① 复杂网络 --- 社会网络分析
“社会网络”指的是社会成员及其相互关系的集合。社会网络中所说的“点”是各个社会成员，而社会网络中的“边”指的是成员之间的各种社会关系。成员间的关系可以是有向的，也可以是无向的。同时，社会关系可以表现为多种形式，如人与人之间的朋友关系、上下级关系、科研合作关系等，组织成员之间的沟通关系，国家之间的贸易关系等。社会网络分析(Social Network Analysis)就是要对社会网络中行为者之间的关系进行量化研究，是社会网络理论中的一个具体工具。
因此，社会网络分析关注的焦点是关系和关系的模式，采用的方式和方法从概念上有别于传统的统计分析和数据处理方法。
社会网络通常表达人类的个体通过各种关系连接起来，比如朋友、婚姻、商业等，这些连接宏观上呈现出一定的模式。很早的时候，一些社会学家开始关注人们交往的模式。Ebel等进行了一个电子邮件版的小世界问题的实验，完成了Kiel大学的5000个学生的112天电子邮件连接数据，节点为电子邮件地址，连接为消息的传递，得到带指数截断的幂律度分布，指数为r＝1．18。同时证明，该网络是小世界的，平均分隔为4．94。
社会网络分析，可以解决或可以尝试解决下列问题：
“中心性”是社会网络分析的重点之一，用于分析个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力，或者说居于怎样的中心地位，这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。
点度中心度表示与该点直接相连的点的个数，无向图为（n-1），有向图为（入度，出度）。
个体的中心度(Centrality)测量个体处于网络中心的程度，反映了该点在网络中的重要性程度。网络中每个个体都有一个中心度，刻画了个体特性。除了计算网络中个体的中心度外，还可以计算整个网络的集中趋势(可简称为中心势，Centralization)。网络中心势刻画的是整个网络中各个点的差异性程度，一个网络只有一个中心势。
根据计算方法的不同，中心度和中心势都可以分为3种：点度中心度／点度中心势、中间中心度／中间中心势、接近中心度／接近中心势。
在一个社会网络中，如果一个个体与其他个体之间存在大量的直接联系，那么该个体就居于中心地位，在该网络中拥有较大的“权力”。在这种思想的指导下，网络中一个点的点度中心性就可以用网络中与该点之间有联系的点的数目来衡量，这就是点度中心度。
网络中心势指的是网络中点的集中趋势，其计算依据如下步骤：首先找到图中的最大点度中心度的数值，然后计算该值与任何其他点的中心度的差值，再计算这些“差值”的总和，最后用这个总和除以各个“差值”总和的最大可能值。
在网络中，如果一个个体位于许多其他两个个体之间的路径上，可以认为该个体居于重要地位，因为他具有控制其他两个个体之间的交往能力，这种特性用中间中心度描述，它测量的是个体对资源控制的程度。一个个体在网络中占据这样的位置越多，代表它具有很高的中间中心性，就有越多的个体需要通过它才能发生联系。
中间中心势定义为网络中 中间中心性最高的节点的中间中心性与其他节点的中间中心性的差距，用于分析网络整体结构。中间中心势越高，表示该网络中的节点可能分为多个小团体，而且过于依赖某一个节点传递关系，说明该节点在网络中处于极其重要的地位。
接近中心性用来描述网络中的个体不受他人“控制”的能力。在计算接近中心度的时候，我们关注的是捷径，而不是直接关系。如果一个点通过比较短的路径与许多其他点相连，我们就说该点具有较高的接近中心性。
对一个社会网络来说，接近中心势越高，表明网络中节点的差异性越大；反之，则表明网络中节点间的差异越小。
注：以上公式都是针对无向图，如果是有向图则根据定义相应修改公式即可
当网络中某些个体之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网络中存在多少个这样的子群，子群内部成员之间关系的特点，子群之间关系特点，一个子群的成员与另一个子群成员之间的关系特点等就是凝聚子群分析。
