掌握3種網站分析秘籍:趨勢分析、對比分析和細分分析。
通過排名數據挖掘SEO中有價值的關鍵詞。
12種檢驗及辨別網站虛假流量的方法。
22個影響網站流量變化的常見原因彙總。
4大網站質量分析方法:頁面參與度、頁面熱力圖、內容組路徑、內容評分。
創建網站分析KPI指標的5大標準。

目前，越來越多的網站開始重視數據並期望從中發現新的機會，不管你是做網絡營銷、互聯網產品設計、電子商務運營、個人站點運營維護，我們都希望從數據中尋找有價值的結論，並且指導公司管理層的決策，最終創造更大的網站價值。《網站分析實戰：如何以數據驅動決策，提升網站價值》以通俗易懂的方式來講解網站分析所需掌握的知識，剖析日常工作中遇到的問題，並且配合大量的實戰案例的講解。
本書適合網站運營人員、網絡營銷人員（SEO、SEM、EDM）、網站產品經理和個人站長閱讀，本書也適合計算機專業或者市場營銷專業的自學。

王彥平（藍鯨），網站分析愛好者，藍鯨的網站分析筆記博客作者，從事網站分析工作多年，擅長使用Google Analytics。希望探尋網站分析的真諦，以數據驅動決策。
吳盛峰（Joegh），網站數據分析博客作者，從事互聯網的數據分析工作，曾經涉足過WEB網站的數據分析和移動互聯網應用的數據分析，對數據倉庫和BI（商業智能）方面也有一定的了解。擅長網站數據的定量分析，主要包括網站的內容質量、網站的用戶行為、網站的用戶體驗優化等，希望將網站數據分析的結論應用於實踐，並通過數據分析為網站創造價值。

在大數據時代的當下，網站分析已成為網站運營和互聯網營銷從業者的必備知識。本書作者用平實的語言，由淺入深細致地講解了網站分析的基礎知識及方法論，並采用一問一答的方式，給出了豐富的網站分析實戰案例，可謂國內少有的網站分析入門書，非常值得網站分析初學者和互聯網從業者學習和研究。
——陳雪原，好耶集團， 繫統產品部執行總監

此書是我讀過的內容豐富、具有實用價值的網站分析教程，是近幾年網站分析領域不可多得的好書。作者通過生動的語言、詳實的案例，毫無保留地將多年使用Google Analytics進行網站分析的寶貴經驗在書中進行了歸納和總結，相信廣大讀者讀後都會與我一樣，感覺受益匪淺。
——陳歆，中國聯通電子商務部

不管你是做產品還是運營人員，數據分析都是件非常有意義，且充滿樂趣和挑戰的事，依據數據分析進行產品調整會帶來持續的產品優化動力和成功感，不斷挖掘出分析者和網站的潛在價值。數據分析是一種技能，分析工具是達到目標的手段，兩位作者能結合真實案例介紹一些重要的網站數據指標的應用，以及如何通過分析工具Google Analytics獲取數據，對網站優化工作十分有用，感謝兩位作者的分享！
——程遠賓，窮遊網，產品副總裁

數據的魅力在於解讀，解讀的魔力來源業務，網站分析的靈魂在於思路。面對浩瀚的網站數據，我們如何將其轉化為上乘的業務心法，這需要我們不斷從本書去領悟、學習作者的分析思路和視角，相信您會有很大的收獲！
——鄧凱，數據挖掘與數據分析博主，資深數據分析師

很榮幸成為這本書首批讀者中的一員，對於一個看慣了翻譯書的從業者來說，能拿到一本國人寫的優秀的網站分析圖書，精神一振。網站分析是門相對晦澀的學科，但本書讀起來讓人很輕松，兩位作者流暢的文筆和豐富的案例點綴讓整個閱讀學習的過程變得有趣。另外，兩位作者一貫的嚴謹認真也在書中有充分體現，許多問題都講得透徹不留死角。相信不用多久，它會成為網站分析領域從業人員必備的一本教科書。
——宮鑫，品眾互動，首席優化師

網站分析是非常成熟的分析領域，難得的是，本書仍然給我很多驚喜：一是對指標的解讀不是大而全，而是精當而實戰；二是提煉了一些實用分析模型，可以有效實操。兩位作者在這一領域浸淫多年，積累深厚，諸多真知灼見，鄭重地推薦給大家！
——洪健飛，沃爾瑪（中國）電子商務有限公司，BI副總監

