Google Analytics 疑難雜癥大解惑：讓你恍然大悟的37個必備祕訣 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 網站分析
• 流量分析
• 營銷分析
• GA技巧
• 數據追蹤
• 轉化優化
• 電商分析
• 用戶行為

苦心經營網站卻總是看不到成效？自學GA卻好像處處碰壁？
　　難道，隻能下重本外包給行銷公司？不！老師一本把你教到會！

　　1.國內最詳盡的Google Analytics操作寶典
　　2.完整收納從基礎操作開始到進階實務應用可能會遇到的所有問題
　　3.貼心輔以豐富全彩的圖錶搭配實際操演畫麵，step by step教學讓你學習不卡卡。

　　本書係統化的整理齣許多Google Analytics零散卻重要的進階功能，分為運作釐清篇、名詞比較篇、功能操作篇、報錶解讀篇及外部整閤篇，每一篇內容皆囊括使用GA時可能遇到的疑難雜癥，透過解釋、分析與步驟化的實務操作幫你一一解惑。

　　學好Google Analytics，看這本書，就對瞭！
　　>如何操作GA與GATC?維度 (dimension)和指標 (metric)是什麼?。
　　>如何使用篩選器和自訂報錶來讓流量數據更有意義？
　　>如何從效期價值評估做齣有效率的商業決策?
　　>如何將GA獲取的數據資料在R語言或Python上做更進階的分析?
 

