很不错的文章，建议大家都看看，特别是菜鸟们！
为什么要做数据分析师：
在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量（长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等），据说到2020年，全球每年产生的数据量 达到3500万亿GB；海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为领导决策提供参考依据？随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分 析海量数据成为可能。
而数据分析也越来越受到领导层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过 dashboard监控告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找 出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。
我们举两个通过数据分析获得成功的例子：
(1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广 告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国最大的在线显示广告提供商。
(2) Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明: 亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品推荐，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。
此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测 等等；在金融上预测股价及其波动，套利模型等等；在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析 师也越来越受到重视。
然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策 能力（基于对海量数据的研究）的管理人员和分析人员的人才短缺。而在中国，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放 大，高级分析人才难寻。也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手， 要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用；要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。
我的职业规划：
对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有 正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或 业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。
为此，我对自己的规划如下：
第一步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等），掌握基本的数据分析软件（比 如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等），掌握基本的商业经济常识（比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等）。这些基 础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。
第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的兼职，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader 给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过兼职，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后 去西门子，做和VBA的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易 车，在那里兼职了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模 型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一 种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，最后写成一个可操作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的 需求调研，和制定工作任务说明书SOW，体会颇多。
第三步：第一份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼 尔，IBM，AC等等。通过第一份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方法，让自己成长起来。
第四步：去自己喜欢的一个行业，深入了解这个行业，并讲数据分析应用到这个行业里。比如我可以去电子商务做数据分析师。我觉得我选择电子商务，是因为未来 必将是互联网的时代，电子商务必将取代传统商务，最显著的现象就是传统零售商老大沃尔玛正在受到亚马逊的挑战。此外，电子商务比传统的零售商具有更好的数 据收集和管理能力，可以更好的跟踪用户、挖掘潜在用户、挖掘潜在商品。
第五步：未知。我暂时没有想法，不过我希望我是在一直的进步。
有一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标：
能力：一定要懂点战略、才能结合商业；一定要漂亮的presentation、才能buying；一定要有global view、才能打单；一定要懂业务、才能结合市场；一定要专几种工具、才能干活；一定要学好、才能有效率；一定要有强悍理论基础、才能入门；一定要努力、才能赚钱；最重要的：一定要务实、才有reputation；不懂的话以后慢慢就明白了。
目标：1-做过多少个项目？2-业务背景有哪些，是否跨行业？3-做过多少种类型的模型？做了多少个模型？4-基于模型做过多少次完整的marketing闭环？以上四个问题，足以秒杀95%以上的忽悠和菜鸟！
我仅以此为努力之坐标，时刻提醒自己。
路在前方，漫漫前行。
cookie在WiKi上的解释是：指某些网站为了辨别用户身份而储存在用户本地终端（Client Side）上的数据（通常经过加密）。
Cookie分为两种类型，第一方cookie和第三方cookie。Google Analytics使用第一方cookie
