2013年数据分析课程
数据分析教案1
数据分析教案1标题：数据分析教案1引言概述：数据分析在当今社会已经成为一项重要的技能，无论是在商业领域还是学术领域，数据分析都扮演着至关重要的角色。
因此，学习数据分析成为许多人的必备技能之一。
本文将介绍一份数据分析教案，帮助读者系统学习数据分析的基础知识和技能。
一、数据分析概述1.1 数据分析的定义：数据分析是指通过收集、处理、分析和解释数据，以揭示其中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持的过程。
1.2 数据分析的重要性：数据分析可以帮助人们更好地理解现象背后的规律，指导决策和行动，提高工作效率和决策的准确性。
1.3 数据分析的应用领域：数据分析广泛应用于市场营销、金融、医疗、教育等领域，帮助企业和组织更好地了解市场需求、优化运营和提升服务质量。
二、数据分析的基础知识2.1 数据类型：数据分析中常见的数据类型包括数值型数据、分类数据和顺序数据，不同类型的数据需要采用不同的分析方法。
2.2 数据采集：数据采集是数据分析的第一步，可以通过问卷调查、实验观察、网络爬虫等方式获取数据。
2.3 数据清洗：数据清洗是数据分析的关键步骤，包括处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的准确性和完整性。
三、数据分析的工具和技能3.1 数据可视化工具：数据可视化是数据分析中常用的方法，可以通过图表、图形等形式将数据呈现出来，帮助人们更直观地理解数据。
3.2 统计分析技能：统计分析是数据分析的基础，包括描述统计、推断统计等方法，可以帮助人们从数据中提取有用信息。
3.3 编程技能：数据分析中常用的编程语言包括Python、R等，具备一定的编程技能可以帮助人们更高效地处理和分析数据。
四、数据分析的方法和模型4.1 描述性统计分析：描述性统计是对数据进行整体性描述和总结的方法，包括均值、中位数、标准差等指标。
4.2 预测性分析：预测性分析是通过历史数据和模型预测未来趋势和结果的方法，包括回归分析、时间序列分析等。
4.3 关联性分析：关联性分析是研究不同变量之间的关联性和影响程度的方法，包括相关系数、卡方检验等。
新人版小学数学新课程标准[2013年]
![新人版小学数学新课程标准[2013年]](https://img.taocdn.com/s3/m/fdb26c3a6edb6f1aff001fad.png)
新人教版小学数学新课程标准（2012）及解读目录第一部分前言. 1一、课程性质. 1二、课程基本理念. 2三、课程设计思路. 4第二部分课程目标. 9一、总目标. 9二、学段目标. 10第三部分内容标准. 16第一学段（1~3年级）. 16一、数与代数. 16二、图形与几何. 18三、统计与概率. 19四、综合与实践. 20第二学段（4~6年级）. 20一、数与代数. 20二、图形与几何. 23三、统计与概率. 25四、综合与实践. 26第三学段（7~9年级）. 26一、数与代数. 26二、图形与几何. 31三、统计与概率. 40四、综合与实践. 42第四部分实施建议. 43一、教学建议. 43二、评价建议. 54三、教材编写建议. 62四、课程资源开发与利用建议. 70附录. 75附录1 有关行为动词的分类. 75附录2 内容标准及实施建议中的实例. 78数学是研究数量关系和空间形式的科学。
数学与人类发展和社会进步息息相关，随着现代信息技术的飞速发展，数学更加广泛应用于社会生产和日常生活的各个方面。
数学作为对于客观现象抽象概括而逐渐形成的科学语言与工具，不仅是自然科学和技术科学的基础，而且在人文科学与社会科学中发挥着越来越大的作用。
特别是20世纪中叶以来，数学与计算机技术的结合在许多方面直接为社会创造价值，推动着社会生产力的发展。
数学是人类文化的重要组成部分，数学素养是现代社会每一个公民应该具备的基本素养。
作为促进学生全面发展教育的重要组成部分，数学教育既要使学生掌握现代生活和学习中所需要的数学知识与技能，更要发挥数学在培养人的理性思维和创新能力方面的不可替代的作用。
一、课程性质义务教育阶段的数学课程是培养公民素质的基础课程，具有基础性、普及性和发展性。
数学课程能使学生掌握必备的基础知识和基本技能；培养学生的抽象思维和推理能力；培养学生的创新意识和实践能力；促进学生在情感、态度与价值观等方面的发展。
经管学院13年数据采集平台分析报告(学院)
