我们在使用各种网站分析工具的时候，会看到很多不同的度量指标，可能不同的工具会有不同的命名和定义，这里列举一些常见的度量，简单说明一下它们是如何计算得到的。...下面的度量都是来源于网站点击流数据，但根据点击流数据获取方式的不同（来源于网站原始日志文件或通过beacons和JavaScript的方式 获取的网站日志，如同样免费的AWStats和Google Analytics...Page Views 即PV，页面浏览数，页面被打开（请求）的次数，是网站分析中最常见的度量。注意 Ajax架构或Flash下同一URL下可以浏览多个页面，进行多个操作，这些都无法在PV中体现。...Sources and Search Key Phrase 来源于referrers的统计，Sources即网站的来源（搜索引擎、广告或其它），用于广告投放效果分析、SEM等。...上面列举的都是网站分析中一些比较基本的指标和度量，我们在网站分析过程中可以基于这些度量通过求和、比例、平均等方式获得更多我们希望得到的数据，进而为我们的分析结果提供更充分的依据。
网站数据分析是网站运营中最为关键的一步，但如何在浩瀚的数据海洋中，明确自己的分析思路，知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案，也是非常头疼的问题，所以此时选好网站分析工具很重要99click作为国内领先的电商网站数据分析系统...，凭借业内8年的数据分析经验，总结了一套完整的数据分析思路，仅供参考： 上图是一个网站分析的生命周期示意图，在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后（强调一下，明确分析需求很重要，这可以避免为了分析而分析...），我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。...根据上边的数据模块所涉及的内容，在网站分析报告中一般会对下边所列出的板块与指标进行具体分析： 基本情况： ■网站的流量水平怎么样？...案例： 当你需要对网站进行一次全面的分析时，你可以按上边所列的内容对网站的各个数据模块系统地进行分析。但各个营销渠道的网站分析需求多种多样，不同的需求的分析方法也有所不同。
可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分，但是单单区分新老用户是不够了，我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。...量化网站的用户忠诚度 以上的4个指标对于电子商务网站而言，可能还有适用性，但对于大多数网站是不合适的，所以为了让分析具有普遍的适用性，同时为了满足所有的指标都可以量化（上面的客户推荐意向比较难以量化...，即用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间、平均访问页面数，这些指标可以直接从网站的点击流数据中计算得到，对所有的网站都适用，下面看一下这些指标的定义及如何计算得到（一些网站度量的相关定义请参考——网站分析的基本度量...统计数据的时间区间也是根据网站的特征来定的，如果网站的信息更新较快，用户访问较为频繁，那么可以适当选取较短的时间段，这样数据变化上的灵敏度会高些；反之，则选择稍长的时间段，这样用户的数据更为丰富，指标的分析结果也会更加准确有效...基于上面的用户忠诚度评价体系扩展开来就是： 分析忠诚用户的行为特征，努力满足他们的需求，提高他们的满意度； 从最近访问时间的指标数据机用户忠诚度变化趋势中发现一些可能正在流失的用户，分析他们流失的可能原因
） RFM分析原多用于传统营销、零售业等领域，适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业，只要任何有数据记录的消费都可以被用于分析。...那么对于电子商务网站来说，网站数据库中记录的详细的交易信息，同样可以运用RFM分析模型进行数据分析，尤其对于那些已经建立起客户关系管理(CRM)系统的网站来说，其分析的结果将更具意义。...数据获取与分析 在从数据库中提取相关数据之前，首先需要确定数据的时间跨度，根据网站销售的物品的差异，确定合适的时间跨度。...，它只能分析有交易行为的用户，而对访问过网站但未消费的用户由于指标的限制无法 进行分析，这样就无法发现潜在的客户。...所以在分析电子商务网站的用户时，由于网站数据的丰富性——不仅拥有交易数据，而且可以收集到用户的浏览访问数据，可以扩展到更广阔的角度去观察用户，这方面的定量分析会在之后的网站用户分析中进行详细叙述。