Google Analytics设置了5个不同的cookie，_utma, _utmb, _utmc, _utmz和 _utmv。分别用来存储不同的信息。所有的cookie统一使用_u-t-m开头，所以我们看到这三个字母就知道是google的cookie。
下面逐个介绍Google Analytics的cookie和功能。
_utma的主要功能：识别唯一身份访客
_utma的生存周期为2年。其中第二组的随机唯一ID和第三组的时间戳联合组成了访问者ID，Google Analytics通过这个ID来辨别网站的唯一访问者。而后面的几个时间戳用户计算网站停留时间和访问次数。
_utma Cookie存储的内容：127635166.1360367272.1264374807.1264374807.1264374807.1
第一组数字被叫做“域哈希”，是GA表示这个域的唯一代码。同一域中每个cookie的第一组数据都是“域哈希”，并且值都是一样的。
第二组数字是一个随机产生的唯一ID。
第三，四，五组数字是时间戳，其中第三组数字表示初次访问的时间。第四组数字表示上一次访问的时间，第五组数字表示本次访问开始的时间。
第六组数字是访问次数计数器。这个数字随着访问次数的增加而增加。
PS：上面的三个时间戳数字相同，并且最后的访问次数计数器是1，表示这是第一次访问。
_utmb的主要功能：和_utmc一起决定访客的Session
_utmb的生存周期为30分钟，当访问者在你的网站持续30分钟静止时，utmb将被删除。Google Analytics使用_utmb 和_utmc一起辨别一个session。
_utmb Cookie存储的内容：127635166.2.10.1264374807
第一组数字和_utma一样，是“域哈希”。
后面的几组数字是一些附加值。
_utmc的主要功能：和_utmb一起决定访客的Session
_utmc是一个临时cookie，当用户关闭浏览器时_utmc将一起被删除
_utmc和_utmb一起来识别一个session，当用户访问一个网站时，Google Analytics会检查这两个cookie，如果缺少其中任何一个，Google Analytics都将认为这是一个新的session。
_utmc的内容：127635166 代表“域哈希”。
_utmz的主要功能：存储流量来源信息和链接标记的变量值。
_utmz的生存周期是6个月，_utmz中存储了所有流量的来源信息。
_utmz的内容中一共有4组数字：127635166.1264374807.1.1
第一组数字是“域哈希”。
第二组数字是时间戳。
第三组数字是session number。
第四组数字是campaign number 记录通过不同来源访问网站的次数。
utmcsr=(direct)|utmccn=(direct)|utmcmd=(none)
这些信息代表流量的来源，因为我是直接输入域名直接访问的，所以来源和媒介都是direct
_utmv的主要功能：自定义访问者的属性。
_utmv的生存周期是2年，存储通过_setVar（）自定义用户属性。
_utmv的内容：127635166.user
第一组数字是“域哈希”。
第二个值user是通过_setVar（）设置的用户属性。
PS：_utmv只有在调用了_setVar（）时才会出现。
此外，还有两个cookie __utmx和__utmxx。这两个cookie不是由Google Analytics设置的，而是由Google的Website Optimizer用来做A/B测试或多变量测试用的。如果在访问某个页面后看到这两个cookie，那就说明这个页面正在进行页面优化测试，而你访问的 页面可能是测试中的某一个版本。
Google Analytics中的cookie比较多，每个cookie的属性和功能也各不一样。我做了一个Google Analytics cookie速查表，请在这里下载。
Google Analytics（分析）利用 Cookie 定义用户会话，并提供 Google Analytics（分析）报告中的多种关键功能。Google Analytics（分析）设置或更新 Cookie 的目的仅在于收集报告所需数据。此外，Google Analytics（分析）仅使用第一方 Cookie。也就是说 Google Analytics（分析）针对您的域设置的所有 Cookie 仅会向您的域的服务器发送数据。这一做法有效地保证了 Google Analytics（分析）Cookie 成为您网站域的私有财产，来自其他域的任何服务器都无法篡改或获取其中的数据。
下表中列出了通过 Google Analytics（分析）Cookie 获取并在 Google Analytics（分析）报告中使用的信息类型。
| 功能 | Cookie 说明 | 使用的 Cookie |
|---|---|---|
| 设置您网站内容的范围 | 因为任何 Cookie 读/写访问都会同时受到 Cookie 名称和其所在域的限制，所以通过 Google Analytic（分析）进行的访问者跟踪会默认限制在安装跟踪代码网页所在域。一般来说，跟踪代码将安装在单个域中（并且没有其他子域），在这种情况下，通用设置是适用的。如果您希望跨多个域或子域跟踪内容，或将跟踪范围限制在单个域中更为具体的部分，您可以使用 ga.js 跟踪代码中的其他方法定义内容范围。有关详情，请参阅 Collection API 文档中的域和目录。 |
所有 Cookie |
| 确定访问者会话 | 针对 ga.js 的 Google Analytics（分析）跟踪使用两个 Cookie 来建立会话。如果这两个 Cookie 中的任一个缺失，用户的后续活动将会导致启动一个新会话。有关详细的定义以及将会终止会话的情景的列表，请参阅帮助中心中的会话一文。您可以使用 _setSessionCookieTimeout() 方法自定义默认会话时间的长度。
该描述专门针对网页的 |
__utmb |
| 识别唯一身份访问者 | __utma Cookie 会为访问您网站网页的每一个浏览器指定唯一的 ID。通过这种方式，使用同一浏览器对您网站进行的后续访问，将会视为同一（唯一身份）访问者的访问而被记录下来。因此，如果某用户同时使用 Firefox 和 Internet Explorer 与您的网站互动，Google Analytics（分析）报告会将其视为两位唯一身份访问者的活动进行跟踪。同样，如果两位访问者使用同一浏览器，但登录到各自的计算机帐户，那么这些 活动将按照两个唯一身份访问者 ID 进行记录。另一方面，如果两位访问者恰巧使用同一浏览器，同时共享同一计算机帐户，那么将按照一个唯一身份访问者 ID 进行记录，尽管事实上访问是由两个人分别进行的。 |
__utma |
| 跟踪流量来源和浏览过程 | 当用户通过搜索引擎结果、直接链接或链接到您网页的广告到达您的网站时，Google Analytics（分析）会在 Cookie 中储存引荐类型的信息。Cookie 值字符串中的参数将得到解析，并通过 GIF 请求（utmcc 变量）发送。Cookie 的有效期为 6 个月。此 Cookie 会在用户对您网站的每个网页进行后续浏览时获得更新，进而确定访问者对您网站的浏览过程。 |