经济管理学院人才培养工作状态数据采集平台数据分析报告经济管理学院数据采集领导小组编制二O一三年七月目录一、办学基本情况综述 (1)二、专项数据分析 (1)（一）基本办学条件 (1)1.基本情况 (1)2.存在问题 (2)3.整改措施 (2)（二）师资队伍建设情况分析 (2)1.基本情况 (2)2.存在问题 (5)3.整改措施 (5)（三）专业建设情况分析 (6)1.基本情况 (6)2.存在问题 (6)3.整改措施 (6)（四）课程建设情况分析 (7)1.基本情况 (7)2.存在问题 (7)3.整改措施 (7)（五）校内实践教学条件分析 (7)1.基本情况 (7)2.存在问题 (8)3.整改措施 (8)（六）校外实习基地建设分析 (8)1.基本情况 (8)2.存在问题 (8)3.整改措施 (8)（七）职业技能鉴定与职业资格证书分析 (9)1.基本情况 (9)2.存在问题 (9)3.整改措施 (9)（八）顶岗实习分析 (9)1.基本情况 (9)2.存在问题 (10)3.整改措施 (10)（九）校企合作分析 (10)1.基本情况 (10)2.存在问题 (10)3.整改措施 (10)（十）招生就业分析 (10)1.基本情况 (10)2.存在问题 (11)3.整改措施 (11)三、总体评价（主要成绩和未来努力方向） (11)（一）完善“专兼”结合的双师教学团队建设 (12)（二）提高教学改革力度 (12)（三）加大实训建设力度 (12)一、办学基本情况综述通过对经济管理学院2013年7月6日至2012年7月14日人才培养工作状态数据采集平台的分析，可以看出：经济管理学院共设臵 7大专业，10个专业方向，专业带头人111人（其中，校内专任教师任专业带头人6人、校外兼职教师任专业带头人5人），专业负责人7人，2010年9个专业（方向）招生527人，2011年10个专业（方向）年招生647人，2012年10个专业（方向）招生621人。
数据分析教案1
数据分析教案1一、教案概述本教案旨在匡助学生掌握数据分析的基本概念、方法和技巧，培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。
通过本教案的学习，学生将了解数据分析的重要性，学会采集、整理、分析和解释数据，为决策提供科学依据。
二、教学目标1. 了解数据分析的基本概念和原理；2. 学会使用常见的数据分析工具和方法；3. 能够采集、整理和处理数据，进行数据可视化；4. 能够运用数据分析方法解决实际问题；5. 培养学生的逻辑思维和问题解决能力。
三、教学内容1. 数据分析的基本概念和原理- 数据分析的定义和作用- 数据分析的基本流程- 数据分析的常见方法和技巧2. 数据采集与整理- 数据的来源和获取方式- 数据的清洗和预处理- 数据的存储和管理3. 数据分析工具与技术- 常见的数据分析工具介绍- 常用的数据分析技术和算法- 数据可视化的方法和工具4. 数据分析实践案例- 通过实际案例学习数据分析的应用- 运用数据分析方法解决实际问题- 分析案例中的数据，得出结论和建议四、教学方法1. 讲授法：通过课堂讲解，向学生介绍数据分析的基本概念、方法和技巧。
2. 实践法：组织学生进行数据采集、整理和分析的实践操作，提高学生的实际操作能力。
3. 讨论法：组织学生进行小组讨论，分析和解决实际数据分析问题，培养学生的合作和解决问题的能力。
4. 案例分析法：通过分析真实案例，引导学生理解数据分析的实际应用和解决问题的过程。
五、教学评价与考核1. 平时表现：包括课堂参预、作业完成情况、小组讨论等。
2. 实践操作：根据学生的数据采集、整理和分析实践报告进行评价。
3. 期末考试：考察学生对数据分析基本概念、方法和技巧的理解和应用能力。
六、教学资源1. 教材：《数据分析导论》2. 计算机实验室：提供计算机和数据分析软件的实践环境。
3. 网络资源：提供相关的数据分析工具和案例资料。
七、教学进度安排本教案为15周的课程，按以下进度安排：- 第1-2周：数据分析基本概念和原理- 第3-4周：数据采集与整理- 第5-6周：数据分析工具与技术- 第7-10周：数据分析实践案例- 第11-12周：案例分析与讨论- 第13-14周：复习与总结- 第15周：期末考试八、教学反思本教案设计了多种教学方法，旨在提高学生的实际操作能力和问题解决能力。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，它不仅可以帮助人们更好地理解数据，还可以为决策提供重要的支持。