深度解密：企業數據驅動決策的實戰指南 告彆猜測，擁抱洞察：企業數據分析的底層邏輯與高階應用 在這個信息爆炸、數據驅動決策成為企業核心競爭力的時代，僅僅擁有數據分析工具已經遠遠不夠。真正拉開企業差距的，是對數據的深刻理解、對分析結果的精準解讀，以及將洞察迅速轉化為可執行商業策略的能力。本書並非探討特定軟件操作手冊的堆砌，而是聚焦於企業級數據分析思維、架構構建、指標體係設計以及跨部門數據協作的實戰方法論。 本書旨在為中高層管理者、數據分析師、市場運營負責人以及緻力於提升決策效率的專業人士，提供一套係統、可復用的數據分析框架和解決復雜業務問題的思維路徑。 --- 第一部分：數據戰略與思維重塑——構建堅實的數據基石 在任何技術工具應用之前，清晰的戰略方嚮和正確的數據思維是成功的先決條件。本部分將深入探討如何從“擁有數據”邁嚮“利用數據”。 第一章：數據驅動的戰略轉型：從描述性到規範性 理解數據價值鏈的斷裂點： 分析企業在收集、清洗、分析、應用數據過程中最常齣現的瓶頸。如何確保數據流動的順暢性，而非僅關注報告的産齣。 構建數據成熟度模型（DMM）的本土化實踐： 評估當前企業數據能力的真實水平，並製定切閤實際的迭代路徑。重點探討如何平衡“大象級”的長期戰略與“螞蟻級”的短期戰術優化。 超越BI：數據即産品的思維模式： 探討如何將數據洞察內嵌到産品和服務流程中，實現自動化決策和個性化用戶體驗，而非僅依賴人工查閱報錶。 決策的“四種類型”與對應的數據需求： 區分探索性決策、常規運營決策、緊急響應決策和戰略規劃決策，並明確每種決策對數據時效性、顆粒度和復雜度的不同要求。 第二章：指標體係的藝術：設計與維護核心業務指標（KPIs） 指標設計是連接業務語言與數據模型的橋梁。本章將教授如何避免“指標泛濫”和“指標失真”。 “北極星指標”的提煉與校準： 深入剖析如何根據企業生命周期和核心價值主張，確立唯一且最具指導意義的北極星指標，並避免其成為“麵子工程”。 指標層級結構與拆解（Drill-Down Logic）： 建立從宏觀戰略指標到微觀操作指標的完整金字塔結構。詳細講解如何使用“驅動因子分析”法，確保每個下級指標都能有效驅動上級目標。 警惕“虛假正麵指標”： 識彆那些看起來不錯但對實際業務增長或效率提升毫無幫助的“安慰劑指標”，並提供替換方案。例如，如何區分“活躍用戶數”的真實價值與“點擊率”的錶麵繁榮。 指標的生命周期管理： 指標並非一成不變。探討在業務模式轉型或市場環境變化時，如何科學地“退休”或“升級”現有指標體係，保持其相關性和前瞻性。 --- 第二部分：復雜業務場景的數據建模與分析實戰 本部分聚焦於解決企業在不同核心職能中遇到的結構性分析難題，強調模型構建的嚴謹性而非工具的使用。 第三章：增長與留存的深度解構：用戶生命周期價值（CLV）的精確測算 用戶獲取成本（CAC）高昂的今天，如何精準預估用戶的終身價值是投資決策的關鍵。 分層 CLV 模型構建： 介紹超越簡單平均值的Cohort分析法、概率模型（如Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution, BG/NBD）以及深度學習在CLV預測中的應用邊界。 行為斷點分析： 識彆用戶從“初次體驗”到“持續付費”過程中最關鍵的轉化漏鬥瓶頸。如何用時間序列分析來預測用戶流失的臨界點。 高價值用戶畫像的“行為DNA”： 結閤多觸點數據，構建高LTV用戶的獨特行為模式，並將其轉化為可供市場部門直接采納的觸達策略。 第四章：跨渠道歸因的迷思與突破：從“末次點擊”到“增量價值” 在多設備、多觸點營銷環境下，傳統的歸因模型已無法準確衡量營銷投入的迴報。 馬爾可夫鏈（Markov Chain）歸因的原理與局限： 深入解析如何使用狀態轉移概率更科學地評估中間觸點的重要性。 增量分析（Incrementality Testing）的科學設計： 如何通過A/B測試和準實驗設計（Quasi-Experimental Design）來衡量特定渠道的“邊際貢獻”，而非僅僅是關聯性。 整閤營銷效果評估框架（MMM/MTA混閤模型）： 探討如何將宏觀的營銷組閤模型（MMM）與微觀的個體追蹤模型（MTA）結閤，以適應不同層級的決策需求。 第五章：庫存、供應鏈與運營效率的優化：數據驅動的精益管理 數據分析在後端運營中的應用，直接關乎企業的現金流和利潤率。 需求預測的時空復雜性： 探討如何利用外部宏觀經濟數據、季節性波動、促銷事件等多元變量，構建更魯棒的庫存需求預測模型，減少牛鞭效應。 異常檢測在質量控製中的應用： 利用統計過程控製（SPC）和機器學習方法，實時監測生産環節或物流環節的偏差，實現預防性維護和乾預。 服務水平協議（SLA）的動態優化： 如何通過分析曆史履約數據，動態調整服務承諾，平衡客戶滿意度和運營成本。 --- 第三部分：組織賦能與數據治理的實踐落地 技術和模型再好，也需要人來執行和治理。本部分聚焦於如何將分析能力“嵌入”到組織結構中。 第六章：數據治理與質量保障：信任的基石 數據分析的可靠性完全建立在數據質量之上。 定義“可信數據源”（Single Source of Truth, SSOT）： 建立清晰的數據所有權和維護責任製，明確哪些數據是業務決策的“權威版本”。 元數據管理（Metadata Management）的實踐： 如何記錄數據的“血緣關係”（Lineage）、定義和計算口徑，確保分析師和業務人員對同一指標的理解完全一緻。 自動化數據質量監控流程： 設計業務規則驅動的校驗機製，在數據進入報錶層之前即進行攔截和告警，從源頭保證數據的新鮮度和準確性。 第七章：數據賦能：跨職能協作與數據素養的提升 數據分析部門不應是“信息孤島”，而是業務增長的賦能中心。 “數據産品經理”的角色定位： 探討數據分析師如何從“被動響應需求”轉變為“主動定義數據産品”，為業務部門提供可嵌入式洞察。 有效溝通分析結果的敘事技巧： 掌握如何將復雜的統計發現，轉化為簡潔、有說服力的商業故事，讓非技術背景的決策者立即理解“Why”和“So What”。 構建自服務分析文化： 在確保數據安全和標準的前提下，如何賦能一綫團隊進行基礎探索，從而釋放核心分析師的精力，投入到高價值的戰略項目中。 本書旨在提供的是一套解決問題的係統化思維工具箱和結構化方法論，幫助讀者跳齣具體軟件的限製，掌握在任何數據環境下都能快速定位問題、設計閤理模型並驅動商業成果的內功心法。通過對這些核心原理的掌握，讀者將能真正實現數據的價值最大化，將數據轉化為清晰、可執行的商業行動指南。

作者簡介

曾瀚平（Han-Ping Tzen）

　　現任：
　　科技部專題計畫研究助理

　　著作：《指尖下的大數據:運用Google Analytics發掘行動裝置裏的無限商機》

鄭江宇(Chiang-Yu,Cheng)

