今天要分析的京东的只是一套页面，这套页面的入口隐藏的非常的深，普通的用户如果不会死通过搜索引擎根本找不到这个也卖弄的入口。具体页面如下： http://www.360buy.com/sales/197162.html http://www.360buy.com/sales/199351.html http://www.360buy.com/sales/197808.html 一个
数据的标准化（normalization）是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标处理中经常会用到，去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。 其中最典型的就是数据的归
层次分析法（Analytic Hierarchy Process）简称AHP，是美国运筹学家T. L. Saaty教授于70年代初期提出的， AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法。它的特点是把复杂问题中的各种因素通过划分为相互联系的有序层次，使之条理化，
网站中新老用户的分析已经成为了网站分析中常见的一类用户细分的方法，也是网站分析中用户分析的一个重要组成。Google Analytics中对新老用户的命名分别为New Visitors和Returning Visitors，同时也为许多的分析指标提供了基于新老用户的细分。简单地说，新用
数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂
数据仓库中集成了企业几乎所有的可以获取到的数据以用于数据分析和决策支持。这些进入到数据仓库中的数据无外乎三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，它们经过转化后以某种形式统一地储存在数据仓库中，即通常说的ETL（Extract, Transfor
Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一书中将数据的来源分为4部分：点击流数据（Clickstream）、运营数据（Outcomes）、调研数据（Research/Qualitative）和竞争对手数据（Competitive Data）。点击流数据主要指的是用户浏览网站时产生的数据；Outcomes我更习惯叫做运营数据
电子商务信用问题成因 （1）诚信基础薄弱 在我国信用评价和监管机制不健全的环境下，人们在交易过程中诚实守信的意识还很淡薄，因为人们的失信成本很低，或者说有时还不存在失信成本，这使得部分人越来越不诚实、不守信。 （2）电子商务在某些
信任模型理论 目前，国外的学者就网上信任模型的形成机制的主要理论分为以下两种： 周期理论( cycle theory ) 侧重于探讨交易双方信任关系的保持。该种观点认为信任关系的维系取决于信任方(trustor)对于受信方(trustee)所实施的初始信任(initial trust)行为的
我们平常在看网站分析相关文章的时候，时常会看到“点击流(Clickstream)”这个词，点击流数据是网站分析的主要来源。那么究竟什么是点 击流数据，它又来源于何处，为什么它是网站分析的基础数据？关于这些问题的系统解释，推荐阅读《点击流数据仓库》
