Google Analytics - отчет статистики браузера по целевой странице

Мне нужно сегментировать статистику GA, чтобы я мог сообщить статистику браузера / ОС по целевой странице. Каждая целевая страница в основном представляет собой учетную запись клиента, поэтому эта информация будет полезна при разработке профиля пользователя клиента.

Я могу просмотреть отчет браузера / ОС, но не вижу способа фильтрации по целевой странице (или метке события)

Я внедряю метки / значения событий, которые могут дать мне по существу идентификатор для клиента, но тогда нет возможности добавить еще одно измерение в этот отчет для Технологии-> Браузер / ОС.

google-analytics

09.09.2016

Ответы:

Я бы предложил создать настраиваемый отчет, доступ к которому можно будет получить на вкладке «Настройка». Вы можете создать отчет типа «Плоская таблица» и включить в него целевую страницу с другими желаемыми параметрами ОС и браузера. В качестве метрики вы также можете выбрать сеансы, просмотры страниц или что-то еще, что поможет лучше всего ответить на ваши вопросы. Вы даже можете сравнивать статистику различных целевых страниц или применять фильтры на основе целевой страницы.

Это ссылка на образец настраиваемого отчета Google Analytics, который можно импортировать в ваш собственный взгляд. (Нет данных, только конфигурация настраиваемого отчета. Это справочная статья о совместном использовании ресурсов.)

13.09.2016

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли

Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Data Visualization Neural Networks Startup Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning