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。...与行业同类网站的数据相比，根据我们的市场定位，我们的流量在未来需要有多大的提升？ ■访客主要来自哪些地方？这用于确认与我们制定的市场策略是否匹配。...■用户是否与网站发生了我们期望的互动：参与活动、观看视频、下载、投票、订阅或下单？ 产品销售情况 ■网站的订单转换率与客单价是多少？与行业水平是否有差距？
2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。...今日，跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之行业篇： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期...：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体； -4大群体网络接入分析； -Top应用...； -用户活跃时间分析； image.png image.png image.png
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。
网站分析行业和厂商 我们最熟悉的领域，理论上是网站分析领域，因为最早能够对互联网上的生意进行量化的，就是流量和流量相关的属性。这些是由网站分析工具完成的。...国内的网站分析行业，始终（这么说应该不过分）是模仿的美国，直到今天几乎仍然如此。但这一领域随着数据对数字营销渗透程度的加深，忽然变得极为重要。...一方面，数字营销可第三方监测的部分非常有限，而网站分析所能监测的数据占有了其中的极大份额；另一方面，最近开始兴起的mareketing cloud（营销云）的基础构件就是网站分析——因为背后有大量准确、...GA已经逐渐从一款单纯的网站分析工具过渡为网站的用户行为数据中心。 缺点：GFW大家都听说过，GA未能幸免。如果不能访问外国网站，不能打开她的界面。...优点：Web Dissector是国内为数不多的提供企业级网站用户行为数据分析的工具。功能比较丰富，且也能提供较为灵活的配置。
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...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
已经浸淫数据行业多年的朋友，显然不单单满足于基础知识的了解，更希望能在行业里获得崭露头角，甚至创业的机会。 所以这一期文章，我先贡献 5 个经常翻阅的网站。...SkySQL, 一款 MariaDB 构建在谷歌云的数据库产品，融合了在线事务处理和在线分析处理。意味着数据压缩，数据列存储以及数据分片，负载均衡等多功能于一体的云数据产品。...，时序应用，内存数据库，分析性应用还有键值对应用。...提供最新数据应用领域内的书籍。作者们会在这里发布新书以及简要的书摘，如果是本站会员可以下载。 最感动我的是，这网站还提供很多免费的公用数据可供下载，玩耍。...综合分析这些网站的文章，不难看到未来的数据库行业会有几个明显的走向： 高度自治 云集成 DBSAAS，数据库软件即服务 Database Software As A Service NoSQL 另起炉灶
如果想很懂这个行业，最好与这个行业的从业者，金融类长期跟进这个行业的人，或专做某些行业研究的人多聊聊。...消费者品味变化等等 个人觉得，这一块主要是基于对个体企业的分析与理解，转为对宏观行业的分析与总结(我觉得做行业分析的人最好也有一定的企业财务等分析的基础)。...可以参看我的另一篇文章，里面谈到了比较具体的企业信用分析方法：AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重? – 钱粮胡同的回答。...2：还有就是，个人经验，不要拿来就用各行业高度概括的数据(aggregate data)分析行业的财务等指标，土方法是自己亲自做几个同行业企业的财务分析(自己选几个同行业的公司，上市的发债的都可以，网上下年报或审计报告...这些都需要具体行业具体分析，不能一概而论。
电力大数据包含哪些数据 借助大数据技术，对电网运行的实时数据和历史数据进行深层挖掘分析，可掌握电网的发展和运行规律，优化电网规划，实现对电网运行状态的全局掌控和对系统资源的优化控制，提高电网的经济性、...基于天气数据、环境数据、输变电设备监控数据，可实现动态定容、提高输电线路利用率，也可提高输变电设备运检效率与运维管理水平;基于WAMS数据、调度数据和仿真计算历史数据，分析电网安全稳定性的时空关联特性，...电力设备状态大数据分析所需要的数据主要包括：设备台账、技术参数、巡检和试验数据、带电检测和在线监测数据、电网运行数据、故障和缺陷记录、气象信息等,涵盖能够直接和间接反映电力设备状态的信息。...电力设备状态数据具备典型大数据特征,传统的数据处理和分析技术无法满足要求,主要体现在： 1）数据来源多。...对于电力领域来说，要实现电力设备的数字化和智能化，就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起一套高效、稳定的电力大数据采集、监测、管理、分析与服务系统，
通过对变量进行聚类，可以检查数据的共线性，对同一分组内的变量相关性较高，通过数据变换或筛选精简变量 02 常用聚类分析算法 ? 常用聚类分析方法 ?...sklearn.cluster主要函数列表 03 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 在数据挖掘中，由于针对大规模数据集所采用的聚类算法主要是K-Means算法，本节的具体内容都是针对K-Means...围绕具体分析的目的和业务需求挑选聚类变量 2. 通过相关性检查，对明显线性相关的几个变量通过数据变换或者选取其中一个进入聚类分析 3....06 聚类分析典型案例 6.1 案例背景 案例为一般消费场景中，通过将客户的消费行为数据转换成RFM特征数据，通过聚类分析对目标客户进行群体分类，找出有价值的特定群体。...分布散点图 6.3 基于消费行为特征数据聚类分析的初步结论 data_zs =1.0*(data-data.mean())/data.std() #数据标准化处理 from sklearn.cluster
