数据层级（Scope）是 Google Analytics 非常重要的一个概念，你是否曾经好奇，用户、工作阶段、浏览量这些指针的关系是甚么？为什么＂所有网页＂的报表不是 使用＂工作阶段＂，而是使用＂浏览量＂？

今天若有一位住在台北的30岁男性，从 Google搜索进到你的网站，那么 Google Analytics 会用多个维度来整理这位访客的数据：

性别：男性

年龄层：25-34

地区：台北

只要有某位访客进站，Google Analytics 就会针对他的特征、各项细节数据，将数据尽最大可能放到各个维度数据里。的确我们在操作 Google Analytics 时，这些维度跟指针很好用，但事实上维度与指针有不同的层级 ，很多指针维度甚至不能交叉使用。

甚么是数据层级？

Google Analytics 在收集数据时，会将指针、维度数据都记录下来，并且分为以下四种层级：

1. 用户层级（User Level Scope）
2. 工作阶段层级（Session Level Scope）
3. 匹配层级（Hit Level Scope）
4. 产品层级（Product Level Scope）

• 用户的数据层级（User Level Scope）

• 工作阶段的数据层级（Session Level Scope）

• 匹配的数据层级（Hit Level Scope）

附注说明：我们可以把匹配想像成是＂网页行为＂，基本上网页浏览、网页事件，都算是匹配层级（Hit Level）。

• 产品的数据层级（Product Level Scope）

完整的数据层级数据可以看这：

为什么要认识数据层级？

我们使用 Google Analytics 就是为了要尽可能地认识我们的网站、认识我们的客户、并研究他们的行为，但 Google Analytics 的数据有诸多的限制，透过理解数据层级，你会知道限制在哪、未来该如何与报表相处。

Google Analytics 里面层级最高的数据为＂用户＂，接着才是工作阶段、然后是匹配。

我们也可以从上图中看到层级之间的关系，一个用户可以包含有多个工作阶段，一个工作阶段也可以包含有多个匹配（也就是网页浏览与事件），Google Analytics 在收集数据时，也会将各个指针与维度依照层级将数据放进数据库，因此＂用户包含工作阶段的数据＂，＂工作阶段也包含有匹配的数据＂。

所以我们可以说，一个用户产生了几个工作阶段、一个工作阶段产生了几个匹配（浏览与事件）。

但是，＂匹配＂并不包含有＂工作阶段层级＂的数据，因为工作阶段层级在匹配层级的上面。

这个层级关系，将直接影响数据解读、以及报表产出，比方说＂所有网页＂是匹配层级 的维度，＂工作阶段＂是 工作阶段层级 的指针，他们两个不能互相组合。

为什么＂网页＂报表里面使用的指针是＂浏览量”，而不是工作阶段？很简单，因为他们层级不同。

这也是自订报表为什么有时候，设置指针维度后，数据并不会显示出来，因为你跨了层级使用指针与维度。

比方说用自订报表的＂所有网页＂维度搭配＂收益”指针，报表就会一片空白，因为他们的数据层级根本不同。如果你要跨层级去把指针与维度交叉使用，是没办法的。

例外状况、以及报表解读

基本上 Google Analytics 的缺省报表已经按照层级的规则显示出来，但在某些情况下，你利用自订报表以及 Google Analytics API，跨层级组合指针与维度，你可以得到你要的组合，但事实上这些报表根本不合逻辑，比如说…：

• 例外状况

比方说如果你开自订报表用＂网页＂（匹配层级 维度）搭配工作阶段（工作阶段层级 的指针），这个报表并不合逻辑，工作阶段本身就是一整组的交互匹配，一整组的交互匹配也不可能在一个网页内完成，但…你会发现 Google Analytics 的自订报表还是会将这个跨层级的组合呈现出来。

事实上，如果你开了这个报表，这个报表呈现的是，＂有多少组工作阶段从这个网页开始＂，但相较之下，使用浏览量或不重复浏览量，会更符合逻辑、也贴近 Google Analytics 的数据收集方式。

（每一个匹配里面都含有CID，若是＂网页＂与＂用户＂是可以组合的，不过这个是例外状况，就下篇文章再说哦..。）

了解数据层级后，建议你在使用报表时，先想想，这些指针与维度组合起来是否合理？是否符合 Google Analytics 的数据收集方式？我这样使用数据正确吗？