__utmz |
| 自定义变量 | 您可以根据具体数据定义自己的报告细分。如果您在跟踪代码中使用 _setCustomVar() 方法定义了自定义变量，Google Analytics（分析）将使用此 Cookie 跟踪并报告这一信息。通常情况下，您可以使用此方法根据用户在您网站上选择的自定义人口统计学特点（收入、年龄范围、产品性能），对网站访问者进行细分。 |
___utmv |
| Website Optimizer | 您可以将 Google Analytics（分析）与 Google 网站优化工具配合使用，该工具可帮助您确定最有效的网站设计。网站优化脚本在您的网页中执行时，会将一个 _utmx Cookie 写入到浏览器中，并将其值发送给 Google Analytics（分析）。有关详情，请参阅 Google 网站优化工具帮助中心。 | ___utmx |
一旦在网络浏览器中设置/更新了 Cookie，其中包含的报告所需数据将通过 utmcc 参数发送到 GIF 请求网址中记录的 Google Analytics（分析）服务器。
Google Analytics（分析）会设置下表中介绍的 Cookie。在默认的配置和使用情况下，Google Analytics（分析）仅会设置表中的前 4 个 Cookie。
| 名称 | 说明 | 有效期 |
|---|---|---|
__utma |
此 Cookie 通常会在该网络浏览器首次访问您的网站时写入其中。如果此 Cookie 被浏览器操作者删除，而该浏览器又对您的网站进行了后续访问，一个拥有不同唯一 ID 的 __utma Cookie 将会写入其中。此 Cookie 用于确定您网站的唯一身份访问者，并会在每次网页浏览时获得更新。此外，Google Analytics（分析）会将为此 Cookie 指定的唯一 ID 作为额外的安全措施，以确保此 Cookie 的有效性和可访问性。 |
设置/更新后 2 年。 |
__utmb |
此 Cookie 用于建立和保持用户与您的网站之间的会话。当用户浏览您网站的某个网页时，Google Analytics（分析）代码会尝试更新此 Cookie。如果未能找到此 Cookie，Google Analytics（分析）会写入一个新的该 Cookie 并建立新的会话。每当用户访问您网站中的其他网页时，此 Cookie 的有效期会重新更新为 30 分钟，因此只要在 30 分钟周期内重复发生了用户活动，单个会话就会一直持续下去。如果用户在您网站中某网页的停留时间超过了 30 分钟，此 Cookie 就会过期。您可以通过 _setSessionCookieTimeout() 方法修改默认的用户会话时间的长度。 |
设置/更新后 30 分钟。 |
__utmc |
此 Cookie 会和 __utmb Cookie 结合使用，确定是否为用户建立新的会话。具体来说，此 Cookie 没有特定的有效期，所以它将在用户退出浏览器时失效。如果某用户访问过您的网站后退出了浏览器并在 30 分钟内再次访问了您的网站，该用户将会由于缺少 __utmc Cookie 而必须建立新的会话，尽管事实上 __utmb Cookie 还尚未失效。 |
未设置。 |
__utmz |
此 Cookie 会储存访问者到达您的网站通过的引荐类型，即是否通过直接方法、引荐连接、网站搜索或广告系列（例如广告或电子邮件）到达。这些信息会用来计算您网站的搜索引擎流量、广告系列和网页的导航方式。此 Cookie 会在每次网页浏览时获得更新。 | 设置/更新后 6 个月。 |
__utmv |
此 Cookie 正常情况下在默认跟踪代码配置中不会出现。__utmv Cookie 通过 _setVar() 方法传递所提供的信息，您可以使用该方法创建自定义用户细分。然后，此字符串将通过 utmcc 参数传递到 GIF 请求网址中记录的 Google Analytics（分析）服务器。仅当您将 _setVar() 方法添加到您网站页面的跟踪代码中时，此 Cookie 才会写入浏览器中。 |
设置/更新后 2 年。 |
__utmx |
此 Cookie 用于 Google 网站优化工具，并且仅当您的网页正确安装并配置了 Google 网站优化工具跟踪代码时才会设置。当优化脚本执行时，此 Cookie 会储存该访问者针对每个实验所分配到的变量，确保用户在您的网站体验的一致性。有关详情，请参阅 Google 网站优化工具帮助中心。 | 设置/更新后 2 年。 |
关于Google Analytics的Exit Rate的，我的错误在于我此前自己认识的定义其实一直是错误的。 我一直以为，某个页面的Exit Rate=该页面上离开网站的PV÷经过该页面的Visit，但实际上公式是Exit Rate=该页面上离开网站的PV÷该页面的总PV。为什么是这个定义的原因我觉得很明确，因为对于GA，很严谨地区分了页面级的度量和网站级的度 量，visit是一个网站级别的度量，而exit rate是页面级的，所以exit rate只能用page view来定义。
不过，请大家注意，Omniture跟GA在这个地方的定义不同，Omniture的定义是以前一个公式为准。我个人更倾向于前一个公式的定义，因为这能够让Exit Rate保持跟Bounce Rate的一致性。
好了，步入正题，今天要讲的是给初入网站分析大门的朋友们的，话题不深，但是挺有趣，关于Google Analytics，关于我们应该用什么工具做网站分析。
在我开始发表意见前，我要做一个免责声明:)。我非常了解Omniture，但我不愿意偏袒任何一种工具，因为我知道网站分析工具是全人类 （咳，准确说是全部网站分析师）的财富，我们在享用这个财富之前，了解它，读懂它，扬长避短为我所用，就是大好，至于其他的主观色彩，我不会卷入。只是分 享，为快乐而分享，为搞定抑郁症而分享。:)
今天这个话题关于Google Analytics，我们最常使用也最熟悉的网站分析工具，它给我的感觉如同一个十七八岁的年轻人，朝气蓬勃，富有主见和创造。这个工具擅长于做什么，又有哪些不能够做到的地方呢？今天愿以此文跟大家聊个尽兴，也是对我敬佩的导师Avinash Kaushik先生的致敬！
这个文章分为三个主要部分。第一部分是Google Analytics的长处；第二部分是Google Analytics的不足；第三部分是Google Analytics所适宜和不适宜的网站领域。
牛B第一：界面
工具界面这东西，是个见仁见智的事情，不过我觉得Google Analytics的界面绝对是易用的，因为它符合人们的惯常思维。这一点对于初学者非常好。
牛B第二：度量
我认为Google Analytics在度量方面有长处的地方在于，它比较认真地系统考虑的度量的设置。由于是一个免费的通用的工具，所以在度量的设置上注意了三点，第一点 是尽量采用约定俗成的度量名称；第二点是尽量采用约定俗成的度量定义（但不完全是）；第三点是区分了网站级和页面级的度量。所以，度量入门学习用 Google Analytics很好。
牛B第三：细分
Google Analytics不能说具有最好的细分能力，但是其他免费系统，甚至很多付费系统都没有它的细分能力。Google Analytics之所以在细分上如此给力，是因为Avinash非常强调网站分析中的细分分析。对于我而言，大家也看到了我的想法——“无细分，毋宁 死”，做最深入的一些分析，细分数据的确非常重要。
