Аналитика Интернет проектов (стр. 1 )

Министерство культуры Российской Федерации

Алтайский филиал федерального государственного образовательного

учреждения высшего профессионального образования

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ»

Кафедра прикладной информатики

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

ДИСЦИПЛИНЫ

Аналитика Интернет проектов

Специальность:

080801.65 – «Прикладная информатика (в менеджменте)»

Барнаул

2010

АННОТАЦИЯ

1. Минимальные требования к содержанию дисциплины/модуля/спецкурса

Понятия «интернет-аналитика», «веб-аналитика». Развитие технологии и практики в анализе посещаемости сайтов и оценке эффективности интернет-проектов в целом. Классификация методов аналитики. Классификация инструментов аналитики. Структуризация анализа. Цикличность анализа. Требования, предъявляемые к аналитическим проектам и к аналитикам. Методологические аспекты управления аналитической деятельностью. Технологии организации и управления анализом веб-проектов. Показатели, структуры и инструменты управления аналитикой различных поисковых порталов. Способы использования аналитических отчетов для получения экономического эффекта. Новые направления аналитики – использование Web-2, Web-3 и социальных сетей. Социально-психологические аспекты веб-аналитики.

2. Взаимосвязь дисциплины/модуля/спецкурса с другими дисциплинами учебного плана специальности (сетов в ГОС ВПО).

Профессиональная подготовка специалистов, способных успешно анализировать, оценивать и совершенствовать различные интернет-проекты, используя потенциал управленческой науки, современных тенденций менеджмента и маркетинга требует наличия широкого комплекса знаний из самых разных областей наук. Поэтому курс “Интернет-аналитика ” тесно взаимосвязан с различными вузовскими дисциплинами. Такими, как, например: менеджмент, стратегический менеджмент, маркетинг, программирование и др.

3. Перечень элементов учебно-методического комплекса:

1. Нормативный блок: аннотация, рабочая учебная программа дисциплины.

2. Теоретический блок: содержание лекций.

3. Практический блок: планы и структура практических занятий.

4. Блок оценочно-диагностических средств и контрольно-измерительных материалов: вопросы и задания для самостоятельной работы, перечень вопросов к экзамену, образец экзаменационного билета, образец практического задания к экзамену, тесты текущей и промежуточной аттестации.

5. Методический блок: методические рекомендации по дисциплине для преподавателей, методические рекомендации по дисциплине для студентов.

4. Список авторов элементов УМК: , к. т.н., доцент.

Министерство культуры Российской Федерации

Алтайский филиал федерального государственного образовательного

учреждения высшего профессионального образования

“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”

Кафедра прикладной информатики

Учебно-методический комплекс дисциплины

Аналитика Интернет проектов

Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»

Курс обучения V

Семестр 8

Всего часов по учебному плану: 120

В том числе:

- лекции 30

- семинары 30

- самостоятельная работа 60

Формы итогового контроля знаний:

- экзамен 8 сем.

Барнаул

2010

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

В русскоязычном сегменте Интернета периодически обсуждаются проблемы развития и перспектив такой молодой сферы услуг, как веб-аналитика (в рунете, иногда – интернет-аналитика). Некоторые авторы считают, что востребованность веб-аналитики в Рунете находится на очень низком уровне, что обусловлено общей культурой Интернет-бизнеса в странах СНГ. Однако, как показывает практика, ситуация несколько иная.

Действительно, на сегодняшний день, еще не наблюдается повального интереса к веб-аналитике как инструменту повышения эффективности веб-сайтов. Данная ситуация вызвана рядом субъективных и объективных факторов и на некоторых из них следует остановиться подробнее.

Известно, что многие владельцы веб-сайтов и простые пользователи несколько упрощенно воспринимают веб-аналитику, сужая сферу ее применения до анализа посещаемости сайта. Безусловно, статистика посещаемости веб-сайта может дать много полезного с точки зрения поисковой оптимизации ресурса и корректировки входящего трафика. Но анализ посещаемости сайта это далеко не решение тех проблем сайта, которые мешают ему эффективно выполнять поставленные перед ним задачи. Однако не всегда пользователи сервисов веб-аналитики четко осознают это. Многие пользователи разочаровались в веб-аналитике после того, как неудачно пытались разобраться с сотнями цифр, полученных в ходе тестирования сайта с помощью какого-либо из сервисов веб-аналитики. Действительно, многие пользователи систем веб-аналитики ошибочно пытаются углубиться в детальное изучение цифр, что занимает много времени и не всегда дает ожидаемый эффект. Сами по себе статистически данные бесполезны, если только они не говорят о том, что нужно сделать для повышения эффективности веб-сайта.

