ウェブサイトのデータ運用：データアナリストの基本的な資質

一般的なビジネス マネージャーであれば、製品の売上と資本収益を毎日気にするでしょう。また、大規模なネットワーク センターの管理者であれば、ネットワーク全体のトラフィックとサーバーの動的データを毎日気にするでしょう。製品に関するあらゆるデータを管理することで、企業の競争力と製品イノベーション力を大幅に向上させることができます。同様のデータはインターネット上にも存在します。運用データ管理を通じて、運用の目的に答え、運用中に遭遇する実際的な問題の解決を支援します。また、運用目標の達成、運用チーム、チャネルプロモーション、運用計画の評価にも役立ちます。

ゲーム製品のデータ運用を例にとると、登録ユーザー数はゲーム運用にとって重要な統計データであり、ゲームチャンネル業務の発展を測る重要な指標であり、運用費用を遂行するための重要なサポートです。有料ユーザー数は有料プレイヤーの購買行動を反映することができ、ゲーム運用の商業価値を測る重要なデータ指標です。小道具販売報告データはゲーム小道具製品全体の設計の合理性を見るために使用でき、小道具の設計と運用方法を改善するための参考としても使用できます。

この点ではTaobaoも例外ではありません。タオバオは、大規模データストレージ、高並列性、分散データ処理フレームワーク、大規模メッセージミドルウェア、高性能分散クエリシステム、リアルタイムコンピューティングフレームワーク、リアルタイムデータストリーム処理などの技術を通じて商業データを統合、分析、マイニングし、さまざまなデータ製品を提供する「共有データプラットフォーム」を特別に立ち上げたことがわかりました。プラットフォームが立ち上げた「量子定数統計」を例に挙げてみましょう。 Quantum Constant Statisticsは、Taobaoでリアルタイムの店舗データサービスを提供する商用製品です。Taobaoのセラーが店舗のトラフィック、コンバージョン率、直帰率、取引、お気に入り数などのビジネスデータを分析するのに役立つだけでなく、以下に示すように、複数のトラフィックソースとその影響に関するデータ分析サービスも提供します。

では、ネットワーク データ操作がますます重要になり、データ統計製品がますます高度になるにつれて、ネットワーク データ アナリストにはどのような要件が求められるのでしょうか。

まず、最も基本的なネットワーク分析の概念と定義を理解できるようになります。ネットワーク分析の定義と基本概念は、インターネットデータ分析の専門用語です。PV、UV、訪問IP、独立した訪問者数など、最も基本的なWebサイト監視指標さえ理解できない場合は、ネットワークデータ分析について話すことはできません。もちろん、実際のアプリケーションでは、Webサイトの測定指標には他のパラメータも含まれます。ユーザーソース（ソースドメイン名、検索エンジン、キーワード）、ソースページ、ユーザー属性（ユーザーの年齢、職業、訪問地域、ブラウザなど）も、ネットワーク分析に関連する非常に重要な概念です。

次に、インターネット製品開発の基礎知識を理解します。たとえば、HTML の基本的な概念と構造に精通し、Javascript 言語を理解し、データ キャッシュやクライアント クッキーなどの情報を保存および送信する方法に精通している必要があります。これらは技術的なことのように見えるかもしれませんし、データ アナリストが理解する必要はないように思われるかもしれません。しかし、有能なデータ アナリストは、データ Web サイトのさまざまなページ レイアウトと構造を理解し、ページ上のどの情報がユーザーにとって関心のある情報なのか、どのデータが現在のオンライン ユーザーのもので、どのデータが過去のキャッシュ データなのかを理解できる必要があります。これらすべてが、データのより正確な分析と統計を行うのに役立ちます。

同時に、一般的なウェブサイト分析ツールも使用できます。たとえば、Baidu Statistics、ウェブマスター統計ツール、Google Analytics、その他のウェブサイト分析ツールなどです。これらのツールを使用すると、ユーザーが Web サイトをどのように見つけて閲覧しているか、また訪問者のエクスペリエンスをどのように改善できるかがわかります。これにより、以下の Baidu の統計に示すように、Web サイトの投資収益率を改善し、コンバージョンを増やし、オンラインでの収益を増やすことができます。

さらに、一定のデータ分析レポート作成能力も必要です。データ分析を行う際には、分析結果に説得力を持たせるために、表計算ソフトのExcelや大規模統計解析ソフトのSAS（Statistics Analysis System）などの統計ソフトに精通している必要があります。データ分析はすべて頭の中で生成されるわけではなく、最終的には分析レポートに反映される必要があります。分析タスクが完了しても、それをうまく反映する方法がなければ、データ分析によってもたらされる価値は反映されません。

この記事はもともと Nanjing Outward Bound Training http://www.jwxtuozhan.com/ によって作成されました。転載の際は出典を明記してください。ありがとうございます!

原題: ウェブサイトのデータ運用: データアナリストの基本的な資質

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