2024年网页设计数据结果分析 篇1
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。
2024年网页设计数据结果分析 篇2
网站日志该分析哪些数据呢?从基础信息、目录抓取、时间段抓取、IP抓取、状态码这几点来分析：
第一、基础信息
下载一个网站日志文件工具获取基础信息：总抓取量、停留时间(h)及访问次数;通过这三个基础信息可以算出：平均每次抓取页数、单页抓取停留时间，然后再用MSSQL提取蜘蛛唯一抓取量，根据以上的数据算出爬虫重复抓取率：
平均每次抓取页数=总抓取量/访问次数
单页抓取停留时间=停留时间*3600/总抓取量
爬虫重复抓取率=100%—唯一抓取量/总抓取量
统计出一段时间的数据，可以看出整体趋势是什么样的，这样就可以发现问题，才能够调整网站的整体策略。下面用一个站长的日志基础信息为例：
日志基础信息
从日志的基本信息，我们需要看它的整体趋势来调整，哪些地方需要加强。
网站日志文件该分析哪些数据
总抓取量
从这个整体走势来看出，爬虫的抓取总量整体是在下降的，这个就需要我们进行一些相应的调整。
网站日志文件该分析哪些数据
蜘蛛重复抓取率
整体来看，网站重复抓取率是有点上升的，这个就需要一些细节，多一些为抓取的入口和使用一些robots及nofollow技巧。
单面停留时间
爬虫单面的停留时间，曾经有看到过一篇软文，网页加载速度是如何影响SEO流量的;提高网页加载速度，减少爬虫单面停留时间，可以为爬虫的总抓取做出贡献，进而增加网站收录，从而提高网站整体流量。在16号至20号左右服务器出现一些问题，之后进行调整后，速度明显变快，单页停留时间也相应的下来了。
而对此进行相应调整如下：
从本月整理来看，爬虫的抓取量是下降的，重复抓取率是上升的。综合分析，需要从站内链接和站外的链接进行调整。站内的链接尽量的带锚文本，如果不能带的话，可以推荐其他页面的超链接，让蜘蛛尽可能的深层次的抓取。站外链接的话，需要多方面的发布。目前平台太少了，如果深圳新闻网、商国互联等站点出现一丝差错的话，我们站点将受到严重影响。站外平台要广，发布的链接要多样话，不能直发首页的，栏目及文章页面需要加大力度。目前，来讲站外平台太少，将近10w的外部链接，集中在几个平台上。
第二、目录抓取
用MSSQL提取出爬虫抓取的目录，分析每日目录抓取量。可以很清晰的看到每个目录的抓取情况，另外可以对比之前的优化策略，优化是否合理，重点的栏目优化是不是预期的效果。
爬虫抓取的目录
绿色：主做栏目 黄色：抓取较差 粉色：抓取很差 深蓝色：需要禁止栏目
网站日志文件该分析哪些数据
目录整体趋势
可以看到整体的趋势并没有太大变化，只有两个栏目的抓取是有较大变动的。
整体抓取较少。主做栏目中，抓取较少的为：xxx、xxx、xxx。对于总体来说，需要加大整个网站的导入口，需要外链配合，站内需要加强内部链接的构建。对于，爬取较弱栏目进行加强处理。同时，深蓝色的栏目写入robots中，将其屏蔽，并将网站中导入到这些栏目是URL进行nofollow避免权重只进不出。
第三、时间段抓取
通过excel中的数组函数，提取每日的时间段的爬虫抓取量，重在分析每日的抓取情况，找到相应的抓取量较为密集的时间段，可以针对性的进行更新内容。同时，还可以看出，抓取不正常情况。
网站日志文件该分析哪些数据
时间段抓取
某日哪个时间点出问题了，而且同样是总抓取是下降的趋势。
网站日志文件该分析哪些数据
时间段趋势
通过时间段抓取，我们进行相应的调整：
通过图中的表色，可以看出服务器并不是特别的稳定，我们需要加强服务器的稳定性。另外，17、18、19三天，连续被人攻击、挂链等，但是爬虫抓取正常，这说明这些对网站已经造成了一定影响!
