Google Analytics 疑难杂症大解惑：让你恍然大悟的37个必备祕诀 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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苦心经营网站却总是看不到成效？自学GA却好像处处碰壁？
　　难道，只能下重本外包给行销公司？不！老师一本把你教到会！

　　1.国内最详尽的Google Analytics操作宝典
　　2.完整收纳从基础操作开始到进阶实务应用可能会遇到的所有问题
　　3.贴心辅以丰富全彩的图表搭配实际操演画面，step by step教学让你学习不卡卡。

　　本书系统化的整理出许多Google Analytics零散却重要的进阶功能，分为运作釐清篇、名词比较篇、功能操作篇、报表解读篇及外部整合篇，每一篇内容皆囊括使用GA时可能遇到的疑难杂症，透过解释、分析与步骤化的实务操作帮你一一解惑。

　　学好Google Analytics，看这本书，就对了！
　　>如何操作GA与GATC?维度 (dimension)和指标 (metric)是什么?。
　　>如何使用筛选器和自订报表来让流量数据更有意义？
　　>如何从效期价值评估做出有效率的商业决策?
　　>如何将GA获取的数据资料在R语言或Python上做更进阶的分析?
 

深度解密：企业数据驱动决策的实战指南 告别猜测，拥抱洞察：企业数据分析的底层逻辑与高阶应用 在这个信息爆炸、数据驱动决策成为企业核心竞争力的时代，仅仅拥有数据分析工具已经远远不够。真正拉开企业差距的，是对数据的深刻理解、对分析结果的精准解读，以及将洞察迅速转化为可执行商业策略的能力。本书并非探讨特定软件操作手册的堆砌，而是聚焦于企业级数据分析思维、架构构建、指标体系设计以及跨部门数据协作的实战方法论。 本书旨在为中高层管理者、数据分析师、市场运营负责人以及致力于提升决策效率的专业人士，提供一套系统、可复用的数据分析框架和解决复杂业务问题的思维路径。 --- 第一部分：数据战略与思维重塑——构建坚实的数据基石 在任何技术工具应用之前，清晰的战略方向和正确的数据思维是成功的先决条件。本部分将深入探讨如何从“拥有数据”迈向“利用数据”。 第一章：数据驱动的战略转型：从描述性到规范性 理解数据价值链的断裂点： 分析企业在收集、清洗、分析、应用数据过程中最常出现的瓶颈。如何确保数据流动的顺畅性，而非仅关注报告的产出。 构建数据成熟度模型（DMM）的本土化实践： 评估当前企业数据能力的真实水平，并制定切合实际的迭代路径。重点探讨如何平衡“大象级”的长期战略与“蚂蚁级”的短期战术优化。 超越BI：数据即产品的思维模式： 探讨如何将数据洞察内嵌到产品和服务流程中，实现自动化决策和个性化用户体验，而非仅依赖人工查阅报表。 决策的“四种类型”与对应的数据需求： 区分探索性决策、常规运营决策、紧急响应决策和战略规划决策，并明确每种决策对数据时效性、颗粒度和复杂度的不同要求。 第二章：指标体系的艺术：设计与维护核心业务指标（KPIs） 指标设计是连接业务语言与数据模型的桥梁。本章将教授如何避免“指标泛滥”和“指标失真”。 “北极星指标”的提炼与校准： 深入剖析如何根据企业生命周期和核心价值主张，确立唯一且最具指导意义的北极星指标，并避免其成为“面子工程”。 指标层级结构与拆解（Drill-Down Logic）： 建立从宏观战略指标到微观操作指标的完整金字塔结构。详细讲解如何使用“驱动因子分析”法，确保每个下级指标都能有效驱动上级目标。 警惕“虚假正面指标”： 识别那些看起来不错但对实际业务增长或效率提升毫无帮助的“安慰剂指标”，并提供替换方案。例如，如何区分“活跃用户数”的真实价值与“点击率”的表面繁荣。 指标的生命周期管理： 指标并非一成不变。探讨在业务模式转型或市场环境变化时，如何科学地“退休”或“升级”现有指标体系，保持其相关性和前瞻性。 --- 第二部分：复杂业务场景的数据建模与分析实战 本部分聚焦于解决企业在不同核心职能中遇到的结构性分析难题，强调模型构建的严谨性而非工具的使用。 