　　現任：
　　東吳大學巨量資料管理學院專任助理教授
　　颱北科技大學工管係兼任助理教授
　　颱灣金融研訓院遴選菁英講座

　　著作：《成為大數據電子商務人纔的第一本書》、《流量分析與考題大揭秘：Google Analytics》、《指尖下的大數據:運用Google Analytics發掘行動裝置裏的無限商機》、《掌握行銷新趨勢你不可不知的Google Analytics》。
 

壹、 運作釐清篇
祕訣1. GA如何運作呢?
祕訣2. GA可應用於哪些場域且如何嵌入GATC呢?
祕訣3. GATC應如何解讀?
祕訣4. 如何讓多組GATC植入同一個網站呢?
祕訣5. 如何確認GATC是否正常運作?
祕訣6. 如何設定GATC網站速度採樣率 & 網站速度的重要性?
祕訣7. GA如何辨識新舊訪客?
祕訣8. GA有哪些相關的API?
祕訣9. GA如何得知訪客性彆年齡以及興趣?
祕訣10. 站內式分析與站外式分析工具的運作有何不同?

貳、 名詞比較篇
祕訣11. 維度 VS. 指標
祕訣12. 使用者人數、工作階段、瀏覽量
祕訣13. 跳齣率 VS. 離開率
祕訣14. 來源 VS.媒介
祕訣15. 平均網頁停留時間 VS.平均工作階段時間長度

參、 功能操作篇
祕訣16. 篩選器
祕訣17. 事件追蹤
祕訣18. 實驗
祕訣19. 目標
祕訣20. 網頁活動分析
祕訣21. 區隔
祕訣22. 電子商務追蹤
祕訣23. 內容分組
祕訣24. 自訂快訊
祕訣25. 歸屬模式分析
祕訣26. 自定維度與指標
祕訣27. 自訂報錶

肆、 報錶解讀篇
祕訣28. 效期價值報錶怎麼看?
祕訣29. 同類群組分析報錶怎麼看?
祕訣30. 工作階段品質報錶怎麼看?
祕訣31. 基準化報錶怎麼看?
祕訣32. 流程報錶怎麼看?
祕訣33. not set?
祕訣34. not provided?

伍、 外部整閤篇
祕訣35. 如何透過R取得GA資料?
祕訣36. 如何透過Python取得GA資料?
祕訣37. 如何透過Google Data Studio使用GA資料?

陸、 結語

序

　　Google Analytics流量分析工具由於擁有簡單的操作介麵、多元的圖型化報錶，所以廣受網站經營者以及行動應用程式經營者的喜愛。與兩三年前相比，學習Google Analytics流量分析工具的人數隻能用「暴增」來形容，但礙於教材貧乏、網路資訊分散等原因，很多人在學習過程中備感挫摺。此外，跟隨鄭江宇老師一同推廣Google Analytics多年的過程中也發現，大部分的人對於GA認知僅停留在程式碼的安裝與啓用預設報錶，對於後續進階操作與設定是心有餘而力不足。
     
　　在接觸許多學員並傾聽他們的問題及需求後，再次驗證瞭基礎GA操作以及資料解讀之間確實嚴重産生斷層，這之間缺乏瞭一座銜接的橋梁，就是GA進階功能的操作與方法，因此筆者花費瞭一年多的時間匯整所有學員曾經提齣的問題以及網路平颱上GA使用者所提齣的GA相關問題，撰寫成《Google Analytics疑難雜癥大解惑》一書，希望協助大傢跨越基礎GA的門檻，更進一步嚮GA進階操作邁進。

　　為幫助讀者能夠很快的找到自己學習上的痛點，筆者將本書規劃為「運作釐清篇」、「名詞比較篇」、「功能操作篇」、「報錶解讀篇」以及「外部整閤篇」五大主題，每一位讀者都可以訂定自己的學習路徑，若遇到概念上銜接的問題，本書也會引導讀者迴頭去檢視其他章節的內容。此外，本書盡量使用淺顯易懂的文字、情境模擬的描述、再搭配操作步驟的畫麵截圖，手把手的帶領讀者進行一連串之GA進階學習。

　　最後提醒各位讀者，縱然筆者竭盡所能欲呈現最新穎的操作內容與方式，但礙於Google Analytics改版頻繁之故，難免會齣現截圖畫麵與實際操作畫麵不一的情形，再請各位讀者給予指教與包容，另外也非常期待讀者給予的意見迴饋，教學相長之餘也造就本書內容更加完備及嚴謹。
 

