2024年网站数据分析建设 篇1
当网站建设完成后，就会进行seo优化，慢慢的网站就会产生一些数据，这些数据一般会根据我们所放置的统计代码，在相应的后台界面生成。掌握这些数据之后，要学会分析这些数据，针对这些数据查看哪些地方是做的好并且继续保持，哪些是做的不够好需要改善的。
接下来我们就来了解一下数据分析都有哪些？
1、UV、IP和PV值
刚开始做seo的人员很多时候都关注IP，认为IP值就是用户数据。其实真正的用户数据是UV值，而IP值只是针对计算机而言的独立IP。我们可以通过UV值和IP值进行一下对比，如果UV值大于IP值，那说明是正常的，但是如果IP值大于UV值，则很有可能出现了假的数据。之后需要关注UV值和PV值的比例，如果接近1:1，则是一个很差的网站，当然如果高于平均值，则是比较好的网站了，因为停留时间长。之所以用户的停留时间会长，也是因为用户喜爱该网站才会花时间进行浏览。与此同时我们还需要关注网站的跳出率。跳出率越高，证明网站越差，这个时候就要综合性考虑网站出了什么问题了。
2、搜索引擎的来源
百度早已经成为搜索引擎的巨头了，虽然还有其它的搜索引擎，但是大部分用户还是会选择百度的，极少部分人会选择其它的搜索引擎。而这些少部分的用户也是潜在的用户，所以需要针对性的优化网站，这样可以让网站出现在更多搜索引擎的首页中。
3、关键词来源
因为搜索引擎的强大，加上网站的权重，用户通过关键词进行搜索时，百度搜索引擎会根据匹配度加上权重进行匹配，来展现我们的网站。而为了更好的匹配到我们的网站，可以针对用户的搜索词信息进行网站调整，调整的数据尽量是那些流量大而排名较低的关键词。
4、入口页面
入口页面指的是用户通过某个链接进入我们的网站，那么这个链接地址就是入口页面。一般，入口页面分为两种，一种是通过搜索引擎进入，另一种就是通过第三方平台进入，也就是通常所说的外链。通过搜索引擎进入的，我们只需要了解关键词优化的是否足够好，进行改善就可以了。我们可以重点了解一下通过外链进入的页面，证明我们发布的外链是有效果的，可以持续性的发布外链。
5、访问页面
后台数据可以反馈出哪些页面被用户访问过，被访问过的页面停留时间有多长。首先我们要了解的是通过搜索引擎访问的页面，这种页面可以算得上是流量的主要来源。其次需要了解的是停留时间，停留时间越长，证明该页面越优秀。如果某个页面出现的停留时间在几秒钟以内就被用户关闭了，那么这个页面的跳出率是非常高的，而该页面有点击量，证明我们的标题足够好，但是内容还需要改善。
通过这样的数据分析可以很快的知道我们所有优化的网站哪些地方做的好，哪些地方做的不好，哪些地方可以继续保持，哪些地方还需要不断的改进。互联网时代就是数据时代，我们切记不能通过自己的想当然，认为这个事就该这么做，往往这样的效果并不理想。掌握数据分析，是一个seo人员必须具备的专业知识，也是网站能否获取好的排名，带来足够流量的前提。
2024年网站数据分析建设 篇2
据我了解没有免费生成数据报告的哦，一般给客户提供数据分析报告的工具，都是要收费的。但是现在很多网站流量统计的工具，如果你对数据分析报告的要求专业度不会很高很高，建议你可以使用网站流量统计工具，在网站上埋下一段统计代码，这样就可以通过第三方工具查询到很全面的网站数据了，然后自己再写一下分析报告~不懂怎么写的话可以查一查呀，这类分析应该有不少可以参考的~网站流量统计工具有很多，比如51LA、baidu、友萌，我以前用过51LA，现在不做网站了，就没有在用了。他们很专注做网站统计，功能用起来简单便捷，可以了解一下哦！
2024年网站数据分析建设 篇3
大数据分析主要由两种应用场景组成，一种是对实时性要求较高的业务，比如商家端交易数据的实时展示。另一种则是离线业务场景，其特点是对于数据产出没有很高的实时性要求，一般数据产出时间为T -1日（T日产出T-1日的数据）。
这两种数据分析平台在底层的实现有着很大的差异，下面我来介绍如何搭建这两种大数据分析平台：实时数据分析平台（Kafka + Flink + Druid）
实时数据分析的最原始数据来自于线上，线上用户使用公司的软件或者网站时，其不同的操作行为都会产生相应的用户数据。这些数据一般会存储在关系型数据库中，比如Mysql。通过监听其操作日志(二进制日志)的变更记录，可以实时将其输入到Kafka消息中间件暂缓下来，便于后面数据的实时分析。
Kafka是一种消息中间件，消息中间件可以缓存线上实时产生的业务数据，当有其他任务消费Kafka数据时，可以实时的从Kafka中进行数据拉取。实时大数据分析平台，第一步就是需要将线上业务数据实时存储下来，将数据缓存到Kafka后，就可以使用Flink进行数据的加工处理了。
Apache Flink是一种实时计算引擎，一般在Kafka消息中间件的线上数据到达后，由于K数据还是是偏于原始业务数据，我们还需要对其进行业务逻辑加工。使用Flink实时消费Kafka中的数据，实时处理，最终得到业务想要分析的明细数据，在进行数据分析。目前在国内互联网公司中，阿里巴巴对于Flink的使用应该是最广的。