前一篇文章主要是基于点击流数据的用户分析，适合所有网站，而对于一些特殊的网站，可以根据自身所能获取的数据将分析的指标进行扩展或根据自身的特征定制合适的指标，这里主要介绍的是适合一般的电子商务网站的用户分析方法...电子商务网站一般都会将用户的交易信息，包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面，所以对于这些用户，我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析，以估计每位用户的价值，...评价用户价值的指标 对于评价指标的选择这里遵循3个原则： 指标可量化：没办法，要做定量分析，这个是最基本的前提； 尽可能全面：根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标，这样能够从多角度进行分析和评价...用户评价模型的展示 一样的，也可以用雷达图进行展示，同样也使用离差标准化的方法对每个指标进行消除度量单位的10分制评分。这里具体的方法就不再重复介绍了，请参照——网站用户忠诚度分析这篇文章。...用户交易行为分析的意义 发现网站的高价值客户（VIP），为客户关系管理（CRM）及保持有价值客户提供支持； 发掘网站的可发展用户，对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销； 及时发现可能流失的客户，及时采取有效措施
要围绕如何通过网站分析以及站长工具中的数据帮助我们进行一些决策。最近有关于归属感的问题比较烦，所以本文内容跳跃性可能比较强，勿喷。...单一的去看来自搜索引擎的数据又有一些过于单一，现有的统计分析工具难以剥离竞价排名的流量。...如何清晰的从数据中认识到网站运营或者优化的情况才是我们重点关注的，至于拿漂亮的数据给到各方去看的事情并不是重点，因为这种数据随时可以拿出来。...越来越多的网站采用100%通栏和大字、大图，也有很多人去去效仿，但是又有多少人去用14寸windows笔记本、19寸宽屏显示器去真正的看过效果。在那么小的屏幕内，那么大的东西其实是不合适的。...以上都是单一的对于自己网站的数据判断，还不足以对外部的环境有一个很好的判断，再去看下百度这个大盘子里的数据. [图片] 很难相信一个不经过推敲的像素和颜色以及排版的可靠性、扩展性。
之前一定移动端兼容的目标，光看自己的数据一定也不够，必须要看微信那边的，因为现在极大多数的web是在朋友圈里面展示的，那微信用户的特征就是必须关注的（下图是半年前的数据）。...“节省每一个铜板”虽然搜狐去年年底到年初裁员了2000人可能是遵循这个个价值观，但其实这是一个很好的价值观。 [图片] 不一定每一个决策都完全寄予数据，但是数据是一个帮助我们决策的好方法。...在进行系统的搜索引擎优化之初，我们几乎是完全不考虑google效果的呈现，一些google本身一些推荐的富展示结果以及微数据几乎完全没有强制推行，因为他的数据太小了，我们会把精力放在百度上。...如果想停止百度竞价，还有要有google、百度自然排名这些用户变现的数据加以分析，不过这些纬度我们还没有。...10-25 百度 3.52X 2.02X 谷歌 0.46X 0.20X 10-26~11-01 百度 3.37X 1.85X 谷歌 0.52X 0.21X 集合前面点击量增加，初步分析
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。...一个网站要发展的更快，走的更远，它离不开日常的一个数据分析，就如携程旅行网页搜索营销部孙波在《首届百度站长交流会》上所言，其利用数据模型对频道改版后，网页索引量从原来的十几万，上升到今年的500多万的索引量...由此可见，数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析，在这里强调下，我需要用到两个工具：Excel和光年日志分析工具。...分析网站日志数据，就介绍到这里。...至于分析的这些数据，有什么作用，如何通过这些数据查到网站的不足之处，然后列出调整方案，有步骤的去调整网站的结构，相信有很多人已经写过了，我在这里，就不再多说了。
