课程介绍
一个电商的流量会某天突然大涨 30%，或者大跌 30%；季节性（比如11.11）订单量会出现突然大涨或大跌；
碰到这些异常，作为电商数据分析师的你需要查出导致异常数据的主要原因（或甚至更深层的原因）。但是，单单看常规报告中的数据，99% 的场景中是无法正确推理出导致异常的原因。所以你需要通过学习一套系统性的数据分析课程——GA 电商数据分析实践课。
本课程的理论部分旨在从策略、数据收集（与埋点）、报表设计到分析的考虑方式，去形成一套健全而且能维系的系统化工作流程。通过对谷歌分析（Google Analytics）的基础原理与进阶功能的讲解，去了解和学习电商数据分析中的策略选择、预备工作和数据收集（埋点）的实践。
本课程的实践部分将讲述怎样通过 GA 里的报表去给电商制定日常的基础分析工作、创建 Dashboard 、创建自定义报表；怎样通过所有的数据分析报告去发现业务的洞察和推进业务的发展，并把各个环节整理成系统化的流程。
具体实践案例
- SEO 渠道数据分析
- 广告数据的整合
- GA 数据分析实践必定会碰到的坑和解决办法
课程内容
导读： 如何有效利用 GA 进行数据分析？
我与 GA
谷歌在2005年底推出 Google Analytics 网站分析工具（谷歌分析，简称 GA ），我自己是最早期的 GA 使用者。2006年，我给当时的博客网站安装了 GA 工具，接下来替100多个网站部署 GA 或给他们已经安装好的 GA 工具进行排查问题，或给他们的网站数据进行分析。2009-12年，我在携程工作，更是携程旗下7个网站 GA 帐号的管理者。2012年，我通过了当时 GA 的验证考试（ GAIQ ）。之后出来创业，还从数据库到前端的范围去研究过一套开源的网站分析工具（ Piwik ），并给一些使用 Piwik 的客户提供过咨询服务。
经过多年，我曾经使用过/自己安装过的分析工具有不少：
- 免费网站数据分析工具，包括：GA 、CNZZ 、百度统计、Statcounter
- 付费网站数据分析工具，包括：Adobe Analytics 、99Click 、GrowingIO
- 热力图/点击分布图数据分析工具，包括：CrazyEgg
- 新一代以用户为中心的网站分析工具，包括：Inspectlet
- 搜索引擎广告投放管理与分析工具，包括：Kensoo 、Marin Software
- APP数据分析工具，包括：Firebase Analytics
这门课程可以学到什么
我发现，其实每个电商的最终目的都是类似的，包括：
- 把获取到的订单量最大化
- 让订单收入最大化
- 让电商网站的转化率最大化
这一门课程，是通过 GA 去演示实际电商数据分析工作的流程。我们通过以下的说明再去理解。
当你在一家拥有电商网站的企业里做数据分析师的角色，你的日常工作会包括对常规的数据报告创建/更新。这种报告的使用者一般包括老板/部门主管（比如网络营销部门），他们需要收到 Dashboard 报告（ High Level 指标数据的表现情况）。其他的报告使用者会是负责每个渠道的同事，他们日常实际操作业务，会需要他们所负责的那块业务的数据表现。
除了常规的日常数据外，电商数据会碰到异常。比如，比较平常的是一个电商的流量会某天突然大涨30%，或者大跌30% 。进一步的异常会有电商网站整体转化率下跌，或者季节性（比如11.11或12.12）的指标波动（比如订单量突然大涨或大跌）。碰到这些异常，你（作为电商数据分析师）需要查出导致异常数据的主要原因（或甚至更深层的原因）。
但是，单单看常规报告中的数据，99%的场景中你是无法正确推理出导致异常的原因。
所以你需要通过学习一套系统性的数据分析课程后，做到：
- 检测到你需要的数据（甚至保存下来）。
- 创建你需要的数据报告，其实就是自定义创建能让你轻易看到“问题”源头的数据报告。
- 解读你已经拉出来的报告里面的数据，“解读”的意思是必须要跟你获取用户的渠道和/或你的电商业务能拉上直接关系的逻辑。
只有你掌握了分析的方法并实践，并且能逻辑性地发现问题和整理出解决方法后，你才会有能力做到：
- 把获取到的订单量最大化
- 让订单收入最大化
- 让电商网站的转化率最大化
我们这一套达人课程可概括为以下几个部分：
第一部分：数据分析方案的策略设计
这一部分会详细讲解：
- 分析工具的类型与选择
- 电商数据分析的策略与前期准备工作
第二部分：埋点的重要
数据的监测和预先部署好监测的埋点会详细讲到：
- 电商数据分析的埋点实践：标准埋点、策略性埋点、电商数据埋点
第三部分：分析报告与分析
GA 作为一款优秀的数据分析工具，你确定能使用正确吗？
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