Google Analytics（GA） 自2005年上市至今已經過瞭12個年頭，期間也曆經許多次改版。許多使用者在第一次使用GA後紛紛被它的強大功能嚇瞭一跳! 也從此踏入瞭流量分析領域。然而GA在網路上流傳的相關資料是眾所皆知的紊亂，在沒有官方釋疑情況下許多人隻好忽略自己內心的疑惑，心想隻要GA能夠正常運作就好。話雖如此，許多GA運作的疑問若沒有予以釐清，對於流量分析任務來說可是相當不利，因此本篇藉著釐清下列GA運作相關疑問來做為全書開端，象徵著GA運作必要的基礎條件，包含：
 
GA的運作
 
GA運作過程可視為一種循環，它由四大環節所組成，依序為: 數據蒐集 (Collecting)、條件配置 (Allocating)、資料處理 (Processing) 以及資料呈現 (Reporting)，一旦啓動瞭GA，它就會依照這個循環不停地運作，如圖1-1所示。
 
圖1-1、GA運作循環
 
數據蒐集 (Collecting)
 
GA運作的起始為「數據蒐集」，想透過GA紀錄訪客在網站或APP中留下的行為足跡，首先得建立「GA伺服器」與「側錄網站或APP」之間的橋樑，使得兩者之間的流量資料得以互通有無。不過在我們建立這座橋樑之前必須先進行一些前置作業，也就是建立一個新的GA帳戶。讀者可在搜尋引擎輸入「Google Analytics」後點選圖1-2框綫處的搜尋結果，或是直接輸入網址「www.google.com.tw/analytics/」亦可來到GA分析平颱的入口。
 
圖1-2、進入GA官方網站首頁
 
接下來請點選圖1-3紅色箭頭處的「建立帳戶」，這裏必須使用Gmail帳戶，幾乎所有Google旗下軟體都是以Gmail帳號當作登入帳號。
 
圖1-3、GA分析平颱登入處
 
登入Gmail帳戶後，請點選圖1-4框綫處的「註冊」以便申請一個新的GA帳戶。從這個步驟我們便可觀察到Gmail帳戶並非等同於GA帳戶，隻不過GA帳戶是透過Gmail帳戶進行申請。
 
圖1-4、註冊新GA帳戶
 
首先請在圖1-5框綫①處選取GA分析標的為「網站」或是「行動應用程式」。接著在框綫②處自行定義帳戶名稱。若分析標的選擇「網站」，需在框綫③處定義網站名稱，但若分析標的選擇「行動應用程式」，此處則改為定義行動應用程式名稱。

评分☆☆☆☆☆

我是一名獨立網站的運營者，對於 Google Analytics 的掌握程度，直接關係到我網站的生死存亡。我曾經為瞭弄懂一些關鍵指標而花費瞭大量的時間，但收效甚微。很多時候，我感覺自己就像是在大海撈針，找不到真正有價值的信息。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我希望它能夠提供一些針對小型網站運營者的實用技巧，幫助我更有效地利用 GA 來提升用戶體驗和轉化率。我期待它能夠教會我如何識彆潛在的問題，如何優化內容，以及如何追蹤用戶行為，最終讓我的網站能夠吸引更多的訪客並實現商業目標。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初學者，剛開始接觸 Google Analytics，感覺裏麵有很多東西都讓我摸不著頭腦。我嘗試著去理解那些報告，但很多數據都讓我感到非常睏惑。我需要一個能夠從最基礎的層麵開始講解的書，並且能夠循序漸進地引導我深入瞭解。這本書的標題“疑難雜癥大解惑”聽起來就非常適閤我。我希望它能夠用最簡單易懂的方式，為我解釋 GA 的核心概念，並且能夠提供一些非常實用的技巧，讓我能夠快速掌握 GA 的基本操作，並且能夠開始運用它來分析我的網站。

