数据在网络上如何自行分析

A. 怎样分析网站数据

分析网站数据，需要借助网站分析工具，免费的有GA，但是这个需要有专业的知识，付费系统和工具也比较多，我们正在用的就是99click旗下的siteflow系统，按流量收费，价格也合理，有专门的客户服务，你可以试试。

B. 如何进行网络调查及进行数据整理与分析的

1.可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如 果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法

C. 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程

聚云化雨的处理方式

• 聚云：探码科技全面覆盖各类数据的处理应用。以数据为原料，通过网络数据采集、生产设备数据采集的方式将各种原始数据凝结成云，为客户打造强大的数据存储库；

• 化雨：利用模型算法和人工智能等技术对存储的数据进行计算整合让数据与算法产生质变反应化云为雨，让真正有价值的数据流动起来；

• 开渠引流，润物无声：将落下“雨水”汇合成数据湖泊，对数据进行标注与处理根据行业需求开渠引流，将一条一条的数据支流汇合集成数据应用中，为行业用户带来价值，做到春风化雨，润物无声。

D. 怎样在网上收集数据可以使得分析的结果能尽可能客观

ppt中有些可视化的功能，但在可视分析上还不是特别专业，市场上认可度比较高的可视化分析工具有tableau、spotfire等，前者市场推广做的更好，知名度更高，后者功能更强大，可视化组件更丰富。如果想给人耳目一新的感觉，这些可视化工具是不错的选择，而且所见即所得，tableau和spotfire都收费，前者差不多1万元左右，如果是学生，可以申请教育版的，这样可以省一笔钱。当然，大的互联网公司也会有自己的数据产品，相对外部工具，数据接入更容易。

E. 网络营销人如何进行数据分析

首先，懂的做数据，非常的重要。也就是如何把数据做好，这里的好，是指：把有效的数据展示出来。其次，把有效的数据直观的展示出来。

那么，什么叫做有效的数据。根据核心数据指标倒推出来的关键数据指标。

例如：GMV=销售额+取消订单金额+拒收订单金额+退货订单金额。那么整个数据中，核心指标即：GMV。关键数据指标：销售额、取消订单金额、拒收订单金额、退货订单金额。通过对每个关键数据指标的观察，发现他们对于GMV影响的大小。

看懂数据的要求非常基础，就是知道核心指标，关键指标的算法是什么，如何计算出来的。然后在对应的表格内，记录出来。这里，只要求记录出来就好了。

其次，分析数据，是一个执行者网上晋升的一项必备能力。

例如：产运的小伙伴，时长关注的一个数据：留存。次留、三留、七留、十四留这些数据。月末复盘工作时，把整个用户的留存数据导出来看。会发现，有些渠道拉新过来的用户，留存质量很高，但是有些渠道过来的，留存质量就很差。那么，到底是因为渠道拉新的质量问题呢?还是这个月内，App的版本、内容等做了优化更新呢?这个就是需要思考的，但是只是单纯的思考，很难找到原因。面对老板的灵魂拷问，也没办法很有力的结束出来。但是通过分析数据，得出最终的结论，就很容易找到原因。

最后，看懂数据，这个要求其实就是把1和2结合在一起。我记得我之前的领导说过一句话：对任何数据都要存疑。好就要找出好的地方，好的原因，坏就要找出为什么坏，如何改进优化。

关于网络营销人如何进行数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

F. 如何统计和分析利用网络大数据

要想做系统准确的数据分析，你的数据应包含两个方面：
一个是内部数据（app端和网页端），另一个就是外部数据。
首先内部数据的统计可以使用第三方平台，比如友盟、Cobub Razor(开源私有化部署，数据安全)等很多，如果有能力有团队也可以自己做！至于外部数据可使用爬虫技术获得！