第三章：增长与留存的深度解构：用户生命周期价值（CLV）的精确测算 用户获取成本（CAC）高昂的今天，如何精准预估用户的终身价值是投资决策的关键。 分层 CLV 模型构建： 介绍超越简单平均值的Cohort分析法、概率模型（如Beta-Geometric/Negative Binomial Distribution, BG/NBD）以及深度学习在CLV预测中的应用边界。 行为断点分析： 识别用户从“初次体验”到“持续付费”过程中最关键的转化漏斗瓶颈。如何用时间序列分析来预测用户流失的临界点。 高价值用户画像的“行为DNA”： 结合多触点数据，构建高LTV用户的独特行为模式，并将其转化为可供市场部门直接采纳的触达策略。 第四章：跨渠道归因的迷思与突破：从“末次点击”到“增量价值” 在多设备、多触点营销环境下，传统的归因模型已无法准确衡量营销投入的回报。 马尔可夫链（Markov Chain）归因的原理与局限： 深入解析如何使用状态转移概率更科学地评估中间触点的重要性。 增量分析（Incrementality Testing）的科学设计： 如何通过A/B测试和准实验设计（Quasi-Experimental Design）来衡量特定渠道的“边际贡献”，而非仅仅是关联性。 整合营销效果评估框架（MMM/MTA混合模型）： 探讨如何将宏观的营销组合模型（MMM）与微观的个体追踪模型（MTA）结合，以适应不同层级的决策需求。 第五章：库存、供应链与运营效率的优化：数据驱动的精益管理 数据分析在后端运营中的应用，直接关乎企业的现金流和利润率。 需求预测的时空复杂性： 探讨如何利用外部宏观经济数据、季节性波动、促销事件等多元变量，构建更鲁棒的库存需求预测模型，减少牛鞭效应。 异常检测在质量控制中的应用： 利用统计过程控制（SPC）和机器学习方法，实时监测生产环节或物流环节的偏差，实现预防性维护和干预。 服务水平协议（SLA）的动态优化： 如何通过分析历史履约数据，动态调整服务承诺，平衡客户满意度和运营成本。 --- 第三部分：组织赋能与数据治理的实践落地 技术和模型再好，也需要人来执行和治理。本部分聚焦于如何将分析能力“嵌入”到组织结构中。 第六章：数据治理与质量保障：信任的基石 数据分析的可靠性完全建立在数据质量之上。 定义“可信数据源”（Single Source of Truth, SSOT）： 建立清晰的数据所有权和维护责任制，明确哪些数据是业务决策的“权威版本”。 元数据管理（Metadata Management）的实践： 如何记录数据的“血缘关系”（Lineage）、定义和计算口径，确保分析师和业务人员对同一指标的理解完全一致。 自动化数据质量监控流程： 设计业务规则驱动的校验机制，在数据进入报表层之前即进行拦截和告警，从源头保证数据的新鲜度和准确性。 第七章：数据赋能：跨职能协作与数据素养的提升 数据分析部门不应是“信息孤岛”，而是业务增长的赋能中心。 “数据产品经理”的角色定位： 探讨数据分析师如何从“被动响应需求”转变为“主动定义数据产品”，为业务部门提供可嵌入式洞察。 有效沟通分析结果的叙事技巧： 掌握如何将复杂的统计发现，转化为简洁、有说服力的商业故事，让非技术背景的决策者立即理解“Why”和“So What”。 构建自服务分析文化： 在确保数据安全和标准的前提下，如何赋能一线团队进行基础探索，从而释放核心分析师的精力，投入到高价值的战略项目中。 本书旨在提供的是一套解决问题的系统化思维工具箱和结构化方法论，帮助读者跳出具体软件的限制，掌握在任何数据环境下都能快速定位问题、设计合理模型并驱动商业成果的内功心法。通过对这些核心原理的掌握，读者将能真正实现数据的价值最大化，将数据转化为清晰、可执行的商业行动指南。

作者简介

曾瀚平（Han-Ping Tzen）

　　现任：
　　科技部专题计画研究助理

　　着作：《指尖下的大数据:运用Google Analytics发掘行动装置里的无限商机》

郑江宇(Chiang-Yu,Cheng)