由于凝聚子群成员之间的关系十分紧密，因此有的学者也将凝聚子群分析形象地称为“小团体分析”或“社区现象”。
常用的社区检测方法主要有如下几种：
（1）基于图分割的方法，如Kernighan-Lin算法，谱平分法等；
（2）基于层次聚类的方法，如GN算法、Newman快速算法等；
（3）基于模块度优化的方法，如贪婪算法、模拟退火算法、Memetic算法、PSO算法、进化多目标优化算法等。
凝聚子群密度(External-Internallndex，E-IIndex)主要用来衡量一个大的网络中小团体现象是否十分严重，在分析组织管理等问题时非常有效。
最差的情形是大团体很散漫，核心小团体却有高度内聚力。另外一种情况是，大团体中有许多内聚力很高的小团体，很可能就会出现小团体间相互斗争的现象。凝聚子群密度的取值范围为[-1，+1]。该值越向1靠近，意味着派系林立的程度越大；该值越接近-1，意味着派系林立的程度越小；该值越接近0，表明关系越趋向于随机分布，未出现派系林立的情形。
E-I Index可以说是企业管理者的一个重要的危机指数。当一个企业的E-I Index过高时，就表示该企业中的小团体有可能结合紧密而开始图谋小团体私利，从而伤害到整个企业的利益。其实E-I Index不仅仅可以应用到企业管理领域，也可以应用到其他领域，比如用来研究某一学科领域学者之间的关系。如果该网络存在凝聚子群，并且凝聚子群的密度较高，说明处于这个凝聚子群内部的这部分学者之间联系紧密，在信息分享和科研合作方面交往频繁，而处于子群外部的成员则不能得到足够的信息和科研合作机会。从一定程度上来说，这种情况也是不利于该学科领域发展的。
核心-边缘(Core-Periphery)结构分析的目的是研究社会网络中哪些节点处于核心地位，哪些节点处于边缘地位。核心-边缘结构分析具有较广的应用性，可用于分析精英网络、论文引用关系网络以及组织关系网络等多种社会现象。
根据关系数据的类型(定类数据和定比数据)，核心—边缘结构有不同的形式。定类数据和定比数据是统计学中的基本概念，一般来说，定类数据是用类别来表示的，通常用数字表示这些类别，但是这些数值不能用来进行数学计算；定比数据是用数值来表示的，可以用来进行数学计算。如果数据是定类数据，可以构建离散的核心-边缘模型；如果数据是定比数据，可以构建连续的核心-边缘模型。
离散的核心-边缘模型，根据核心成员和边缘成员之间关系的有无及紧密程度，又可分为3种：核心-边缘全关联模型、核心-边缘局部关联模型、核心-边缘关系缺失模型。如果把核心和边缘之间的关系看成是缺失值，就构成了核心-边缘关系缺失模型。
这里介绍适用于定类数据的4种离散的核心-边缘模型:
参考
② 网络营销数据分析有哪些内容
1、网络营销各渠道质量分析对比
将网络营销的渠道进行细分，分别统计和分析网站PV、UV、UV占比、新增访客、用户成本、有效线索量、线索转化率。不同的渠道会有不同的人群属性，这直接影响着推广效果，最终的转换率会存在差异。
2、分析连续12个月渠道质量情况
以网络竞价为例，根据12个月内的数据波动情况，找到网络营销在哪个环节中可能出现了问题，防止后续环节对投放的影响。同时，由于在网络营销过程中，每一次转换率之间都是乘积的关系，只要一个环节出了问题，就会直接影响到其他环节的效果。也能够针对各环节出现的问题及时加以修正，不断优化各环节的质量，最终实现环环相扣，达到一个理想的结果。
3、分析集团内部分公司之间的推广差异
以网络竞价为例，通过对集团内各分公司网络推广情况进行横向比较和分析，找出存在差异的原因。我们从PV和成单量两个维度进行分析。虽然A公司的PV量不是很高，但是成单量还不错，说明A公司的销售转化能力比较强。
4、分析核心关键词对营销的影响
以网络竞价为例，不断优化关键词，提升关键词的排名。同时，还必须结合后续的成本分析，才能做出正确的判断和选择。成本分析以后会详细阐述，我们先来分析下关键词的优化。
③ 互联网运营数据分析有哪些方法
细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区;另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
漏斗帮助我们解决两方面的问题：在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
同期群(cohort)分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
④ 网络营销分析有哪些
网络营销是企业整体营销战略的一个组成部分，是为实现企业总体经营目标所进行的，以互联网为基本手段营造网上经营环境的各种活动。”这是八加八网络营销公司中对网络营销的定义，被各种网络营销教材和网络营销论文广泛引用。 网络营销概念的同义词包括：网上营销、互联网营销、在线营销、网路行销等。这些词汇说的都是同一个意思，笼统地说，网络营销就是以互联网为主要手段开展的营销活动。 网络营销具有很强的实践性特征，从实践中发现网络营销的一般方法和规律，比空洞的理论讨论更有实际意义。因此，如何定义网络营销其实并不是最重要的，关键是要理解网络营销的真正意义和目的，也就是充分认识互联网这种新的营销环境，利用各种互联网工具为企业营销活动提供有效的支持。这也是为什么在网络营销研究必须重视网络营销实用方法的原因。
网络营销基本原则
网络营销届中，传统的营销经典已经难以适用。消费者们君临天下，媒体是传统传播时代的帝王，而YOU才是网络传播时代的新君！在传统媒体时代，信息传播是“教堂式”，信息自上而下，单向线性流动，消费者们只能被动接受。而在网络媒体时代，信息传播是“集市式”，信息多向、互动式流动。声音多元、嘈杂、互不相同。网络媒体带来了多种“自媒体”的爆炸性增长，博客、论坛、IM、SNS……借助此，每个草根消费者都有了自己“嘴巴”和“耳朵”。面对这些“起义的长尾”，传统营销方式像“狩猎”要变成“垂钓”：营销人需要学会运用“创意真火”煨炖出诱人“香饵”，而品牌信息作为“鱼钩”巧妙包裹在其中。如何才能完成这一转变？清华总裁班网络专家刘东明在《网络整合营销兵器谱》中提出的网络整合营销4I原则给大家指出了最好的指引。 网络整合营销4I原则 网络整合营销4I原则：Interesting趣味原则、Interests利益原则、Interaction互动原则、Indiviality 个性原则。
特点
随着互联网技术发展的成熟以及联网成本的低廉，互联网好比是一种“万能胶”将企业、团体、组织以及个人跨时空联结在一起，使得他们之间信息的交换变得“唾手可得”。市场营销中最重要也最本质的是组织和个人之间进行信息传播和交换。如果没有信息交换，那么交易也就是无本之源。正因如此，互联网具有营销所要求的某些特性，使得网络营销呈现出以下一些特点：
时域性
营销的最终目的是占有市场份额，由于互联网能够超越时间约束和空间限制进行信息交换，使得营销脱离时空限制进行交易变成可能，企业有了更多时间和更大的空间进行营销，可每周7天，每天24小时随时随地的提供全球性营销服务。
富媒体
互联网被设计成可以传输多种媒体的信息，如文字、声音、图像等信息，使得为达成交易进行的信息交换能以多种形式存在和交换，可以充分发挥营销人员的创造性和能动性。
交互式
互联网通过展示商品图像，商品信息资料库提供有关的查询，来实现供需互动与双向沟通。还可以进行产品测试与消费者满意调查等活动。互联网为产品联合设计、商品信息发布、以及各项技术服务提供最佳工具。
个性化
互联网上的促销是一对一的、理性的、消费者主导的、非强迫性的、循序渐进式的，而且是一种低成本与人性化的促销，避免推销员强势推销的干扰，并通过信息提供与交互式交谈，与消费者建立长期良好的关系。
成长性
互联网使用者数量快速成长并遍及全球，使用者多属年轻、中产阶级、高教育水准，由于这部分群体购买力强而且具有很强市场影响力，因此是一项极具开发潜力的市场渠道。
整合性
互联网上的营销可由商品信息至收款、售后服务一气呵成，因此也是一种全程的营销渠道。另一方面，禹含网络建议企业可以借助互联网将不同的传播营销活动进行统一设计规划和协调实施，以统一的传播咨讯向消费者传达信息，避免不同传播中不一致性产生的消极影响。
超前性
互联网是一种功能最强大的营销工具，它同时兼具渠道、促销、电子交易、互动顾客服务、以及市场信息分析与提供的多种功能。它所具备的一对一营销能力，正是符合定制营销与直复营销的未来趋势。
高效性
计算机可储存大量的信息，代消费者查询，可传送的信息数量与精确度，远超过其他媒体，并能因应市场需求，及时更新产品或调整价格，因此能及时有效了解并满足顾客的需求。
经济性
通过互联网进行信息交换，代替以前的实物交换，一方面可以减少印刷与邮递成本，可以无店面销售，免交租金，节约水电与人工成本，另一方面可以减少由于迂回多次交换带来的损耗。
技术性
具有鲜明的理论性
市场的全球性
资源的整合性
明显的经济性
网络营销的优势
首先，网络媒介具有传播范围广、速度快、无时间地域限制、无时间版面约束、内容详尽、多媒体传送、形象生动、双向交流、反馈迅速等特点，有利于提高企业营销信息传播的效率，增强企业营销信息传播的效果，降低企业营销信息传播的成本。 其次，网络营销无店面租金成本。且有实现产品直销，能帮助企业减轻库存压力，降低经营成本。 第三，国际互联网覆盖全球市场，通过它，企业可方便快捷地进入任何一国市场。尤其是世贸组织第二次部长会议决定在下次部长会议之前不对网络贸易征收关税，网络营销更为企业架起了一座通向国际市场的绿色通道。
⑤ 网络分析具体都分析网络中的哪些参数
网络分析是通过对网络中传输的数据包进行实时的采集、检测和分析，来进行网络性能评估、网络故障诊断、网络流量检测等等功能。
分析参数当然会有很多，主要有网络总流量、广播、组播流量、数据包大小、TCP传输各项参数、发送数据包、接收数据包、网络连接等等。
你可以去CSNA网络分析论坛交流，这是一个比较专业的网络分析技术讨论的论坛。
⑥ 网络分析一般应该包括哪些内容
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⑦ 求常用网络分析方法
对于许多现实的地理问题,譬如,城镇体系问题,城市地域结构问题,交通问题,商业网点布局问题,物流问题,管道运输问题,供电与通讯线路问题,…,等等,都可以运用网络分析方法进行研究.
网络分析,是运筹学的一个重要分支,它主要运用图论方法研究各类网络的结构及其优化问题.
网络分析方法是计量地理学必不可少的重要方法之一.
本章主要内容:
地理网络的图论描述
最短路径与选址问题
最大流与最小费用流
第一节 地理网络的图论描述
通俗意义上的"图",主要是指各种各样的地图,遥感影像图,或者是由各种符号,文字代表的示意图,或者是由各种地理数据绘制而成的曲线图,直方图,等等.
图论中的"图",是一个数学概念,这种"图"能从数学本质上揭示地理实体与地理事物空间分布格局,地理要素之间的相互联系以及它们在地域空间上的运动形式,地理事件发生的先后顺序,…,等等.
一,地理网络的图论描述
(1)图: 设V是一个由n个点vi (i=1,2,…,n)所组成的集合,即V={v1,v2,…,vn},E是一个由m条线ei(i=1,2,…,m)所组成的集合,即E={e1,e2,…,em},而且E中任意一条线,都是以V中的点为端点;任意两条线除了端点外没有其它的公共点.
(一)图的定义
那么,把V与E结合在一起就构成了一个图G,记作G=(V,E).
(3)边:E中每一条线称为图G 的边(或弧);若一条边e连接u,v两个顶点,则记为e=(u,v).
(2)顶点: V中的每一个点vi(i=1,2,…,n)称为图G的顶点.
(4)在图G=(V,E)中,V不允许是空集,但E可以是空集.
(5)从以上定义可以看出,图包含两个方面的基本要素:
① 点集(或称顶点集);②边集(或称弧集).
例:在如图10.1.1所示的图中,
顶点集为V={v1,v2,v3,v4,v5,v6,v7,v8},
边集为E={e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7,e8,e9,
e10,e11 }.
图10.1.1
(6)在现实地理系统中,对于地理位置,地理实体,地理区域以及它们之间的相互联系,可以经过一定的简化与抽象,将它们描述为图论意义下的地理网络,即图.