G. 如何统计和分析利用网络大数据

如何统计和分析利用网络大数据?
大数据给互联网带来的是空前的信息大爆炸，它不仅改变了互联网的数据应用模式，还将深深影响着人们的生产生活。深处在大数据时代中，人们认识到大数据已经将数据分析的认识从“向后分析”变成“向前分析”，改变了人们的思维模式，但同时大数据也向我们提出了数据采集、分析和使用等难题。在解决了这些难题的同时，也意味着大数据开始向纵深方向发展。
一、数据统计分析的内涵
近年来，包括互联网、物联网、云计算等信息技术在内的IT通信业迅速发展，数据的快速增长成了许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇，因此现代信息社会已经进入了大数据时代。事实上，大数据改变的不只是人们的日常生活和工作模式、企业运作和经营模式，甚至还引起科学研究模式的根本性改变。一般意义上，大数据是指无法在一定时间内用常规机器和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。网络大数据是指“人、机、物”三元世界在网络空间中彼此交互与融合所产生并在互联网上可获得的大数据。
将数据应用到生活生产中，可以有效地帮助人们或企业对信息作出比较准确的判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，并使之成为信息的过程。也就是指个人或者企业为了解决生活生产中的决策或者营销等问题，运用分析方法对数据进行处理的过程。所谓的数据统计分析，就是运用统计学的方法对数据进行处理。在以往的市场调研工作中，数据统计分析能够帮助我们挖掘出数据中隐藏的信息，但是这种数据的分析是“向后分析”，分析的是已经发生过的事情。而在大数据中，数据的统计分析是“向前分析”，它具有预见性。
二、大数据的分析
1.可视化分析。
数据是结构化的，包括原始数据中的关系数据库，其数据就是半结构化的，譬如我们熟知的文本、图形、图像数据，同时也包括了网络的不同构型的数据。通过对各种数据的分析，就可以清晰的发现不同类型的知识结构和内容，包括反映表征的、带有普遍性的广义型知识;用于反映数据的汇聚模式或根据对象的属性区分其所属类别的特征型知识;差异和极端特例进行描述的差异型知识;反映一个事件和其他事件之间依赖或关联的关联型知识;根据当前历史和当前数据预测未来数据的预测型知识。当前已经出现了许多知识发现的新技术，其中之一就是可视化方法。数据可视化技术有3个鲜明的特点：第一，与用户的交互性强。用户不再是信息传播中的受者，还可以方便地以交互的方式管理和开发数据。第二，数据显示的多维性。在可视化的分析下，数据将每一维的值分类、排序、组合和显示，这样就可以看到表示对象或事件的数据的多个属性或变量。第三，最直观的可视性特点。数据可以用图像、曲线、二维图形、三维体和动画来显示,并可对其模式和相互关系进行可视化分析。
2.数据挖掘算法。
数据挖掘是指数据库中的知识发现，其历史可以追溯到1989年美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上，而第一届知识发现和数据挖掘(DataMining，DM)国际学术会议是1995年加拿大召开的，会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床，从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来。数据挖掘的目的是在杂乱无章的数据库中，从大量数据中找到有用的、合适的数据，并将其隐含的、不为人知的潜在价值的信息揭示出来的过程。事实上，数据挖掘只是整个KDD过程中的一个步骤。
数据挖掘的定义没有统一的说法，其中“数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声的具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程”是被广泛接受的定义。事实上，该定义中所包含的信息——大量真实的数据源包含着噪声;满足用户的需求的新知识;被理解接受的而且有效运用的知识;挖掘出的知识并不要求适用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。以上这些特点都表现了它对数据处理的作用，在有效处理海量且无序的数据时，还能够发现隐藏在这些数据中的有用的知识，最终为决策服务。从技术这个角度来说，数据挖掘就是利用一系列相关算法和技术从大量的数据中提取出为人们所需要的信息和知识，隐藏在数据背后的知识，可以以概念、模式、规律和规则等形式呈现出来。
3.预测性分析能力。
预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。大数据分析最终要实现的应用领域之一就是预测性分析，可视化分析和数据挖掘都是前期铺垫工作，只要在大数据中挖掘出信息的特点与联系，就可以建立科学的数据模型，通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。作为数据挖掘的一个子集，内存计算效率驱动预测分析，带来实时分析和洞察力，使实时事务数据流得到更快速的处理。实时事务的数据处理模式能够加强企业对信息的监控，也便于企业的业务管理和信息更新流通。此外，大数据的预测分析能力，能够帮助企业分析未来的数据信息，有效规避风险。在通过大数据的预测性分析之后，无论是个人还是企业，都可以比之前更好地理解和管理大数据。
尽管当前大数据的发展趋势良好，但网络大数据对于存储系统、传输系统和计算系统都提出了很多苛刻的要求，现有的数据中心技术很难满足网络大数据的需求。因此，科学技术的进步与发展对大数据的支持起着重要的作用，大数据的革命需要考虑对IT行业进行革命性的重构。网络大数据平台(包括计算平台、传输平台、存储平台等)是网络大数据技术链条中的瓶颈，特别是网络大数据的高速传输，需要革命性的新技术。此外，既然在大数据时代，任何数据都是有价值的，那么这些有价值的数据就成为了卖点，导致争夺和侵害的发生。事实上，只要有数据，就必然存在安全与隐私的问题。随着大数据时代的到来，网络数据的增多，使得个人数据面临着重大的风险和威胁，因此，网络需要制定更多合理的规定以保证网络环境的安全。