　　现任：
　　东吴大学巨量资料管理学院专任助理教授
　　台北科技大学工管系兼任助理教授
　　台湾金融研训院遴选菁英讲座

　　着作：《成为大数据电子商务人才的第一本书》、《流量分析与考题大揭秘：Google Analytics》、《指尖下的大数据:运用Google Analytics发掘行动装置里的无限商机》、《掌握行销新趋势你不可不知的Google Analytics》。
 

壹、 运作釐清篇
祕诀1. GA如何运作呢?
祕诀2. GA可应用于哪些场域且如何嵌入GATC呢?
祕诀3. GATC应如何解读?
祕诀4. 如何让多组GATC植入同一个网站呢?
祕诀5. 如何确认GATC是否正常运作?
祕诀6. 如何设定GATC网站速度採样率 & 网站速度的重要性?
祕诀7. GA如何辨识新旧访客?
祕诀8. GA有哪些相关的API?
祕诀9. GA如何得知访客性别年龄以及兴趣?
祕诀10. 站内式分析与站外式分析工具的运作有何不同?

贰、 名词比较篇
祕诀11. 维度 VS. 指标
祕诀12. 使用者人数、工作阶段、浏览量
祕诀13. 跳出率 VS. 离开率
祕诀14. 来源 VS.媒介
祕诀15. 平均网页停留时间 VS.平均工作阶段时间长度

参、 功能操作篇
祕诀16. 筛选器
祕诀17. 事件追踪
祕诀18. 实验
祕诀19. 目标
祕诀20. 网页活动分析
祕诀21. 区隔
祕诀22. 电子商务追踪
祕诀23. 内容分组
祕诀24. 自订快讯
祕诀25. 归属模式分析
祕诀26. 自定维度与指标
祕诀27. 自订报表

肆、 报表解读篇
祕诀28. 效期价值报表怎么看?
祕诀29. 同类群组分析报表怎么看?
祕诀30. 工作阶段品质报表怎么看?
祕诀31. 基准化报表怎么看?
祕诀32. 流程报表怎么看?
祕诀33. not set?
祕诀34. not provided?

伍、 外部整合篇
祕诀35. 如何透过R取得GA资料?
祕诀36. 如何透过Python取得GA资料?
祕诀37. 如何透过Google Data Studio使用GA资料?

陆、 结语

序

　　Google Analytics流量分析工具由于拥有简单的操作介面、多元的图型化报表，所以广受网站经营者以及行动应用程式经营者的喜爱。与两三年前相比，学习Google Analytics流量分析工具的人数只能用「暴增」来形容，但碍于教材贫乏、网路资讯分散等原因，很多人在学习过程中备感挫折。此外，跟随郑江宇老师一同推广Google Analytics多年的过程中也发现，大部分的人对于GA认知仅停留在程式码的安装与启用预设报表，对于后续进阶操作与设定是心有余而力不足。
     
　　在接触许多学员并倾听他们的问题及需求后，再次验证了基础GA操作以及资料解读之间确实严重产生断层，这之间缺乏了一座衔接的桥梁，就是GA进阶功能的操作与方法，因此笔者花费了一年多的时间汇整所有学员曾经提出的问题以及网路平台上GA使用者所提出的GA相关问题，撰写成《Google Analytics疑难杂症大解惑》一书，希望协助大家跨越基础GA的门槛，更进一步向GA进阶操作迈进。

　　为帮助读者能够很快的找到自己学习上的痛点，笔者将本书规划为「运作釐清篇」、「名词比较篇」、「功能操作篇」、「报表解读篇」以及「外部整合篇」五大主题，每一位读者都可以订定自己的学习路径，若遇到概念上衔接的问题，本书也会引导读者回头去检视其他章节的内容。此外，本书尽量使用浅显易懂的文字、情境模拟的描述、再搭配操作步骤的画面截图，手把手的带领读者进行一连串之GA进阶学习。

　　最后提醒各位读者，纵然笔者竭尽所能欲呈现最新颖的操作内容与方式，但碍于Google Analytics改版频繁之故，难免会出现截图画面与实际操作画面不一的情形，再请各位读者给予指教与包容，另外也非常期待读者给予的意见回馈，教学相长之余也造就本书内容更加完备及严谨。
 

