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| 內容簡介： |
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本书教你如何用正确的方法获得准确的数据，以及如何深层次地理解这些数字背后的行为；帮助你更准确的衡量每个数字的价值，如何识别特定的有用的数字来成功地分析预测；教你如何将原始的"数字”转换为有意义的信息。
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| 關於作者： |
目前，加里?安杰尔领导安永集团（EY）数字分析实践。EY在2013收购了加里先前的公司Semphonic。作为董事长兼联合创始人，加里带领Semphonic公司从由2个人组成的咨询公司，发展成美国国内一家领先的数字分析实践公司。鉴于加里写了一篇有影响力的博客（http：semphonic.blogs.comsemangel），所以他被数字分析协会评为行业最具影响力的贡献者，他也发表了大量的关于先进数字分析实践的白皮书，并经常活跃在行业活动中，他也是一名著名的讲说家。在过去二十年的时间里，他帮助创建并促进了最高水平的数字测量发展。
赵艳斌：男，山东曲阜人，90 后，毕业于著名军事学府装甲兵工程学院。在校期间就体现出对英语的极大兴趣和极高天赋，大学期间曾两次获得全国大学生英语竞赛一等奖，在平时的生活、学习与工作之中也表现出对英文原版著作特别是科技类营销类著作非凡的狂热。
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| 目錄：
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目 录
第一章数字意义1
数字挑战：我们的指标和测量缺乏意义1
杂货店里的无形顾客1
得到数字4
第二章两层分类9
创建数字测量基础9
两层分类16
噪声信号：两层分类的另一个视角19
理解两层分类21
两层分类示例23
第三章用例和访问意图27
洛杉矶塔可食品流动卡车：设计一个数字分类28
构建分类规则32
开发初始用例36
创建行为特征39
分类44
剩余部分分析49
定义成功51
第四章客户标识和分类60
加深对行为的理解60
功能主义70
构建分类79
第五章网站结构82
假设2：假设1常常是错误的82
没有新问题：只是旧错误86
选择限制87
行为转化90
对照实验91
混合你自己的实验96
第六章态度和行为：配制具备更强大测量 功能的鸡尾酒99
理解网站行为100
粉饰分类102
验证分类103
建立一个分类105
第七章客户声音、数字营销和成功测量112
数字网站成为零售点113
在线或通过呼叫中心采购113
在线播放和消费显示114
在线引领代际和销售转化114
在线或离线商业模式下的产品支持115
制药公司向潜在病人推销药物115
采样和偏差116
事前询问，过程中询问，事后询问119
测量上游旅程119
目标精度121
站外调查123
站点测量（过程中）125
稳定性128
何时询问：目标调查和样品的作用128
基准测试和跨站点比较130
测量下游价值（事后询问）132
再调查方法133
取样挑战136
第八章大数据和数字世界测量138
数字数据分析的真正不同之处141
大数据用例146
为什么每个人都理解错了148
用你所拥有的去获取149
第九章全方位渠道分析151
黄金路径的神话152
启示155
全方位渠道分析：旅程阶段155
为跟踪旅程搭建测量框架157
最近频率货币（RFM）160
第十章认知没有尽头163
评估框架164
一些谦逊时间：这里并不涵盖所有的事情168
期待：仍然有工作要做169
测量和它所蕴含的含义170
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| 內容試閱：
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译
者 序
环顾我们生活的四周，从驱车上班到工作刷卡、从超市购物到款台结账、从读书学习到消费娱乐我们都不可避免要触碰数字、使用数字，我们生活在数字的海洋里，我们生活在数字世界里。
当前，云计算、大数据、互联网 方兴正艾，所有这些新科技都离不开数字的支撑，当然更离不开数字分析的托举。当我有幸读到Gary Angel撰写的这本英文原著时，我才更真切认识到数字分析的重要性，它能够为生活在数字世界的我们带来很好的数字体验。这也催生我翻译这本原著的念头。
为了翻译好这本书，我查阅了许多相关资料，也向不少专家学者请教咨询，在这里向他们表示感谢。这本书是我翻译的第二本译作，难免有些地方还够妥当，恳请各位专家和读者朋友们提出批评建议。
为了完成这本书的编译工作，张威教授、卢庆龄教授不顾白天工作的劳累，常常深夜与我探讨里面的章节，其他译者李左续、赵洪彦、赵燕婷和魏扬澜也对这本书的翻译付出了很多心血，这里对他们表示诚挚的感谢。
衷心希望这本书能成为一把启迪钥匙，让你对数字世界测量有更进一步的理解。再次感谢所有帮助我完成编译这本书的老师和朋友们。
译
者
2017.7.31
前 言
我们究竟该如何理解我们周围的世界呢？因为它不是很明显。
我们的感官将永无休止的数据送到我们的大脑。原始状态的数据是极其复杂的。我们吸收事物的形状、表面、大小、颜色、运动、气味和质感，而且这一过程似乎毫不费力。然而，即使是最强大的超级计算机也无法实现实时处理。但是，对于具备适应性的人类婴儿大脑，在一些精心预布线的帮助下，毫无疑问，他们可以学习如何理解这些数据并解析它们，并且对于潮汐式的信息激增可以明智地迅速反应。
几个世纪以来，哲学家们认为无法核实我们自身之外的世界存在。我们只能从内部、从无尽的常量处理过程认识世界，我们把这些称为意识和明显的数据流，我们认为这些数据是由我们的眼睛、耳朵、鼻子和手指产生的。物理世界中有些事情的存在，大大超出了我们的质疑能力。但是我们只能通过解释本质上的抽象数据了解它。
我们通过实施一些模式理解世界，在大自然无穷无尽的实验室中，已经有一些基础模式，留下深刻印记并深深植入我们的思想。大小、形状、颜色和运动只是人类对物质世界理解的几个核心构件。一旦意识数据漏斗进入大脑，我们便尽快进行检测，按照关键维度对它们分类，然后测量和比较所有数据。
这就是物理世界。进化可以确保我们知道如何理解它，即使我们自己都不知道我们如何理解的。但是，我们不再把我们所有的时间都花费在物理世界。因为我们也生活在数字世界里，它有不同的规则、不同类型的数据、不同的参考帧，以及不同类型的测量。
在过去17年的时间里，我的工作一直是数字世界测量。为了从它呈现给我们的巨大数据流中收集数据，进行基本的分类工作十分必要。通过开发框架设备、维度和测量指标，我们可以像解析周围的物质世界那样，轻松地理解这个数字世界。这是很重要的工作，因为只有当我们理解它是如何工作的看它如何为人们工作而不是从编程的角度看它如何工作（虽然我开始作为一名程序员），这样我们才可以塑造和改善这个世界。
现在，我们花费大量时间、精力和金钱，努力改善数字世界。我们做这项工作的好坏可以决定公共政策（healthcare. gov）、我们钟爱的生命健康（eHarmony），以及我们知识世界状态（nytimes.com）的成功和方向。
这项工作并不容易，而且它还没有结束。我们仍然像刚出生的婴儿那样，需要学习解析数字传感器的数据。
数字世界是迷人的。而且不像物质世界，我们没有测量和理解数字领域的预布线。因为没有较大的预构建优势，所以我们解释错的概率要比正确的概率大得多。但是当我们正确解释后，我们至少知道我们做了什么。
接下来的章节将告诉你，我们目前已经掌握的关于如何测量和理解数字世界的知识。
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