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。
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。
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
2018年6月14日笔记 1.数据分析的定义 用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解并加以消化，以求最大化的开发数据功能，发挥数据的作用。...数据分析可用于现状分析，原因分析，预测分析。 2.数据分析六部曲 明确分析目的和思路-->数据收集-->数据处理-->数据分析-->数据展现-->报告撰写 明确分析目的之菜鸟与分析师对比 ?...数据收集 收集方法有：数据库，互联网，公开出版物，市场调查 数据处理 处理内容包括：数据清洗，数据转化，数据提取，数据计算 数据分析 定义：数据分析是指用适当的方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的数据进行分析...3.数据分析三大误区 分析目的不明确，为分析而分析 缺乏业务知识，分析结果偏离实际 一味追求使用高级分析方法，热衷研究模型 4.数据分析师的职业发展 广阔前景 大数据催生新兴职业数据分析师成IT界“...数据分析需求量.png 职业要求 懂业务：熟悉行业知识，公司业务流程 懂管理：搭建数据分析框架、对结论提出有意义的分析建议 懂分析：对比分析，结构分析，回归分析，聚类分析 懂工具：Excel，Tableau
） 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...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。下面是一个雷达图的示例： 通过这个雷达图，我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。...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。
背后期望的都是对于用户的基础数据的关注和回答。...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）。...[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。...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
在工作中，不免进行一些数据的整理分析，从而来定位问题并解决，提高工作或者业务效率。发现新的机会点，保持持续的竞争优势。那么就来研究一下如何利用合适的工具，提升数据分析的效率。...至于数据分析是什么以及有哪些种类，应该都有所了解，那么至于分析常规流程有哪些呢。...一般包含如下步骤： （1）目的明确，知道要分析什么 （2）知道数据如何获取 （3）处理获取到的数据 （4）分析数据 （5）得出分析结果 （6）验证 （7）展示分析结果 这些过程中，都离不开工具的帮助，熟练合理的运用分析工具就会事半功倍更好的处理数据并分析...一般数据分析工具离不开excel以及三方工具，但今天我们介绍的三方工具就是python，相信大家也很熟悉，因为excel可以通过人工鼠标键盘操作数据，而python可以通过代码直接操作excel，比如导入或者导出数据...到了这里就得开始学习python的一些基础知识了，学好之后就可以利用python进行数据操作分析。 需要知道这么几个概念：列表、字典、数组、字符串、循环语句、函数、模块。
昨天讲到数据分析的步骤分为六步： 一.明确分析目的及思路 二.数据收集 三.数据处理 四.数据分析 五.数据展现 六.输出报告 一.明确分析目的及思路 1.明确分析目的 做任何事都要有个目标，数据分析也不例外...互联网 搜索引擎，国家及地方统计局网站，行业组织网站，大型综合门户网站等上面都有我们需要的数据。...三.数据处理 数据处理指把收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。...四.数据分析 数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。...今天就到这把，下节课讲数据分析和数据处理的区别，数据分析和数据挖掘的关系及数据分析的三大误区。
如今，大多数公司都意识到数据驱动的商业策略的价值，因此需要有数据分析才能的人来洞察不断收集的信息。随着我们继续将现实世界数字化，对分析师的需求只会增加。 可以了解之前讲解的《数据分析为什么火了》。...如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？...和SQL一样，R和Python可以处理Excel不能处理大数据量的事情。它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。...所以，去学习Python的Matplotlib和Seaborn吧，可以参考之前的文章讲解《数据挖掘从入门到放弃（五）seaborn 的数据可视化》。...五、机器学习 现在AI和预测分析是数据科学领域最热门的两个主题，数据分析师不只是单单对历史数据的统计操作了，对机器学习的理解已被确定为分析师的工作之一。