本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现「数据分析」职位究竟「钱」景如何： 哪些城市更需要数据分析人才，除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜； 哪些行业更需要数据分析人才，薪资如何； 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样...数据来源 本文使用数据全部来自于拉勾网，职位搜索关键词「数据分析」，获取时间2018/3/8，字段解释如下： 字段 内容 city 城市 indusryField 行业 workYear 工作经验 education...image.png 哪个行业最需要数据分析师？...image.png 数据分析在各行薪资是个什么水平？ 各个行业薪资水平来看，金融和电子商务行业薪资中位数相差无几，不过金融行业薪资整体薪资来看要高于电子商务，去金融行业求个职似乎还是门槛要高点。...---- 写在最后 这篇文章算是对数据分析行业的一次简单的概述，也算是自己第一次完成了「数据获取-清洗-分析」的一整套流程，对于求职者或者想踏入数据分析行业的人来说，可以当作参考，希望能有一点帮助。
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。
CDA数据分析师 出品 作者：Elena Kosourova 编译：Mika 在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测，从而了解数据分析在银行业是如何运用的。...背景介绍 银行业是最早应用数据科学技术的领域之一，收集了大量结构化数据。 那么，数据分析是如何应用于银行业的呢？...因此，当下大部分数据相关工作需求来自银行业，这并不令人惊讶。...数据分析使银行业能够成功地执行众多任务，包括： 投资风险分析 客户终身价值预测 客户细分 客户流失率预测 个性化营销 客户情绪分析 虚拟助理和聊天机器人 …… 下面，我们将仔细看看银行业中最常见的数据分析用例之一...数据分析在银行业应用案例：欺诈检测 除了银行业，欺诈活动还存在于许多领域。在政府、保险、公共部门、销售和医疗保健等领域，这都是一个具有挑战性的问题。
2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。...今天开始，大讲堂将一连三天跟大家独家分享由腾讯移动分析新鲜出炉的【2013移动行业分析报告】，看完报告后，相信你会与讲堂君一样感叹： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android...终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体...； -4大群体网络接入分析； -Top应用； -用户活跃时间分析； image.png image.png image.png image.png image.png
2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。...今日，跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之用户篇： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期...：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体； -4大群体网络接入分析； -Top应用...； -用户活跃时间分析； image.png image.png
总之，将工业4.0，人工智能，机器人，大数据分析与现实生活状态结合起来加以应用，将收集到的庞大数据信息汇总到一起，在假想空间进行分析研究，再将结论用于指导现实社会，创造新的服务模式，促进社会发展和进步。...换句话说，根据大数据分析结果，选择合适的时间段向客户发送信息，既不会给对方添麻烦，又能收到预期的广告效应。这样一来，与电力公司合作开展服务的其他行业也会受益匪浅。...3 法国电力大数据应用 法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用，通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力，不断发掘数据资产价值，为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑...（1） 建立独立机构支持运营决策 法国电力在客户关系管理数据库中，对用户信息进行全面搜集，成立运营分析中心，专门负责对客户数据进行分析，以对销售管理进行支撑。...美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成，总计10TB的云图像数据，集成分析3500美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部
在这里，将网站分析的数据分成两个大类，一个是内部数据，另一个是第三方数据，如图1-3所示 ?...图1-3 网站分析的数据来源结构 1.内部数据：包含数据库和服务器日志 （1）数据库上的数据包括并不局限于用户的资料，网站内容，订单数据和用户行为，主要是以post或get的形式抛出的数据，让后台程序接收后在数据库记录...2.第三方数据：网站分析工具和第三方评估数据 （1）网站分析工具，如GA、Adobe Analytics、百度统计等，通常这类工具只需要在页面加一段跟踪代码就可以提供详尽的分析报告了，也是很多中小企业使用的方案...一般来说，如果是流量数据，以网站分析工具的为主，如果订单数据，以自己的BI为主，当然GA的数据和自己BI的数据通过User ID打通的了，还可以做其他的一些分析工作。...当前网站分析的数据采集主要是两个方向：服务器日志技术和页面标签技术，页面标签技术就是对应前面的网站分析工具了，现在主流的是采用页面标签技术，可以看到现在盛行的GA、百度统计、CNZZ、Adobe Analytics
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