Google Analytics在推出新版之前，细分其实做的很差，但是我记得去年推出新的版本之后，细分功能大大增强。最棒的就是增加了高级细分功能，即你自己可以 定义你需要的细分规则，即我给它起的名字——规则细分。规则细分是网站分析中最重要的工具之一，能够在免费工具中看到这样的功能，你除了感动还是感动。虽 然Google Analytics细分的结果很多需要做采样，但是如果看了Avinash的第二本书就知道，采样数据未必不能提供好的insight。
此外，Google Analytics还提供了其他的细分方法，例如过滤（filter）。值得注意的是，过滤是一种“事前细分”，即把监测数据放入报告之前进行筛选，一旦筛选不通过的数据，通过任何方法都将不能再获得。
牛B第四：响应
这里要提醒的一点是，响应是指你操作Google Analytics时的界面反应的速度，即你打开任意一个报告所需要花费的时间，而不是Google Analytics提供数据的实时性。在响应速度上，Google Analytics拜Google强大的服务器集群所赐，以及自身算法的优化，速度让人满意！毕竟Google Analytics是提供的SAAS（software as a service）服务，数据要在遥远的服务器端打个来回，响应上能够跟本地端的监测工具有得一拼，相当厉害。
牛B第五：集成AdWords
这个不值得多说，毕竟都是一家人，近水楼台先得月。Google Analytics集成了监测AdWords流量的功能，并且能够把关键词投放的成本整合其中，这对做Google SEM的用户有很大帮助。
牛B第六：异步代码
Google Analytics升级了自己的标准代码添加方式，原先必须添加在<body>…</body>中的代码现在可以添加 在<head>…</head>中。这让GATC（Google Analytics Tracking Code）与其他JavaScript代码之间发生冲突的可能性大大降低，而且受到页面载入速度而影响监测的可能性也大大降低。
牛B第七：免费
这个优点不用多说了，反正谷歌的服务器肯定会为无数免费的账户增加数千台到数万台。也许，我估计的可能还是保守的了。
不牛B第一：路径
Google Analytics其实并无路径分析功能。Entrance Path，或者Navigation Summary都不是路径，只是前后页功能而已，甚至不是前后页的路径。路径功能是能够统计到网站访问者各条路径的功能，从他/她进入网站的那一页，直到 他/她离开网站的那一页。这个功能的作用在于，帮助我们发现一些被很多访问者经过，但却超出我们预计的路径，这十分有助于我们分析网站的页面结构和链接结 构，并据此优化它们。商用网站分析工具，例如Omniture的SiteCatalyst和Discover均很强调这个功能，它有专门的路径报告即 paths报告，支持无限层级的路径。
图：Omniture SiteCatalyst的Next Page Flow报告
不牛B第二：转化
这个不牛B之处不是很给力，因为Google Analytics并不是没有转化监测，事先预定10个转化页面对一般网站已经足够。不过，在数据报告中任意自定义页面之间的转化功能Google Analytics还不具备。对于有多种可能转化路径的网站（这种站其实很多，尤其是大量商品的电子商务网站）而言，灵活的转化自定义功能是很必要的。部 分商用网站分析工具具有这个功能。
题外话：为什么Google Analytics的路径转化功能不强大
今天我还跟武凯讨论了这个话题，我们并无法知道Google Analytics在这两个方面做得不到的真实原因，但我们相信算法对Google而言绝对不是问题。我们推测，由于这两个功能的运算随着路径长度的增 长，而变成天文级数字的可能性，Google Analytics实现这个功能需要更强大的运算和更多的服务器，这会使报告的响应时间变长，而影响用户体验，并且增加大量的成本开销。
不牛B第三：交易监测
Google Analytics在小型电子商务网站中占有大量的份额，但电子商务所重视的交易监测却不是它的长项，主要在于Google Analytics只提供了Add Trans和Add Item两种event，对于灵活多变，而且品类管理复杂的电子商务而言，这一点功能只能称得上“聊胜于无”。另外，Google Analytics没有提供以产品为中心的产品监测（product tracking），因为这个功能需要更灵活的自定义。
不牛B第四：自定义
毕竟只是免费工具，所以Google Analytics自定义并不强大，目前只提供自定义报告功能，虽然实际上这个功能很实用。自定义度量是一个令人期待的功能，但是Google Analytics似乎短时间内并不想把它放进去。此外，真正的自定义功能是结合网站业务需求的，尽管Event Tracking的出现改变了这一状况，但灵活性不足，而且称不上易用，实际上并无法涵盖网站中的业务功能——例如按照产品细分的添加购物车行为的监测， 或者按照用户ID细分的支付监测等；或者也无法探知访问者填写表单的情况；在Campaign Tracking方面，Google Analytics提供的6个utm属性仍然有限，且不能自定义属性；Google Analytics也无法根据一个网站上用户的各种属性进行自定义细分。所以，Google Analytics的自定义能力是非常有限的。
不牛B第五：特殊链接监测
在Google Analytics中，特殊链接的监测并不是默认实现的，需要你动手添加Virtual Page或者Event Tracking。但商用网站分析工具，例如Omniture的SiteCatalyst，这些功能是默认自动实现的。也就是说，当你装上了 SiteCatalyst，Exit Link（也就是点击你网站上的外链的行为）的数据是自动监测的。同样，下载链接也是自动实现监测。
不牛B第六：数据关联
Google Analytics的数据关联不能说做的不好，不过，毕竟这个工具受制于自定义功能的薄弱，因此能够监测到的度量有限，数据关联也就相对比较简单。另外， 由于细分功能出色，因此GA对数据关联的强调相对较小。不过，对任何一个网站分析工具而言，数据关联都是一个非常高的要求，毕竟3维的数据关联要比2维的 关联多出Cnn（打不出来这个概率的符号，大家明白意思就好）种可能性，对服务器的要求太高了。Omniture利用Data Warehouse实现复杂的数据关联，但牺牲了实时性，它的另一个专门做细分和数据关联的产品——Discover——可以实现复杂而实时的数据关联， 但能够涵盖的范围通常不超过数个月的数据。而Google Analytics则只提供预定的数据关联。
不过，从目前Google Analytics的一些界面微调情况看，这个部分的重要性逐渐被它认识到，相信未来有更多的改变。
不牛B第七：Raw Data
Google Analytics不提供Raw Data或者是未经报告再加工的数据。这些数据的好处在于，能够帮助解决一些对于数据报告中出现的疑问，也能够帮助进行深入的数据分析。
不牛B第八：数据接口
没错，Google Analytics为我们提供了API，但是这个API实在是很有限，至少，在跟一个企业的CRM或者是ERP系统对接的时候，根本派不上太多用场。由于 并没有开放Raw Data，所以实际上这些API并不足以帮助用户将自己的其他商用系统与Google Analytics的数据报告进行对接。这也就意味着，Google Analytics只是一个封闭系统。
Google Analytics适宜的网站
