用个筛子控制数据-1：高级细分
这是一个系列文章，你可以查看之前的文章：
- *开篇前的啰嗦话 *
- 分析的基础工作–数据采集
- 使用中的细节：帐户与配置文件（GA）
- 进去的是数据，出来的是报告** **
- 用个筛子控制数据-1:高级细分
- 渠道与目标
在Google Analytics里面，对数据的控制有2种方式：
1.高级细分；
2.过滤器。
我们先看看高级细分：
在新版界面的左上角有高级细分的功能按钮。点击后可以看到高级细分分为默认细分和自定义细分。
默认细分是系统已经给你建好的细分。比如新访问者，回访者等等。个人觉得对内容、资讯性网站而言，新访者、回访者、非跳出访问、搜索流量、直接流量、引荐流量这6个细分群体都可以使用观察下。对比每个群体在网站的具体表现，你会发现在平均数之后的秘密。
但是当深入了解这些细分后，会有自己新的想法，比如通过搜索引擎的新用户和老用户之间有什么差别了？这个细分系统是没有默认提供的，这就需要你自己建立一个新的细分了。
在创建新的高级细分之前，你应该了解以下知识：
1.Google Analytics 中的维度与指标概念；（参考之前的数据）；
2.基础的正则表达式知识；（参考GA的相关文档）；
操作步骤：
1.定义细分
考虑要设计的细分及其要包含的访问类型。为细分确定合适的维度或指标。比如你想研究下北京地区通过百度搜索的访问群体行为，那么你的高级细分应该这样定义：来自北京地区，同时是通过百度搜索来的。它有2个维度，一是城市，二是来源。
2.创建语句
如上图，根据我们的定义，选择第一个维度为“城市”，条件为包含，值为“beijing”。
现在我们已经建立了第一个条件：来自北京地区的访问者，那第二个条件来自百度如何控制了？这就需要组合语句了。
3.组合语句
组合语句是将多个条件语句通过“OR” 和“AND”两个逻辑关系进行组合。“OR”代表逻辑关系“或”，“AND”代表逻辑关系“且”。根据我们的细分要求，是要来自北京地区并且通过百度搜索过来的。所以组合条件我们选择“添加‘AND’语句”，建立第二个维度，选择第二个维度为“来源”，条件为完全匹配，值为“baidu”。
为什么第二个条件中要选择完全匹配了？因为如果选择包含的话会将zhidao.baidu.com等百度域名下的流量包含进来，而这些流量并不是通过搜索引擎过来的。
我们可以看到维度与值之间有条件关系：
完全匹配
匹配正则表达式
开头为
结尾为
包含
大于
小于
关于这些匹配关系，大家可以自己揣摩下。另外可以参考Google Anaytics官方文档中关于高级细分的详细说明：
说了这么多，高级细分对于我们有什么意义了？
我们知道，网站分析中一般使用算术平均数：一组值的总和与除以组值个数，如平均停留时间，人均访问页面数等。在数学中，算术平均数用来估计统计常模或期望值。当所考虑的分布接近正态（即高斯分布或钟形）时，算术平均数很有效。
而绝大多数网站指标的分布不是高斯分布，可能是随机分布。非正态分布中，典型的访问者不会表现出一般的（平均的）行为，所以很多时候算术平均数会掩盖网站的真相。
因此高级细分是一个十分重要工具，它能够揭示那些被掩盖的真相。
补充：
高级细分是基于访次进行数据控制，这就意味着它是没法对访次进行切割的。比如你用虚拟页面跟踪了某些点击行为，知道这样会影响全站的访问深度和停留时间，现在想看看排除这些虚拟页面后数据表现如何。这种情况下高级细分无法帮你解决问题，因为高级细分是无法切割访次的，如果你做一个高级细分：页面不包含这些虚拟页面。那你则是将全部的访问过这些虚拟页面的访次排除了，而不是将这个页面排除。
如果真的碰到这个问题该如何处理了？过滤器是一个不错的选择，下一篇我们将会提到如何处理。