Многие пользователи предпочитают инвестировать средства в поисковое продвижение веб-ресурсов и Интернет-рекламу, особо не заботясь о том, что посетители не будут задерживаться на сайте, если он имеет неудобный интерфейс или скучный контент. Известны случаи, когда элементарное изменение некоторых ключевых элементов сайта в результате применения многопараметрической проверки приводило к росту его посещаемости без использования поисковой оптимизации и Интернет-рекламы. Однако повальное увлечение поисковой оптимизацией (Рунет чрезвычайно насыщен рекламой ресурсов, занимающихся SEO) несколько отодвигает в сторону веб-аналитику.

На сегодняшний день в русскоязычном сегменте Интернета достаточно активно обсуждаются проблемы, связанные с веб-аналитикой. Вместе с тем, многие владельцы сайтов и пользователи до сих пор не совсем четко осознают, какие преимущества может предоставить веб-аналитика с точки зрения повышения эффективности сайта.

Веб-аналитика, как прикладная сфера деятельности, имеет много самых разнообразных аспектов, в ряде случаев, даже не взаимосвязанных между собой. Для Рунета веб-анализ еще относительно новое явление, поэтому в ходе применения веб-аналитики на практике зачастую возникает много проблем, которые вызваны субъективными и объективными факторами. Можно даже сказать, что пользователи пока что недостаточно полно осознают реальные выгоды от использования систем веб-аналитики. Это в полной мере относится и к представителям Интернет-бизнеса. Некоторые эксперты говорят, что сравнительно небольшой рост популярности веб-аналитики в русскоязычном сегменте Интернета обусловлен рядом факторов.

Есть определенная категория владельцев веб-сайтов, которые вообще скептически относятся к веб-аналитике как таковой. Они считают, что проще потратить деньги на продвижение своих сайтов в поисковых системах, чем заниматься комплексным анализом веб-ресурсов. Искусственное повышение посещаемости сайта – это еще не залог успеха. Если веб-сайт имеет непродуманный пользовательский интерфейс, неудачный контент, то посетители будут уходить с него, вне зависимости от занимаемой сайтом позиции в поисковой системе.

Частая ошибка - зацикливание на анализе посещаемости сайта. Статистика посещаемости дает сухие цифры, которые сами по себе не важны, если они не преобразованы в действия по улучшению эффективности сайта. Только модернизировав веб-сайт с учетом ожиданий клиентов можно надеяться на успех. Не следует проводить полный редизайн сайта только на основании данных о его низкой посещаемости или показателях отказа. Проблема может быть решена другим способом – путем анализа поведения посетителей на веб-сайте. Владельцы сайтов должны осознавать, что веб-аналитика – это не отчеты с красивыми графиками о посещаемости сайта и его посетителях. Эффективная веб-аналитика – это, прежде всего, инструмент выявления тех проблем веб-сайта, которые мешают ему решать конкретные бизнес-задачи. А также перечень мер, которые необходимо реализовать для повышения показателей эффективности сайта.

Веб-аналитика не самый простой инструмент оптимизации юзабилити сайта. Для того чтобы понять, что конкретно посетителям не нравится на сайте, нужно не просто собрать данные, но и правильно интерпретировать их. Именно это сегодня недоступно среднестатистическому пользователю сервисов веб-аналитики. Интеллектуальная обработка данных – это ключевая задача на пути выработки стратегии повышения эффективности веб-сайта. Когда пользователь получает необработанные данные анализа сайта и не понимает, как их можно применить с пользой для сайта, то у него начинает формироваться скептическое отношение к веб-аналитике.

В целом молодая отрасль веб-аналитики, безусловно, нуждается в популяризации, делу которой служит настоящая учебная дисциплина.

Курс «Интернет-аналитика» является составной частью профессиональной вузовской подготовки по направлению “080800.62 Прикладная информатика”.

В данном курсе изучаются сущность и содержание данной научной области, эволюция задач, инструментов и системных решений, использующихся в интернет-менеджменте, и вызвавших необходимость появления интернет-аналитики.

Проводится ситуационный анализ деятельности интернет-аналитика, определяется роль и место анализа и управления интернет-проектами в решении проблем повышения эффективности интернет-бизнеса.