Flink 处理完的明细数据，可以再次输出到Kafka消息中间件中，供其他大数据组件分析使用。目前应用较广的大数据OLAP（实时在线分析服务）组件是Druid，Druid可以用于实时分析，也可以进行离线分析，它需要通过预聚合指标数据。它使用的实时数据需要从Kafka导入到Druid后，才能进行分析使用。离线数据分析平台（Flume+Hadoop + Hive 或者Flume+Hadoop + Spark）
离线数据分析平台，第一步需要将业务数据从数据库中导入到Hadoop HDFS分布式文件系统进行存储，可以创建Flume任务将数据导入到HDFS。第二步，你可以使用Hadoop MapReduce分布式计算框架或者Spark计算框架来对数据进行处理，得到我们需要分析的业务指标。
Hive或者Spark SQL更多的是给数据开发同学使用，数据开发同学使用SQL来开发分布式计算任务，由于SQL语言的广泛使用性，大部分同学都能很快上手使用，对于数据开发同学，降低其开发成本。总结
总体来说，实时大数据分析平台可以使用 Kafka+Flink+Druid 架构来进行搭建，离线大数据平台可以采用 Flume+Hadoop + Hive 或者 Flume+Hadoop + Spark 架构来进行搭建，当然，还有很多其他大数据组件能够使用，选择适合自己公司业务场景大数据组件，才是最好的。我是Lake，专注大数据技术、互联网科技见解分享，如果我的问答对你有帮助的话，希望你能够点赞转发或者关注我，你的一个小小的鼓励，就是我持续分享的动力，非感谢。
2024年网站数据分析建设 篇4
从清华大学图书馆整理过来：
这些都适合查资料网站在下面
国外统计数据库BvD系列数据库 BvD为各国政府金融监管部门、银行与金融机构、证券投资公司等提供国际金融与各国宏观经济走势分析等专业数据。提供如下5个专业子库： 1. Osiris --全球上市公司分析库 2. Zephyr --全球并购交易分析库 3. EIU Countrydata -- EIU国家数据 4. BankScope --全球银行与金融机构分析库 5. Oriana--亚太企业分析库IMF Data (IMF统计数据库) IMF收集、加工、发布的一系列有关国际货币组织借贷、汇率以及其他经济和金融指标的数据和统计信息，并提供多种版本格式，包括纸本、CD-ROM版，在线版，部分数据同时以年刊/年鉴的形式出版，是世界最权威经济数据和分析报告来源之一。Compustat数据库 可提供美加地区超过24000家上市公司的详细季度和年度财务报表与财务指标的历史数据。该库收录北美及全球上市公司近20年的财务数据，另外亦提供北美回溯版，包括400家公司自1950年以来的财务资料；提供约180种模板报表、上市或下市公司财务数据等信息；并可整合最新的或历史性的主要财务数据以制作所需的报表和图表。应用的研究领域包括：资产分析、计量分析、竞争者分析、公司资本结构、财务比率、合并与购并、R&D、资本及存货投资、股市报酬、及资本市场效率等主题。CRSP 数据库 CRSP （Center for Research of Security Prices证券价格研究中心）由芝加哥大学商学研究生院于1960年成立，是证券领域极具权威的数据库。该库广泛收录了美国上市公司的股票价格和交易数据，提供自1926年以来美国上市公司单日、月度、年度的股票价格、收益率、红利、交易信息等数据。WRDS 平台 WRDS（全称：Wharton Research Data Services）是由宾夕法尼亚大学沃顿商学院于1993年开发的金融领域的跨库研究工具，被学术界、政府机构、非营利性组织以及公司的用户广泛使用。该平台可以整合Compustat(标准普尔)、CRSP(芝加哥大学)、TFN(THOMSON)、TAQ(纽约交易所)等多个著名数据库产品，同时还提供包括CBOE在内的十个公开数据库。该平台可使数据库检索更便利，并提供验证数据正确性以及数据库的整合等功能。日经数据库（日本统计数据） 提供的统计数据包括：日本经济新闻的商业活动调查分析、GDP、股票市场等宏观经济指标；日本的“都道府县”各大城市的人口、地区经济数据，包括面积、人口分布以及各类财政指标等。数据以简明易懂的图表和CVS文档形式提供。 国内统计数据库塔塔统计数据库 《塔塔统计数据库》包括中国宏观经济数据库、中国区域经济数据库、中国行业数据库、中国对外贸易数据库、中国金融数据库、产品产量及销售库存数据库、中国产品价格数据库、世界经济数据库，共8大数据库。搜数SOSHOO 收录4000余本统计年鉴（以国内地方年鉴为主），覆盖全国31个省级和280余个地级行政区以及香港、台湾两地，内容涉及54个行业大类。