网站数据分析方法,大数据分析方法

如何学习网站数据分析？

首先，数据分析这个行业很火，大数据，人工智能等都有用到数据分析的地方。1. 要学习数据分析必须要对这个有足够的兴趣，说实话数据分析光那些枯燥的数学公式就够你头疼的，如果没有很浓厚的兴趣，估计在学习的过程中很难坚持下来。2.最好有一定的基础知识储备，如果你学过数学统计，对置信区间，相关性，总体和样本，概率分布等这些概念都熟悉的话，数据分析学起来你会感觉游刃有余3.收集一些数据集，公开数据信息的网站有很多，你可以去自由下载。

比如中国统计信息网：国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息4.如果你是自学的话，要有好的学习网站，可以去中国商业智能网站看看，里面有许多数据分析的案例以及相关资讯，可以自由下载里面的文档。5.如果数据分析的方法思路都学习清楚之后，就是怎么实现了，你需要学习一门编程语言来把你的数据集分析成你想要的样子，python挺火的，建议去学习下。

网站数据分析的内容有哪些？

网站数据分析包括哪些方面一.流量统计是基础的数据统计​ 网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息，包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等;实时了解网站的变化趋势，了解有效覆盖人群的规模，了解推广的目标人群，在哪个页面，哪个频道。​ 1.了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据​ 2.了解网站关注行业用户量的潜在规模​ 3.与行业平均指标做对比，作为评估自身网站发展的指标​ 4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度​ 5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 根据网站的大致需求，相关网站“数据统计”的基本分析应具有：​ A.访问人次，即网站的访问人次，通常以日访问人次统计，此指标不排除同一访客同一天访问多次。

​ B.访问总页面数，即访问者在站点上浏览的总页面数，通常以日统计。​ C.独立访客，也称独立IP，指访问站点的独立访客，通常以日访问人次统计，每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时，不重复计算，仍视作一个独立访问者。​ D.人均停留时间，即访问者在网站停留的时间 计算公式：人均停留时间=访问人次停留时间/访问人次。

指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。也就是说一个周期内，从开始访问这个网站到结束访问这个网站所停留的时间。​ E.人均访问页数(PV值)，即访问者平均访问页面数， 计算公式：PV值=访问总页面数/访问人次。这项指标同样重要，访问者平均访问页数越多，越能实现网站的目的指向。​ F.跳出率，即访问者到达站点后浏览页数仅有的一页的比率。

​ G.新访客，即访问站点的访问者是否第一次登录站点，该指标从一侧面反应平台的人气程度和知名度，通常以日为单位进行统计。每日新访客人数越多，说明人气越高，影响度也越来越高。​ H.回访者，即访问站点的访问者超过一次以上登录站点，该指标从一侧面反应访问者对站点的接受程度，通常以日为单位进行统计，回访人数越多，说明站点被接受的程度越高，而通常，网站的潜在客户行为，就是在回访者中实现，如注册、购物、消费等。

​ I.每个独立访问者访问频次：一个周期内独立访问者的平均访问次数。二.关键字数据收集​ 包括两方面： 客户通过哪些关键字到达网站 客户在网站搜索哪些关键字—精确地跟踪有哪些关键字产生了销售额或销售机会三 .网站专题及营销方式的效果统计​ 精确地跟踪有哪些专题产生了销售额或销售机会，跟踪由专题转换为销售的点击次数 帮助我们评估网站页面格局的合理性 跟踪销售额和销售机会。

互联网运营的数据分析如何做好？

回答你，互联网数据分析关键在增长所谓数据分析，其本质就是业务分析而业务分析的核心工作就是增长业绩如果放到互联网行业，无非分为三个方向用户增长，使用量增长，变现能力增长而对应的整体流程:分为三个步骤增长可行性评估和方案借鉴寻找并确定增长点的范围短平快的增长实验工作流程其中实验流程包括2个方面的要求因此，如果你想做好互联网数据分析工作第一，你必须具备一定的软硬件基础软件上，你必须具备数据分析能力，一定的用户心理学能力，以及MVP团队能力硬件上，你必须具备数据基础，ABtest的环境，以及测试工具平台。

第二，你必须掌握一定的具体实操方法在流程上你绕不开AARRR五棍流:获客，激活，变现，留存，转介绍。其中包括大量可复用且优秀的实践方法。同时，你需要充分利用上瘾模型来研究裂变，流量池等增长路径，不断突破创新运营模式。正所谓实践出真知，也就是说互联网数据分析都是依托增长实验来进行的，那么如何进行增长实验呢？下面有方法:增长实验的五步法首先你要通过数据分析与业务事实来收集实验想法?，并且形成自己的假设。