任何領域的學習和掌握都可以分為：初學者、熟練用戶、專家。熟練用戶掌握手頭工作需要的知識，知道如何盡快地完成任務。專家則是那種很自然地把事情做好，並能夠深入淺出地向別人講解清楚的人，這不僅需要熟悉工具，還需要良好的理論知識積累。本書在數據倉庫、數據挖掘、統計學、網站分析度量等方面有細致的講解，在閱讀的過程中你會不知不覺地學習和掌握網站分析的基礎知識，並以此為起點，完善你的網站分析知識體繫。此外，如果你想深入理解Google Analytics，用Google Analytics解決實際問題，同時提出自己獨到的見解，如果你還希望全面地理解和掌握Google Analytics的相關功能，並應用到自己的業務分析上，那就應該多看本書，本書不僅有學習方法也有分析思路。本書是來自一線實踐者的心得與總結，是理論與實踐的結合。希望通過這本書，解答你的困惑，並指導你更好地開始自己的網站分析工作。
——紀楊，滬江網，首席數據分析師 ＆ 資深開發工程師

這本書是近年來我讀過的有價值的工具書了，網站數據分析是站長、營銷人員、SEO、產品經理必備技能之一，特別適合這類人閱讀。這本書顯然有資格成為“數據分析”的材，非常適合精讀，書中涉及許多技術細節，都是值得大家融會貫通的。內容全面、由淺入深是我對這本書的一印像，本書結合大量案例、數據、用戶的分析，讓我受益匪淺。
——盧松松

網站數據分析的目標就是為了解決網站存在的問題，並帶來綜合績效的提升。網站分析不僅僅需要掌握GA等分析工具，更為核心的是對其分析原理和分析思路的領悟和使用。在本書中，作者對自己多年數據分析的實踐經驗進行總結，並將網站分析領域所涉及的內容劃分為若干領域，以解決網站產品和運營過程中存在的具體問題，並結合大量實際發生的案例娓娓道來。本書將數據分析原理、思路和工具進行了恰到好處的融合，可謂網站分析領域不可多得的一部經典之作。
——彭永東，原IBM全球咨詢事業部高級咨詢顧問，現鏈家地產副總經理

一個優秀的網站運營人員應該讀一讀，書中包含許多生動的案例，如提高用戶忠誠度、了解訪問者需求、增加商品轉換率等運營技巧，這些案例讓我們在日常網站分析中的工作變得有章可循。會看數據、懂數據、用好數據是網站分析的根基之一，會看、能懂、用好，是成為一個優秀的運營人員必備的條件之一！
——邱南奇，京東商城，SEO負責人

繫統性論述網站分析方法的一本可讀性非常強的誠意之作——不僅僅讓我們學習基礎，更能夠啟發我們的思維，並且還與真實的商業實踐很好地結合在了一起，非常值得對網站分析感興趣的朋友和從業者認真研讀。
——宋星，網站分析在中國，創始人

藍鯨是國內首屈一指的Google Analytics專家，而Joeph則擅長通過數據建模解決實際問題，兩人都有豐富的工作和寫作經驗。很高興看到他們合作為WA領域再添一本著作，並榮幸地提前閱讀了部分章節。本書別出心裁的以一個個問題為引線，以目的為導向，以業務邏輯為思路，以分析方法為體，以Google Analytics和數據挖掘技術為用，深入淺出、詳實條理地總結了網站分析在實際工作中的應用方法，行文流暢，示例圖表豐富，很適合初級學者深入繫統學習網站分析和中級分析師解惑。
——天岸，Twippo法國華人時尚媒體社區創始人，原奧美巴黎分部網站分析師

有些書是用來“讀”的，有些書是拿來“用”的。稍微用心讀完此書，就將得到調理網站的上好“利器”。書中內容與現實需要緊密結合，深入淺出，值得所有數據分析人員閱讀、使用。讓我們一起追尋數據背後的緣由和事事洞明後的愉悅。
——張曉磊，前線網絡，客戶總監

作者一直至於力網站分析前沿的一些工作，尤其是對Google Analytics有非常深入的研究。很多讀者，包括我都從他們的文章中學到了非常多的知識。這本網站分析與產品結合的書，又進一步將網站分析實踐拓展到了電子商務與互聯網產品的領域。相信一定能讓大家獲益匪淺！
——鄭海平，今夜酒店特價創始人之一，《精通Web Analytics 2.0》譯者