数据来源：国家及各省市地方统计局的统计年鉴及海关统计、经济统计快报、中国人民银行统计季报等月、季度统计资料以及国际统计资料、经济普查资料、行业统计资料、调查统计资料和港澳台统计资料。收录时间：2002年至今，其中部分数据可追溯至1949年。数据格式为EXCEL表格文件。高校财经数据库(China InfoBank) --- 《中国统计数据库》 收录自1995年以来国家及各省市地方统计局的统计年鉴（以“中国”字头的年鉴和行业年鉴为主）及海关统计、经济统计快报、中国人民银行统计季报等月度及季度统计资料，其中部分数据可追溯至1949年，亦包括部分海外地区的统计数据。数据格式为TXT格式，文本文件。EPS全球统计数据/分析平台 该检索平台上有20多个专业数据库，下面又分为近百个子库，收录国内外的经济、贸易、行业、科技领域的统计数据；利用内嵌的数据分析预测软件可完成对数据的分析和预测。 RESSET金融研究数据库（锐思数据） 该检索平台上有9个专业数据库，下面又分为近百个子库，全部数据中英文对照；包括经济、金融、会计实证与投资研究所需的绝大部分数据；内容涵盖股票、固定收益、基金、宏观、行业、经济与法律信息、港股、外汇、期货、黄金等系列。另外，可以进行数据定制。 中国知网 （主站点）--- 《中国年鉴网络出版总库》 收录国内中央、地方、行业和企业等各类年鉴,共计2200多种16000多本年鉴，内容覆盖基本国情、地理历史、政治军事外交、法律、经济、科学技术、教育、文化体育事业、医疗卫生、社会生活、统计公报等。收录年限：1912年至今。（说明：中国知网的主站点提供此库，镜像站点无此库。）中宏数据库 --- 《中宏统计数据库》 数据来源：国家统计局、国家计委、海关总署、中国人民银行、各行业主管部门、各省市统计局等。内容包括宏观、行业、地区、世界经济、对外贸易、财政、金融、保险、证券、物价指数等。中宏产业数据库 中宏产业数据库数据来自国家统计局、国家发改委、海关总署、各行业主管部门和行业协会等单位的统计资料。数据库包含了中国的十大支柱工业产业群，即能源、冶金、机械、汽车、电子、石化、轻工、纺织、医药、建材和五大服务业支柱产业群，即交通、房地产、信息、旅游、商贸。 数据导出格式为EXCEL。中宏城市比较分析系统 利用该库可以将一个城市在不同时期的发展情况进行纵向比较（绝对值比较、增速比较、百分比结构比较等）总结归纳城市未来的发展趋势；也可以将一个城市同其它城市（比如同省城市、同等级城市、同类型城市、同区域城市）的同一时期不同发展指标进行横向比较分析本市相对其它城市的发展优势和短板，从而辅助城市决策者更科学、更客观的制定本市的发展规划。国泰安CSMAR数据库 国泰安CSMAR数据库，定位为研究型精准数据库，服务对象为以研究和量化投资分析为目的的学术高校和金融机构。CSMAR数据库参照CRSP、COMPUSTAT等标准数据库的分类标准，并结合国内金融市场的实际情况，以及高校、机构的研究习惯，将数据库分为股票、公司、基金、债券、衍生、经济、行业、海外、资讯系列数据库。涵盖中国证券、期货、外汇、宏观、行业等经济金融主要领域的高精准研究型数据库，是投资和实证研究的基础工具。 Wind资讯金融终端 为金融专业人士提供的准确、及时、完整的财经资讯信息和交流平台。该平台上的数据覆盖全球40多个交易所实时行情、中国及全球40多个国家和地区的宏观数据、超过100,000家中港台及美国主板、NASDAQ上市公司和非上市公司数据、5,000个基金产品的深度数据，日均原创及引用第三方新闻超过10,000篇。 国内外统计网站（网上免费资源,部分网站需登录出国并支付国际流量费）国家统计局可进行数据查询、数据解读，了解统计制度、统计标准和指标解释，查询普查数据、查询中国统计年鉴和国际统计年鉴。 China Data Online （中国数据在线）Provides economic statistics on China, arranged by regions and categories, with some data back to 1949. Includes monthly and yearly reports on China's macroeconomic development, statistical databases about China's population and economy at the county and city level, and financial indicators of more than 568 industrial branches. Also includes statistical yearbooks, census data, industrial and marketing surveys, and an atlas of China. World Bank Open Data （世界银行） 世界银行公开数据收录了世界银行数据库的七千多个指标，可以按国家、指标、专题和数据目录浏览数据。 