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怎样选择合适的数据分析工具

要是希望集搜索、筛选、合并等一些数据处理功能，还能分析数据，那其实我觉得excel和BDP都能满足这些数据需求，两个工具也都不是很复杂，不需要写编程代码，BDP还不需要写计数公式，一键可以选择，比较适合你这样的数据小白，你都可以试试看，选择自己适合的数据分析工具~~~
■网友
网站分析工具选择是做网站分析的基础，尤其是大型网站，通常会选择商用网站分析工具，如Webtrekk，Google Urchin，Adobe Sitecatalyst，Webtrends，Webtrekk或者IBM Coremetrics等，这些是最常用的候选工具（当然通常也会加一些免费网站统计分析工具，在此不做细说）。本篇将介绍针对WEB端我们在选择商用网站分析工具中的关注点，为大家做一下参考。文章分为两篇，商用网站分析工具选择指南——功能篇和商用网站分析工具选择指南——服务篇。
功能篇
全面的基本衡量指标
受限于各自的逻辑收集不同，通常很多功能不是具有所有基本指标。比如在Adobe Sitecatalyst中，没有默认的“新访占比”，另外在DataWareHouse中没有跳出率的默认度量。在Google Analytics中没有基于日、周、月甚至年的UV度量。因此全面的衡量指标会作为一个基本条件。当然，由于工具提供强大的自定义功能，这些是可以通过自定义部署实现的。但这里我们希望是作为默认的度量。
重要性：★★
能实现跨域追踪
很多大型网站基本都会有跨域的问题，通常会包含跨子域以及跨顶级域的问题。对于第三方Cookie来说，处理跨域问题会比较容易些。第一方和第三方Cookie的灵活选择是一个重要因素。
重要性：★★★★
丰富的自定义维度和指标
在谷歌通用分析中，提供了20个自定义维度和指标，在商用分析工具中会更多。丰富的自定义维度和指标利于我们做个性化的数据收集和处理。比如Adobe Sitecatalyst在15版本中提供了75个自定义维度和量度，提供了100个自定义事件。
重要性：★★★★
强大数据整合功能
数据整合功能包含两块：一是数据导入到流量系统中，形成一个简单的DMP；二是流量数据导出到本地数据仓库，形成流量数据源。对于第一条大多数工具都会支持，具体看支持程度而已。对于第二条，很多工具在数据底层是通过LOG的形式存储，是没有数据仓库的概况。如果有数据仓库的二次开发，会更利于与本地数据仓库的打通和整合。
重要性：★★★★★
完整的订单归因功能
默认情况下，网站分析工具将订单归为最后的一次访问，但在实际过程中，我们可能会对订单归因有不同的应用。在商用网站分析工具中，具备最基础的订单平均分配、订单归属最近一次访问、订单归属第一次访问的功能，除此之外，如果可以自定义访问过程中不同节点的权重，将有利于订单归属分析及各访问节点的效果评估。
重要性：★★★★★
高级细分功能
细分、趋势和转化是网站分析的三个基本点。细分是数据分析的基础，基本的网站细分功能可以从不同的默认维度和自定义维度进行数据切割，较高层级的细分可以结合量度进行群体划分，更高层次的细分可以将时间序列因素增加到细分功能中。举例来说，我们可以这样定义群体：第一个层次——访问了主页页面的用户群体A；第二个层次——访问了主页且访问时间超过50秒的群体B ；第三个层次——在本次访问过程中的第一个（或第二个，第三个，，最后一个）页面就访问了主页且时间超过50秒的群体C，或者是用户是第一次访问就访问了主页且时间超过50秒的群体D。无疑越细分越能发现数据细节。
重要性：★★★★★
完整的路径功能
路径是商用网站分析工具的一个亮点，基于任何页面正向和逆向无限的分析是必须的。如果能做流量闭环的路径更好。
重要性：★★★★
实时数据查看功能
不管是基于云端还是本地化部署，实时数据查看需求非常重要，这种重要性尤其发生在搞大型活动。越短的处理时间与重要指标的及时反馈，越能及时反映数据情况，并针对性做预警和业务优化。


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