网站数据分析之Google Analytics（GA）分析-杨大维-专题视频课程

最新推荐文章于 2025-08-07 16:49:11 发布
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分类专栏： 视频教程 文章标签： google analytics 数据分析 流量 ga 运营
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/davidyang001/article/details/83575684
本课程由拥有10年互联网运营经验的杨大维讲授，旨在帮助学员掌握Google Analytics（GA）的基本操作及进阶技巧，包括量值解读、流量来源分析、内容报告解读和高级细分等，适合希望提升网站数据分析能力的学习者。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

网站数据分析之Google Analytics（GA）分析—1709人已学习
课程介绍    
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    Google Analytics（GA）网站数据分析
课程收益
    想学习数据分析的人（适用于web端产品）
讲师介绍
    杨大维 更多讲师课程
    专注于互联网运营领域，10年从业经验，目前创业中。
课程大纲
  第1章:ga数据分析
    1. Ga基础介绍  30:00
    2. Google Ananlytics之量值介绍  15:44
    3. Google Ananlytics之流量来源  18:16
    4. Google Ananlytics之内容报告  18:35
    5. Google Ananlytics之高级细分  17:17
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解析Google最新“移动实时视频分割”技术
weixin_33966095的博客
03-13 622
视频分割是一种广泛使用的技术，电影导演和视频内容创作者可以使用这种技术将场景的前景与背景分离，然后将它们作为两个不同的视觉层处理。通过修改或替换背景，创作者可以表达特定的情绪，将他们自己放在有趣的位置或强化消息的冲击力。不过，这个操作一直以来都是一个相当耗时的手动过程（例如，艺术家需要对每一帧进行转描），或者需要利用带绿幕的摄影棚环境来实时移除背景（这种技术称为色差抠像）。为了让用户能够在取景器中...
GA 电商数据分析实践课
GitChat
04-12 3298
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...
ga参数分析
莫冲的专栏
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互联网运营营销套餐（社区运营、活动策划、数据分析、微信运营）-杨大维-专题视频课程...
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03-08 441
互联网运营营销套餐，包括以下几个模块：社区及社群运营、活动策划、数据分析、微信运营等
遗传算法（GA）分析总结（Matlab+C#模拟解决TSP旅行商问题）
weixin_42319421的博客
07-07 4679
（学习笔记）遗传算法的基础内容理解以及处理TSP问题示例。
Google Analytics(GA)在flash中的应用(转载)
qq123zhz的专栏
11-04 136
如果你使用GA来监测和分析网站流量，你关注的是真实的访问和离开网站的数据，了解用户如何找到它，停留多长时间，等等。最近，GA小组发布了一个开源程序——本地应用的AS3 API，使你能够在RIA中使用（GA）进行跟踪情况。     本文介绍了新近推出的谷歌对Flash的API分析跟踪器——gaforflash。内容包括下载、安装软件，介绍基本概念和术语，并展示如何使用组件和本地代码两种方法，包括记录...
GA google_analysis数据埋点使用学习记录（GTM）
SaRAku的博客
08-09 7092
参考内容来自于官方文档： https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs 简易版： https://support.google.com/analytics/answer/1008080 首先申请个id，然后再有一个公网ip地址作为媒体资源的申请地址。 接下来在代码里进行操作。 1、将ga的创建代码在项目开始的时候运行一下，如下图。 可以写一个analysis()函数，在项目启动的时候运行，以下代码会自动将
Numpy科学计算与数据分析：Numpy数组创建与应用入门
WSSWWWSSW的博客
08-07 533
本课程主要介绍Numpy数组创建方法，包括一维和多维数组创建、特殊类型数组（全零、全一、空数组）生成等核心知识点。通过理论讲解结合代码实践，帮助学习者掌握Numpy数组的基本概念、创建方式及属性访问。重点内容包括：从Python列表转换创建数组、使用np.arange创建一维数组、np.zeros/np.ones创建多维数组，以及np.empty创建空数组的操作方法。课程采用理论与实践相结合的教学模式，旨在培养学习者在实际编程中灵活运用Numpy数组创建的能力。
PandasAI连接LLM对MySQL数据库进行数据分析