GA实际上非常适用于博客网站以及内容网站。有时候我甚至觉得，sina.com.cn用GA在功能上应该也是够用的（除了路径分析之外），毕竟现在GA没有了月度Page View监测数量的上限。
小型的电子商务网站也可以使用GA，利用GA有限的电子商务监测功能、转化预定功能还是能够给出不少不错的insight。
朋友们会问我，我们男科医院的网站用Google Analytics行不行。我觉得，完全行，因为你那个网站也不涉及交易，而且转化也比较单一清晰，所以这一类的网站同样适宜Google Analytics。
Google Analytics不适宜的网站
大型电子商务网站很少用Google Analytics，因为Google Analytics对特质性和复杂性的支持有限。大型公司的网站，例如Intel、HP或者Sony的网站也不会使用Google Analytics，原因同前。另外，平台型的网站，比如淘宝、猪八戒、世纪佳缘之类，用Google Analytics肯定非常麻烦，因为这些网站有很复杂的分类和转化，GA同样力不从心。
SNS类的网站呢？GA也不易用，因为这些网站上的应用太多，如果要添加Event Tracking，人会疯掉。简单讲，随着网站复杂程度的提升，Google Analytics就会越来越不宜用。
现在通过网上协作完成的任务是越来越多了。
网络协作的优势不言而喻：
TodoList可能是网络协作里面最简单的一个功能，但也是最基本的功能，所以今天GTDLife就为大家推荐几款在线任务管理网站
GTDLife从界面、功能两个方面去进行评价：
严格的说忙吧应该超出了“在线任务管理网站”的范围，忙吧的功能很全：
仅仅做任务管理似乎有点“大材小用”，在这个中文平台上你的任务可能会吸引到更多的朋友参与。
GTDLife还是很看好忙吧的，希望他能越做越大
pS：GTDLife在试用前三种服务的时候，发现他们注册界面几乎完全一样，需要填写的内容也几乎类似，还有三个网站的图标都是200×30，也不知道是谁抄谁的。
一、PPT
1、我的PPT培训
技巧培训1（成功标准、设计原则、统一字体）
技巧培训2---色彩应用
技巧一：快速对齐与分布
技巧二：快速改变图形形状
技巧三：快捷键
技巧四：快速移动复制
技巧五：快速选中
技巧六：自动连接
技巧七：参考线
技巧八：填充
技巧九：裁剪
技巧十：为PPT瘦身
PPT制作参考书介绍
2、其他
PPT自动循环反映技巧
PPT制作技巧－－拿填充做文章
PPT“高手”的自我总结
ppt密技真言
高手做PPT的流程
PowerPoint高效达人的七大习惯
制作ppt引人注目的PPT的一些细节
在PPT里图表方式的选择
怎样正确地使用图表
如何选择恰当的图表类型
图表应用总结
如何制作精美的Excel与PPT图表
PPT表格使用123原则
PowerPoint 2007 SmartArt 图形类型简介
如何在内容繁多的幻灯片中轻松选取目标内容(07版)
PPT2007中批量删除备注页
为你的ppt找到好图片
如何快速找到合适的图片
PPT设计、排版创意借鉴
如何用图片进行演示
成功PPT的标准是什么？
如何在PPT里插入FLASH文件
自定义PPT音乐在幻灯片起始结束位置
PPT中强调数据
2008年最新ThemeGallery PPT模版打包下载
TG经典PPT模版饼图制作过程演示
TechNet中文网络广播office系列视频教程下载（一）
TechNet中文网络广播office系列视频教程下载（二）
PPT分屏放映操作设置详解
幻灯片放映快捷键使用
表格字型、字体的选择技巧
Office 2007转为PDF和XPS格式插件（好用）
PPT页码设计
PPT设计容易犯的十大错误
打印PPT讲义
《PPT演义》里的十个专业powerpoint绝招
如何在幻灯片中应用金字塔原理
PowerPoint 2010汉化界面
强烈推荐PPT演说之道资料
二、EXCEL
我的EXCEL培训
小蚊子EXCEL培训--文本数据导入
小蚊子EXCEL培训--快速选中单元格
小蚊子EXCEL培训－－图表美化技巧
小蚊子EXCEL培训－－数据透视表
小蚊子EXCEL培训－－VLOOKUP函数使用技巧
图表技巧－－折线图
图表技巧－－柱形图
图表技巧－－条形图
图表技巧－－饼图
1、图表
专业商务图表的设计与制作原则
EXCEL图表资料下载
图表类型选择应用总结
统计图表类型选择应用总结（续）
麦肯锡 用图表说话（中文完整版）
Pareto Chart在EXCEL制作步骤
图表设置操作技巧
什么是交叉表
利用EXCEL做矩阵图（散点图） [Excel图表] 搞定散点图
正确使用excel的复合饼图
用图表说话－－复合饼图
用图表说话－－饼图
用图表说话－－柱形图
用图表说话－－选择合适的图表类型
如何制作对称条形图
制作经过原点的折线图
EXCEL如何添加平均线（操作演示）
07版本线柱图
创建一个温度计式的Excel图表
用EXCEL制作双坐标轴图表
用EXCEL制作瀑布图
金字塔图在EXCEL的作法
人口金字塔的制作
竖型折线图（蛇形图）绘制步骤
EXCEL动态图
如何制作断层图-图表组合法
直方图、分步柱形图、分步折线图、长城图
加强Excel图表表现能力的小技巧
EXCEL添加辅助标签制作详解
EXCEL中X轴不等间距标签问题
利用JWalk Chart Tools在EXCEL添加文本标签
输入新数据时Excel图表自动更新
Excel图表技巧
图表美化技巧
Excel 图表教程
如何看报表（如何做报表）
图表制作需要注意的事项
Excel图表中的条件格式化
真的需要这么多图表来说明问题吗
[新华图表分析] 失败和错误的案例分析
2、数据分析
EXCEL矩阵相乘MMULT函数应用介绍
Excel技巧：处理折线图表的缺失数据
Excel在统计中的应用
用EXCEL数据分析工具进行抽样
重要程度排序多选题的解题思路
用EXCEL数据分析工具进行抽样
3、其他技巧
EXCEL找不到的函数与错误值提示
如何保护你的EXCEL公式
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三、OFFICE 2010
OFFICE 2010 BETA安装错误提示
OFFICE2010新功能－－PDF转换
EXCEL2010新功能－－切片器
EXCEL2010新功能－－迷你图
EXCEL2010新功能－－条件格式设置增强功能
PPT2010新功能－－动画刷
PPT2010新功能－－修剪视频
PPT2010新功能－－消除图片背景
PPT2010新功能－－将幻灯片组织为逻辑节
PPT2010新功能－－将鼠标指针转变为激光笔
PPT2010新功能－－合并和比较演示文稿
PowerPoint 2010汉化界面
四、水晶易表
如果利用水晶易表制作单选效果
制作简单的水晶易表图
水晶易表从入门到精通（英文视频）
水晶易表2008
水晶易表精美实例（源文件）下载
水晶易表电子版与视频教程
水晶易表不足之处
对水晶易表又进一步了解
再次完工
电子地图终于完工啦
用水晶易表做快递费计算器
用水晶易表做车型市场分析
数据展现的艺术——精通水晶易表Xcelsius
五、SPSS
SPSS 16实用教程--PPT资料下载
SPSS操作快捷键
SPSS中异常值检验的几种方法介绍
在SPSS中将连续变量转化为离散变量
利用SPSS进行快速聚类分析
SPSS12中文菜单
如何显示SPSS一个操作的syntax命令?