日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视，其实不管是大型网站还是中小网站，都是一件很有意义的工作。...只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些，因为数据量实在太大，所以我们要具备足够的耐心来做该项工作，并且要有的放矢。 ...1、网站日志分析：网站日志分析的的种类有很多，如访问来源、浏览器、客户端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。...跟SEO推广工作最相关的主要有以下三种： a、搜索引擎流量导入 b、搜索引擎关键词分析 c、用户搜索行为统计分析 2、热点数据挖掘：我们可以通过自身的网站日志分析以及一些外在的工具和SEO...自己对热点的把握能力来进行热点数据的挖掘。
现代信息化系统越来越普遍，但对于数据安全方面却有很多问题，数据完整性风险不仅影响信息的有效性，还影响信息正确性的保证。一些政府条例特别注重确保数据的准确性。...防御确保选定的存储基础设施是通过适当的raid冗余和将重要数据存档作为服务的一部分来构建的。建议使用完整性验证软件来验证和验证数据。由于数据本身的性质因素，威慑几乎没有什么作用。...威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基础确保。...确保数据所有者负责表决权，控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。...如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
国内对于UCD也有很多的讨论，并且有很多UCD的社区和牛人。而以用户为中心的网站数据分析我想也应该是与UCD一脉相承的。这两个概念都是以提高用户的使用体验，进而推动网站业务为目标。...通过分析来自网站及竞争对手的定性与定量数据，驱动用户及潜在用户在线体验的持续提升，并最终转化为你期望的结果。...（线上及线下） ——Avinash 网站分析定义解析 在Avinash的定义中，有三个关键词，分别是数据，体验和结果。通过对整个网站分析定义的梳理我们可以整理为下面的架构和流程。...在网站分析定义架构的第一层中，Avinash强调网站分析的过程是通过数据来驱动用户体验的提升，并最终转化为结果的一个过程。数据并不直接驱动或影响结果。而是用来对用户体验进行度量和提升。...此效应与Avinash对网站分析的定义相互印证。 我对用户体验的理解 从网站数据分析的角度，我所理解的用户体验有两个关键点。 第一是用户访问网站的任务是否完成。这里不仅局限于用户是否完成转化。
主要框架包括商业目标，围绕商业目标要解决的问题，需要什么数据来回答这些问题，然后就是实施数据收集，自定义相关的网站分析报告，最后是分析后在正确的时间把正确的数据呈献给正确的人。 ?...理解了目标以后，所作的努力就必须围绕这些目标来完成，意味着网站分析需要包含商业的价值，因为网站分析是用于支持组织的商业目标的。...第三步：提出问题所需要的数据 一旦你知道应该问什么问题的时候，你也知道需要什么类型的数据，例如页面浏览量的数据，网站转换率的数据，在这个环节中，需要明确跟商业目标和需要解决的问题相关的指标和KPI。...第四步：部署网站分析方案 实施是检验真理的唯一标准，这时候场景应该从会议室切换到了网站分析从业者的工作桌上，根据需要的数据，需要描述代码部署需求来获取数据。...第五步：自定义报告 一旦代码跟踪部署工作完成，就可以进入最有趣的环节 – 从网站分析工具中获取相应的数据。
1：大数据平台网站日志分析系统，项目技术架构图： 2：大数据平台网站日志分析系统，流程图解析，整体流程如下： ETL即hive查询的sql; 但是，由于本案例的前提是处理海量数据，因而，流程中各环节所使用的技术则跟传统...BI完全不同: 1) 数据采集：定制开发采集程序，或使用开源框架FLUME 2) 数据预处理：定制开发mapreduce程序运行于hadoop集群 3) 数据仓库技术：基于hadoop...之上的Hive 4) 数据导出：基于hadoop的sqoop数据导入导出工具 5) 数据可视化：定制开发web程序或使用kettle等产品 6) 整个过程的流程调度：hadoop...生态圈中的oozie工具或其他类似开源产品 3：在一个完整的大数据处理系统中，除了hdfs+mapreduce+hive组成分析系统的核心之外，还需要数据采集、结果数据导出、任务调度等不可或缺的辅助系统...，而这些辅助工具在hadoop生态体系中都有便捷的开源框架，如图所示： 4：采集网站的点击流数据分析项目流程图分析： 5：流式计算一般架构图： 待续......