第1章解密神奇的網站分析--網站分析的目的、流程及價值
1.1為什麼要對網站進行分析
1.2網站分析是什麼
1.3如何進行網站分析
1.3.1網站流量質量分析
1.3.2網站流量多維度細分
1.3.3網站流量重合度分析
1.3.4網站內容及導航分析
1.3.5網站轉化及漏鬥分析
1.4網站分析為什麼很重要
1.5網站分析帶來的價值及改變
1.6網站分析的基本流程
1.6.1定義（Define）
1.6.2測量（Measure）
1.6.3分析（Analyze）
1.6.4改進（Improve）
1.6.5控制（Control）
1.7我能成為網站分析師嗎
1.7.1網站分析行業概況
1.7.2興趣和一個免費的分析工具
1.7.3了解JS及HTML語言
1.7.4了解網絡營銷知識及常見廣告模式
1.7.5Excel和PPT的使用能力
1.7.6強大的溝通能力
1.7.7不畏錯誤和挑戰的能力
1.7.8良好的職業操守和道德底線
1.8本章小結
第2章從這裡開始學習網站分析--網站分析中的基礎指標解釋
2.1我們如何獲得網站的數據
2.1.1常見的數據獲取方式
2.1.2網站日志和JS標記
2.1.3用戶識別
2.1.4點擊流模型
2.2網站分析中的基礎指標
2.2.1網站分析中的骨灰級指標
2.2.2網站分析中的基礎級指標
2.2.3網站分析中的復合級指標
2.3本章小結
第3章網站分析師的三板斧--網站分析常用方法
3.1數據分析前的準備工作
3.1.1數據的來源類型
3.1.2數據的清洗與整理
3.1.3我們的數據準確嗎
3.2網站數據趨勢分析
3.2.1同比、環比、定基比
3.2.2趨勢線擬合
3.2.3移動均值
3.2.4數據監控自動化
3.3網站數據對比分析
3.3.1簡單合並比較
3.3.2比較實驗的設定
3.3.3讓比較結果更可信
3.3.4別忘記與目標對比
3.4網站數據多維度細分
3.4.1指標和維度
3.4.2為什麼要使用細分
3.4.3什麼是細分
3.4.4細分的常用方法
3.5本章小結
4.1網站中常見的流量分類
4.1.1網站中常見的三種流量來源
4.1.2直接流量的秘密
4.2對網站流量進行過濾
4.2.1過濾流量來源的基本原理
4.2.2Google Analytics流量過濾速查表
4.3如何對廣告流量進行追蹤和分析
4.3.1對你的流量進行標記
4.3.2區分搜索付費流量與免費流量
4.3.3監測百度競價流量ROI
4.3.4挖掘有價值的搜索關鍵詞
4.3.5追蹤EDM的活動流量
4.4如何辨別那些虛假流量
4.4.1虛假流量與真實流量的特征
4.4.2辨別虛假流量的十二種方法
4.5為你的網站創建流量日記
4.5.1什麼是網站流量日記
4.5.2如何創建流量日記
4.5.3網站流量日記的作用
4.5.4開始第一次網站分析報告
4.6流量波動的常見原因分析
4.6.1直接流量波動常見原因
4.6.2付費搜索流量（SEM）波動常見原因
4.6.3自然搜索流量（SEO）波動常見原因
4.6.4引薦流量波動常見原因
4.7本章小結
第5章你的網站在偷懶嗎--網站內容效率分析
5.1網站頁面參與度分析
5.1.1什麼是頁面參與度
5.1.2頁面參與度的計算方法
5.1.3設置並查看頁面參與度指標
5.1.4頁面參與度指標的兩個作用
5.2頁面熱力圖分析
5.2.1Google Analytics熱力圖功能
5.2.2Google Analytics熱力圖中數字的含義
5.2.3Google Analytics熱力圖中的細分功能
5.2.4Google Analytics熱力圖中的路徑分析
5.2.5Google Analytics熱力圖的常見問題