World Bank E-library --- World Development Indicators （世界发展指数） 数据库是对全球经济发展各方面基本经济数据的汇总，包含了695种发展指数的统计数据，以及208个国家和18个地区与收入群从1960年至今的年度经济数据。数据包括了社会、经济、财政、自然资源和环境等各方面的指数。World Bank E-library --- Global Development Finance （全球金融发展） 数据库涵括136个国家的外债与金融流程数据资料，收录了从1970年以来217种参数的统计数据，这些国家定期向世界银行债权人报告系统通报该国国家债券和国家保证债券的情况。此数据库覆盖了外债总计和流向、全球主要的经济整合、基本的债务比率、新协议的常规条件、长期债务中的货币构成、债务重组等等。World Bank E-library --- Global Economic Monitor （全球经济监控） 数据库是早期世界银行为了便于银行成员内部监控和报告每日全球经济状态而建立的，是一个能够分析当前经济趋势以及经济与金融指数的“一站式”平台。将几个早期的“内部”银行产品整合为单一的单界面产品，可链接至优质的高频率更新的（每日、每月）经济和金融数据资源。Foreign Trade Statistics （United States，Bureau of the Census） Foreign Direct Investment: Interactive Database （United Nations Conference on Trade and Development） The Foreign direct investment database (FDI) presents inflows, outflows, inward stocks and outward stocks of foreign direct investment for 196 reporting economies in an interactive format. Coverage: 1970-present.Eurostat （欧盟统计数据库） Provides direct access to macroeconomic and social statistical data available on the European Union, the EU Member States, the euro-zone, and other countries. Data is broken down into nine themes. Years of coverage differ by series, with some national account data back to 1938. OECD.Stat （经济合作与发展组织数据库） OECD.Stat includes data for OECD countries and selected non-member economies. Statistics include data on country demographics, development, economy, education, environment, health, and more. UNESCO Statistics（ UNESCO Institute for Statistics） Provides Global and internationally comparable statistics on education, science, culture and communication, contains over 1,000 types of indicators and raw data on education, literacy, science and technology, culture and communication, collects the data for more than 200 countries from Member States and international organizations. WIPO Industrial Property Statistics （World Intellectual Property Organization, WIPO） Intellectual Property Statistics IMF Primary Commodity Prices （International Monetary