Рассматриваются виды, формы, содержание и технологии деятельности, связанной с использованием идей интернет-аналитики.

Знания студентов контролируются посредством собеседования, практических и тестовых заданий.

Курс заканчивается экзаменом в 8 семестре.

1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ

Цель преподавания дисциплины – Основная цель учебного курса – вооружить студентов системным знанием об основах и содержании управления интернет-проектами на основе данных веб-аналитики и сформировать личностную готовность будущих информатиков-менеджеров реализовывать полученное знание в практической деятельности.

Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:

- овладение комплексом знаний дисциплины «веб-аналитика»;

- развитие личности студента, его мотивации, готовности к принятию ответственных и грамотных решений.

Курс основывается на знании менеджмента (различных направлений), информационных и интернет-технологий, специфики работы поисковых порталов, экономики, психологии управления, программирования и т. д.

Обучение по курсу предусматривает:

- лекции и семинарские занятия;

-практическую работу в интернет с реальными сайтами и (или) блогами на основе типовых инструментов веб-аналитики;

- самостоятельное изучение методических материалов и научной литературы.

Обучение студентов по данной программе организуется в форме лекционных, семинарских и практических занятий. На практических занятиях проводится работа в интернет под руководством и контролем преподавателя, изучение соответствующих информационных инструментов и ресурсов и выполнение индивидуальных заданий с последующим контролем преподавателя.

2. Требования к уровню освоения содержания дисциплины

По окончании изучения этого курса студенты должны

Знать:

общие характеристики деятельности, связанной с веб-аналитикой и оптимизацией проектов; сущность и содержание данного направления деятельности в веб-менеджменте;

основные признаки, классификацию аналитических показателей, методов и инструментов, формы, технологии, методы веб-анализа.

целеполагание и средства достижения экономических целей на основе веб-анализа;

методы и технологии, используемые в процессе целенаправленного управления проектами;

Уметь:

использовать технологии веб-анализа, формы, методы управления веб-проектами для решения проблем повышения конечной эффективности менеджмента организации.

Владеть:

навыками планирования разработки и управления аналитической деятельностью, а также умениями оценки эффективности данной деятельности

3. Требования к обязательному объему учебных часов на изучение дисциплины.

4. Содержание дисциплины.

4.1. Разделы дисциплины и виды занятий

4.2. Содержание разделов дисциплины

4.2.1 Задачи веб-аналитики

Понятие «веб-проект», управление веб-проектами на основе результатов аналитических исследований. Исторические предпосылки и условия появления науки и практики аналитики веб-проектов. Эволюционное развитие управления веб-аналитикой как самостоятельной области практики управленческой деятельности. Сущность и преимущества управления вебпроектами на основе результатов аналитических исследований. Методологические аспекты управления аналитической деятельностью.

Благодаря результатам анализа статистики сайта можно увеличить прибыль, выбрать правильное направление развития или найти новые источники клиентов. В тот момент, когда начинающий веб-бизнесмен радуется окончанию разработки сайта, опытный маркетолог только начинает реализовывать следующий процесс: анализ, оптимизацию, тестирование, снова анализ… Анализ поведения пользователей на сайте позволяет резко повысить эффективность рекламного бюджета, увеличив главный показатель работы сайта: прибыльность, или возврат инвестиций.

Роста прибыли можно добиться за счет нескольких факторов. Любой онлайн-продавец должен решить три задачи для того, чтобы его бизнес был успешен:

·  Привлечение пользователей на сайт (реклама)

·  Конвертация пользователей в клиентов (продажа)

·  Удержание пользователей (повторные продажи).

4.2.2. Сбор данных о посещаемости

Классификация типов проектов. СЕО-технологии. Жизненный цикл проекта. Структуризация проекта. Внешняя среда проекта. Участники проекта. Требования предъявляемые к проектам и оценка качества проекта.

Перед тем, как анализировать данные статистики, нужно понимать, как они были собраны, какие из них могут быть неточными и почему. Сервер в интернете получает от браузера пользователя запросы и отдает данные. На каждый просмотр страницы сервер получает один запрос (на тело страницы), а затем несколько дополнительных (картинки, скрипты, таблицы стилей и другие дополнительные данные для отображения страницы). Скрипты на странице также могут генерировать запросы к серверу — в том числе, к отдельному серверу статистики.

Веб-сервер связывает запросы одного и того же пользователя с помощью сессий. Что сервер может узнать о пользователе:

·  Прежде всего, его ip-адрес.

