大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于谷歌分析工具的竞品，谷歌分析工具的竞品这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

数据分析有哪些书籍和工具可以推荐？

googleanalytics可以用于国内应用的，无论你外语学习好不好，都有中文语言的。

什么是谷歌分析Google Analytics？

Google Analytics，中文名称叫做谷歌分析，这是Google在2005年11月发布的一款网站分析工具。

Google Analytics并不是Google自己原创开发的，在2005年的时候，Google收购了一家叫做Urchin Software Corporation的软件公司（1999年改名，其前身是成立于1995年的Quantified Systems），Urchin是该公司开发的网站分析工具，而这款产品正是Google Analytics的前身。Urchin Software Corporation在2005年被Google收购之后，Urchin 就变成了 Urchin from Google”，最后Google将其改名为Google Analytics。

Google Analytics有免费版和付费版可供选择，一般而言，免费版提供的功能也足够强大（其实也就是Google在收购Urchin公司后将其原本需要付费的服务免费开放给用户使用），这足以满足绝大多数用户的日常网站分析的需求了。

通过Google Analytics，我们可以对自己的网站进行全面的分析及优化，例如，访客基本交互数据（实时活跃用户数/平均访问时长/每次访问页数/浏览深度/跳出率/退出率等），流量来源（付费广告/直接访问/外链引荐/自然搜索/社交媒体等），受众群体画像（地理位置/访问时段/浏览设备/兴趣行为等）,电商专用统计（谷歌专门针对衡量电商网站销售与转化等情况而提供的一些增强型的功能，包括产品的销售数据，转化率，转化漏斗，转化路径，转化耗时等）。

Google Analytics的基础分析功能是比较全面的，提供了多个维度的标准数据报告，涵盖了实时交互，受众群体，流量获取，用户行为及转化（目标/电子商务/多渠道漏斗）等，可帮助用户从多维度多方面分析网站/用户数据以及对网站进行针对性的优化改进。同时，Google Analytics的自定义功能也足够强大，提供有次级维度，细分和自定义报告等功能，可用于数据剥离，对比分析，交叉数据统计或新建个性化报告，以满足用户个性化的数据分析需求（新版GA4中的自定义分析功能变得更加强大）。

Google Analytics工作原理

Google Analytics的工作原理是通过在网站页面嵌入一段异步加载的JavaScript跟踪代码，因为跟踪代码是异步加载的，所以其对网页的加载时间的影响是最小的。当网站页面被加载时，页面源代码中的这段JavaScript跟踪代码也会同时被加载执行，这段JavaScript代码将引用一个JavaScript文件，该文件随后会执行Google Analytics的跟踪操作，监听、采集本次用户浏览访问请求的相关数据（例如访问者IP地理位置，浏览器设备信息，页面停留时间等在网站的基本行为信息，等等），然后通过虚拟1*1像素的GIF图片作为数据载体将这些数据传输给Google Analytics服务器以完成本次数据的收集（之所以说是虚拟1*1像素图片，是因为这个图片是看不到的）。Google Analytics服务器在对返回的追踪日志数据进行处理后，将数据以指标和维度的方式输送到报告，最终展示在Google Analytics的用户界面，也即我们可看到的各维度的丰富的图表式数据报告。

Google Analytics历史版本

截至目前，Google官方已发布的Google Analytics版本可分为经典版，统一版，全局版和混合全局版，其中：

V1是经典版Google Analytics，即 Classic，2005年发布，使用的是Tracking ID，结构是UA-******-*，数据传输协议版本为v=1，加载的JS开始用的是urchin.js, 后面用ga.js，发送请求的关键字是_utm.gif，事件跟踪写法为_trackEvent(......)；

V2是统一版Google Analytics，即Universal，2012年发布，使用的是Tracking ID，结构是UA-******-*，数据传输协议版本为v=1（通过GET发送），加载的JS用的是analytics.js，发送请求的关键字是collect, 事件跟踪函数写法为ga('send','event',......)；

V3是全局版Google Analytics，即Global，2017年发布，又分为普通全局版和混合全局版，普通全局版Google Site Tag使用的是Tracking ID（跟踪ID），结构是UA-******-*，数据传输协议版本为v=1，加载的JS用的是gtag.js, 发送请求的关键字是collect, 事件跟踪函数写法为gtag('event',......)；

V4是混合全局版Google Analytics，也就是APP+Web，2024年10月，Google将 APP+Web改名为Google Analytics 4正式发布，简称GA4或者GAv4。混合全局版使用的是Measurement ID（衡量ID），结构是G-XXXXXXX，加载的JS用的是gtag.js，,发送请求的关键字是collect，数据传输协议版本为v=2（通过POST发送），事件跟踪函数写法为gtag('event',......)。

Google Analytics Solutions简介

在Google Analytics最开始发布的时候，还只是一款单一的产品，随着时间的推移，Google的持续优化改进，迭代拓展，围绕Google Analytics不断丰富产品线，形成了Google Analytics Solutions。

2016年9月，谷歌正式发布 Google Analytics Solutions，中文名称叫做Google Analytics（分析）解决方案。Google Analytics（分析）解决方案是一个囊括 Google Analytics（分析）产品系列中所有付费产品和免费产品的总称。付费产品会在产品名称后面加上360”这个修饰符，而免费产品则不会。例如：

