Google Analytics берет случайную выборку ваших данных по которой трудно сделать вывод о ее точности.
Сэмплирование или создание выборки – это задача, с которой обычно сталкиваются, если есть большой объем трафика или исследуется очень узкий сегмент аудитории. Выборки используются, когда изучение всего объема данных непрактично или невозможно. Обратите внимание на правый угол скриншота приведенного ниже отчета.
В зависимости от настроек, отчет представляет выборку с данными с разной точностью. Если выборка основана на 90%+ ваших данных, это воспринимается как более или менее репрезентативная выборка. Когда анализ проводится на основе <25% ваших данных, стоит задуматься о дополнительных приемах изучения трафика и обработки данных. Есть много возможностей:
Настройка диапазона данных.
Использовать стандартные отчеты.
Создание новых представлений с помощью фильтров.
Изменения кода отслеживания.
Использование API Google Analytics.
Использование Google Analytics Premium или Adobe Analytics.
Использовать BigQuery.
Если вы не можете позволить себе Premium или BigQuery, и у вас есть требуемые технические знания, используйте API Google Analytics для получения более детальных отчетов и их комбинацию для общей картины поступающих данных. Если вы регулярно сталкиваетесь с проблемой репрезентативности большого объема данных, может оказаться полезным рассмотреть применение сервиса, подобного BigQuery. Это довольно большая тема, по этой ссылке более подробная статья о выборках от Moz.
Совет №22. Анализ данных с использованием языка R.
Изучение языка R позволяет лучше анализировать данные Google Analytics. Получить другой взгляд на статистику. R поможет вам получить выборку прошлых данных. Он также дает возможность создавать понятные визуализации, автоматизировать отчеты, создавать полезные интерактивные приложения и запускать модели, которые не так-то просто сделать в Excel.
Например, в R вы можете:
Создавать отчеты о пользователях с помощью кластеризации и PCA/факторного анализа.
Строить "тепловые карты" по времени суток с отличной наглядностью представления данных.
Построение моделей атрибуции Маркова.
Тепловая карта трафика для Google Analytics
Этот совет не относится только к Google Analytics, так как R (или подобные ему языки программирования, ориентированные на статистику) поможет вам в других вопросах. Знание этого языка расширит ваши аналитические возможности.
Совет №23. Используйте данные о поиске на сайте для нового контента.
Как узнать, что именно пользователи хотят видеть на вашем сайте? Об этом может рассказать ваша поисковая панель.
Достаточно посмотреть, что ищут люди (при условии, что у вас есть настройка поиска по сайту). Вам нужно просто перейти к пункту Поведение > Поиск по сайту > Поисковые запросы.
Это даст вам некоторое представление о потребностях и интересах пользователей. Кроме того, можно попытаться определить наличие явной