·  Адрес страницы, которую посещает пользователь.

·  Адрес страницы, с которой пользователь перешел на текущую, или «реферер».

·  Точное время запроса.

·  “Позывные” браузера пользователя — его строку идентификации. По ней можно понять, какие браузеры популярны среди пользователей, а также отличить запрос от поискового робота.

·  Cookie — данные, которые сервер ранее “попросил” браузер запомнить.

Есть три основных вида систем статистики. Одна, “пассивная”, основана на анализе серверных логов — записей о запросах, совершенных на сервер. Однако для того, чтобы получить все необходимые данные, стандартной конфигурации сервера недостаточно.

Второй тип систем сбора статистики добавляет на страницу, показываемую пользователем, дополнительный код, который осуществляет запрос к системе статистики. Помимо стандартного запроса, Javascript смог передавать в систему статистики множество новых данных: разрешение и цветность экрана, параметры операционной системы. Самым популярным счетчиком такого рода является Google Analytics!

У внешнего счетчика на JS тоже есть недостатки:

·  С его помощью невозможно отследить закачки файлов с сайта;

·  он записывает лишь переходы на страницы, загруженные полностью (т. к. иначе код не успеет исполниться).

·  Он требует современного браузера и разрешения на работу скриптов. Он не работает на мобильных браузерах (кроме Opera Mini и современных смартфонов);

Часто разработчики сайтов сами разрабатывают систему записи статистики, в которую добавляют все возможности, которые им нужны. Преимущества такой системы — ее бесконечная гибкость. Из этого вытекает и главный недостаток: необходимость писать для такой системы средства анализа данных вручную. Так что разработчики, нужды которых удовлетворяются готовыми системами, стараются пользоваться именно ими.

4.2.3. Базовые метрики инернет-аналитики

Метрики это показатели, которые считает любая система статистики (Page Rank, ТИЦ и еще много других). Прямые метрики можно посчитать легко и без применения формул.

Просмотры страниц (Pageviews). Самый очевидный, простой счетчик считает количество загрузок тела страницы в браузер пользователя.

Посетители (уникальные посетители, пользователи, охват, visitors, reach)

Система статистики анализирует все записанные ей просмотры страниц и пытается определить, какие из них были произведены из одного браузера. Суммируя количество разных браузеров за промежуток времени, она подсчитывает “число уникальных посетителей”, подразумевая, что одним браузером пользуется один пользователь.

JS-счетчики определяют “уникальность” посетителя, оставляя в его браузере cookie с уникальным числом во время первого визита.

Собственные системы статистики могут измерять не только число уникальных посетителей, но и заходы зарегистрированных пользователей (вводивших свое имя и пароль для данного сайта). Это разные метрики.

Охват. Его нельзя суммировать. Если сегодня на сайте 2000 уникальных посетителей, а завтра будет 3000, то, не зная, сколько из них пришло повторно, нельзя сосчитать суммарный охват — он может быть от 3000 до 5000 пользователей. Зато система статистики, помня уникальный код каждого пользователя и просмотра страницы, может выдать эту информацию для каждого интервала времени.

Google Analytics устанавливает для отслеживания уникальных посетителей cookie с названием __utma со сроком действия 2 года.

Визит — это несколько просмотров сайта в пределах ограниченного интервала времени. Например, Google Analytics считает одним визитом просмотры страниц, между которыми прошло меньше получаса, и браузер не был закрыт.

География. Сравнивая IP-адрес пользователя с имеющейся в распоряжении базой данных географической привязки, система статистики присваивает каждому пользователю регион. Исходя из этого, несложно посчитать распределение посетителей сайта по регионам. Google Analytics даже изображает сравнительную активность пользователей из разных регионов на карте.

4.2.4. От статистики к аналитике

Заниматься исследованием поведения аудитории имеет смысл только тогда, когда мы хотим, чтобы она вела себя определенным образом.

Перед работой с данными необходимо определить цели, которые мы преследуем на сайте.

Цели должны быть измеримы.

Для коммерческого сайта цели должны быть максимально близки к получению прибыли.

Истинная цель маркетинговых мероприятий в Интернете лежит вне Интернета.

Почему говорят о целеполагании? Во-первых, это важнее всего, а во-вторых, для тех целей, достижение которых мы можем отследить через систему статистики, снятие данных может быть автоматизировано. В таких системах аналитики для электронной коммерции, как Google Analytics и Яндекс. Метрика, есть способы регистрировать достижение целей и даже рассчитывать прибыль, которую компания получает от их достижения.

