亚伯拉罕·林肯曾经说过：“如果我有八小时来砍倒一棵树，那么其中的六小时我会先用来磨砺斧头”。对于数据测量来说这个道理也同样适用：花费必要的时间来仔细思考应该收集哪些数据以及（一旦实施）数据收集工作，其是否如计划开展，这一点非常重要。很多时候，实施模型和质量保证工作并没有受到应有的重视。
在这篇文章中，我将介绍一些技巧，帮助你确保自己的Google Analytics（分析）能够如期实施。
1. 创建一个“原始数据”配置文件
检查配置错误的最佳办法是创建一个不使用任何过滤器的配置文件，这样你就能快速知道自己是否有错置过滤器或问题过滤器。这里是一份《快速指南》，解释如何创建配置文件。 一旦你创建了此配置文件，我强烈建议你创建与你的主配置文件相同的目标，这将使你所需要使用的数据更具关联性。比如，如果你发现自己的主配置文件中有一个对你的以往数据造成影响的过滤器，你可能会暂时使用原始数据配置文件。要在配置文件之间复制和粘贴目标，你可以使用Chrome扩展程序GA复制与粘贴。
2. 使用Real Time实时报告
2012年10月起，实时报告开始支持配置文件过滤器。这意味着，“你实时看到的数据是针对具体配置文件的，并且遵守你为该配置文件设置的过滤规则。这也就说明，任何有权访问某个配置文件的用户都可以查看相关的实时报告”。
为了使用Real Time（实时）查看你的Google Analytics（分析）实施情况，你应该首先创建一个新的配置文件。然后，添加一个包含你公司IP地址的过滤器；你可以参阅这篇帮助文章，学习如何做到这一点，但要确保把过滤器的设置从"exclude"（“排除”）更改为"include"（“包含”）。现在，你就能够查看此配置文件中的“Real Time”实时报告和自己的实时操作状态了，这使得代码检查工作变得更容易、更迅速。
3. 跟踪配置更改
配置方面常见的问题之一是缺乏沟通，特别是对大公司而言。拥有Google Analytics（分析）管理员（Admin）访问权限的人从几个到几十个，意味着他们可以改变任何配置文件的设置。这会导致账户出现不必要的或可能产生误解的更改。
所谓“更改”，我是指目标细化、过滤器改进、新功能添加等。每项更改都可能从若干个方面对数据产生影响，基于这个原因，必须要具备一个系统来跟踪代码和配置文件的更改。为了方便/集中搜集对Google Analytics（分析）帐户所做的更改，并将其进行共享，我建议两种不同方法：使用Google文档表格和充分利用注释（Annotations）功能。请注意，每个公司应自行寻找这些方法之间的最佳组合。
使用Google文档表格
Google文档的一大优势是，用户可以与尽可能多的人共享相关文档，而且每个人都可以访问该文档的最新版本。我建议创建一份可将其数据输出到电子表格中的Google表格。创建这份表格的目的是要让有关各方都可以了解所有的更改。然后，这些内容将被合并成可供整个团队（和未来团队成员）使用的历史信息。在这篇文章中查看可供Google Analytics（分析）团队使用的表格样本。
Google Analytics（分析）注释
使用此功能，网站管理人员、营销人员和开发人员可以从界面上的图表内直接提供背景信息，从而进行更丰富的分析。下面列举了一些你应该使用此功能的重要情景：
• 线下营销活动（如广播、电视、广告牌）
• 对网站进行重要改动（如设计、结构、内容的改动）
• 改变跟踪操作（例如，改变跟踪代码、添加事件）
• 更改目标或过滤器
虽然注释可以（并且应该）被用于对网站进行技术改动，但重要的一点是将它们保持在一个较高的水平上。你不应添加关于你所做更改的详细信息或对相对次要的更改进行注释；否则这些注释会变得过于拥挤，从而无法向读者传达有意义的信息。
4. 了解你的网站会向Google Analytics（分析）发送什么信息
Google Analytics（分析）团队创建了一个一个Chrome扩展程序，目的是帮助你调试你所做的实施。下面介绍了你使用该扩展程序可以做到的事情，并提供了一份你将会看到的数据截图： 该扩展程序会为你使用Google Chrome浏览的所有网站加载Google Analytics（分析）JavaScript的调试版本。它会把有用的信息打印到Javascript控制台上。这些消息包括错误信息与警告；它们会在你的分析跟踪代码设置有误时对你进行提醒。此外，该扩展程序还提供了一份关于发送给Google Analytics（分析）的每个跟踪信标的详细列表。
重要提示：该扩展程序也可用于竞争分析。如果你在浏览竞争对手网站时使用它，就会了解到他们是如何跟踪他们的顾客的。
5. [电子商务网站] 对比Google Analytics（分析）与数据库
Google Analytics（分析）针对电子商务网站提供的最重要的功能是电子商务追踪。该功能让营销人员和网站所有者能够了解是哪些因素和哪些人推动了网上销售业务。但非常重要的一点是，Google Analytics（分析）上的数字应与公司数据库大致匹配，否则它们将不被信任。
为了确保数字匹配，请你的数据库管理员检索出一个月里每天的电子商务收入，并从Google Analytics（分析）中提取相同信息。使用你首选的电子表格工具给这些数字绘图，并检查这些数字和趋势是否匹配。如果不匹配，下面提供了一份快速核对事项清单：
• 当同一个项目被购买2次或更多次时，Google Analytics（分析）是否不止一次地触发_addItem？
• Google Analytics（分析）是如何记录使用促销优惠券的交易的？数据库是如何对此进行报告的？
• 使用撇号时要加以注意！如果你在产品名称中使用撇号，应该注意不要把他们传递到Google Analytics（分析）的_addItem上，否则它们会破坏你的代码。
总结性思考
正如我们上面所看到的，有几个工具可以帮助你弄明白为什么你得到的数据可能并不是自己期望得到的。如果你仍然无法解决你的问题，试试到用户论坛发帖提问吧。另外，我也强烈建议你阅读这篇关于代码网站的文章：《排除跟踪代码故障》。享受分析带给你的愉悦吧！