百度认证由百度营销研究院设立并运营。其中的中级认证，是面向数字营销行业资深从业人员，定位为“选拔整合营销策略人才”的官方权威个人职业认证。
作为中级认证科目的知识点提要，本大纲的发布旨在为认证考生提供考前知识结构的梳理，把握考试方向。
百度中级认证考试基于知识与经验，并不能完全依赖于学习材料，需要考生将知识点与实际应用相结合，举一反三，以达到最佳学习效果。
《广告监测与数据分析》认证主体考察结构如下：
Ÿ 数字化营销分析基础
Ÿ 监测分析理论与实务
Ÿ 测试优化与数据驱动
本文档以百度认证中级考试考点为主体，对“广告监测与数据分析”具有代表性的知识点进行归纳总结。
考查点1：数字化营销分析基础
1.1行业通识
理解：
Ÿ 什么是“网站分析（Web Analytics）”
Ÿ 网站分析的应用范围、场景及作用
Ÿ 什么是“数据采样”
运用：
Ÿ 正确对待数据监测误差
Ÿ 定性分析与定量分析
1.2通用技术
理解：
Ÿ Cookies的原理、类别、应用场景及对数据的影响
Ÿ 监测方式与数据来源
Ÿ 资源加载、缓存、分发与异步
Ÿ 监测代码部署、运作原理及优缺点
Ÿ 日志分析运作机制及优缺点
Ÿ “域”与“URL”结构及书写规则
应用：
Ÿ 访客身份识别技术
Ÿ 主流Web Analytics工具（平台）及特点
Ÿ “跨域”的作用、原理及注意事项
Ÿ 常见跳转方式及对数据的影响
Ÿ 与服务器状态返回码
1.3通用规范
理解：
Ÿ Session的定义与划分规则
Ÿ 网站分析常用维度（Dimensions）
Ÿ 网站分析常用指标（Metrics，也称“度量”）
Ÿ 隐私规范与私人性信息保护策略
应用：
Ÿ 常见分析需求中的评估指标项选择
Ÿ 常见指标的规则与计算公式
考察点2：监测分析理论与实务
2.1分析思路与方法
理解：
Ÿ 产品、业务、运营与相应数据指标的关联及影响
Ÿ 用户需求的发掘与把握
Ÿ 瓶颈的发现、权重与优化策略制定
Ÿ 业务目标拆解与优化策略规划
Ÿ 多平台数据融合方法论
应用：
Ÿ 数据趋势变化原因探知
Ÿ 数据异常的发现、溯源及处理
Ÿ 流量作弊的鉴别、搜证与排除
Ÿ 数据细分
Ÿ 正则表达式
Ÿ 数据标准化（归一化）处理
2.2移动与定位
理解：
Ÿ 设备对用户体验、使用场景的影响与限制
Ÿ 位置信息的获取与解析
应用：
Ÿ 移动设备上的站点与应用（App）监测
Ÿ 用户跨屏行为的监测与分析
2.3来源分析与投放策略
理解：
Ÿ 投放数据与受访数据的整合分析
Ÿ 各类流量来源的类型划分、判定方法与覆盖规则
Ÿ 社交媒介监测与分析
应用：
Ÿ 投放监测与即时调整
Ÿ 流量来源标记与监测
Ÿ 来源质量判定与投放控制
Ÿ 关键词投放与优化
2.4内容与交互
理解：
Ÿ 浏览行为、交互事件与自动事件的区别与监测
Ÿ 引流、分流机制与导航体系设置
Ÿ 监测点位设置与监测方法选择
Ÿ 热力图、点击图的解读与分析
应用：
Ÿ 着陆页与首页的监测、分析与优化
Ÿ 内容详情（Detail）页的监测、分析与优化
Ÿ 虚拟页面及交互事件的部署及应用
Ÿ 站外搜索与站内搜索的异同与协作
2.5用户分析
理解：
Ÿ 新、老访客的标记与识别
Ÿ 用户回访与留存
Ÿ 用户活跃与忠诚
Ÿ 用户生命周期与里程碑
应用：
Ÿ 弱交互来访的监测与分析
Ÿ 浏览路径与行为导向分析
2.6转化分析
理解：
Ÿ 目标（Goal）与电商（E-commerce）转化定义及应用场景
Ÿ 转化与放弃的判定规则及计数
Ÿ 多渠道转化与归因模型（Attribution Model）
Ÿ 转化路径与路径价值
应用：
Ÿ 目标及转化漏斗的设定
Ÿ 电子商务监测部署与分析
Ÿ 转化指标计算与分析
Ÿ 归因分析与转化贡献分配
考查点3：测试优化与数据驱动
3.1测试与优化
理解：
Ÿ 常见测试方法的类别、异同、特点与应用场景
Ÿ 常见优化需求的响应与分解
Ÿ 常见数据指标的优化方法
应用：
Ÿ 各类测试方法的部署方式与操作流程
Ÿ 优化项目的策略制定与执行
3.2团队与KPI
理解：
Ÿ 团队定位、配置及工具选择
Ÿ 关键目标设定、监测与评估
应用：
Ÿ 任务分解与配合
3.3数据驱动
理解：
Ÿ 报告撰写与演示
Ÿ 业务链与整合分析
应用：
Ÿ 项目管理与无授权驱动
Ÿ 项目权重赋值与资源分配
