Notice bibliographique
Résumé
The article presents the concept and subject of web analytics, its main goals and tasks, such as data gathering, data analysis, calculation of KPI, forming of online strategies, describes the main metrics used by specialists when analyzing a website – Bounce Rate, Hit, Visitor/Session, Activity Time, Click, First Visit/Session. After careful consideration the most effective web analytics tool was chosen – Google Analytics. It’s working principles were described and his advantages and disadvantages were analyzed. Working with UTM was described in case with Google Analytics and in common. A website was also selected for analysis using Google Analytics – Google Merch Shop, which is powered by Google and contains different types of Google merchandise. Google Analytics was used to gather different statistics regarding users and visitors activity on the web site. After this, such metrics as Visitors number, visitors’ geographical data and visitor’s conversion number were calculated. Based on the data obtained, weak points of the website were found, due to which the flow of users from some countries was too low, and the percentage of users who made a purchase was significantly lower than the percentage of users who viewed the product. These weak points are limited localization of the site, unclear shipping methods for customers that are outside of USA or Canada, outdated UI/UX design of items page and lack of description with photos on this page. As a result, four recommendations for the further development of the website were formed based on the research data and weak points of the site. It was recommended to add more localizations for people all over the world, increase number of photos, which could make potential customers more interested in making a purchase, and add a detailed description with characteristics of every item, available on the site
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».