.Имея полный комплект данных статистики и настроенный учет целей, можно переходить от “статистической” части напрямую к аналитической: попытаться воспользоваться полученными данными для того, чтобы принять решение о коррекции рекламной кампании, внешнего вида страниц сайта или ассортимента товаров.

В целом же, аналитическая работа состоит из трех этапов:

·  получить данные;

·  сделать выводы о том, почему данные выглядят именно так;

·  предложить изменения, которые улучшили бы ситуацию.

4.2.5. Сегментация веб-ресурсов. Разделение и содержательный анализ

Мы можем отследить поведение пользователя, но не причины этого поведения. А для того, чтобы стимулировать желательные поступки и предотвращать нежелательные, нужно знать именно причину этих поступков.

Каким же образом опытные аналитики выявляют поведение пользователей, имея лишь усредненные данные по сайту? Они проводят процедуры сегментации:

·  — Сегментируют данные: разделяют всех пользователей на группы, исходя из определенных критериев и рассматривают поведение не всех пользователей, а каждой из этих групп в отдельности;

·  — Строят предположения и проверяют их: выискивают вероятные объяснения для сложившейся ситуации и пытаются повлиять на ситуацию исходя из этих предположений, наблюдая за результатом.

Усреднение — это то, чего нужно бояться больше всего. Перед началом работы аналитику нужно забыть всё, что он знает о своих пользователях. Необходимо анализировать беспристрастные данные статистики, и две вещи могут этому помешать: попытки использовать свои собственные суждения о пользователях и желание создать «усредненный портрет» для всей вашей аудитории.

Все наоборот: чем больше разных портретов, разных групп мы увидим, тем больше мы узнаем о том, как угодить каждой из этих групп.

Сегментация возможна по любым параметрам, которые система веб-аналитики запоминает при показе страницы. Например:

--- по региону;

— по адресам сайтов, с которых пришел пользователь;

— для тех, кто увидел ваш сайт в поисковике — по запросу, который помог ему найти его;

— для тех, кто пришел с рекламного объявления — по объявлениям и рекламным площадкам;

— по первой увиденной пользователем странице;

— по техническим возможностям компьютера и интернет-соединения пользователя;

— по тому, приходил ли пользователь на ваш сайт ранее;

— по действиям пользователя на сайте…

4.2.6 Особенности применения результатов аналитического исследования

Необходимое условие успеха – правильная организация аналитической и оптимизационной работы. Как убедить начальство заказчика в важности аналитики? А главное — как заставить компанию использовать полученные данные?

То, что в них содержится важная для бизнеса информация, вроде бы не вызывает сомнений, но даже если руководство согласно с этим, оно обычно игнорирует выводы аналитика. В результате измерения на сайте не сопровождаются анализом изменений показателей, сам сайт делается “на глазок начальника”, а статистика используется только для рисования красивых графиков и общих оценок вроде посещаемости за месяц. А. Кошик называет это HiPPO, или “МСаВС” — мнение самых высокооплачиваемых сотрудников. С учетом того, что мнение на счет сайта есть у каждого сотрудника, аналитику приходится весьма нелегко.

5. Учебно-методическое обеспечение дисциплины.

5.1. Рекомендуемая литература:

Основная:

1. «Продвижение сайтов в поисковых системах». М. », 2007. Электронный ресурс http://books. /books? id=Fs8spANLOZgC&lpg=PA18&dq=%D0%B2%D0%B5%D0%B1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0&hl=ru&pg=PA4#v=onepage&q&f=false

2. Ашманов И., Оптимизация и продвижение сайтов в поисковых системах (+ CD-ROM) Издательство: Питер, 2009 г400 стр..

3. Гусев В. С. «Аналитика веб-сайтов. Использование аналитических инструментов для продвижения в Интернет». Серия: Практика реального бизнеса
Издательство: Вильямс, 2008 г176 c

4. ,  «Раскрутка веб-сайта: практическое руководство по SEO 3.0», 288 стр., «Вильямс», 2011

5. Итан Расиел, ФригаПол Инструменты МсKinsey: Лучшая практика решения бизнес-проблем Издательство: Манн, Иванов и Фербер, 2009 г. 224 стр.