如何用SPSS进行数据Z标准化
spss中tables的使用
SPSS问卷分析---编码录入及描述统计详解
利用General tables做多选交叉分析
多项选择题选项在SPSS的转化
SPSS主成分相关资料
SPSS自动生成Case ID程序
如何选择SPSS英文版、中文版、汉化版？
关于顺序问题的设计、分析及SPSS处理(Z)
时间序列预测技术之一
时间序列预测技术之二——SPSS18 软件操作
EpiData数据管理软件的操作与应用--视频教程
从今天开始一个介绍Google Analytics进阶运用的系列日志，其实没有多少技术含量，主要内容来自http://code.google.com/apis/analytics/docs/index.html，不过其中部分的用词与说法与官方不太一样。
首先，要清楚以下几点：
1、Google Analytics用document.domain定义一个网站的cookies
2、独立的域名意味着独立的访问者和流量数据，也就是说，在只使用Google Analytics默认代码的情况下，即使是访问不同的二级域名，都会被单独计算
3、独立的域名并不一定是不同的内容
4、子目录使用主域名的cookies
ps：本系列的ID都是google文档中的，想使用的话请更换成自己的
只统计一个子目录
假如我有一个网站www.example.com，还有一个网店www.example.com/myStore/，我只想统计网店的访问数据，需要用到_setCookiePath()方法，统计代码这么写：
| var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1"); pageTracker._setCookiePath("/myStore/"); pageTracker._trackPageview(); |
这是因为cookie路径设置为您的子目录，而不是根目录www.example.com
统计同域名下连个子目录
假如我有一个网店，还有一个购物车
www.example-commerce-host.com/myStore/
www.example-commerce-host.com/myCart/
想统计他们的访问数据，需要用的_cookieCopyPath()方法，统计代码这么写：
| var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1"); pageTracker._setCookiePath("/myStore/"); pageTracker._cookiePathCopy("/myCart/"); pageTracker._trackPageview(); |
这样就是设置了一个特殊的cookie，由第一个目录提供，也就是myStore目录，这些cookie数据会被复制到myCart目录cookie中
统计A域名及B域名的一个子目录
这是我认为比较有用的应用方式。
假如我有一个网店，使用的是第三方的购物车，这时候需要设定主次，一般自己的是主，第三方的东西是次。统计代码这么写：
| var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1"); pageTracker._setAllowLinker(true); pageTracker._setAllowHash(false); |
次：www.example-commerce-host.com/petStoreCart
| var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1"); pageTracker._setDomainName("none"); pageTracker._setAllowLinker(true); pageTracker._setAllowHash(false); |
_setAllowLinker()方法是为了让目标网站读取到post过来的数据和cookie，但是这样还不够，还需要用到_linkByPost()方法，将网店的cookie通过HTTP POST传到购物车，因此，在网店的表单里需要这样修改：
| onSubmit="pageTracker._linkByPost('www.example-commerce-host.com/petStoreCart/begin.php');" |
当然网店的相关链接也要改为这样的：
| <a href="pageTracker._linkByPost('www.example-commerce-host.com/petStoreCart/legalTerms.php');">购物车</a> |
还有js形式的写法，用到_link方法
| <a href="www.example- commerce-host.com/petStoreCart /legalTerms.php" onclick="pageTracker._link(this.href); return false;"& gt;购物车</a> |
统计主域名及其二级域名
类似这样的：
www.example-petstore.com
dogs.example-petstore.com
cats.example-petstore.com
统计代码这么写：
| var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1"); pageTracker._setDomainName(".example-petstore.com"); pageTracker._trackPageview(); |
用_setDomainName方法设定主域名
统计多域名及二级域名
这是一种混杂的情况，基本上是前两种情况相加，统计代码要这么写：
| var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1"); pageTracker._setDomainName(".example-petstore.com"); pageTracker._setAllowLinker(true); pageTracker._setAllowHash(false); |
如果有表单指向了其他域名，需要用_link（）方法和_linkByPost（）方法将cookie传到其他域名去，用法上面已经写过了。如果表单指向的是二级域名，就不一定要使用_link（）方法和_linkByPost（）方法了，因为已经设定了主域名。
次：dogs.example-petstore.com
| var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1"); pageTracker._setDomainName(".example-petstore.com"); pageTracker._setAllowLinker(true); pageTracker._setAllowHash(false); |
同样的，如果有表单指向了其他域名，需要用_link（）方法和_linkByPost（）方法将cookie传到其他域名去
其他域名：www.my-example-blogsite.com
| var pageTracker = _gat._getTracker("UA-12345-1"); pageTracker._setDomainName("none"); pageTracker._setAllowLinker(true); pageTracker._setAllowHash(false); |
统计框架（iFrame）
假如想把框架中的www.my-example-iframecontent.com数据传到父一级www.example-parent.com的窗口中去，需要用到_getLinkerURL（）方法，用js读取框架，统计代码要这么写：
| var iframe = document.getElementById("myIFrame"); iframe.src = pageTracker._getLinkerUrl(http://www.my-example-iframecontent.com/); |
下图是使用 SQL 和 MongoDB 的对应信息图表，点击图片查看大图：
MongoDB 特征：
在使用 SQL (以MySQl为例）和使用MongoDB 的区别：