为了更好地教授数据分析知识，制定一份完善的教案是非常必要的。
本文将从教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面进行详细介绍。
一、教案的制定1.1 确定教学目标：明确教学目标，包括学生应该掌握的知识、技能和能力。
1.2 设计教学内容：根据教学目标设计教学内容，包括数据分析的基本概念、常用工具和技术等。
1.3 制定教学计划：根据教学内容制定教学计划，包括每节课的内容安排、教学方法和评价方式等。
二、内容安排2.1 数据分析基础知识：介绍数据分析的基本概念、数据类型、数据清洗和数据可视化等。
2.2 数据分析工具和技术：介绍常用的数据分析工具，如Python、R等，以及数据分析常用技术，如统计分析、机器学习等。
2.3 数据分析实践案例：通过实际案例演练，让学生了解数据分析在实际问题中的应用。
三、教学方法3.1 理论教学结合实践：结合理论知识和实际案例，让学生更好地理解数据分析的原理和方法。
3.2 互动教学：采用互动式教学方法，如讨论、小组合作等，激发学生的学习兴趣。
3.3 多媒体辅助教学：利用多媒体技术辅助教学，如PPT、视频等，提高教学效果。
四、评价方式4.1 考试评价：定期进行考试，测试学生对数据分析知识的掌握程度。
4.2 作业评价：布置数据分析作业，评价学生对数据分析工具和技术的掌握情况。
4.3 项目评价：组织数据分析项目，评价学生在实际问题中运用数据分析的能力。
五、课程实践5.1 实践课程设计：设计数据分析实践课程，让学生在实际问题中应用数据分析技术。
5.2 实践案例分析：分析实际数据案例，让学生掌握数据分析方法和技术。
5.3 实践成果展示：组织学生展示实践成果，让学生展示他们在数据分析领域的成就。
综上所述，一份完善的数据分析教案应该包括教案的制定、内容安排、教学方法、评价方式和课程实践五个方面。
Excel2013高级教程-数据处理及分析
数据统计与处理分析
Байду номын сангаас
1
Excel是Office软件中的核心成员，是最优秀的电 子表格软件之一，具有强大的数据处理和数据分 析能力，是个人及办公事务中进行表格处理和数 据分析的理想工具之一。 如何利用Excel的函数、图表、高级分析工具、 VBA程序等功能进行数据分析是本次学习的重点。
数量 >=100 毛利 >=2000
EXCEL在数据分析中的应用 24
1.4 利用排序、筛选、 分类汇总功能进行数据分析
1.4.4
分类汇总
概述： 分类汇总能够对工作表数据按不同的类别进行
汇总，并通过分级显示方式展现数据。
任务 7 ： 对销售记录汇总表操作
按“系列”统计销售额、总成本、毛利等数据分类之 和
知识点：
1 、先按分类字段“系列”排序 2 、数据 | 分级显示 | 分类汇总 ( 分类字段、汇总方式、汇总项 ) 3 、删除分类汇总：分类汇总 | 全部删除 4 、分级显示的使用与取消
EXCEL在数据分析中的应用 25
1.4 利用排序、筛选、 分类汇总功能进行数据分析
任务 8
统计本期哪位客户购货数量最多
要找的值 查找区域 第2列 精确比较
相关知识：Vlookup函数的使用
格式： VLOOKUP （查找的值，查找区域，返回的列号，选 项）
功能： 在表格或数组的首列查找值 ，并返回表格或数组中 其它列的值 。
选项： FALSE ：精确匹配，若找不到返回 #N/A TRUE 或省略：近似匹配，若找不到返回一个小于要 找参数的最大值。 （ EXCEL 中的函数帮助可能有误，请在编辑栏输入公式 VLOOKUP的稍高级应用见综合实 时查看选项含义） 例中相关练习
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析是当今社会中非常重要的一项技能，越来越多的人开始学习数据分析，因此教学资源也变得愈发重要。
本文将介绍一份完整的《数据分析》教案，匡助教师更好地教授学生数据分析的知识和技能。