5.3頁面加載時間分析
5.3.1理想情況下的Landing Page時間分布
5.3.2Landing Page缺乏吸引力的時間分布
5.3.3頁面打開速度慢的時間分布
5.4網站中的三種渠道分析
5.4.1網站的流量來源渠道
5.4.2網站的內部渠道
5.4.3網站的目標渠道
5.5追蹤並分析網站404頁面
5.5.1使用Google Analytics追蹤404頁面
5.6最終產品頁分析
5.6.1如何評價內容的熱門度
5.6.2基於多指標的內容簡單分類
5.6.3基於多指標的內容綜合評分
5.7本章小結
第6章誰在使用我的網站--網站用戶分析
6.1用戶分類
6.1.1用戶指標
6.1.2新老用戶
6.1.3活躍用戶和流失用戶
6.2用戶行為分析
6.2.1每個用戶行為指標的分析價值
6.2.2基於用戶行為指標的用戶分布
6.2.3基於用戶細分的用戶行為分析
6.3用戶忠誠度和價值分析
6.3.1基於用戶行為的忠誠度分析
6.3.2基於用戶行為的綜合評分
6.3.3用戶的生命周期價值
6.4本章小結
第7章我們的目標是什麼--網站目標與KPI
7.1對網站進行全面貨幣化
7.1.1設置電子商務追蹤
7.1.2對目標設定貨幣價值
7.2創建網站分析體繫
7.2.1定義網站目標
7.2.2獲取並分解網站目標
7.2.3聚焦網站的核心目標
7.2.4關注每個分解的目標
7.2.5創建網站分析的KPI
7.3KPI網站分析成功之匙
7.4KPI在網站分析中的作用
7.4.1網站分析KPI的5個標準
7.5解讀可執行的網站分析報告
7.5.1可執行的網站分析報告的內容
7.5.2KPI指標的創建及選擇
7.5.3網站分析關鍵KPI指標報告
7.5.4關鍵KPI指標變化分析
7.5.5訪客行為貨幣化
7.5.6創建屬於你的Action Dashboard
7.6目標KPI的監控與分析
7.6.1KPI的數據監控
7.6.2KPI背後的秘密
7.7本章小結
第8章深入追蹤網站的訪問者--路徑與轉化分析
8.1探索用戶的足跡--關鍵轉化路徑分析
8.1.1明確關鍵轉化路徑
8.1.2測量關鍵轉化路徑
8.1.3漏鬥模型的展現
8.1.4有效分析轉化路徑
8.1.5為什麼使用漏鬥圖
8.1.6網站中的虛擬漏鬥分析
8.2讓用戶走自己的路--多路徑選擇優化
8.2.1簡化用戶轉化路徑
8.2.2讓用戶選擇適合自己的路
8.2.3多路徑轉化數據分析
8.3基於內容組的訪問者路徑分析
8.3.1基於分析目的規劃內容組
8.3.2創建內容組前的準備工作
8.3.3使用過濾器創建內容組
8.3.4檢查並優化內容組
8.3.5訪問者流報告功能概述
8.3.6訪問者流報告與其他功能配合使用
8.4本章小結
第9章從新手到專家--網站分析高級應用
9.1為你的網站定制追蹤訪問者行為
9.1.1使用_trackPageview函數自定義頁面名稱
9.1.2使用_trackPageview函數追蹤出站鏈接
9.1.3使用_trackPageview函數記錄時間維度
9.1.4使用_trackPageview函數記錄頁面狀態
9.1.5使用_trackPageview函數記錄用戶行為
9.2按需求創建個性化報告
9.2.1創建報告前的準備工作
9.2.2設置自定義信息中心
9.2.3對報告的用戶權限進行管理
9.2.4設置智能提醒和郵件報告
9.3控制報告中的數據
9.3.1過濾器基礎
9.3.2高級過濾器
9.4快速數據導出工具
9.5數據分析高級應用
9.5.1網站內容關聯推薦
9.5.2KNN相關內容推薦
9.5.3如何評估內容推薦的效果
9.6本章小結

