谷歌Analytics的数据抽样是什么?它有什么不好的地方?

这个阈值是有限的，因为随着网站流量的增加，GA中的数据可能会变得更加不准确。

假设你正在查看去年的所有流量数据，发现你有500万的页面浏览量。O500万中只有50万是准确的!其余450万人(90%)的数据是基于500K样本量的假设。

这是谷歌用来向大企业销售的关键武器。为了提高更准确的报告的门槛，升级到高级谷歌Analytics 360每年大约150,000美元似乎是唯一的选择。

数据抽样有什么不好的呢?

说完全忽略抽样数据是不公平的。有一个计算，确保它是具有代表性的，可以让你得到足够好的见解。然而，我们并不鼓励这样做，因为我们不只是想要“足够好的”数据。我们要的是事实。

在最近发给Matomo客户的调查中，我们发现由于数据抽样问题，很大一部分用户从GA切换到Matomo。

数据抽样不可取的两个原因:

1. 如果所选的样本量太小，就不能很好地代表所有数据。
2. 你的网站越大，你的报告就越不准确。

我们不完全信任抽样数据的一个例子是，假设你有一家电子商务商店，由于数据抽样，你的GA收入报告与实际销售数据不匹配。在GA你可能会看到当月收入为100万美元，而不是实际销售额为80万美元。

这里的抽样造成了不准确，可能会产生负面的财务影响。你在GA报告中得到的是一个估计的美元数字，而不是实际的销售额。在这种情况下，根据不准确的数据做出决定可能代价高昂。

采样数据的另一个缺点是，如果您获得了整体视图，您可能会错过一些机会。例如，由于已经预测的数据，无法看到实际发生的模式。

没有机会看到事情的本来的样子，只能够直接得出GA做出的结论和假设是有风险的。企业发展得越大，基于可能不准确的假设做出商业决策的风险就越小。

如果您觉得您可能会因为GA数据是抽样数据而错过机会，那么请获得100%准确的报告数据。

100%准确数据的好处

Matomo在我们的任何产品或计划上都不使用数据抽样。您可以看到所有的数据，而不是一个采样的数据集。

数据质量是高影响力决策的必要条件。如果你不相信你的数据是可靠和准确的，就很难做出战略性的改变。

了解Matomo是如何成为谷歌Analytics 360的有力竞争者。

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