一、教案概述1.1 教案名称：《数据分析》教案1.2 适合对象：高中或者大学学生1.3 教学目标：匡助学生掌握数据分析的基本概念和技能，培养他们的数据思维和解决问题的能力二、教学内容2.1 数据分析基础知识- 数据的概念和分类- 数据的采集和整理- 数据的清洗和处理2.2 数据分析方法- 描述性统计分析- 探索性数据分析- 假设检验和判断统计2.3 数据可视化- 条形图、折线图、饼图等基本图表的绘制- 数据分布的直方图和箱线图- 数据之间的关系的散点图和热力图三、教学方法3.1 理论授课- 介绍数据分析的基本概念和方法- 解释数据分析中常用的统计学原理- 分析真实案例，匡助学生理解数据分析的应用3.2 实践操作- 使用数据分析软件进行实际数据分析操作- 完成数据分析项目，包括数据清洗、分析和可视化- 分析实际数据集，培养学生的数据分析能力3.3 课堂讨论- 组织学生讨论数据分析中的问题和挑战- 分享数据分析经验和技巧- 激发学生的学习兴趣和思量能力四、教学评估4.1 课堂表现- 学生在课堂上的参预度和表现- 学生对数据分析知识的掌握程度- 学生在实践操作中的表现和成果4.2 作业和考核- 布置数据分析作业，包括理论和实践部份- 设计数据分析考核题目，考察学生对数据分析的理解和应用能力- 定期进行作业和考核评估，及时反馈学生学习情况4.3 教学反馈- 采集学生对教学内容和方法的反馈意见- 分析学生学习情况和需求，调整教学计划和教学方法- 持续改进教学质量，提高学生的学习效果和满意度五、教学资源5.1 教材和参考书籍- 选用适合学生水平的数据分析教材和参考书籍- 提供相关资料和案例，匡助学生更好地理解和应用数据分析知识5.2 数据分析软件- 推荐常用的数据分析软件，如Python、R、Excel等- 提供软件的学习资源和教学指导，匡助学生熟练使用数据分析工具5.3 网络资源和实践项目- 提供数据分析的在线课程和教学视频- 组织学生参预数据分析实践项目，锻炼他们的数据分析能力- 搭建数据分析交流平台，促进学生之间的学习和合作总结：通过本文介绍的《数据分析》教案，希翼能够匡助教师更好地教授学生数据分析的知识和技能，培养他们的数据思维和解决问题的能力，为他们未来的学习和工作打下坚实的基础。
《数据分析》教案
《数据分析》教案数据分析教案引言概述：数据分析作为一门重要的学科，已经在各个领域得到广泛应用。
为了匡助学生更好地掌握数据分析的基本原理和技术，教师需要设计一份科学合理的数据分析教案。
本文将探讨数据分析教案的设计原则和内容要点。
一、教案设计原则1.1 确定教学目标：教师在设计数据分析教案时，首先需要明确教学目标，即学生应该掌握的知识和技能。
教学目标应该具体明确，能够指导教学过程和评价学生学习效果。
1.2 考虑学生背景和水平：教师应该根据学生的背景和水平设计教案，避免教学内容过于简单或者复杂。
教案应该根据学生的实际情况进行调整，以提高教学效果。
1.3 采用多样化教学方法：数据分析教案应该采用多样化的教学方法，包括案例分析、实践操作、小组讨论等。
通过多种教学方法的组合，可以提高学生的学习兴趣和理解能力。
二、教案内容要点2.1 数据采集与整理：数据分析的第一步是数据的采集与整理。
教案应该包括如何获取数据、数据的清洗和整理等内容。
学生需要学会如何有效地处理数据，以确保数据质量和分析结果的准确性。
2.2 数据探索与可视化：数据分析的第二步是数据的探索和可视化。
教案应该包括如何使用统计方法和可视化工具对数据进行分析和展示。
学生需要学会如何通过图表和图形展示数据的特征和规律。
2.3 数据建模与预测：数据分析的第三步是数据的建模和预测。
教案应该包括如何选择合适的建模方法和算法，进行数据的建模和预测。
学生需要学会如何通过数据分析技术预测未来的趋势和结果。
三、教学实践建议3.1 实践操作：数据分析是一门实践性强的学科，教师应该设计实践操作环节，让学生通过实际操作掌握数据分析的方法和技术。
3.2 案例分析：教师可以设计一些真实案例，让学生通过案例分析的方式理解数据分析的应用场景和方法。
3.3 小组讨论：教师可以组织学生进行小组讨论，让学生通过交流和合作学习更好地理解数据分析的原理和技术。
四、评估与反馈4.1 评估方式：教师在设计数据分析教案时，应该考虑如何评估学生的学习效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
自定义报表
企业有自己的特点，分析的目的也各有千秋，标准报告可能无法 满足我们的需求。因此我们可以根据具体的情况创建自定义报表。
谷歌分析提供了该功能。
自定义报表一般包含三类指标：Acquisition, Behavior,
Outcome。
上帝
分析 见解
网站分析的注意事项
网站分析丌是单纯看分析工具的几个指标，更丌是指标的堆砌。 丌管我们看到什么指标，首先要做到下面几点：
它是什么？ 告诉了我们什么？ 下一步该怎么做？ 最终会怎么样？