其次通过定性定量或者综合评分的方式，将假设进行优先级重要性排序设计实验指标，明确实验的对象，并制定出具体的落地实施方案，撰写PRD将实验需求转化为产品功能，数据埋点，测试上线，开始周期实验最后分析实验结果的可用性和价值，评估下一步推广或改进方向至此互联网分析整体框架和落地方法OK了那么接下来一个最头疼的问题就是:如何发现这个增长实验的假设呢？羊毛出在羊身上，其实回归到本质上来看这个问题就不难了。

所以你还是得回到公司业务本身上来分析查找原因。发现增长机会的2大步骤首先你需要分析业务数据，从宏观到微观，从定性到定量，从业务属性到用户属性等基础角度出发寻找增长乏力点。其次，根据公司数据基本面做前提，深入挖掘用户对象的行为数据，周期规律，以及用户分群行为等，结合转化率与客群营销来展开分析实验。总之，互联网数据分析关键点在增长没有固定的分析套路，讲究灵活运用，快速实验验证。

学习数据分析时，有哪些获取海量数据源的网站？

数据分析，数据是根本。首先，我们要保证拿到的是可靠、真实的数据，然后再把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，发挥数据的价值。那么，到底在哪里才能获取到可靠的数据呢？拿到以后又怎样去展示他们？一、公开数据集1.GitHub—Awesome Public Datasets（https://github.com/caesar0301/awesome-public-datasets）这个我一定要放第一个，太惊艳了。

一个大神整理的非常全面的数据获取渠道，包含各个细分领域的数据库资源。领域科研研究，从这里开始。涉及的领域包括：农业、生物学、气候、计算机网络、数据科学、地球科学、经济学、教育、能源、金融学、GIS、图像处理、机器学习、自然语言、神经科学、物理学、心理学、社会科学....oh，看到英语不用害怕。谷歌浏览器，你值得拥有。

2. 亚马逊AWS（https://aws.amazon.com/cn/datasets/?nc1=h_ls）来自亚马逊的跨科学云数据平台，包含化学、生物学、经济学、天文学等多个领域的数据集。同样是公开数据集，涉及领域较少但是非常权威。3.UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）加州大学欧文分校开放的经典数据集，可以说非常经典了，被很多机器学习实验室采用。

机器学习必选数据。二、国内公开数据1.国家数据（http://data.stats.gov.cn/）这个数据库信息内容涵盖范围全面、详实，并且有些数据已经做好了可视化，所以具有很高的实用性；基本只要和国情相关的信息都会在里边发布；比如地区房价、工业、能源、居民消费总额、房地产投资甚至食品的平均价格。国家统计数据库包括历年月、季、年度数据，可通过数据库“搜索”、选择“指标”等方式，方便快捷地查询到历年、分地区、分专业的数据。

2.中华人民共和国国家统计局（http://www.stats.gov.cn/）这个网站的信息是比较宏观的，国家统计局一般只发布全国和分省的宏观统计数据。但如果想获取市级、地级信息，也可以底部的友情链接中获取。三、数据采集网络爬虫，做数据分析的，相信大家都听说过。但很多人就说，我不会写Python，也没时间学。

很多公司需要数据的时候常常也会将要爬取的网站外包出去。但其实还有一种方式，就是采集器采集。1.八爪鱼采集器（http://www.bazhuayu.com/）这是一款免费的数据采集工具，而且没有功能限制，几乎所有网站都能采集，最大的特点是上手快，免费采集几万条数据没压力，当然也有付费增值服务可选。四、地图数据源不得不承认，做数据分析的时候，我最喜欢的就是地图了。

因为可以自己选择、编辑、绘制地图。而地图的美观程度直接影响了我的心情。当然最重要的还是里面的开源数据。1.OSGeo中国中心（http://www.osgeo.cn/）OSGeo中国中心的使命是支持开源地理信息软件和遥感软件的开发以及推动其更广泛的应用，尤其是帮助中国地区的用户和开发者。涉及生态领域、地理、气候资源较多。

2.ArcGIS(https://hub.arcgis.com/pages/open-data)3.OSM（openstreetmap.org/）OpenStreetMap 是一个世界地图，可依据开放许可协议自由使用、编辑、绘制。目标是创造一个内容自由且能让所有人编辑的世界地图。设计属于自己的地图，从这里开始。