地理位置,地理实体,地理区域,譬如,山顶,河流汇聚点,车站,码头,村庄,城镇等——点
它们之间的相互联系,譬如,构造线,河流,交通线,供电与通讯线路,人口流,物质流,资金流,信息流,技术流等——点与点的连线.
一个由基本流域单元组成的复杂的流域地貌系统,如果舍弃各种复杂的地貌形态,各条河流——线,河流分岔或汇聚处——点,流域地貌系统——水系的基本结局(树).
列昂纳德·欧拉——七桥问题
东普鲁士的哥尼斯堡城(现在的加里宁格勒)是建在两条河流的汇合处以及河中的两个小岛上的,共有七座小桥将两个小岛及小岛与城市的其它部分连接起来,那么,哥尼斯堡人从其住所出发,能否恰好只经过每座小桥一次而返回原处 图论研究结果告诉我们,其答案是否定的.
(7)需要说明的是——图的定义只关注点之间是否连通,而不关注点之间的连结方式.对于任何一个图,他的画法并不唯一.
(二)图的一些相关概念
(1)无向图与有向图
无向图——图的每条边都没有给定方向,
即(u,v)=(v,u);
有向图——图的每条边都给定了方向,
即(u,v)≠(v,u).
一般将有向图的边集记为A,无向图的边集记为E.这样,G=(V,A)就表示有向图,而G=(V,E)则表示无向图.
有向图
(2)赋权图.
如果图G=(V,E)中的每一条边(vi,vj)都相应地赋有一个数值wij,则称G为赋权图,其中wij称为边(vi,vj)的权值.
除了可以给图的边赋权外,也可以给图的顶点赋权.这就是说,对于图G中的每一顶点vj,也可以赋予一个载荷a(vj).
(3)关联边.
若e=(u,v),则称u和v是边e的端点,e是u和v的关联边.
(4)环.
若e的两个端点相同,即u=v,则称为环.
(5)多重边.
若连接两个端点的边多于一条以上,则称为多重边.
(6)多重图.
含有多重边的图,称为多重图.
(7)简单图.
无环,无多重边的图,称为简单图.
(8)点与次.
以点v为端点的边的个数称为点v的次,记为d(v).
次等于1的点称为悬挂点;与悬挂点关联的边称为悬挂边;
次为零的点称为孤立点.次为奇数的点称为奇点;次为偶数的点称为偶点.
(9)连通图.在图G中,若任何两点之间至少存在一条路(对于有向图,则不考虑边的方向),则称G为连通图,否则称为不连通图.
(10)路(链).
若图G=(V,E)中,若顶点与边交替出现的序列(对于有向图来说,要求排在每一条边之前和之后的顶点分别是这条边的起点和终点):
P={vi1,ei1,vi2,ei2,…,eik-1,vik}
满足
eit = (vit,vi,t+1) (t=1,2,…,k-1)
则称P为一条从vi1到vik的路(或链),简记为
P={vi1,vi2,…,vik}.
(11)回路.
若一条路的起点与终点相同,即vi1=vik,则称它为回路.
(12)树.
不含回路的连通的无向图称为树.
(13)基础图.
从一个有向图D=(V,A)中去掉所有边上的箭头所得到的无向图,就称为D的基础图,记之为G(D).
(14)截.
如果从图中移去边的一个集合将增加亚图的数目时,被移去的边的集合就称为截.
(15)子图.
设G=(V, E)是一个无向图,V1与E1分别是V与E的子集,即V1 V,E1 E.如果对于任意ei∈E1,其两个端点都属于V1,则称G1=(V1,E1)是图G的一个子图.
(16)支撑子图.
设G1=(V1,E1)是图G=(V,E)的一个子图,如果V1 = V,则称G1是G 的支撑子图.
(17)支撑树.
设G=(V,E)是一个无向图,如果T=(V1,E1)是G的支撑子图,并且T是树,则称T是G 的一个支撑树.
(18)树的重量.
一个树的所有边的权值之和称为该树的重量.
(19)最小支撑树.
在一个图的所有支撑树中,重量最小的那个叫做该图的最小支撑树.
二,地理网络的测度
许多现实的地理问题,只要经过一定的简化和抽象,就可以将它们描述为图论意义下的地理网络,点和线的排布格局,并可以进一步定量化地测度它们的拓扑结构,以及连通性和复杂性.