例1
结算页面停留时间指标
迚入和离开该页面 乊间的时间间隔
该页面停留时间较 长，结算流程复杂
仍设计、结算过程、 内容等其他方面改 善用户体验
• 有资讯基础的 • 客观的 • 实时的
需要时间的 昂贵的 一致的
迅速
有风险的 有争议的 低成本的
低风险的
指导我们往何处去、如何走
目录：
第一部分：数据分析的基本概念 第二部分：谷歌分析工具及重点指标解析 第三部分：网站分析 第四部分：营销分析
谷歌分析工具介绍
谷歌分析(Google Analytics)是Google提供的网站流量统计分 析系统，是免费流量统计系统中最与业的一个。Google Analytics可以不Google Adwords完美配合，用来分析 Adwords的广告效果。
转化率
平均邮件销售额
平均邮件利润
平均邮件销售额=销售总额/发送邮件数 平均邮件利润=（销售额-广告费用-产品销售成本）/发送邮件数
社会化媒体营销分析
社会化媒体营销就是利用社会化网络、在线社区、博客戒者其他互 联网协作平台和媒体来迚行营销、销售、公共关系处理和客户服务
维护及开拓的一种方式。一般社会化媒体营销工具包括论坛、微博、
数据分析的作用
一切以数据说话，成为当今互联网发展的趋势（当然数据分 析对线下企业也同样重要）。数据分析的作用主要表现在三 个方面：
对产品的运营状况迚行评估分析参考指导 对网站的运营状况迚行评估分析参考指导 对网站广告的评估分析参考指导
有数据分析
没有数据分析 • 直觉的 • 主观的 • 经验的/历史的
Social media metrics有一段时间 发布的post数量指标以及post的表 现指标，同时它还利用一些算法， 把评论、分享、链接和like转化为可 衡量的四个指标。 1. Conversation rate—每条活劢 的评论数 2. Amplification rate—每个post 的分享数 3. Applause rate—每个post的 like数 4. Economic Value—每个访客的 价值 通过丌同时期的指标对比，可以衡 量我们工作的效果，仍而提出有针 对性的解决方案。
感谢@极客V & @黑夜幽灵-互联网的热心整理。
目录：
第一部分：数据分析的基本概念 第二部分：谷歌分析工具及重点指标解析 第三部分：网站分析 第四部分：营销分析
数据分析的定义
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二 手资料迚行分析，和概括总结的过程。以求最大化地开发数据资料 的功能，发挥数据的作用。它是为了提取有用信息和形成结论而对 数据加以详细研究
网站分析的定义
网站分析(Web Analytics) 是对网站访客行为的研究，分析自身以 及竞争对手的定量和定性数据，为用户以及潜在用户丌断改善网 是什么 站体验，并将其转化为你所期望的结果（线上不下的目标）。 点击流数据
网站分析的重点是对用户行为分析。 多目标产出分析 为什么 其他方面 实验不测试 客户的反馈 竞争情报 有多少
方式。营销分析的重点是分析各个营销活劢戒营销手段的效果， 是数据分析丌可缺少的环节，只有将营销活劢细分，才能够发现
丌同环节的优势和缺点，才能够有的放矢。营销分析实际上就是
对各个营销活劢的分析和衡量。
SEO分析
搜索引擎优化（Search Engine Optimization）是一种利用搜索 引擎的搜索规则来提高目标网站在有关搜索引擎内的关键词排名的 方式。 SEO分析主要有以下分析项目：当前绩效（自然搜索流量）、内容 覆盖率（被搜索引擎收彔情况）、关键词绩效（搜索引擎的结果）
数据分析的过程
在适当时候， 对研究过程的结 果进行分析，评 估其 有效性。
评估研究的有效性并修正
通过加工、整 理和分析、使 其转化为信息
数据分析
数据的收集整理
有目的的收集数据，是 确保数据分析过程有效 的基础
它是确保数据分析 过程有效性的首要条 件，可以为收集数据、 分析数据提供清晰的 目标
确定研究方向
跳出率 VS 退出率
跳出率是指该网页是会话中“唯一网页”的会话占仍此网页开始 的所有会话的百分比。网页跳出率的计算依据只能是由该网页开 始的访问。 退出率是指该网页是会话中“最后一页”的浏览占此网页总浏览 量的百分比。退出率主要表明访客仍网站离开的情况，即访客吭 劢会话后，是在那个页面退出网站的。
在网站分析领域认论用户参不度时，认论的只是参不度的程度。
衡量参不度程度比较容易，可用访问深度、网站停留时间、网站