這就是接下來要介紹的網站分析的方法，基於知識情境和數據上下文做分析，從而讓結論更能反映客觀情況和實際問題。
3.1 數據分析前的準備工作
當我們開始嘗試使用一些方法進行網站分析之前，也許還需要做一些準備工作，這將讓最終得出的分析結果更加有效。或許你聽說過“Garbage in，garbage out”，我們不能讓之前辛苦的分析過程變成一場無用功，所以分析前的準備工作至關重要。我們需要了解數據或指標的來源類型、背景信息，對數據做初步的清洗整理，同時應該清楚地看到哪些因素可能給數據的計算和分析帶來偏差。
3.1.1 數據的來源類型
網站分析的布道師Avinash Kaushik先生在他的大作“Web Analytics 2.0”中介紹了網站分析中采集和使用的數據隨著網站分析的迅速發展正在不斷地多樣化，從之前的單一使用點擊流數據到目前使用定量和定性數據相結合，讓我們可以從網站分析中獲得更多的見解（Insights），這也是網站分析發展到2.0階段的主要特征。這裡將網站分析中可以用到的定量和定性數據做了一個整理。
點擊流數據（Clickstream）
點擊流數據是網站分析最常用的數據來源，幾乎所有的網站分析工具都需要點擊流數據的支撐。點擊流數據主要通過網站日志的形式獲取得到，通過解析和處理後得到點擊流模型，主要通過記錄網站用戶的訪問、瀏覽和點擊行為，解釋“What”的問題，即用戶在網站中做了什麼。很多網站分析的指標都是從點擊流數據中計算得到的，如訪問數、頁面瀏覽數、停留時長等。
業務運營數據（Multiple Outcomes）
網站的業務運營活動會產出多樣的數據，網站內容的運營情況、商品銷售情況、用戶信息和交易情況等，這些數據往往來源於網站的ERP或CRM繫統，存放在網站的前臺數據庫中。因為記錄的都是產出結果數據，這些數據往往是非常有價值的，可以直接衡量網站的績效和目標。
業務運營數據主要解釋“How much”的問題，從業務運營數據中可以計算得到銷售額、訂單量、購買用戶數等指標，另外結合點擊流數據可以計算網站的最終轉化率，業務運營數據和點擊流數據的關聯分析一直是網站分析中的難點，或者說難以做到非常準確，但如果可以較好地實現關聯，可以解決數據分析中的很多問題。另外業務運營數據也存放著很多維度的信息，如內容頁面的信息、商品特征信息、用戶信息等。