第四，IP段的抓取
通过MSSQL提取日志中的爬虫的IP，通过excel进行统计，每日每个IP的抓取量，同样我们需要看整体，如果IP段没有明显的变化的话，网站升降权是没有多大问题的。因为在网站升权或者降权的时候，爬虫的IP段会更换的。
网站日志文件该分析哪些数据
IP段抓取
第五，状态码的统计
在这个之前你需要了解下，HTTP状态码返回值代表是什么。
状态码统计
如果一个网站被搜索引擎抓取的次数以及频率越多那么他是越有利于排名的，但是如果你的网站出现太多的304，那么一定会降低搜索引擎的抓取频率以及次数，从而让自己的网站排名比别人落一步。调整：服务器可以清除下缓存。
状态码统计
百度爬虫的数据图，密密麻麻的数据，以上所有的数据都是从这里调用出来的
2024年网页设计数据结果分析 篇3
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。
6.坚持，凑个偶数。
2024年网页设计数据结果分析 篇4
据我了解没有免费生成数据报告的哦，一般给客户提供数据分析报告的工具，都是要收费的。但是现在很多网站流量统计的工具，如果你对数据分析报告的要求专业度不会很高很高，建议你可以使用网站流量统计工具，在网站上埋下一段统计代码，这样就可以通过第三方工具查询到很全面的网站数据了，然后自己再写一下分析报告~不懂怎么写的话可以查一查呀，这类分析应该有不少可以参考的~网站流量统计工具有很多，比如51LA、baidu、友萌，我以前用过51LA，现在不做网站了，就没有在用了。他们很专注做网站统计，功能用起来简单便捷，可以了解一下哦！
2024年网页设计数据结果分析 篇5
近几年，大数据一直是IT界很看好的一个范畴。甚至在社会里的各行各业都对数据越来越重视，因为历史数据的积累与整合，可以引导企业的发展。当今世界，数据的价值远远高于人类所想象的。数据分析从以前的数学统计到现在的大数据分析。大数据分析主要分为三种类型：描述性分析、预测性分析以及探索性分析。
描述性分析就是对现有的数据做出结论分析，描述数据的变化，通常用到的分析工具就是常用的Excel表格，通过各种函数对数据的处理，清洗。但Excel的操作比较多，很多操作都会重复与复杂性。所以现在很多数据分析行内人都会使用Python。描述性分析通常会用到Pandas和Numpy库，缩短的处理数据的时间。
预测性分析可以直接以人工智能来解释了，现在的智能机器人给种各样，讲话如人类一样，思维逻辑清晰也是因为使用的数据挖掘、机器学习的方式训练。而且预测性分析可应用的范围很大，这类分析可以通过产生这些已有的真实数据去预测未来的发展趋势，引导或对预测的结果作出分析。比如自然变化的未来预测（天气预测、地质灾害预测等），社会经济水平预测，项目未来发展预测等等。用到的语言也是Python，对于基本的分类树算法、回归算法等是有关联的。
探索性分析是在描述分析的基础上对数据做出更深更容易让人明白的方式分析，通过可视化的方式将数据做成图形，进一步的对数据变化的查看和分布规律，从而更好总结与理解。在Python中通常会使用到Matplotlib和Seaborn。很多金融行业都是用这种类型进行分析。
所以如果想学习更多的数据分析知识，我可以推荐一下几种方式：
1.数据统计类的书籍：更多的是对算法的学习与理解
2.Pyhton语言学习：可找海外大学的教授的免费线上课程，比如斯坦福大学的教授都挺好；或直接搜索“廖雪峰”就能找到他的官网，直接中文学Python，这门语言很重要。
3.参加线上的比赛：阿里天池、SODA、Kaggle、Data Science Challenge / Competition、DataFountain、数据嗨客。
参加比赛有助于提升数据分析与编程能力，而且比赛赢了还有奖金。
4.还有一些网站推荐：①数据分析精选：https://www.afenxi.com/
②中国统计论坛
③数据圈
④菜鸟教程：http://www.runoob.com/
⑤中国大学MOOC学院：http://www.icourse163.org/
⑥易百教程：http://www.yiibai.com/
⑦CSDN社区：http://www.csdn.net/
⑧慕课网：http://www.imooc.com/
⑨W3Cschool https://www.w3cschool.cn/r/
⑩大数据中国 http://www.bigdatas.cn/forum.php
希望能帮到你~~~感谢大家，花了不少时间整理，爽~不嫌麻烦可以点个赞嘛~~有任何问题可评论我哟！