| 导语 2019年底开始我开始接触数据分析，从初期的数据分析小白，到现在慢慢入门有些经验，想把我这里学到的数据分析的方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们，以下内容将分为【数据分析的意义...】【基础指标体系搭建】【数据分析的方法】三大模块进行介绍 ?...数据分析的意义 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。...我们在使用新增/活跃/留存率/收益搭建了基础的产品需要关注的日常监控指标后，如果数据监控中发现问题又该如何解决呢？那么接下来我们看看数据分析的方法?...总结 【数据分析的意义】 数据分析是客观直接的衡量产品策略/运营活动等行为是否成功的重要指标 【产品基础指标体系搭建】 新增 日活/月活 留存 付费（有涉及相关的APP） 【数据分析的方法】 一、基于用户
2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。这些数据可包括财务、组织、个人和审计跟踪信息。防御确保关键数据是多余存储和放置在多个位置。检测维护和审核数据删除的日志。...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。一旦剩余风险密钥数据丢失，如果不恢复，将永远丢失。...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。
背景介绍 今天我们学习python数据分析中一个很有用的模块NumPy，NumPy是使用Python进行科学计算的基础包。...它包含其他内容： 一个强大的N维数组对象 复杂的（广播）功能 用于集成C / C ++和Fortran代码的工具 有用的线性代数，傅里叶变换和随机数功能 除了明显的科学用途外，NumPy还可以用作通用数据的高效多维容器...可以定义任意数据类型。这使NumPy能够无缝快速地与各种数据库集成。 ? 入门示例 ?...__version__)#使用np.array（）创建数组array = np.array([1,2,3])array#查看数据类型,是numpy的ndarrayprint(type(array))#
01 什么是数据分析？ 通过合适的工具对数据进行一定程度的预处理，结合具体业务分析数据，帮助公司业务部门监控、定位、分析、解决问题。从而提高业务部门决策能力和经营效率，发现业务机会，取得持续竞争优势。...数据分析的三个作用，现状分析、原因分析、预测分析。...数据分析可以从以下几个方面分析进行维度和指标的衡量： 总体数据概览： 反映某一数据指标的整体规模大小、总量多少的指标。...明确目的：明确数据分析的目的，希望通过分析得出什么结果。如希望通过数据分析找出流失用户都有哪些特征，广告CTR下降的原因等等。...如果不能，还需要获取什么数据。 处理数据：处理数据中的异常数据、重复数据、缺失数据等。 分析数据：围绕关键指标进行分析，分析过程中采用下钻法，如分析某一天CTR下降、哪个时间段、哪些app等等。
爬虫就是自动获取网页内容的程序，例如搜索引擎，Google，Baidu 等，每天都运行着庞大的爬虫系统，从全世界的网站中爬虫数据，供用户检索时使用。...模拟浏览器，打开目标网站。 获取数据。打开网站之后，就可以自动化的获取我们所需要的网站数据。 保存数据。拿到数据之后，需要持久化到本地文件或者数据库等存储设备中。...type(res)) >>> 可以看到，我们得到的是一个 Response 对象 如果我们要获取网站返回的数据...下面我们就来分析下这个网页 目标网站页面分析 注意：网络上的网站页面构成总是会变化的，所以这里你需要学会分析的方法，以此类推到其他网站。正所谓授人以鱼不如授人以渔，就是这个原因。...Chrome 开发者工具 Chrome 开发者工具（按 F12 打开），是分析网页的绝佳利器，一定要好好使用。
从今天开始，我们再一起来学习数据分析，共同进步！ 首先先来进行一个数据清洗的实战，使用比较经典的数据集，泰坦尼克号生存预测数据。...data.drop('ticket', axis=1, inplace=True) 至此，我们就把一份原始的数据，处理成了比较标准的，易于数据分析的数据。...透视表分析 在处理数据之后，我们还可以使用透视表，整体分析下数据 这里主要查看下各个特征（船票等级，性别，仓位等）对于存活率的影响 注意数据集 df 与 data 的区别 性别透视表 首先来看下，不同性别...数据清洗的重要性 要知道，一个好的数据分析师必定是一名数据清洗高手。在数据分析的过程中，数据清洗是最占用时间与精力的步骤。数据质量的高低，直接影响我们最后分析的结果，千万马虎不得。...唯一性：数据是否存在重复记录。 在进行数据清洗的时候，一定要先耐心的观察数据，充分的理解每列数据的意义，从真实的情况出发分析数据是否有真实的含义，再根据生活工作中的经验，来逐一处理数据。
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......
/question/374 薪资查询网站 看准：http://www.kanzhun.com/salary/1062/ Q4：数据分析师怎么入门？学习周期要多久？...数据分析师入门书籍有哪些？...---- 答：数据分析师入门书籍，首先得了解数据分析师的工作职责。...Q14：可不可以推荐些数据分析方面的网站呢---- A：数据分析学习网站，人大经济论坛和PPV课都不错，上面有大量免费课程和自学资料。 Q15：如果我想系统的学习数据分析，有哪些途径？或者课程呢？...至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。
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