TAILIEUCHUNG - 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 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 .

• Quản trị Web
• Bài giảng Phân tích Web
• Phân tích Web
• Dữ liệu Clickstream
• Thử nghiệm Personas
• Xây dựng ACME persona
• Phân khúc ACME persona
• Trung tâm truyền thông
• Phương thức giao thông của truyền thông
• Lập kế hoạch phân tích web
• Lập kế hoạch các tình huống phân tích kinh doanh
• Bài giảng Khai phá web
• Khai phá web
• Khai phá dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu phân cấp
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu mạng
• Phân tích liên kết
• Xếp hạng đồ thị
• Nhận diện cộng đồng
• Học biểu diễn đồ thị
• Thuật toán Kernighan–Lin
• Thuật toán Girvan Newman
• Khai phá quan điểm
• Khai phá mẫu tuần tự
• Đồng nhất cảm xúc
• Phân tích cảm xúc
• Phân tích câu so sánh
• Tin học căn bản
• Phân tích mạng xã hội
• Mạng xã hội
• Thuật toán PageRank
• Thuật toán HIST
• Bài giảng Chương 2
• Hệ thống Web toàn cầu
• lịch sử internet
• Kết nối internet
• Phân tích một địa chỉ IP
• Thành phần của một trang Web
• An ninh mạng
• Bài giảng An ninh mạng
• An toàn mạng
• Phòng chống clickjacking
• An toàn dịch vụ web
• Phân tích hành vi nhấp chuột