Google Analytics（分析）（免费产品）Google Analytics 360（付费产品）

此外，所有付费产品都已纳入到 Google Marketing Platform 这个企业级数据与营销效果衡量工具集中。Google Marketing Platform 是一整套集成式数据及营销分析产品，可提供一致的用户体验，专为满足大型企业中企业级营销者的需求而设计。

Google Analytics Solution是一个一站式的数字营销解决方案，数据的收集、汇总、分析、可视化、优化等都可以通过Google Analytics Solution完美实现，Google Analytics Solution的各产品可相互联合，深度集成，功能互补，构成了强大的企业级数字营销整合工具。其中，

免费产品

受众群体：中小型企业

Google Analytics（分析）：衡量用户通过您的网站、应用及其他线上和线下接触点与您的商家在线上互动的情况。Google Tag Manager：跟踪代码管理器，可轻松管理和更新网站和应用代码。Google Optimize：优化工具，使用 A/B 测试工具运行网站实验。通过不同的对比测试从中挑选最佳的方案，优化网站呈现效果，提升用户体验。Google Data Studio：数据洞察，在信息中心以直观的方式呈现数据，并提供便于分享的翔实报告。数据分析加工的功能相较于Google Analytics更加强大，呈现的数据报告内容更丰富。

付费产品

受众群体：大型企业

Platform 首页：使用管理”标签页来管理 Google Marketing Platform。Google Analytics 360：深入分析用户如何与您的线上及线下业务互动。相较于免费版Google Analytics功能上更强大：更高的数据容量，不抽样和官方技术支持等。Google Tag Manager 360：跟踪代码管理器，使用企业工作流程从单一界面管理网站和应用代码。Google Optimize 360：优化工具，运行网站实验，可用于A/B测试，多变量测试，重定向测试等，针对不同受众群体对内容进行个性化设置。Google Survey 360：问卷调查，创建在线问卷调查。

好了，以上便是关于Google Analytics整体上的简要介绍，接下来分享下如何注册Google Analytics及如何安装部署跟踪代码到网站上去。

数据分析利器：10款强大工具推荐

在当今数据驱动的时代，数据分析工具成为企业和个人实现业务洞察和决策支持的重要利器。

今天我就给大家推荐10款非常强大的数据分析工具！

1. Python

一种强大而灵活的编程语言，Python在数据分析领域广受欢迎。

它提供了丰富的数据处理和分析库（如NumPy、Pandas和Matplotlib），以及强大的机器学习和人工智能库（如Scikit-learn和TensorFlow）。

Python的易学性和社区支持使得它成为数据分析师和科学家们的首选工具。

2.R

R是另一种广泛使用的数据分析工具，专注于统计分析和可视化。

它拥有丰富的统计和机器学习库（如ggplot2和caret），并且具有强大的数据处理和转换能力。

R的优势在于其统计分析的特殊功能和活跃的社区，使其成为学术界和统计领域的首选工具。

3.镝数图表dycharts

一款功能强大的0代码可视化工具，输入数据即可一键生成炫酷图表。

不管是基础的饼图、线形图、柱状图，还是稍微复杂一点的桑基图、玫瑰图、甘特图、词云图，甚至是地图，只需替换数据就可以轻松生成。

还有上千种可视化模板，媒体运营、营销海报、市场研究、论文写作、工作总结、个人简历等场景的可视化设计均可在镝数图表轻松搞定。

4. Excel

Excel虽然是一款常见的电子表格工具，但它也是许多人入门数据分析的起点。

Excel提供了基本的数据处理、计算和可视化功能，适用于小规模数据分析和简单的数据探索。它的直观界面和广泛的在线资源使得Excel成为初学者的首选工具。

5. Tableau

Tableau是一款强大的数据可视化工具，能够将复杂的数据转化为易于理解的可视化图表和仪表板。

它提供了直观的拖放界面和丰富的可视化选项，使您能够快速探索和呈现数据。Tableau还支持与其他工具的集成，为数据分析师提供了更大的灵活性。

6. Power BI

Power BI是微软开发的商业智能工具，具有强大的数据分析和可视化功能。

它可以连接多种数据源，并通过直观的仪表板和报表展示数据洞察。Power BI还具有强大的自助查询功能和协作特性，适用于团队内部和跨团队的数据分析与共享。

7. Apache Hadoop

对于大规模数据处理和分析，Apache Hadoop是一项重要的工具。它是一个开源的分布式计算框架，可以在集群中处理海量数据。

Hadoop生态系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型，为大规模数据分析提供了高性能和可扩展性。

8. KNIME

KNIME是一款开源的数据分析和工作流程建模工具。它提供了可视化的界面，使您能够通过拖放节点来创建复杂的数据处理和分析流程。

KNIME还支持与其他工具的集成，扩展了其功能和应用范围。

9. RapidMiner

RapidMiner是一款用于数据挖掘和机器学习的集成开发环境。

它提供了直观的界面和丰富的数据处理和建模工具，适用于从数据准备到模型评估的整个工作流程。RapidMiner还具有自动化和批处理功能，提高了数据分析的效率。

10. Google Analytics

对于网站和应用程序分析，Google Analytics是一款强大而易用的工具。

它提供了丰富的数据追踪和报告功能，让您了解访问者的行为和趋势。通过Google Analytics，您可以监测转化率、流量来源和用户行为等指标，从而优化您的在线业务。

上面10款工具，大家可以根据自己的需求和技能水平，选择最适合自己的工具，并深入学习和实践~

关于谷歌分析工具的竞品的内容到此结束，希望对大家有所帮助。