我之前做过很多研究，研究是否有关于使用 Google Analytics 数据和机器学习算法的内容。但是，我找不到任何在分析数据上使用机器学习方法的内容，特别是关于哪些参数提供转换的内容。 因此，在本文中，我将尝试讨论诸如如何使用这些方法更好地分析 Analytics 数据以及我们可以从中得出哪些见解等主题。Google Analytics 是我们用来跟踪访问我们网站的用户行为并使我们的网站对他们更有用的最重要的数据导向工具之一。通过 Analytics，我们还可以获得有关可以从哪些来源为我们的网站带来多少用户的信息。
我们将使用的数据
在本文中，我们将使用 Google Analytics 数据和最基本的机器学习算法来找出哪个参数在转换中发挥最大作用以及其他 香港 WhatsApp 号码列表 参数对转换的影响程度。如果您有基本的编程知识，也可以按照这些步骤操作。我将在本文中使用 R 编程语言。如果你使用的软件语言有与我将使用的类似的现成包，你的工作就会容易得多。我们将从 Google Analytics“受众”选项卡下的“用户资源管理器”报告中下载要使用的数据。该报告包括访问我们网站的用户根据其客户 ID 进行的会话次数、平均会话持续时间、跳出率和目标转化率。它们还包括收入和转化次数等指标，但我们在此分析过程中不需要使用这些指标。我们选择一个月的时间段，然后单击显示 5000 行的选项。然后我们使用“导出”选项下载此报告中的数据。
使用机器学习分析 Google Analytics 数据 我们将使用决
策树，这是最基本的机器学习算法之一。可以将此算法与 R 中的 rpart 包一起使用。使用决策树，可以根据不同的参数对 電子郵帶領 数据进行分组。例如，如果会话持续时间超过 1 分钟的用户进行了转化，但会话持续时间低于 30 秒的用户没有进行转化，则可以将此结构单独分组到我们的树中。 我们将使用 Rpart 运行的决策树将使用我们作为输入提供的三个参数创建一个模型，然后根据我们创建的这个模型，我们将预测哪些用户将转换我们之前未检查过的数据。 您还可以看到以这种方式将数据分离为训练集和测试集的逻辑。当我们在训练数据集中使用们的模型没有我们预期的那么成功，我们可以据在另一个变量中。
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