5.1.2 智能事件 -《流量的秘密》
智能事件报告可以有效地帮助你完成每天的网站流量数据分析工作。这是一个非常关键的报告，它可以帮助你发现网站流量的重要变化。这节省了你不少麻烦，你不必钻到一个个报告里去看网站流量哪方面出现了重要的变化，智能事件把重 要的变化给你直接列出来，一目了然。Google Analytics的智能引擎能够发现并强调指标数据的变化，而这些指标的变化往往是容易被忽视的，或是淹没在一大堆指标中需要层层深入分析才能发现的， 这也是这部分报告被称为智能事件报告的原因。
智能事件通过对以前的数据进行统计分析，从而实现对未来的预测。假设你的网 站每天有一定的访问数（每天访问数超过100次）和足够的历史数据（至少一个月），Google Analytics将可以预测出你的网站当天、当周或当月的合理的流量数据。拿预测的数值与实际获得的流量相比较，如果两者差距明显，Google Analytics即认为数据发生了显着的变化，根据变化的情况与提醒的敏感度给你发送电子邮件提醒。
注： 无论你的流量是多少，Google Analytics都会为你生成的智能事件报告。然而，因为所有的统计方法都需要一定数据的样本（至少要有数百个数据点），智能事件提醒才会更加有效，低 流量网站的智能事件提醒可能会出现很奇怪的错误的结果。网站的流量较大，预测的统计结果越精确。
智能概述
图5.3展示了一个智能事件概览报告的例子。这是一个汇总表，展示了在某特定的时间段内触发的自动智能事件。事件的信息可以分解如下：
指标和细分 显著改变的指标数据及其所属的报告细分群组。
时段 提醒应用的时间段。这可以是每天，每周或每月。
更新和变动 日期范围内的提醒与前一个时间段对比得到的变动百分比。
重要程度 每个提醒的重要程度是根据提醒的真实性作的评估，而不是一个随机的结果。直方图越长，结果越真实。绿色的直方图表示的是积极的变化，而红色的直方图表示的是消极的变化。
你可以单击“详细信息”的链接，以查看特定提醒的报告。
图5.3 智能提醒概述报告
在图5.3中，在第1行的自动提醒显示了在1月份里来自美国的用户与较预期水平（由前边几个月的数据预估所得）增长了20％以上。第3行显示了每次访问的目标价值与日趋势相比出现较大幅度下降，而第5行则显示在1月9日从Google过来的流量的转换率明显高于预期。
在 这个例子中，季节性因素对提醒的触发有重大的影响作用。然而，如果知道在某一天来自Google的访问者的转换将高于预期的6倍，对市场及销售部门来说这 是一条很有价值的信息，他们可以针对这一信息开展一些相应的销售活动。没有智能提醒，这一信息可以很容易被忽视掉，因为它只是隐藏在总体转化率下边的一个 不起眼的数据点。
提醒的重要性意味着什么？
在图5.3所示的每个提醒的指标的对应的重要性指示条是一个复合计算的结果，
用 于判断提醒是否真实，并不是一个随机的计算结果。然而，按照谷歌的习惯，计算的复杂性（置信区间和P值）是隐藏起来的，并不会直接展示给用户，取而代之的 是一个简单的、代表0-9的条形图。指标条的长度越长，结果越“真实”。从本质上讲，重要程度越高的提醒，应优先作进一步的深入分析与调查。
更多正态分布统计数据的信息，请参阅
http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution
智能提醒详情：每日事件
这里有三个级别的智能提醒：每日，每周，每月。这三个报告之间唯一的区别是，预期的指标计算时间范围有所不同。因此，在这里我以“每日事件报告”为例作详细说明。从侧面菜单上点击“每日事件”可以进入类似图5.4所示的报告。
图 5.4上方显示了标准的访问趋势图，在绝大多数报告中均有这类图表，在访问趋势图的下边是提醒的时间轴。如果有自动或定制的提醒被触发，提醒将以直方图的 形式显示在提醒时间轴上。把光标移至提醒上方，将弹出一个小气泡显示当天的日期与提醒的数量，例如，在6月23日有3个提醒。点击提醒直方条将弹出一个触 发该提醒的指标报表，这些都显示在时间轴的下方。在图5.4中有三个自动提醒，反映了访问次数、访客数及页面浏览数较预期有显著的增长。
图5.4 每日事件报告
提示： 一旦你已经确定了提醒发生的原因，你可以把它加到图表的注释条目中，这样可以方便他人（与自己）在查看报告时可以记起该事件。
