书籍介绍
这本书最狠的地方，是它敢把'指标'当敌人来拆解。作者反复提醒：跳出率、退出率、重复访问量这些报表上的数字，常常和真实用户行为背道而驰——有人一周访问联想八次，不是忠诚，而是被糟糕的站内搜索逼得焦头脸额。真正的分析，不是把指标堆得更漂亮，而是追问'这些数据到底在驱动什么行动'。书中反复出现的核心诘问——'你需要的是报表，还是分析'——正是全书的命门：工具唾手可得，洞察却需要人。它适合想从'看数据'进阶到'懂用户'的产品经理与研究者，也适合那些被' engagement '之类空泛指标困扰的人。当然，活泼到啰嗦的文风劝退了不少读者，但正是这份'把常识反复嚼碎'的执拗，构成了它作为入门经典的独特价值。
AI导读
核心看点
- 构建基于数据驱动业务决策的创新框架
- 融合定量分析与定性研究的全景视角
- 强调实验测试与竞争情报的实战应用
读者共识
- 内容系统全面，是入门网站分析的佳作
- 作者激情洋溢，但部分读者嫌其啰嗦
- 核心思维框架极具价值，实操需自行消化
精彩摘录
- "ditto for folks who define engagement as the number of repeat visits by a visi-tor. in this past week, i visited www.lenovo.com eight times because lenovo decided to stop supporting system Update. i was stressed and frustrated because i had to locate drivers for my ThinkPad X301 by using its subopti"
- "life is about tak- ing action, and if your work is not driving action, you need to stop and reboot."
- "需要报表，还是需要分析"
- "退出率是指不管从哪个页面进入网站，而在这个页面退出的访问比率；跳出率是指仅从这个页面进入网站，没有做任何事，就在这个页面退出网站的访问比率。"
- "不要只依赖被测试者的话来发现问题；还要观察他们的行为。人们的话经常与自身行为背道而驰。"
- "霍桑效应会影响参与人员行为，在实验室模拟环境下被测试者的行为和表现难免与平时不同，因为他们知道有人在观察他们，因此实验室测试的结果并不可靠，不能作为决定性的意见。"
- "在互联网行业需要谨记：要循序渐进，不要剧烈变革。"
- "大多数行业缺乏数据，但互联网行业不是。"
用户评论
一般吧，后面很多实例化内容，比较适合入门做数据分析的人，科普向内容不太多
看了3-6章，7-8待读。分析师的话确实有些罗嗦。自己还不能洞察其后的原则。
读了最重要的几章，不赖。
这书好吗？读到第五章，为啥发现完全读不下去呢？
简单翻了下，感觉挺不错的，就是担心是否过时了，毕竟互联网的东西发展太快了，而这本书又是5年前的了 :P
虽然作者很努力地在把书写的幽默，常使用看起来较为中二的比喻，例如“数据分析忍者”“征服数据质量之龙”，还有一些自带菲比声音的小标题比如“tag, baby, tag!"，但是就…还是很难读😿考试的话，上七十就好，别无所求。
有人抱怨“废话”多...想要干货可以自己整理好咩？/作者的语言挺活泼的，这种书文风要是再不欢快点，就像嚼干面包还不给水一样。/快两星期没读小说了。好想看新买的《天意》啊，而不是这个。。。/ 2012年5月10标记的在读。那时候刚回JF，刚开始接触主站改版项目。对网站数据分析最初的了解都来自这本书。
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