通过分析我发现是否能够熟练的使用网站分析取决于你是否能够巧妙的使用一些技巧。 网站分析有很多技巧，下面为大家介绍其中5点： 1. 始终不能忘记数据分析的目的 2....充分理解网站分析可以做到的事情和做不到的事情 3. 分成几个部分进行数据分析 4. 只注重数据分析本身是不会有效果的 5....不能分析所有的数据 始终不能忘记数据分析的目的 网站分析为我们提供了很多有关网站的数据，通过分析这些数据我们可以了解很多事情。...例如：客人是通过哪些网站和广告来到网站的，在网站内的平均停留多长时间，浏览某一网页的客人的转化率是多少，等等。如果你使用是高性能网站分析工具的话，那么你还能看到更多你想要统计的数据。...只注重数据分析本身是不会有效果的 很多人都清楚，虽然花费时间进行分析，但只注重数据本身是不会有任何帮助的。我们应该通过分析，找出网站的问题，然后进行改善。
百度指数——主要用户：营销人 百度旗下/以百度网民行为数据为基础的数据分享平台，支持查询需求图谱 微指数——主要用户：微博营销人 新浪微博旗下反映微博舆情或账号发展走势的数据分析工具 阿里指数...交通数据 交通运输部提供的全国交通信息数据 房地产——主要用户：房地产从业者及相关人士 由国家信息中心主办的专业性信息网站，主要面向政府和社会单位提供宏观经济和房地产方面的信息和数据服务。...CBNData以商业数据报告/微报告、数据指数、定制化咨询等为核心产品，输出消费行业的全景分析以及面向企业和消费者的深度数据洞察；同时通过数据可视化、原生内容、活动、视频/直播等形式拓展数据研究的业务边界...海量数据、多元数据产品、数据挖掘能力和深刻的移动互联网研究洞察经验，汇集北京大学、人民大学等顶尖高校的智慧，围绕互联网经济、行业发展、竞争分析、全景画像等研究方向，不断推出深度洞察数据和报告、提供定向研究和咨询服务...199IT——主要用户：互联网从业者 中文互联网数据资讯中心，汇集容纳众多互联网数据报告，其导航网站收集了众多数据相关的网站链接 ---- 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://
下图是一个网站分析的生命周期示意图，在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后（强调一下，明确分析需求很重要，这可以避免为了分析而分析），我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。...但网站分析工具中的数据量非常大，你可能一不小心就淹没在数据的海洋中，你得有一个明确的分析思路，知道要利用哪些报告或哪些报告视图才能帮助你快速找到问题的答案。...以下是网站分析中涉及到的数据模块，这也提供了一个网站数据分析的大概思路。...根据上边的数据模块所涉及的内容，在网站分析报告中我一般会对下边所列出的板块与指标进行具体分析（以下列出的是在网站数据分析中一些我个人觉得比较重要的板块与指标，不同的网站重要的数据指标会有所不同）： 基本情况...案例： 当你需要对网站进行一次全面的分析时，你可以按上边所列的内容对网站的各个数据模块系统地进行分析。但各个营销渠道的网站分析需求多种多样，不同的需求的分析方法也有所不同。
