京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代每个人都需要做好网站数据分析_数据分析师
很多人把2013年定义为大数据的元年,阿里巴巴三大发展方向之一就是大数据,其实阿里巴巴的平台方向和金融以及马去亲自出手的物流都是以大数据为基础进行运营的。很多财经节目也相当关注大数据这块技术的发展,CCTV2对话连续两集播出大数据时代,头脑风暴连续三集播出大数据时代,与此同时新财富夜谈也在播也大数据入侵这档节目。似乎大数据已经离我们很近了,只是一般人还意识不到,比如美国的电影纸牌屋和中国电影失恋33天,这些都是基于大数据诞生的成功作品,大数据的影响力很大,值得所有的人都关注,上到国家政府机构,下到企业个人,都会发生颠覆性的改变。
很多人这是继互联网和物联网后又一大金矿,可是对于很多人来说还是很迷茫的,不知道如何去研究应用这些数据,更谈不上有效的收集。收集数据的方式方法很多了,分析数据的方式也是多种多样的,比如谷歌如何预测一部电影的票房有多少主要是通过四个方面进行分析的,首先是搜索预告片的检索量,再是点击量,同类影片的播放量有多大,还有一个因素不记得了。爱奇艺的CEO垄宇说百度也做过同过的模拟,但准确率很低,他说可能在中国四个维度不足以分析的出来,可能会有更多的因素。
连百度都没弄清楚的事情,估计数据分析这个行业在中国真的是不成熟,一切才刚刚开始,举个例子。我很早之前就意识到一个数据对于网站的重要性,但找遍整个互联网,在这块几呼就是一个空白,找不到特别好的教程来说一个网站数据的。当然分析数据本身也是一个不容易的事,首先是获取的渠道,其次是收集数据的方式,数据的完整性和分析数据的维度,哪一个环节出现了偏差就会导致整个判断错误,做数据分析需要逻辑十分严密的人来做。
其实个人感觉中国SEO界还是一个比较混乱的状态,没有一个很好的标准和流程,当然首先要说的是SEO本身就不是一个标准的事,所以这事才难。光年论坛的创始人国平曾提出了一个很好的理念科学SEO,可惜的是这个理念还没有贯彻下去人家不跟我们玩了,论坛也关了,传说人家玩外贸去了。听过他两集公开课,感觉它对网站数据的理解应该是很深的,他所传播的理念科学SEO建立的前提就是一切基于数据,用数据说话,每一个环节逐步分析。只要你分析的维度够大,基本上一定能找到网站的病因,做到一种真正可控的SEO,而不是现在绝大部分人在做SEO的时候是靠猜的。
平时排名掉了也搞不清楚为什么,网站被K就胡乱总结一个原因,不能拿出有力的数据来证明给自己的团队。在网站恢复的过程中没有一点把握,这样做SEO不成天生活在恐惧中才怪,百度每次算法升级调整,赶紧看看自己的网站有没有受到波及,如果没有就谢天谢地,如果自己的网站降权了就哭天喊地。这样的SEO估计自己做的也很不放心,很让人郁闷,但是也无可奈何。因为SEO不过是一个网络营销的小分支,真正的高手是不会停留在这个领域的,一定会迈向更高的层级。
也听过ZAC的一些培训课程,里面也没讲到数据分析,其实这个行业只有这样的泰斗才能呼吁的成功,才能引领这个行业的健康发展。以前国平想做这件事的,可是他现在放下了,国内无人带头了,我想只能这样,大家把自己碎片的网站数据分析的方法,分析的维度,采集数据的方法,数据的完整性等多维度进行摸索,有什么好的发现一起分享给大家,这样就能聚少成多,说不定也能摸索出更多数据方面的知识应用到我们的网站,SEOer是参与互联网中最重要的一群人,大数据时代来了,我们不应该落后更不应该被抛弃,今天就由我来给大家发出这个信号,希望大家重视。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21