随着数据量的增大，为了提高分析效率，我们经常需要使用“取样数据”来进行资料分析。这在台湾的新闻报道中也常见，比如某项问卷的样本来自于数百万人，或者某市长的民意调查显示数十万的数据量，这些都是取样数据的应用场景。

深度剖析网站数据，是一段富有激情、壮丽又令人感动的旅程。在数据的海洋中，我们发现惊奇，感受到热血，为企业带来实实在在的价值。这个领域让人找到了全新的冒险，对于许多人来说，甚至是找到了真爱，你是否也有同感？

身为营销从业者，我们每日接触各种各样的数据以辅助我们做出商业和营销决策。这些数据包括广告资料、Facebook社群运营资料、Google Analytics内的网站数据、公司后台的会员和产品交易数据等等。我们正处在一个以数据为驱动的营销时代（Data Driven Marketing），数据环绕在我们的世界中，贯穿我们日常工作的方方面面。

在营销领域，实践胜于空谈。纵使我们掌握了诸多Google Analytics的操作技巧，阅读了众多营销思维类文章，但如果不将知识付诸实践，通过数据改善网站，便如同只看书却忘了行路一般。

在我的多次课程和企业内训中，我发现许多初次接触“分析”的人都会面临一个共同的问题：不知如何着手进行分析工作，或者不清楚如何通过分析改进网站。 实际上，当你不知道如何开始分析工作时，意味着你在分析和甚至营销策略上都没有明确的方向。我希望你读到这篇文章时能理解一个重要的观念：数据是我们做商业和营销决策的辅助工具之一，因此你的商业思维和营销理念才是你的核心能力。数据只是帮助你做出更明智的判断，更重要的是，先有营销和商业策略，才能更好地进行分析工作。如果你的公司没有明确的营销策略或商业目标，那么实际上并不需要进行分析工作，因为连商业目标的定义都存在问题，进而不知道应该朝着哪个方向进行分析。

学习Google Analytics实际上就是掌握一门工具的运用技能。

在过去几年里，我参与了许多大型企业和网站的SEO项目，接触了各种各样的新手和企业学习SEO的人群。这些经历使我深刻理解了新手在学习SEO方面所面临的主要障碍以及原因。我曾经分享过“SEO为何难学？”这篇文章，其中涵盖了许多新手在学习SEO时需要克服的问题。在这许多难题之下，我们如何有效地学习SEO呢？

当我们使用Google Analytics 4来查看网站流量来源时，经常会遇到一种来源/媒介类型是“（direct） / （none）”。 这种流量被归类为来自“直接来源 direct source”，通常我们称之为“直接流量”。

Schema.org，通常称为Schema或Schema.org结构化数据，是一种特定的标签（或微数据）词汇表，您可以将其添加到HTML中以改善页面在搜索引擎结果页面（SERP）中的展示方式。