树状型
地理网络
平面网络(二维的)
非平面网络(非二维的)
道路型
环状型
细胞型
图10.1.5 地理网络的拓扑分类
目前关于地理网络的拓扑研究,最多,最常见的是基于平面图描述的二维平面网络.
所谓平面图,被规定为:各连线之间不能交叉,而且每一条连线除顶点以外,不能再有其它的公共点(牛文元,1987).
以下的讨论,除非特别申明外,都限于二维平面网络.
(一)关联矩阵与邻接矩阵
关联矩阵——测度网络图中顶点与边的关联关系.
假设网络图G=(V,E)的顶点集为V={v1,v2,…,vn},边集为E={e1,e2,…,em},则该网络图的关联矩阵就是一个n×m矩阵,可表示为:
gij为顶点vi与边ej相关联的次数.
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
该图的关联矩阵为:
例:
邻接矩阵——测度网络图中各顶点之间的连通性程度.
假设图G=(V,E)的顶点集为V={v1,v2,…,vn},则邻接矩阵是一个n阶方阵,可表示为:
aij表示连接顶点vi与vj的边的数目.
该图的邻接矩阵为:
v3
v1
v2
v4
v5
e1
e2
e3
e4
e5
e6
e7
例:
(二)有关测度指标
β指数
回路数k
α指数
γ指数
对于任何一个网络图,都存在着三种共同的基础指标:
① 连线(边或弧)数目m;
② 结点(顶点)数目n;
③ 网络中亚图的数目p.
由它们可以产生如下几个更为一般性的测度指标:
(1)β指数
◣β指数——线点率,是网络内每一个节点的平均连线数目.
◣β=0,表示无网络存在;网络的复杂性增加,则β值也增大.
◣没有孤立点存在的网络,连线数目为n- p,则β指数为
如果地理网络不包含次级亚图,即P=1,则其最低限度连接的 指数值为 .
(2) 回路数k
◣回路是一种闭合路径,它的始点同时也是终点.
◣若网络内存在回路,则连线的数目就必须超过n-p(最低限度连接网络的连接数目).
◣回路数k——实际连线数目减去最低限度连接的连线数目,即
(3) 指数
◣ 指数——实际回路数与网络内可能存在的最大回路数之间的比率.
◣网络内可能存在的最大回路数目为连线的最大可能数目减去最低限度连接的连线数目,即
所以, 指数为
指数也可以用百分率表示
对于非平面网络,其 指数为
指数的变化范围,一般介于[0,1]区间, =0意味着网络中不存在回路; =1,说明网络中已达到最大限度的回路数目.
◣
◣
(4) γ指数
◣γ指数——网络内连线的实际数目与连线可能存在的最大数目之间的比率,对于平面网络,其计算公式为:
γ指数也可以用百分比表示
◣γ指数是测度网络连通性的一种指标,其数值变化范围为[0,1].
◣γ=0,表示网络内无连线,只有孤立点存在;
γ=1,则表示网络内每一个节点都存在与其它所有节点相连的连线.
⑧ 网络数据分析技术有哪些
1、对比分析法
对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
在数据分析中，常用到的分3类：时间对比、空间对比以及标准对比。
2、用户分析法
用户分析是互联网运营的核心，常用的分析方法包括：活跃分析，留存分析，用户分群，用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中，用户活跃和留存是非常重要的环节，通过对用户行为数据的分析，对产品或网页设计进行优化，对用户进行适当引导等。
3、细分分析法
在数据分析概念被广泛重视的今天，粗略的数据分析很难真正发现问题，精细化数据分析成为真正有效的方法，所以细分分析法是在本来的数据分析上做的更为深入和精细化。
4、指标分析法
在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。
⑨ 网络数据分析工作包括哪些
1、统计工具配置包括：
为网页部署统计代码，对于数据统计工具进行设置，配置仪表盘，数据系统账号管理等。
2、为业务部门提供数据报表包括：
按照业务部门需求，提供业务部门所需要的数据报表。
3、对网站进行分析包括：
获取网站数据，对数据进行分析，将分析出来的意见给业务部门。