Fund, IMF） Produced by the IMF's Research Department. Includes spot prices for about 80 primary commodities with annual, quarterly and monthly prices. The commodities covered include items in the general categories of food, beverages, agricultural raw materials, metals, fertilizers, and energy. The database is updated monthly and is available in table format . Coverage: from 1990 to present. Trade Statistics （World Trade Organization, WTO）International trade and tariff data. Provides statistics on trade in merchandise and commercial services for an assessment of world trade flows by country, region, and main product groups or service categories. Statistics & Balances （International Energy Agency, IEA） IEA statistical publications, including Key World Energy Statistics; Monthly Electricity Survey, Monthly Price Statistics, Monthly Natural Gas Survey, and Monthly Oil Survey; and links to other statistical resources: IEA Energy Technology R&D Statistics Database, 1974-1998; Energy Indicators per Country.UNCTAD Statistics （联合国统计数据）UNCTAD provides free access to comprehensive statistical time series and indicators essential for the analysis of world trade, investment, international financial flows, and development. All of UNCTAD’s statistical databases are harmonized and integrated into one single dissemination platform. This approach ensures data consistency across multiple data series, and enables users to harness its full potential by mixing and matching data from various domains. In addition, the statistics are presented in an analytical layout to facilitate their interpretation. Most of the time series cover long periods and are available for as many countries as possible, together with aggregations at the geographic, economic or trade-grouping level.
2024年网站数据分析建设 篇5
要想打造独属于企业的大数据平台，需要做好三件事，其一是搭建基础的企业信息系统；其二是组建专业的技术团队；其三是根据企业的发展规划来建设大数据平台。
大数据分析平台首先要有数据来源，而数据来源主要有三个方面，其一是企业自身的信息系统，这部分数据的价值密度是比较高的，是最为关键的部分；其二是企业的物联网系统；其三是互联网系统。企业自身的信息系统建设是第一步，涉及到企业最基本的运营数据，物联网系统可以根据企业的实际运营情况来进行规划，而互联网上的数据主要是行业数据，可以与专业的咨询公司进行数据合作。
