Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Bài giảng Phân tích Web: Phần 2 - ThS. Nguyễn Ngọc Anh

Nối tiếp phần 1, "Bài giảng Phân tích Web: Phần 2 - ThS. Nguyễn Ngọc Anh" tiếp tục trình bày những nội dung về các công cụ tác nghiệp; dữ liệu Clickstream; thử nghiệm Personas để cải thiện độ chuyển đổi; xây dựng ACME persona bằng sử dụng phương pháp Van Welie 108; thử nghiệm Personas để cải thiện độ chuyển đổi; sử dụng dữ liệu và viết lên một câu chuyện; . Mời các bạn cùng tham khảo! | HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG VIỆN KINH TẾ BƯU ĐIỆN BÀI GIẢNG MÔN HỌC Phương pháp đào tạo theo tín chỉ PHÂN TÍCH WEB Mã môn học MAR1408 03 TÍN CHỈ Biên soạn ThS. NGUYỄN NGỌC ANH HÀ NỘI 2016 0 Page Chương 5. Các công cụ tác nghiệp. Technology is nothing. What s important is that you have a faith in people that they re basically good and smart and if you give them tools they ll do wonderful things with them. Steve Jobs 5.1 Dữ Liệu Có năm loại dữ liệu người ta nói về khi họ đề cập đến phân tích kỹ thuật 81 P a g e Loại thứ nhất là số liệu định lượng đo tự động bằng công cụ phân tích và hoàn toàn là hành vi. Điều này thường được gọi là dữ liệu kích chuột các kết quả dữ liệu dữ liệu luồng video hoặc các bản ghi truy cập và theo truyền thống là những gì phân tích web . Sau đó dữ liệu mà đến trực tiếp từ những kinh nghiệm mà khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng có về lời đề nghị của bạn vì điều này nó còn được gọi là tiếng nói của dữ liệu khách hàng hoặc dữ liệu quan điểm. Kiểu dữ liệu thứ ba là dữ liệu sinh thái. Đây có thể bạn dựa vào bảng điều khiển hoặc ISP cung cấp dữ liệu về như thế nào bạn đang làm so với đối thủ cạnh tranh hoặc làm phong phú thêm bộ dữ liệu bạn có bằng cách thêm dữ liệu của bên thứ ba có liên quan . Loại thứ tư là dữ liệu xã hội. Trong 10 năm qua công ty như Facebook LinkedIn và Twitter đã thành lập như một phần quan trọng trong cuộc sống của mọi người. Có hơn 1 tỷ người trên Facebook. Lý do họ thành công là một phần lớn là do quản lý dữ liệu. Loại thứ năm là dữ liệu lớn. Điều này thường là sự kết hợp của 4 bộ dữ liệu khác nhưng theo Wikipedia quot dữ liệu lớn là một thuật ngữ chung cho bộ dữ liệu quá lớn hay phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống là không đủ. quot Điều đó có nghĩa là thế hệ trước của cơ sở dữ liệu quan hệ gặp khó khăn trong việc lưu trữ và quản lý các tập dữ liệu lớn. Việc xử lý dữ liệu đòi hỏi phần mềm chạy trên máy chủ song song thường được phân tán về mặt địa lý để xử lý tốt hơn các yêu cầu của địa .