Google Analytics（GA） 自2005年上市至今已经过了12个年头，期间也历经许多次改版。许多使用者在第一次使用GA后纷纷被它的强大功能吓了一跳! 也从此踏入了流量分析领域。然而GA在网路上流传的相关资料是众所皆知的紊乱，在没有官方释疑情况下许多人只好忽略自己内心的疑惑，心想只要GA能够正常运作就好。话虽如此，许多GA运作的疑问若没有予以釐清，对于流量分析任务来说可是相当不利，因此本篇借着釐清下列GA运作相关疑问来做为全书开端，象征着GA运作必要的基础条件，包含：
 
GA的运作
 
GA运作过程可视为一种循环，它由四大环节所组成，依序为: 数据蒐集 (Collecting)、条件配置 (Allocating)、资料处理 (Processing) 以及资料呈现 (Reporting)，一旦启动了GA，它就会依照这个循环不停地运作，如图1-1所示。
 
图1-1、GA运作循环
 
数据蒐集 (Collecting)
 
GA运作的起始为「数据蒐集」，想透过GA纪录访客在网站或APP中留下的行为足迹，首先得建立「GA伺服器」与「侧录网站或APP」之间的桥樑，使得两者之间的流量资料得以互通有无。不过在我们建立这座桥樑之前必须先进行一些前置作业，也就是建立一个新的GA帐户。读者可在搜寻引擎输入「Google Analytics」后点选图1-2框线处的搜寻结果，或是直接输入网址「www.google.com.tw/analytics/」亦可来到GA分析平台的入口。
 
图1-2、进入GA官方网站首页
 
接下来请点选图1-3红色箭头处的「建立帐户」，这里必须使用Gmail帐户，几乎所有Google旗下软体都是以Gmail帐号当作登入帐号。
 
图1-3、GA分析平台登入处
 
登入Gmail帐户后，请点选图1-4框线处的「註册」以便申请一个新的GA帐户。从这个步骤我们便可观察到Gmail帐户并非等同于GA帐户，只不过GA帐户是透过Gmail帐户进行申请。
 
图1-4、註册新GA帐户
 
首先请在图1-5框线①处选取GA分析标的为「网站」或是「行动应用程式」。接着在框线②处自行定义帐户名称。若分析标的选择「网站」，需在框线③处定义网站名称，但若分析标的选择「行动应用程式」，此处则改为定义行动应用程式名称。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，Google Analytics 的界面和功能就让我感到有些畏惧。各种复杂的图表和数据指标，让我不知道从何下手。我渴望能够有一个指南，能够系统地梳理清楚这些概念，并且能够教会我如何根据自己的业务需求来配置和使用 GA。这本书的标题，特别是“疑难杂症大解惑”，让我觉得它正是我想找的。我希望它能够用通俗易懂的语言，解释那些令人头疼的专业术语，并且能够提供一些实际的操作步骤，让我能够快速上手，并且能够解决我目前遇到的所有问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一名经验丰富的 SEO 从业者，我一直认为 Google Analytics 是 SEO 优化的重要辅助工具。然而，即使我熟练掌握了许多 SEO 技巧，但在利用 GA 来深度分析网站表现方面，我仍然觉得有提升空间。我希望这本书能够提供一些更高级的、更深入的 GA 应用方法，帮助我挖掘更多隐藏的优化机会。特别是那些“必备祕诀”，我非常期待它们能够为我带来一些意想不到的启发，让我能够更精准地定位问题，并且能够制定出更有效的 SEO 策略。