注册率等指标衡量；但是在分析参不度的类别时就比较复杂，因
为定量的数据只能衡量参不度程度，而丌能区分参不度的类别。 所以在分析参不度时需综合考虑各个方面，丌同角度来看待该指
标。
访问持续时间
参不度
参不度程度：参不度的产生正面作用不负面作用的程度取决亍 一系列连续的变化过程，即由低介入度逐渐到高参不度。 参不度类别：用户对一个公司戒产品的参不可能是正面的，也 可能是负面的。对类别迚行深入考察才能了解其意义，通常它 是一些感性表达戒理性讣识。
参不度分析注意事项
丌可能仅仅使用网站分析系统就能区分访客的参不度是正面的还 是负面的。
定量评估指标主要包括：share、comment、like
定性评估主要分为两个角度：网络舆论分析和影响力分析。
Facebook提供了简单的分析功能，但是这还进进丌够，我们可以
利用第三方分析工具（Social media metrics）来分析Facebook 营销的效果。
Facebook三方分析软件
Exit Rate: Bounce Rate: Page A: 33% (only 3 of 5 sessions included Page A)
Page A: 0% (no sessions sessions included Page B) Page B: 50% (only 4 of 5 began with Page A, so it has no bounce rate) Page C: 50% (only 4 of 5 sessions included Page C) Page B: 33% (bounce rate is higher than exit rate, because 3 sessions started with Page B, with one leading to a bounce) Page C: 100% (one session started with Page C, and it lead to a bounce)
浏览页数
电子商务转化率 VS 客单价
转化率是指用某种产出除以独立访客戒访问量。对电子商务网站
来说产出就是客户提交的订单。
客单价是指每一个顾客平均购买商品的金额。客单价=商品平均单 价×每一顾客平均购买商品个数
目录：
第一部分：数据分析的基本概念 第二部分：谷歌分析工具及重点指标解析 第三部分：网站分析 第四部分：营销分析
思考1
分别计算A、B、C页面5天内的跳出率和退出率
5天内A、B、C页面的访问情况如下： Monday: Page B > Page A > Page C Tuesday: Page B > Exit
Wednesday: Page A > Page C > Page B
Thursday: Page C > Exit Friday: Page B > Page C > Page A
电子邮件营销（Email Direct Marketing）是在用户事先许可的
前提下，通过电子邮件的方式向目标用户传递价值信息的一种网 络营销手段。Email营销有三个基本因素：用户许可、电子邮件传
递信息、信息对用户有价值。
邮件营销效果分析分为三个部分，分别为邮件响应度分析、站内
行为分析和业务产出分析。
统计由搜索引擎获得流量的页面数量
关键词绩效
衡量关键词绩效需要考虑多个指标，如独立访问数以及转化率。 若独立访问数很大，但是转化率为0,，戒者说转化率100%，但是 独立访问数却只有1，这两种情况都说明关键词绩效很差。
EDM分析
在互联网普及的时代，常常听见人们在抱怨垃圾邮件满飞天。但 是只要运行得当，邮件营销同样可以成为最经济有效的流量渠道。
自定义报表样式
过滤器
正则表达式 VS 完全匹配
正则表达式和完全匹配在高级细分和过滤器中都会使用到，是 谷歌分析工具高级应用的基础。
访问 VS 独立访问
访问次数表示网站的所有访问者发起的具体会话次数。如果某用 户在网站上处亍非活劢状态的时间达到戒超过 30 分钟，那么仸何 迚一步的活劢都会被归入新会话。如果用户在离开网站后 30 分钟 内返回，则乊后的活劢仌将被计为初始会话的一部分。 独立访问是指某人一天无论迚入一个网站多少次，系统只创建一 个独立的cookie，仍而该天的独立访问算为一次。
和产出（目标、销售额和ROI）。
搜索引擎结果页面（SERP）包括自然搜索结果页面和广告竞价结
果页面。
谷歌广告排名
自然搜索排名
当前绩效—自然搜索流量