H. 如何分析网络运营数据

访问数。作为一个最基础的指标，一个网站每天有多少人来访问可以直观的反映一个网站的质量，这也是一个基本的参考，人气越高表明这个网站越受欢迎。

停留时间。这也是一个很关键的因素，如果网页的内容非常的吸引人，每一个访客会增强在网页上面的停留时间，如果不是这样，一来网页就离开，这表明网页需要改进了。

跳出率。这是一个从总体上反映网页吸引力的一个重要的因素，只要保持低的跳出率，这个网站才是成功的。跳出率在计算上也非常的简单。

退出率。这是反映一个网站整体质量的关键，访客看了多少个页面也可以从这个因素里面体现出来，从而从整体上反映了网页内容的相关性，连续性。

交互。好的网站一定是有交互的，访客可以留言，访客可以在线沟通，访客还有能够发表自己意见的小小的社区，这些都是提高交互性的重要的方面。

转化率。光有访客没有成交的网站是不成功的。你可以通过计算得出网站有多高的会员转化，有多高的注册转化，有多高的购买转化，从而可以不断的提高。

I. 如何在网上做数据收集和数据分析，并做出图文并茂的数据分析图

近年来，随着技术的进步、互联网速度提升、移动互联网更新换代、硬件技术不断发展、数据采集技术、存储技术、处理技术得到长足的发展，使我们不断加深了对数据分析的需求。但数据分析本身并不是目标，目标是使业务能够做出更好的决策。如何做好数据分析，简单来说，只需5步。
第一步：明确分析的目标和框架
对一个分析项目，数据分析师应该明确业务目标是什么，初步选定哪些变量作为研究对象，从而为收集数据、分析数据提供清晰的目标，避免无意义的数据分析。同时对项目进行简单的评估，即时调整项目，构建出分析的思路与整体的框架。
第二步：数据收集
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。作为数据分析师，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行规划。
1) 将识别的需求转化为具体的需求，明确研究的变量需要哪些数据。
2) 明确数据的来源渠道，数据的渠道主要有三种，一种是从公司系统数据库直接导出，另一种是通过网络爬虫软件（如火车头、集搜客GooSeeker）从网上抓取数据，也可以直接通过问卷的形式来收集数据。
第三步：数据处理
数据分析的中最重要的一步是提高数据质量，最好的数据值分析如果有垃圾数据将会产生错误结果和误导。因此，对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，数据处理包括数据清洗、数据转化等处理方法。
第四步：数据分析
数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，通过数据建立模型，进而为商业提供决策参考。
到了这一阶段，为了驾驭数据、展开数据分析，需要涉及到工具与分析软件的使用。
要熟悉数据分析的方法，首先需要良好的统计基础，了解像方差、抽样、回归、聚类分析、判别分析、因子分析等数据分析方法的原理以及使用，才能灵活的根据业务目标以及已有数据来选择分析的方法。
其次掌握几种常用的数据分析软件，如较基础的Excel、SPSS,或SAS、R等较高级的分析软件，保证分析工作的高效进行。
第五步：撰写分析报告
一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点：
1) 要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。
2) 每个分析都有结论，而且结论一定要明确。
3) 分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。
4) 数据分析报告尽量图表化。
5) 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。