转换成本为18.1，点击流量的价格非常高，与主词的匹配度一般不高。结合数据，我们可以设定该账户的调整方案如下:ACP需要减少，暂定目标是每月减少50%，点击质量需要优化，不需要造词，一些不合理的匹配方法需要改变。

最后，大多数时候，人们在做数据时非常喜欢依赖自己的感觉和经验。这是一种非常不可靠的方法。只有根据客观、真实和全面的数据进行数据分析和账户调整，我们才能快速发现核心问题，避免走错路和浪费时间。