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SW기획23

[GAStudy] 필터와 측정기준,항목 ------- 오늘 할 내용 -----------사전 정의 필터 및 맞춤 필터측정항목과 측정기준 ------------------------------- 사전 정의 필터 및 맞춤 필터새로운 속성르 생성할 때마다, 구글 애널리틱스는 필터가 없는 보기를 생성한다. 전체 데이터 파일에서 중요한 일부만 확인하고 싶을 때 필터를 사용하여 보기를 관리 할 수 있다. 필터 종류 사전정의필터 : 구글에서 제공하는 필터맞춤필터 : 사용자가 정의하여 사용하는 필터 사전정의필터 대상이 데이터를 포함 또는 제외 여부 결정데이터의 출처 (특정 ISP 도메인이나 IP 주소, 호스트명, 하위 디렉토리 트레픽) 선택출처 식별 방법 (같음, 시작값, 종료값, 포함) 예) 웹사이트 트래픽 증가를 위해 유튜브 채널을 생성하였다고 가정 y.. 2016. 2. 29.
[GAStudy] 계정관리 ----- 오늘 할 내용 ----------계정, 속성, 송성보기 관리 권한 ---------------------------- 계정, 속성, 속성 보기의 계층 구조 모든 하나의 구글 사용자 ID는 여러개의 계정을 가질 수 있고 그에 따라 각각의 계정은 다수의 속성과 다수의 속성보기를 가질 수 있다. 계정, 속성, 속성 보기 관리 나는 101story, 블라블라, 전략 그룹, GATest 총 4개의 계정을 가지고 있다. 101story 계정에는 my blog 속성이 있고 총 3개의 보기가 있다. 각 계정의 속성 옆에는 고유 번호가 있다. 관리(Admin) 탭을 클립하면 계정, 속성, 보기 분류를 볼 수 있고 여기에서 관리가 가능 하다. 계정 드랍박스를 클릭하면 새로운 계정을 추가 할수 있고 속성과 보기도.. 2016. 2. 29.
[Coursera] Digital Analytics for Marketing Professionals W4 https://www.coursera.org/learn/marketing-analytics/home/welcome Digital Analytics for Marketing Professionals: Marketing Analytics in Theoryby University of Illinois at Urbana-Champaign Week 4 마지막 웹 분석은 고객을 더 잘 이해해서 고객 타게팅의 정확도를 향상하기 위해서 이다. 데이터의 종류 - Raw data 원본 데이타조작할수 없다데이타 조작이 필요하다예) 체계적이지 않은 데이타, 고객이 만든 컨텐츠 - Processed Data바로 분석에 사용 가능한 데이터데이터 셋, 집합의 일부분, 변형 데이터enrich 양질의 데이타 예) GA 데이터 같은 경.. 2016. 2. 1.
[Coursera] Digital Analytics for Marketing Professionals W3 https://www.coursera.org/learn/marketing-analytics/home/welcome Digital Analytics for Marketing Professionals: Marketing Analytics in Theoryby University of Illinois at Urbana-Champaign Week 3ZMOT 요소TV, Friends and Family, Online, Print Media, Brick and Mortar Stores 등에서 ZMOT 를 찾을 수 있다. 맥켄지의 고객 여정 지도 여정마다 필요한 질문과 질문에 대한 답을 측정 할 수 있는 방법 Trigger질문) 필요한 것이 생겼는가?Clickstream An.. 2016. 1. 27.
[Coursera] Digital Analytics for Marketing Professionals W2 https://www.coursera.org/learn/marketing-analytics/home/welcome Digital Analytics for Marketing Professionals: Marketing Analytics in Theoryby University of Illinois at Urbana-Champaign Week 2 ====== The Basics of Web Analytics =======이번 강의의 5가지 요약1. 다양한 데이터 소스 2. 쿠키와 태그3. 데이터 수집 4. 조직의 사이즈에 따른 데이터 분석 구분 5. 분석 시 책임감 있는 데이터 사용그리고 분석툴들의 소개 강의 요약 ----------------------------------------------------.. 2016. 1. 22.
[Coursera] Introduction to Recommender Systems W1 https://www.coursera.org/learn/recommender-systems/home/welcomeIntroduction to Recommender Systemsby University of Minnesota 추천 시스템 강의는 총 8주의 강으로 구성되어져 있다.--------------------------------------------------------------1Week : Introduction to Recommender Systems2Week : Non-Personalized Recommenders3Week : Content-Based Recommenders4Week : User-User Collaborative Filtering5Week : Evaluation6Week : .. 2016. 1. 20.

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