http://www.mongodb.org/display/DOCS/SQL+to+Mongo+Mapping+Chart
MySQL字段类型
按下列约定给出类型名说明：
[ ] 可选信息。
M 最大显示宽度。除非另有说明，否则M 应该是一个1到255 之间的整数。
D 有小数部分的类型的小数位数。D 为一个0 到30 之间的整数。D 应该小于等于M - 2。否则，M 的值将调整为D + 2。
在ODBC 术语中，M 和D 称为“精度”和“小数位数”。
为了描述每种类型，提供下列一个或多个信息：
说明 该类型的简短说明。
允许的属性 在CREATE TABLE 或ALTER TABLE 语句中与该类型相关的可选属性关键字。属性按字母顺序列出，但这个顺序并不一定与CREATE TABLE 或ALTE R TABLE 中使用的顺序相对应。关于这些语句的语法请参阅附录D。每种列类型在说明中列出的属性为通用属性之外的属性。
允许的长度 串类型的列值所允许的最大长度。
取值范围 对于数值或日期与时间类型，该类型可表示的值的范围。对于整数数值类型，给出两个取值范围，因为整数列可以是有符号或无符号的，有符号或无符号的取值范围是不同的。
零值 对于日期和时间类型，如果将非法值插入该列，则存入一个“零”值。
缺省值 类型说明中不明确给出D E FA U LT 属性时的缺省值。
存储需求 存储该类型的值所需的字节数。对于有的类型，这个值是固字的。而这个值在有些类型中根据存放在列中的值的不同是可变的。
比较 对于串类型，比较是否是区分大小写的。这对排序和索引有效，因为这些操作根据比较进行的。
同义词 该类型名的同义词。
注释 关于该类型的一些杂项说明。
通用属性 有的属性对所有类型或对于几乎所有类型都适用。它们列在这里，而不是列在每种类型的说明中。可对任何类型指定NULL 或NOT NULL 属性。还可对所有类型指定D E FA U LT default_value。
数值类型
MySQL提供了整数和浮点数的数值类型。可根据所要表示的值的范围选择相应的类型。
对于整数类型，如果指定了AUTO_INCREMENT 属性，则列必须为PRIMARY KEY 或UNIQUE 索引。将NULL 插入AUTO_INCREMENT 列将会插入一个大于该列中当前最大值的值。如果指定了UNSIGNED 属性，则相应的整数类型不允许取负值。
如果指定了ZEROFILL 属性，则用前导零填充数值类型值以达到列的显示宽度。
1. TINYINT[(M)]
说明：非常小的整数
允许的属性：AUTO _ I N C R E M E N T, UNSIGNED, ZEROFILL
取值范围：－128 到127（－27 到27－1），或者如果为U N S I G N E D，则0 到2 5 5（0 到2 8-1）
缺省值：如果列可为NULL；则为NULL；如果列为NOT NULL，则为0
存储需求：1字节
2. SMALLINT[(M)]
说明：小整数
允许的属性：AUTO _ I N C R E M E N T, UNSIGNED, ZEROFILL
取值范围：－32768 到3 27 6 7（－215 到215－1），或者如果为U N S I G N E D，则0 到6 5 5 3 5 （0 到216－1）
缺省值：如果列可为NULL；则为NULL；如果列为NOT NULL，则为0
存储需求：2 字节
3. MEDIUMINT[(M)]
说明：中等大小的整数
允许的属性：AUTO _ I N C R E M E N T, UNSIGNED, ZEROFILL
取值范围：-8388608 到8 3 8 8 6 07（－22 3 到22 3－1），或者如果为U N S I G N E D，则0 到16 7 7 2 15（0 到22 4－1）
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为0
存储需求：4 字节
4. INT[(M)]
说明：标准大小的整数
允许的属性：AUTO _ I N C R E M E N T, UNSIGNED, ZEROFILL
取值范围：－2147483648 到2 14 7 4 8 3 6 4 7（－231到2 3 1－1），或者如果为U N S I G N E D，则0 到4 2 9 4 9 6 7 2 9 5（0 到2 3 2－1）
缺省值：如果列为NULL，则为NULL；如果列为NOT FULL，则为0
存储需求：4 字节
同义词：I N T E G E R [(M)]
5. BIGINT[(M)]
说明：大整数
允许的属性：AUTO _ I N C R E M E N T, UNSIGNED, ZEROFILL
取值范围：－9223372036854775808 到9 2 2 3 3 7 2 0 3 6 8 5 4 7 7 5 8 07（－263 到2 6 3－1），或者如果为U N S I G N E D，则0 到18 4 4 6 7 4 4 07 3 7 0 9 5 5 16 15（0 到26 4 -1）
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为0
存储需求：8 字节
6. FLOAT [(M, D)]
说明：小浮点数；单精度（精度小于D O U B L E）
允许的属性：Z E R O F I L L
取值范围：最小非零值为±1.75494351E -38; 最大非零值为±3 . 4 0 2 8 2 3 4 6 6 E + 3 8
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为0
存储需求：4 字节
同义词：MySQL3.23 版以前，FLOAT(4) 为具有缺省M 和D 值的FLOAT的同义词。
注释：在MySQL3.23 以后，FLOAT(4) 为真浮点类型（值存储为硬件所允许的完整精度，而不四舍五入为缺省的小数位数）
7. DOUBLE[(M, D)]
说明：大浮点数；双精度（比FLOAT更精确）
允许的属性：Z E R O F I L L
取值范围：最小非零值为±2 . 2 2 5 07 3 8 5 8 5 07 2 0 14 E -308; 最大非零值为±1。7 9 7 6 9 3 13 - 4 8 6 2 3 15 7 E + 3 0 8
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为0
存储需求：8 字节
同义词：DOUBLE PRECISION[(M, D)] 和R E A L [ (M, D)] 为D O U B L E [(M, D)] 的同义词。MySQL3.23 版以前，FLOAT(8) 为具有缺省M 和D 值的FLOAT的同义词。
注释：在MySQL3.23 以后，FLOAT(8) 为真浮点类型（值存储为硬件所允许的完整精度，而不四舍五入为缺省的小数位数）。
8. DECIMAL(M, D)
说明：存储为串的浮点数（每位数字、小数点或“-”号都占1字节）。
允许的属性：Z E R O F I L L
取值范围：最大取值范围与DOUBLE 相同；给定DECIMAL 类型的有效取值范围由M和D 决定。如果D 为零，则列值无小数点或小数部分。
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL，如果列为NOT NULL，则为0
存储需求：对于MySQL3.23 前的版本，为M 字节，而MySQL3.23 以后的版本，为M + 2 字节。
同义词：N U M E R I C (M, D)
注释：在MySQL3.23 以后，M 的值为符合ANSI SQL 标准，不包括符号字符或小数点所占的字节数。
MYSQL串类型
MySQL的串类型常用来存储文本，它不但是通用的而且还能存储任何数据。可用串类型来存储最大长度可变的值，而且可以选择在处理值时是否区分大小写。
1. CHAR(M)
说明：0 到M 字节长的定长字符串。在MySQL3.23 版以前，M 应该为一个1到255 之间的整数。而MySQL3.23 版以后，M 应该为一个0 到255 之间的整数。短于M 个字符的串存储进右边补空格。长于M 个字符的串存储时剪断为长度是M 的串。在检索值时，去掉后跟的空格。
允许的属性：B I N A RY
允许的长度：0 到M 字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：M 字节
比较：不区分大小写（如果具有B I N A RY 属性，则区分大小写）
2. VARCHAR(M)