Оригинал книги The McKinsey Mind: Understanding and Implementing the Problem-Solving Tools and Management Techniques of the World's Top Strategic Consulting Firm

6. Клифтон Брайан «Google Analytics: профессиональный анализ посещаемости веб-сайтов»,400 стр

7. Кошик Авинаш - «Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики»,2011.

Оригинал книги: «Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability and Science of Customer Centricity», Avinash Kaushik, 480 pages, CD-ROM,2010.

8. Кошик Авинаш, «Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов», ,CD, «Диалектика», 2009, 464стр.

Оригинал книги: «Web Analytics: An Hour a Day», Avinash Kaushik, CD, 2008.

9. Ледфорд Джерри, Тайлер Мэри Э. «Google Analytics 2.0: анализ веб-сайтов» 368 стр.

10. Веб аналитика, шаг к совершенству, Киев 2010 электронный ресурс http://www. spybox. /blog/web-analytics-step-to-perfection. pdf

11. Халлиган Брайан, Шан Дхармеш «Маркетинг в Интернете: как привлечь клиентов с помощью Google, социальных сетей и блогов», 256стр., «Диалектика», 2011.

Оригинал книги: «Inbound Marketing: Get Found Using Google, Social Media, and Blogs» by Brian Halligan, Dharmesh Shah,David Meerman Scott (foreword), 256 pages, October 2009.

12. « ***** Как создавался самый крупный интернет-магазин Рунета» -/А Экслер, - М., Манн, Иванов и Фарбер, 2010. Электронный ресурс URL// http://books. /books? id=RWwliAzQ-wEC&lpg=PA117&dq=%D0%B2%D0%B5%D0%B1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0&hl=ru&pg=PP1#v=onepage&q=%D0%B2%D0%B5%D0%B1%20%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0&f=false (дата обращения: - 10.01.2011 г.)

5.2. Полезные интернет - ресурсы (дополнительная литература)

Ольга Данишевская http:///blog/?p=274

Ольга Данишевская http:///blog/?p=233

Блог Романа Зыкова http://*****/webanalytics_tools/

«Анализируй это. Ч.1-Ч.6» http://*****/blogs/eCommerce/79290/

http://www. /

http://www. *****/

http://ru-webanalytics. /

http://*****/

http://*****/

http:/// l

http:///wp-content/uploads/2010/03/Web-analytics_byBTSmarketing. pdf

http://*****/veb-analitika/

Интернет-сайты основных программных продуктов

www. /analytics

www. /intl/ru/analytics/

esignformasters. info/.../google-analytics-advanced-use

www.google-analytics.ru/

6. Материально-техническое обеспечение дисциплины.

Для обеспечения данной дисциплины необходимы:

1. оборудованные аудитории – компьютерный класс (специальная мебель, локальная сеть с безлимитным выходом в интернет и организационные средства);

2. технические средства обучения: компьютер, принтер, проектор, звуковые колонки, доска.

7. Содержание текущего и промежуточного контроля

7.1. Текущий контроль

Текущий контроль по курсу “интернет-аналитика” реализуется в форме контрольных заданий и вопросов по темам, в процессе осуществления анализа и разрешения проблемных ситуаций, проведения деловых игр, выполнения тестовых заданий, обсуждения актуальных аспектов дисциплины. Контрольные работы не предусмотрены.

7.2. Промежуточный контроль

Промежуточный контроль реализуется в форме экзамена в 10 семестре.

Программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования по направлению подготовки 080507.65 – “Менеджмент организации”.

Программу составили:

к. т.н., доцент

Программа одобрена и утверждена на заседании кафедры

Протокол № от 2011 г.

Заведующий кафедрой: ____________

Министерство культуры Российской Федерации

Алтайский филиал федерального государственного образовательного

учреждения высшего профессионального образования

“МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

КУЛЬТУРЫ И ИСКУССТВ”

Кафедра прикладной информатики

Учебно-методический комплекс дисциплины

Интернет – аналитика

Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»

КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО КУРСА

Специальность: 080801.65 – «Прикладная информатика в менеджменте»

Ведущий лектор, к. т.н., доцент

Барнаул

2010

КРАТКИЙ КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ по дисциплине “ Веб-аналитика”

1. О предмете «Интернет-аналитика» (веб-аналитика)

1.1. Вступление

Счетчики посещаемости знакомы всем пользователям интернета уже много лет. Приведем основные сведения о том, что означают цифры на популярных счетчиках посещаемости сайта.

Примечание:

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах: 1 2 3 4 5 6