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08-04 1017
本文介绍了如何使用PandasAI 3.0与DeepSeek模型通过自然语言处理技术对MySQL数据库中电商客户的订单及会员信息进行智能数据分析。
Numpy科学计算与数据分析：Numpy数组索引与切片入门
WSSWWWSSW的博客
08-07 174
本课程系统讲解Numpy数组的索引和切片操作，包括基本索引（一维和多维数组访问）、高级索引（整数/布尔数组索引）和切片操作（视图访问）。通过代码示例演示了如何访问特定元素、子数组以及使用条件筛选，并提供了综合练习帮助巩固知识点。掌握这些核心操作将为数据处理和分析奠定基础。
基于LangGraph快速构建智能数据Agent对MySQL中数据分析
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【CDA案例】数据分析案例拆解：解锁数据分析全流程！
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在当今数字化时代，数据如同一座座金矿，蕴含着巨大的价值。企业、组织乃至个人都渴望从海量的数据中挖掘出有用的信息，以指导决策、优化运营、提升竞争力。今天我们以一个实际的数据分析案例为蓝本，深入拆解其全过程，带你领略数据分析的全过程，掌握其中的关键技巧。某A是一家电商企业，最近一段时间发现整体销售额增长缓慢，但流量却在稳步上升。为了找出销售额增长瓶颈所在，以便采取针对性的改进措施，企业A决定开展一次深入的数据分析。以下是前期做的数据准备工作在开始数据分析之前，我们需要明确目标。
Numpy科学计算与数据分析：Numpy数组属性入门之形状、维度与大小
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摘要：本课程介绍了Numpy数组的三个核心属性：形状(shape)、维度(ndim)和大小(size)。形状表示数组各维度的大小，维度指数组的轴数，大小反映元素总数。通过代码示例演示了如何创建不同维度的数组，并访问这些属性。这些基础知识为处理多维数据提供了重要支持，是进行数组操作和重塑的基础。学员应掌握这些属性在实际数据分析中的应用方法。
o2o 商城系统数据分析管理系统模块设计
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08-06 640
本文分析了O2O商城系统的数据分析管理系统设计。系统需整合线上线下多源数据（用户行为、销售、库存等），通过数据采集、清洗、存储和分析等环节，为运营、销售和市场决策提供支持。架构包括数据采集层（日志系统、POS设备）、传输层（加密传输）、处理层（ETL工具）、分析层（用户留存、商品关联分析）和展示层（可视化报表）。文中还提供了Python代码示例，展示数据清洗和用户留存率计算的具体实现。系统设计需兼顾业务需求、技术选型和数据安全，以提升商城运营效率和市场竞争力。
Numpy科学计算与数据分析：Numpy入门之数组操作与科学计算基础
WSSWWWSSW的博客
08-06 379
Numpy是Python科学计算的核心库，提供了高效的多维数组对象ndarray和丰富的数学运算功能。本课程介绍了Numpy的历史背景、核心特点及基本操作，包括数组创建（从列表、全0/1数组、随机数组等）、索引切片（基本索引、布尔索引、花式索引）以及数学运算（四则运算、线性代数、统计运算）。Numpy以其高效性、功能丰富和易用性，成为数据分析、机器学习等领域的重要工具，为Python科学计算奠定了基础。
Numpy科学计算与数据分析专题
WSSWWWSSW的博客
08-06 410
Numpy是Python科学计算和数据分析的核心库，提供高性能多维数组对象及运算工具。本系列内容涵盖Numpy基础操作、数组创建与属性、索引切片、数组变形等核心功能，同时介绍数学函数、统计分析、随机数生成和线性代数等应用场景。还包括文件I/O、广播机制、高效数据处理等进阶主题，以及数据分析与图像处理实践。从环境配置到实战应用，系统讲解Numpy在科学计算领域的完整知识体系，适合初学者快速掌握数组计算和数据处理的基本方法。
Numpy科学计算与数据分析：Numpy数据分析基础之统计函数应用
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WSSWWWSSW的博客
08-07 237
本课程介绍Numpy中常用的统计函数及其应用，包括求和(sum)、平均值(mean)、标准差(std)等。从Numpy数组的创建和基本操作入手，详细讲解如何对一维和二维数组进行统计分析，并演示如何通过axis参数按不同维度计算。课程还结合实例展示了如何利用这些函数进行数据聚合与分析，如计算学生成绩的平均分、标准差等指标，为数据科学任务奠定基础。通过学习，学员将掌握使用Numpy进行高效数据分析的基本技能。
Numpy科学计算与数据分析：Numpy数组操作入门：合并、分割与重塑
WSSWWWSSW的博客
08-07 469
本文介绍了Numpy数组的基本操作，包括合并、分割和重塑。在合并方面，详细讲解了concatenate和stack函数的使用方法；在分割方面，重点介绍了split、hsplit和vsplit函数；在重塑方面，阐述了reshape和resize函数的具体应用。文章通过大量代码示例，展示了如何对一维和二维数组进行这些操作，为数据处理和科学计算提供了实用技巧。这些操作是Numpy数据处理的基础，掌握后能有效提升数据处理的效率。
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