细 看图5.4的提醒列表，在每个提醒左侧有一个小图表图标，点击它你可以从标准的访问趋势图进入同一时间段的该提醒指标的变化趋势图。每个提醒的右边是重要 性的指示条。同样的指标也显示在图5.3所示的概览报告中，它表示的是结果的可能性而不是一个偶然的概率。灰色的重要性指示条表示结果很可能是真实的，而 不只是巧合。在每一行的右侧有一个“转到报告”的链接，点击它可进入该提醒的细分群组的完整分析报告。
每周活动和每月活动的报告操作方式和此处所述的完全相同。唯一的区别是，它们是与前边的几个星期或几个月的指标相比得到的结果。
何谓提醒的显著变化？
Google Analytics对于显著变化的定义，或者是什么触发了提醒，这里作一个简单说明，当一个指标的X-sigma的大小发生巨大的变化或超过它的预期值时 （其中X-sigma是一个指标的标准差的数倍），提醒就会触发。要理解这一点，让我们来看一些基础的统计理论。
一个正态分布（又名高斯分 布）由以下两个参数所定义：平均值mu（μ）和其标准差sigma（σ）。Sigma是实际值和平均值之间的平均差异。根据正态分布的特征，在平均数左右 的一个标准差范围内，函数曲线的面积占比达68%。在平均数左右的两个标准差范围内，函数曲线的面积占比将达95%。在平均数左右的6个标准差范围内，函 数曲线的面积占比可达99.9999998%，换句话说，已几乎包含了分布所有的值。
此图形来源于 http://en.wikipedia.org/wiki/File：Standard_deviation_diagram.svg，在这里的使用已得到授权。
提醒灵敏度
自 动提醒的灵敏度，可通过自动提醒的灵敏性滑块作设置，在图5.4已作突出显示。虽然在滑块上没有标注出具体的刻度，但实际上重要性滑块的范围是从7个 sigma（最低灵敏度）到1个sigma（最高灵敏度）。例如，在灵敏度被设置为最高的情况下，如果一个指标值与预期的平均值有一个标准差或更多的差 异，提醒将被触发。相反，若灵敏度值被设置为最低，指标值与预期的平均值要有7个标准差或更多的差异，才会触发提醒。因此，既要突出显著变化，又要防止提 醒超载，灵敏度滑块的设置可起到一个平衡的作用。我倾向于把它为设置在中间偏左一点——大概是3个标准差的位置，当指标值超出99.7％的预期平均值数据 时，才会触发提醒。
更多正态分布的统计信息，请参阅
http://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution
自动提醒与自定义提醒
到 目前为止，我只讨论了自动提醒。但是你会注意到在图5.3和图5.4中，有两种类型的提醒：自定义提醒和自动提醒。自动提醒（绿色）是Google Analytics根据其算法生成的提醒。也就是说，每天智能引擎都会检查以下维度的指标据，以确认它们是否发生了显著变化：
所有流量
访问者类型（新访者与回访者）
城市
地区
国家/地区
广告系列
关键字
来源
媒介
引荐路径
着陆页
退出页
注： 除了以上列表中显示的维度可用于检查并生成自动提醒外，其他的维度也一样可以用于检查以确认网站的运营数据是否正常。例如，AdWords点击率也是一个检查的维度。然而，具体会包含哪一些维度，目前Google并没提供相关的文档。
任 何落在预期范围以外的指标将被标记为提醒。另一方面，你还可以建立自定义提醒来监控网站运营数据的变化。你可以为任何一个维度的相应指标设置提醒标准，你 甚至还可以设置应用范围的把提醒应用至高级细分的访问群组中。点击“创建新提醒”就可以开始创建你的自定义提醒，在图5.5和图5.6展示的是两个自定义 提醒示例。
在图5.5的自定义提醒中，当一个新的广告系列开始产生收入时，将发送电子邮件至提醒的创建者（也可以同时发送至其他的电子邮件 地址）。通常，从广告系列开始投放到产生收入，中间有一段较长的延迟。 因为如此，若广告投放与市场活动没有作全面的跟踪，新产生的收入可能被忽视。而这个提醒则可以通过电子邮件及时把信息传递给你。
图5.5 自定义提醒——有一个新的广告系列产生了收入
图5.6 自定义提醒——流量高峰
图5.6的例子中，若流量突然飙升则通知提醒创建者。另外，也可以修改提醒来监测流量的低谷以及收入的高峰与低谷。
注： 目前只有自定义提醒可使用邮件发送功能。