[Google Analytics] Dimension과 Metrics

<Dimension (측정기준)>

1. 무엇인가? 데이터를 분석할 때 기준이 되는 속성, 데이터를 나누는 기준점.
2. 왜 사용하는가? 데이터를 다양한 관점에서 나누어 보거나 분류하여 보기 위해서.
   1. 예시: 웹사이트 방문 데이터를 유입 채널로 나눠보면, 어떤 채널이 가장 많은 트래픽을 가져왔는지 확인할 수 있습니다.
3. Dimension의 특징
   1. 데이터를 나누는 기준을 제공
      1. 웹사이트에 집계된 데이터를 특정 기준으로 나누어 볼 수 있게 해준다.
   2. 엑셀 피벗 테이블에서 **열(Column)**에 해당
   3. 문자형 데이터
      1. Dimension은 보통 텍스트나 범주(Category) 데이터를 포함한다.
4. Dimension의 예시
   1. 페이지: 사용자가 방문한 웹페이지(URL)
   2. 유입 채널: Organic Search, Direct, Social 등
   3. 지역: 사용자가 접속한 국가나 도시
   4. 성별: 사용자 성별(Male, Female)

<Metrics (측정항목)>

1. 무엇인가? Metrics는 숫자로 측정된 데이터를 말합니다. Dimension이 데이터를 나누는 기준이라면, Metrics는 해당 기준으로 측정된 값
2. 왜 사용하는가? 데이터를 정량적으로 나타내어서, 목표 달성 여부를 확인하는데 도움을 주기 위해서. 개선해야할 부분을 정략적인 지표를 근거로 찾을 수 있다.
3. Metrics의 특징
   1. 숫자로 표현 특정 페이지에서 발생한 방문수, 조회수, 이탈률 등이 Metrics이다.
   2. Dimension과 함께 사용 페이지별로 방문수(Metrics)를 분석하려면 Dimension(페이지)와 Metrics(방문수)가 함께 사용됩니다.
4. Metrics의 예시
   1. 방문수(Sessions): 특정 기간 동안 사이트를 방문한 총 횟수
   2. 페이지뷰(Pageviews): 사용자가 사이트에서 본 총 페이지 수
   3. 이탈률(Bounce Rate): 방문자가 첫 페이지에서 이탈한 비율
   4. 사용자당 조회수(Pages per Session): 사용자 1명이 평균적으로 본 페이지 수

<Dimension과 Metrics의 차이>

구분 Dimension Metrics

기능	데이터를 나누는 기준	데이터를 측정하는 값
데이터 유형	문자형(범주형 데이터)	숫자형(계산 가능한 값)
예시	페이지, 성별, 유입 채널	방문수, 조회수, 이탈률

 

<쉽게 이해하는 예시>

1. Dimension: 데이터를 나누는 기준
   1. “방문한 사용자의 성별은 무엇인가?”
   2. “어떤 유입 채널을 통해 들어왔는가?”
   3. “사용자가 접속한 지역은 어디인가?”
2. Metrics: 측정된 값
   1. “남성과 여성 각각 몇 명이 방문했는가?”
   2. “소셜미디어에서 들어온 방문수는 몇 회인가?”
   3. “서울에서 접속한 사용자가 사이트를 몇 번 방문했는가?”

<결론>

1. Dimension은 데이터를 나누는 기준이고, Metrics는 그 기준에 따라 측정된 숫자 값이다.
2. 예를 들어: Dimension: “성별”, Metrics: “방문수”. “성별별로 사이트를 방문한 총 방문수를 확인”할 수 있다.

⇒ Dimension은 질문을 만들고, Metrics는 그 답을 제공한다.