评分☆☆☆☆☆

作为一个营销人员，我深知数据的重要性，但 Google Analytics 的复杂性常常让我感到力不从心。尤其是在解读那些看似无意义的数字时，我总会陷入困境。我需要一个能够清晰地解释“为什么”的书，而不仅仅是“怎么做”。这本书的标题“疑难杂症大解惑”以及“37个必备祕诀”，听起来就非常对症下药。我希望它能提供一些切实可行的方法，帮助我理解用户行为，找出网站的瓶颈，从而制定出更有效的营销策略。我曾经尝试过一些在线课程，但总觉得缺乏系统性，而这本书似乎提供了一个完整的解决方案，这让我非常期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引人，有一种拨开迷雾、找到答案的清爽感。我一直觉得 Google Analytics 是一个强大但又有些难以捉摸的工具，很多时候我能看到数据，但就是不明白这些数据背后的含义，更不用说如何利用它们来优化网站了。市面上关于 GA 的教程不少，但很多都停留在基础介绍，要么就是太过于专业，让人望而却步。这本书给我的第一印象是，它似乎能够填补这个空白，用一种更接地气、更易懂的方式来解释那些让人头疼的 GA 问题。我非常期待它能像书名所说的那样，让我“恍然大悟”，解决我一直以来遇到的那些“疑难杂症”。

评分☆☆☆☆☆

在进行数字营销活动时，我总是希望能够清晰地了解每一次投入的效果。Google Analytics 是我监测这些效果的关键工具，但有时我会发现数据与实际情况存在偏差，或者无法解释某些异常的流量波动。这本书的标题，特别是“让你恍然大悟”，让我看到了解决这些问题的希望。我期待它能够提供一些关于数据准确性、异常情况分析以及如何深入挖掘数据背后原因的指导。我希望它能够帮助我更自信地解读 GA 数据，并且能够更有效地评估营销活动的效果，做出更明智的预算分配。

评分☆☆☆☆☆

在学习 Google Analytics 的过程中，我最大的困扰是很多教程都过于理论化，缺乏实践指导。我能理解一些概念，但当真正应用到自己的网站上时，却发现无从下手。我希望这本书能够提供一些具体的案例分析，展示如何在实际场景中运用 Google Analytics 来解决问题。特别是书中提到的“37个必备祕诀”，让我觉得非常有吸引力，我相信其中一定包含了许多实用的技巧和方法。我期待它能够教会我如何从海量数据中提取有价值的信息，并且能够指导我如何做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

我之前尝试过一些关于 Google Analytics 的书籍，但很多都感觉内容重复，或者不够深入。这本书的标题，特别是“疑难杂症大解惑”，让我觉得它很有可能包含了许多市场上稀缺的、能够真正解决问题的知识。我希望它能够提供一些非常具体的、可操作的解决方案，而不是泛泛而谈。我尤其期待书中能够讲解一些关于自定义报告、事件跟踪等高级功能的设置和应用，让我能够更深入地了解我的用户，并根据数据调整我的网站策略。

评分☆☆☆☆☆

我是一名独立网站的运营者，对于 Google Analytics 的掌握程度，直接关系到我网站的生死存亡。我曾经为了弄懂一些关键指标而花费了大量的时间，但收效甚微。很多时候，我感觉自己就像是在大海捞针，找不到真正有价值的信息。这本书的出现，让我看到了希望。我希望它能够提供一些针对小型网站运营者的实用技巧，帮助我更有效地利用 GA 来提升用户体验和转化率。我期待它能够教会我如何识别潜在的问题，如何优化内容，以及如何追踪用户行为，最终让我的网站能够吸引更多的访客并实现商业目标。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在苦恼于网站流量的分析，很多数据指标都让我感到困惑。比如，跳出率高到底意味着什么？用户在网站上到底做了什么？转化路径又是如何形成的？这些问题一直萦绕在我脑海中，却找不到清晰的答案。这本书的出现，就像是及时雨。它的标题“让你恍然大悟”给了我很大的信心，我期待它能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步解开 Google Analytics 的谜团。我希望它不仅仅是罗列问题和答案，而是能够深入浅出地讲解背后的逻辑，让我真正理解这些数据是如何产生的，以及如何将其转化为 actionable insights。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初学者，刚开始接触 Google Analytics，感觉里面有很多东西都让我摸不着头脑。我尝试着去理解那些报告，但很多数据都让我感到非常困惑。我需要一个能够从最基础的层面开始讲解的书，并且能够循序渐进地引导我深入了解。这本书的标题“疑难杂症大解惑”听起来就非常适合我。我希望它能够用最简单易懂的方式，为我解释 GA 的核心概念，并且能够提供一些非常实用的技巧，让我能够快速掌握 GA 的基本操作，并且能够开始运用它来分析我的网站。