網站分析是一個全新的行業，網站的數據被越來越多地受到重視，大家都試圖從數據中尋找有價值的結論。網站分析這個行業注定會不斷地向前發展，並被更多的公司和管理人員所認可。
目前，越來越多的公司試圖通過數據驅動業務。在國外，近幾年關於網站分析的工具層出不窮，無論是集成各種功能的，還是針對某個應用領域的；同時很多網站分析相關的書籍也漸漸豐富起來，讓我們可以更繫統地接受各種知識。相比國外，國內的網站分析工具和書籍相對較少，但很多專業人士都在進行著各種各樣的實踐和探索，努力地推動網站分析行業發展。作為網站分析的愛好者，我們將自己在這個行業中所掌握的知識、在日常工作中遇到的問題，以及積累的經驗進行整理彙總，在這本書中與大家分享。如果本書的內容能讓你有些許收獲，解決工作中的一兩個問題，那都將是我們最大的榮幸。
我們的寫作目標
與網站數據分析一樣，在進行寫作之前我們也設定了一個目標。這個目標就是讓讀者了解什麼是網站分析，以及網站分析的基本方法，並且能夠按照分析需求熟練地使用Google Analytics獲得所需的數據。
我們的寫作方法
為了達到寫作目標，我們以簡單輕松的方式對網站分析的知識點進行了詳細的講解，並對每個知識點都進行了圖片輔助說明。而對於需要實際操作的內容，書中更是詳細描述了每個步驟的內容及注意事項。同時本書還提供了關鍵問題和小技巧的提示信息。
你能收獲什麼
在本書中我們將主要分享以下問題及答案：
★ 網站分析對於網站的價值是什麼？
★ 如何開始一次全面的網站分析？
★ 如何成為一名網站分析師，需要哪些必備條件？
★ 網站分析工具中的數據準確嗎？我們該如何看待這些數據？
★ 網站分析師最常使用的方法有哪些？
★ 網站結構設計合理嗎，訪問者路徑可以告訴我們哪些信息？
★ SEO們如何通過頁面排名和轉換效果深入挖掘關鍵詞價值？
★ 如何進一步提升和優化SEM的投資回報率？
★ 如何找出廣告媒介流量中的作弊流量？
★ 如何為網站量身定制合適的KPI，如何制作一份可執行的網站分析報告？
★ 網站擁有怎樣的用戶，他們如何為網站帶來價值？
本書的內容組織
本書共分為9個章節，由淺入深劃分如下：
第1章 解密神奇的網站分析--網站分析的目的、流程及價值。具體闡述網站分析如何幫助網站完成業務目標，實現價值，以及網站分析的基本流程。
第2章 從這裡開始學習網站分析--網站分析中的基礎指標解釋。重點講解網站分析工具獲取數據的方法和原理，並詳細說明了指標的分類、計算方法和可能對指標產生影響的因素。
第3章 網站分析師的三板斧--網站分析常用方法。結合實例解剖網站分析師常用的3種分析方法：趨勢分析、對比分析和細分分析。
第4章 網站流量那些事兒--網站流量分析。解答了常見的流量分類問題，並提供了多種辨虛假流量的方法，讓我們在日常營銷過程中更好地認識流量。
第5章 你的網站在偷懶嗎--網站內容效率分析。通過頁面價值和熱力圖分析等多種方法提供了頁面內容價值的分析和評判方法，讓我們更好地認識並且利用網站內容。
第6章 誰在使用我的網站--網站用戶分析。如何通過數據分析了解網站用戶的不同形態，通過分析用戶行為評估用戶的忠誠度和價值。
第7章 我們的目標是什麼--網站目標與KPI。對於網站運營人員而言，建立起科學的KPI無疑是意義重大的，本章就是具體說明網站分析KPI的創建、KPI標準的選擇。
第8章 深入追蹤網站的訪問者--路徑與轉化分析。不管是網站營銷、產品設計還是運營人員，都需要將轉化率和收益直接關聯起來，而網站分析中的漏鬥模型以及基於內容組的訪問者路徑分析方法能夠提供最直接的幫助。
第9章 從新手到專家--網站分析高級應用。本章講解了網站分析工具Google Analytics的高級應用，以及如何通過數據分析和數據挖掘的方法有效地進行內容推薦，為個性化推薦的應用提供必要的支撐。
本書的讀者
本書中的內容並不復雜，任何對網站分析感興趣的朋友都可以來閱讀，並且可以通過在免費的Google Analytics工具中的操作和實踐快速掌握書中的知識。當然我們強烈推薦以下相關行業的朋友們閱讀：
★ 網站運營人員：本書將幫助你快速創建網站分析KPI，有效促進網站目標達成，同時還將分享多種區分虛假流量的方法。
★ 搜索引擎優化（SEO）人員：本書提供了一個根據關鍵詞在搜索引擎頁面排名挖掘SEO有價值關鍵詞的方法。
★ 搜索引擎營銷（SEM）人員：本書剖析如何區分付費關鍵詞和免費關鍵詞的方法，同時也為你提供了提升SEM投資回報率的技巧。
★ 網站EDM負責人：本書提供了創建EDM點擊熱區圖的方法，幫助了解訪問者對EDM內容的偏愛，讓EDM的設計更有針對性。
★ 網站產品經理：本書介紹了網站內容分析的方法，包括頁面參與度分析、頁面熱區圖分析、漏洞模型分析和路徑分析等，幫助你了解產品和頁面在轉化過程中的表現。
★ 個人站長：本書詳細講解了Google Analytics的使用方法、指標的定義和計算方法。
致謝
寫書是一件非常熬人的工作，慶幸的是我們得到了很多朋友的支持和鼓勵。沒有你們的支持和鼓勵，我們無法完成這項工作。
感謝成都道然科技有限責任公司姚新軍先生耐心而專業的指導，以及在整個寫作過程中對我們的支持和幫助。感謝參與本書優化的朋友：王斌、李偉、張強林、萬雷、李平、王曉、景小燕、餘松。感謝插畫師王馨的辛勤勞動。
感謝為本書撰寫推薦的朋友們：陳雪原、陳歆、程遠賓、鄧凱、宮鑫、洪健飛、紀楊、盧松松、彭永東、邱南奇、@SEM在中國、宋星、天岸、張曉磊、鄭海平。他們在百忙之中抽出時間閱讀書稿，並提出了很多專業及寶貴的意見。
最後，感謝我們的家人，沒有他們的支持和默默付出，我們同樣無法完成這項工作。