大数据分析平台的打造是一个专业度非常高的工作，需要一个专业的团队来完成，涉及到的技术角色包括大数据平台开发工程师、大数据应用开发工程师、大数据分析师和大数据运维工程师，在大数据平台搭载之后，往往还需要对企业员工进行大数据应用的讲解，这部分业务往往也需要大数据团队来完成。企业可以根据自身的规模来逐渐完善大数据团队，在早期也可以采用一些行业内的成熟方案，这样可以节省一定的人力和时间。
企业专属的大数据分析平台，一定要有三方面特征，第一是符合企业的行业属性；第二是符合企业的发展规划；第三是符合未来的发展趋势，包括行业发展趋势和技术发展趋势。这部分工作的难度是比较大的，设计人员不仅需要对于大数据有整体的认知能力，而且对于行业领域也要有深刻的理解，同时还要与企业自身的定位和发展相契合，因此这部分设计工作通常需要企业内部的管理专家，行业专家和技术专家共同来完成。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
2024年网站数据分析建设 篇6
做网站数据分析，需要关注到比较多的数据。最基本的有以下几个：ip、PV、uv、回头客、停留时长、来路、来源分布、终端占比等。根据不通反面方面反馈的不同数据，可以来进行不同的分析。例如根据来源分布，可以知道自己网站的访客的来源占比情况，然后根据不同的比重去重点优化某一来源。能提供网站流量数据的工具现在有很多，例如51la、百度统计、友盟等等，最出名的就是这三个了。各有优势吧。我在三个平台都有接入统计去做对比。数据也差不多，略有一点点差别，大概是统计规则不同的问题。51la有几项我用着觉得比较不错的功能，一个是停留时长，感觉是比较有参考借鉴意义的数据；一个是蜘蛛详情，包含了来源IP、访问URL、蜘蛛类型、访问时间、代理信息等等，可以说是很具体了，还有就是SEO方面的数据，关键词、收录、搜索引擎来源IP等等，也很方便做SEO的人……网站数据分析我个人认为，由简入繁吧，先做好简单的分析，再逐步深入，把网站做的更好！
2024年网站数据分析建设 篇7
近几年，大数据一直是IT界很看好的一个范畴。甚至在社会里的各行各业都对数据越来越重视，因为历史数据的积累与整合，可以引导企业的发展。当今世界，数据的价值远远高于人类所想象的。数据分析从以前的数学统计到现在的大数据分析。大数据分析主要分为三种类型：描述性分析、预测性分析以及探索性分析。
描述性分析就是对现有的数据做出结论分析，描述数据的变化，通常用到的分析工具就是常用的Excel表格，通过各种函数对数据的处理，清洗。但Excel的操作比较多，很多操作都会重复与复杂性。所以现在很多数据分析行内人都会使用Python。描述性分析通常会用到Pandas和Numpy库，缩短的处理数据的时间。
预测性分析可以直接以人工智能来解释了，现在的智能机器人给种各样，讲话如人类一样，思维逻辑清晰也是因为使用的数据挖掘、机器学习的方式训练。而且预测性分析可应用的范围很大，这类分析可以通过产生这些已有的真实数据去预测未来的发展趋势，引导或对预测的结果作出分析。比如自然变化的未来预测（天气预测、地质灾害预测等），社会经济水平预测，项目未来发展预测等等。用到的语言也是Python，对于基本的分类树算法、回归算法等是有关联的。
探索性分析是在描述分析的基础上对数据做出更深更容易让人明白的方式分析，通过可视化的方式将数据做成图形，进一步的对数据变化的查看和分布规律，从而更好总结与理解。在Python中通常会使用到Matplotlib和Seaborn。很多金融行业都是用这种类型进行分析。
所以如果想学习更多的数据分析知识，我可以推荐一下几种方式：
1.数据统计类的书籍：更多的是对算法的学习与理解
2.Pyhton语言学习：可找海外大学的教授的免费线上课程，比如斯坦福大学的教授都挺好；或直接搜索“廖雪峰”就能找到他的官网，直接中文学Python，这门语言很重要。
3.参加线上的比赛：阿里天池、SODA、Kaggle、Data Science Challenge / Competition、DataFountain、数据嗨客。
参加比赛有助于提升数据分析与编程能力，而且比赛赢了还有奖金。
4.还有一些网站推荐：①数据分析精选：https://www.afenxi.com/
②中国统计论坛
③数据圈
④菜鸟教程：http://www.runoob.com/
⑤中国大学MOOC学院：http://www.icourse163.org/
⑥易百教程：http://www.yiibai.com/
⑦CSDN社区：http://www.csdn.net/
⑧慕课网：http://www.imooc.com/
⑨W3Cschool https://www.w3cschool.cn/r/
⑩大数据中国 http://www.bigdatas.cn/forum.php
希望能帮到你~~~感谢大家，花了不少时间整理，爽~不嫌麻烦可以点个赞嘛~~有任何问题可评论我哟！