评分☆☆☆☆☆

在進行數字營銷活動時，我總是希望能夠清晰地瞭解每一次投入的效果。Google Analytics 是我監測這些效果的關鍵工具，但有時我會發現數據與實際情況存在偏差，或者無法解釋某些異常的流量波動。這本書的標題，特彆是“讓你恍然大悟”，讓我看到瞭解決這些問題的希望。我期待它能夠提供一些關於數據準確性、異常情況分析以及如何深入挖掘數據背後原因的指導。我希望它能夠幫助我更自信地解讀 GA 數據，並且能夠更有效地評估營銷活動的效果，做齣更明智的預算分配。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就足夠吸引人，有一種撥開迷霧、找到答案的清爽感。我一直覺得 Google Analytics 是一個強大但又有些難以捉摸的工具，很多時候我能看到數據，但就是不明白這些數據背後的含義，更不用說如何利用它們來優化網站瞭。市麵上關於 GA 的教程不少，但很多都停留在基礎介紹，要麼就是太過於專業，讓人望而卻步。這本書給我的第一印象是，它似乎能夠填補這個空白，用一種更接地氣、更易懂的方式來解釋那些讓人頭疼的 GA 問題。我非常期待它能像書名所說的那樣，讓我“恍然大悟”，解決我一直以來遇到的那些“疑難雜癥”。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，Google Analytics 的界麵和功能就讓我感到有些畏懼。各種復雜的圖錶和數據指標，讓我不知道從何下手。我渴望能夠有一個指南，能夠係統地梳理清楚這些概念，並且能夠教會我如何根據自己的業務需求來配置和使用 GA。這本書的標題，特彆是“疑難雜癥大解惑”，讓我覺得它正是我想找的。我希望它能夠用通俗易懂的語言，解釋那些令人頭疼的專業術語，並且能夠提供一些實際的操作步驟，讓我能夠快速上手，並且能夠解決我目前遇到的所有問題。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在苦惱於網站流量的分析，很多數據指標都讓我感到睏惑。比如，跳齣率高到底意味著什麼？用戶在網站上到底做瞭什麼？轉化路徑又是如何形成的？這些問題一直縈繞在我腦海中，卻找不到清晰的答案。這本書的齣現，就像是及時雨。它的標題“讓你恍然大悟”給瞭我很大的信心，我期待它能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步解開 Google Analytics 的謎團。我希望它不僅僅是羅列問題和答案，而是能夠深入淺齣地講解背後的邏輯，讓我真正理解這些數據是如何産生的，以及如何將其轉化為 actionable insights。

评分☆☆☆☆☆

在學習 Google Analytics 的過程中，我最大的睏擾是很多教程都過於理論化，缺乏實踐指導。我能理解一些概念，但當真正應用到自己的網站上時，卻發現無從下手。我希望這本書能夠提供一些具體的案例分析，展示如何在實際場景中運用 Google Analytics 來解決問題。特彆是書中提到的“37個必備祕訣”，讓我覺得非常有吸引力，我相信其中一定包含瞭許多實用的技巧和方法。我期待它能夠教會我如何從海量數據中提取有價值的信息，並且能夠指導我如何做齣更明智的決策。

评分☆☆☆☆☆

我之前嘗試過一些關於 Google Analytics 的書籍，但很多都感覺內容重復，或者不夠深入。這本書的標題，特彆是“疑難雜癥大解惑”，讓我覺得它很有可能包含瞭許多市場上稀缺的、能夠真正解決問題的知識。我希望它能夠提供一些非常具體的、可操作的解決方案，而不是泛泛而談。我尤其期待書中能夠講解一些關於自定義報告、事件跟蹤等高級功能的設置和應用，讓我能夠更深入地瞭解我的用戶，並根據數據調整我的網站策略。

评分☆☆☆☆☆

作為一個營銷人員，我深知數據的重要性，但 Google Analytics 的復雜性常常讓我感到力不從心。尤其是在解讀那些看似無意義的數字時，我總會陷入睏境。我需要一個能夠清晰地解釋“為什麼”的書，而不僅僅是“怎麼做”。這本書的標題“疑難雜癥大解惑”以及“37個必備祕訣”，聽起來就非常對癥下藥。我希望它能提供一些切實可行的方法，幫助我理解用戶行為，找齣網站的瓶頸，從而製定齣更有效的營銷策略。我曾經嘗試過一些在綫課程，但總覺得缺乏係統性，而這本書似乎提供瞭一個完整的解決方案，這讓我非常期待。

评分☆☆☆☆☆

作為一名經驗豐富的 SEO 從業者，我一直認為 Google Analytics 是 SEO 優化的重要輔助工具。然而，即使我熟練掌握瞭許多 SEO 技巧，但在利用 GA 來深度分析網站錶現方麵，我仍然覺得有提升空間。我希望這本書能夠提供一些更高級的、更深入的 GA 應用方法，幫助我挖掘更多隱藏的優化機會。特彆是那些“必備祕訣”，我非常期待它們能夠為我帶來一些意想不到的啓發，讓我能夠更精準地定位問題，並且能夠製定齣更有效的 SEO 策略。