说明：0 到M 字节长的可变长字符串。M 应该为1到255 之间的一个整数，或者自MySQL3.23 后为0 到255 之间的一个整数。存储时后跟的空格被去掉。存储时，大于M 个字符的串剪断为M 个字符。
允许的属性：B I N A RY
允许的长度：0 到M 字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度，加上1字节用来记录长度
比较：不区分大小写（如果具有B I N A RY 属性，则区分大小写）
3. TINYBLOB
说明：小BLOB 值
允许的属性：除通用属性外无其他属性
允许的长度：0 到2 5 5（0 到28－1）字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度加上用于记录长度的1个字节
比较：区分大小写
4. BLOB
说明：常规大小的BLOB 值
允许的属性：除通用属性外无其他属性
允许的长度：0 到6 5 5 3 5（0 到216－1）字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度加上用于记录长度的2 个字节
比较：区分大小写
5. MEDIUMBLOB
说明：中等大小的BLOB 值
允许的属性：除通用属性外无其他属性
允许的长度：0 到16 7 7 7 2 15（0 到224 -1）字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度加上用于记录长度的3 个字节
比较：区分大小写
6. LONGBLOB
说明：大BLOB 值
允许的属性：除通用属性外无其他属性
允许的长度：0 到4 2 9 4 9 6 7 2 9 5（0 到23 2－1）字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度加上用于记录长度的4 个字节
比较：区分大小写
7. TINYTEXT
说明：小TEXT 值
允许的属性：除通用属性外无其他属性
允许的长度：0 到2 5 5（0 到2 8 -1）字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度加上用于记录长度的2 个字节
比较：不区分大小写
8. TEXT
说明：常规大小的TEXT 值
允许的属性：除通用属性外无其他属性
允许的长度：0 到6 5 5 3 5（0 到216－1）字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度加上用于记录长度的2 个字节
比较：不区分大小写
9. MEDIUMTEXT
说明：中等大小的TEXT 值
允许的属性：除通用属性外无其他属性
允许的长度：0 到16 7 7 7 2 15（0 到22 4－1）字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度加上用于记录长度的3 个字节
比较：不区分大小写
10. LONGTEXT
说明：大TEXT 值
允许的属性：除通用属性外无其他属性
允许的长度：0 到4 2 9 4 9 6 7 2 9 5（0 到23 2－1）字节
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”
存储需求：值的长度加上用于记录长度的4 个字节
比较：不区分大小写
11. ENUM(“v a l ue 1”, “v a l ue 2”, ...)
说明：枚举，列值可赋予值列表中的某个成员
允许的属性：除通用属性外无其他属性
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为第一个枚举值
存储需求：对1到255 个成员的枚举1个字节，对255 到65535 个成员的枚举2 个字节
比较：不区分大小写（MySQL3.22.1版以前区分大小写）
12. SET(“v a l ue 1”,“v a l ue 2”, ...)
说明：集合，列值可赋予值列表中的零个或多个成员
允许的属性：除通用属性外无其他属性
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“”（空集）
存储需求：1字节（1到8个成员的集合），2字节（9 到16个成员的集合），3字节（17到2 4个成员的集合），4 字节（2 5到3 2个成员的集合）或8字节（3 3到6 4个成员的集合）
比较：不区分大小写（MySQL3.22.1版以前区分大小写）
MYSQL日期和时间类型
MySQL提供以各种形式表示时间数据的类型。这些数据有日期和时间类型。有一种特殊的时间戳类型，它在记录更改时自动更新。还有一种用于存储年份的类型，在不需要完全的日期时使用。
1. DATE
说明：“Y Y Y Y- M M - D D”格式的日期
允许的属性：除通用属性外无其他属性
取值范围：“10 0 0 - 0 1- 0 1”到“9 9 9 9 - 12 - 3 1”
零值：“0 0 0 0 - 0 0 - 0 0”
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“0 0 0 0 - 0 0 - 0 0”
存储需求：3 字节（MySQL3.22 版以前为4 字节）
2. TIME
说明：“H H : M M : S S”格式的时间（负值为“ - HH:MM:SS”）；表示占用的时间，但也可以作为日常时间
允许的属性：除通用属性外无其他属性
取值范围：“- 8 3 8 : 5 9 : 5 9”到“8 3 8 : 5 9 : 5 9”
零值：“0 0 : 0 0 : 0 0”
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“0 0 : 0 0 : 0 0”
存储需求：3 字节
注释：虽然在非法值插入TIME 列时，“0 0 : 0 0 : 0 0”用作零值，但它也作为一个合法的值出现在正常的取值范围内
3. DATETIME
说明：以“Y Y Y Y-MM-DD hh:mm:ss”格式表示的日期和时间（两个部分都需要）
允许的属性：除通用属性外无其他属性
取值范围：“1000-01-0100:00:00”到“9999-12-3123:59:59”
零值：“0000-00-00 00:00:00”
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为“ 0 0 0 0 - 0 0 - 0 0 0 0 : 0 0 : 0 0”
存储需求：8 字节
4. TIMESTAMP [(M)]
说明：以YYYYMMDDHHMMSS 格式表示的时间（日期和时间）
允许的属性：除通用属性外无其他属性
取值范围：19700101000000 到2037 年的某个时刻
缺省值：当前日期和时间。注意DESCRIBE 和SHOW COLLUMNS 报告缺省值为NULL
存储需求：4 字节
注释：插入NULL 到表的第一个T I M E S TAMP 列将会插入当前日期和时间。更改行中其他列的值使第一个T I M E S TAMP 列被更新为这个修改的日期和时间。在内部计算中存储和使用的值全都为14 位字符精度，与显示宽度无关。如果指定了NOT NULL属性，则此属性不起作用
5. YEAR
说明：YYYY 格式表示的年份
允许的属性：除通用属性外无其他属性
取值范围：1900 到2 15 5
零值：0 0 0 0
缺省值：如果列可为NULL，则为NULL；如果列为NOT NULL，则为0 0 0 0
存储需求：1字节
注释：YEAR 是在MySQL3.22 版中引入的
MYSQL
今天的 Web 是一个不断膨胀、增长的空间，在这里，网页、网络应用程序、丰富的视频、照片和互动内容都相互关联。
但普通用户不会看到使这一切成为可能的原因，那就是 Web 技术和浏览器之间的相互作用。
随着时间的推移，Web 技术的发展使 Web 开发人员能够创建新一代的有用和让人身临其境的网上体验。
其实今天的网络是一个开放的网络社区的持续努力的结果，他们帮助了界定很多网络技术，如 HTML5、CSS3和 WebGL，并确保它们在所有的浏览器里都被支持。
这个可视化的色带代表着 Web 技术和浏览器之间相互作用，正是这样， 才促使了许多我们每天都在用的功能强大的网络应用程序的诞生。
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