然后进行数据分析，强化自己的分析思维与实战能力。这一个过程我将会分为四个部分来写：数据获取，数据清洗，数据的呈现，分析报告的撰写。本文是第一部分。...我们直接用BeautifulSoup来获取这些数据： 这些数据也就是我们最终需要的数据，我们将他们存放在Mongodb数据库中，以便于后面的分析与导出： 通过分析我们发现每一个用户的个人主页链接都仅仅只是...类似一个递归的形式，思路是这样，但在后面实际运行的时候，python老师出错，个人感觉应该是堆栈溢出了，目前还是没有搞定，但是可以获取粉丝的二级列表，对于目前的分析来说，已经足够了。...下面是获取用户粉丝的代码： 粉丝列表分页获取 获取每一个粉丝的id 进入粉丝二级列表 最后一共只爬取了8671条用户数据，数据量还是比较少，但做分析之用，基本够了。...另外在数据的抓取过程中，最好的就是在最初数据存储的时候就经历将数据清洗好，比如那些不该有的字段都提前去掉在存储，多个数据在一起的也尽量拆开再存储，以便于后面的数据分析。
新网站开张了！ 新网站开张了！...对应 数据分析指北 的地址是：https://havef.github.io/da 以下是您可以在新网站中受益的地方： 它很快 所有内容都作为静态文件提供，图像都经过预处理优化，图像质量一般但文件较小。...它的可读性非常赞 您可以对所有 “数据分析指北” 系列的内容有一个全面了解，如下所示，组织结构非常清晰： 在正文页面 - 尤其是“数据分析指北”系列文章中，您可以查看当前内容和结构，以及可以轻松跳转到另外的内容中去...您可以在页面顶部获取当前帖子的阅读进程指示。 其他 还有其他一些小改进等着您去体验。也许当我不忙时，我会在网站上添加更多功能。...以后的新文章将会在网站、微信公众号以及其他一些网站同时发布, 但若有修订将只在网站更新。
在这里，我总结了几个自己的小方法和技巧，大家可以参考下： 首先你自己要确定你要做的是什么类别的网站，是文章站呢还是图片站，是电商站还是博客站，这些选择我觉的至关重要。...目前asp类的源码还是主要提现在CMS上，以前最早的时候有个新云网站系统，当然还有动网，做博客的话选择z-blog就可以了，这个就是支持asp语言的代表作。...可是市面上为什么卖的主机大多数都是支持php语言的呢，是因为一个安全性的事情，asp虽然源码等简单，但是其安全性确实大打折扣，所以大家都选择带独立数据库的php语言了。...当然大家选择源码的时候也要多看下好评率，名气大一点的源码无疑用的人也多，功能也越完善，当然也可能对我们网站优化有帮助，所以大家选择源码的时候也要考虑下，毕竟搜索引擎的收录大家还是蛮看重的。...最后我想说的是，不管你最终选择什么样的源码，如果网站最终确定了，并且开始做了，那就认真完善内容，定期修改一些对SEO有利的代码，自己多熟悉自己的网站，源码，平时多琢磨，这些都很重要的。
一直以来有不少朋友来信或留言，询问网站分析WA（web analysis）与互联网数据分析挖掘的区别。...虽然从字面理解，网站分析WA应该被包容在互联网数据分析挖掘的大范畴里面，但是实际情况却是当前“网站分析WA”已经成了一个非常独立的明确定义的专业名称和专业领域，从而事实上已经与当前的“互联网数据分析挖掘...”有了一个明确清晰的界限，所以关注互联网，关注互联网的数据分析应用的人，对于“网站分析WA”和“互联网数据分析挖掘”都应该了解并清楚知道两者在实践应用上的主要区别。...WA”主要关注分析的是网站的宏观表现，而“互联网数据分析挖掘”既可以分析网站的宏观表现，也可以分析微观表现（细化到具体的某个用户member_id，比如可以预测任何个体的流失率，任何个体的交叉销售可能性...； 第四，从使用的人群来看，“网站分析WA”固然应该被数据分析专业人员掌握，但是其同样也适合来武装互联网行业里的运营人员，运营团队等相关业务团队；而“互联网数据分析挖掘”更多的是用来武装专职的数据分析人员和分析团队的
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