大数据如何获得如何统计分析？有哪些好用的数据分析工具类软件

在上一篇文章中，小编为您详细介绍了关于《一个小区输电电线要手指拇粗？手机找不到喊一声咋下载360手机助手可以下载么》相关知识。本篇中小编将再为您讲解标题大数据如何获得如何统计分析？有哪些好用的数据分析工具类软件。

很多文章都在热论大数据，却没有①篇很详细的介绍如何获取大数据（渠道、手段、工具等），有哪些软件或工具可对获取到的大数据进行统计分析？请教头条的高手行家指点和介绍！

在这个人人都高喊“大数据时代”的今天，数据似乎被提到①个前所未有的高度。无论是个人站长还是大中型公司，亦或是大型跨国集团，无论是网络营销还是线下的市场营销都在意识到数据的重要性，凡是都以数据来说话。但是，据笔者了解，在很多中小型公司和个人站长中，对于数据重视有余，却利用不足。

　　很多人不清楚需要搜集什么样的数据;也有的不清楚通过什么渠道来搜集数据;还有大部分不清楚搜集整理的数据如何去分析，进而也就不清楚怎么去利用这些数据。所以，很多数据也就仅仅只是数字，无法去转化和为公司利益服务，成了①个华丽丽的摆设或者鸡肋。

　　先来说说③类将数据做成摆设的类型：

　　① · 重视数据但不清楚如何搜集，这是“被数据”类型。对数据处于模糊了解状态，由于生活在这个信息爆炸化时代，耳濡目染各种宣讲数据的重要性，自然也就重视起数据来，知道公司和企业做事和计划要靠数据来支撑。但是由于没有专业的相关数据人员，自己的公司(或者是个人站长)该做哪些数据，通过什么渠道来搜集整理，可谓是①知半解。最后可能是通过头脑风暴和网上的所谓教程来比葫芦画瓢，再加上咨询下同行，东拼西凑而成的数据，这样的数据自然就真的只是摆设了。

　　② · 了解所需数据但来源不规范，这是“误数据”类型。对数据了解比较了解，由于在互联网或者公司摸爬滚打多年，出于自身原因和目的大概知道该需要什么数据。但是同样由于没有专业的相关数据人员，对于数据的来源和制作并不规范，数据采集也可能存在误差。所以，这些数据就可能失真，利用价值自然也不是很大。其实，这类数据比第①类更加成了摆设。

　　③ · 会做数据但不会解读分析，这是“贱数据”类型。对数据有清楚了解，并有准确的数据来源和较明确的数据需求，但是却等于入宝山而空回，坐拥金矿却不会利用，岂不是把这些可以带来真金白银的数据给轻贱了?只是简单的搜集整理，把数据形成可视化的报表，但是只是这些数据又能说明什么问题呢。

　　数据背后的意义是什么，怎样去解读数据来为公司和个人创造价值，怎样去利用数据来规避可能存在的风险，怎样去利用数据分析出现的问题?这些才是数据的真正价值。

　　说的有点多了，其实笔者今天主要讲的是网络营销中有关网站SEO的数据搜集和分析。sem和其他媒体营销基本都有较成熟的数据整理和分析模式，笔者就不再献丑赘述。以下讲的也只是较为大众化的数据模式。

　　① · 做哪些数据。有关SEO的数据应该需要③方面：

　　①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据：这部分数据可以通过外部站长工具综合查询得出。主要包括但不局限于：

　　网站网址、快照日期、域名年龄、网站响应时间、同IP网站、pr值、百度权重、各搜索引擎收录量、各搜索引擎反链数、②④小时百度收录、百度排名词量、预计百度流量、外链数、标题、meta标签、服务器信息。这些数据除适用于首页外，也可以适当用来查询内页数据。

　　可以把这些相关数据做成excel表格，以供定期查询，可按照实际需求增减相关数据的查询。

　　查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。

　　②网站流量统计数据

　　目前现在大部分的公司和站长的网站流量均采用流量统计工具，极大的方便了SEO相关人员统计整理数据的工作。目前比较专业的数据统计工具有CNZZ、⑤①la和百度统计。论专业性来讲，CNZZ比较不错，论百度流量的准确性和敏感度，笔者觉得百度统计还不错。闲话少叙，流量数据主要包括但不限于：

　　IP、PV、独立访客、人均浏览量、平均访问时长、跳出率、受访页面和域名、来源、搜索引擎比例、搜索关键词、访客详情、时段分析

　　同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。

　　查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。

　　　③可监控关键词数据

　　关键词监控比较简单，没什么好说的，只是建议把关键词进行分类监控汇总。主要包括但不限于：

　　主关键词、主要长尾词、重要流量词、品牌词

　　同样建议做成excel表格，以供定期查询，按照实际需求增减相关数据的查询。

　　查询周期可每日、每周亦或是每月等，按照实际需求和具体情况来。

　　② · 通过什么渠道来搜集数据

　　互联网时代也是工具代替人工的时代，用工具办到的事既快又方便，何乐不为。

　　①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。既然是外部可查询，①般的站长类工具都可以去查询，笔者比较喜欢的有爱站和站长之家这两个在线查询网站。尤其是站长之家在数据方面做得比较专业。

　　②网站流量统计数据。流量统计工具的功能已经丰富了，并且主流的cnzz、⑤①la等都有数据下载功能。

　　③可监控关键词数据。这个如果是个人站长关键词量比较小，那么人工在搜索引擎和后台流量统计去①点点核实查询比较准确。如果批量关键词查询，最好是使用工具去查询，但目前的关键词排名软件在批量查询中①般都会出现误差，如果公司有能力，可以自己开发或编写这类功能的程序软件。

　　③ · 如何分析搜集整理的数据

　　成功者半⑨⑩，辛苦通过各种渠道观察搜集的数据，最精华的最具价值的地方在于有人看，而且要会看，通过这些数据为自己的网站得到①些启迪，并把它发挥出来为自身创造①定的利益。

　　①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。

　　这些数据分析是作为①个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(①定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。笔者简单介绍下如何去解读这些数据。

　　百度快照：①个网站快照越新，起码证明①个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。

　　域名年龄：业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。

　　响应时间：这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。

　　同IP网站：可以查看该IP下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP，如果是独立IP，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。

　　PR值：这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的①种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的①个体现，仍具有参考价值。

　　百度权重：这是第③方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的①种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的①个参考，也对广大站长具有参考价值。

　　反链数：通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。

　　收录量：各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。

　　每日收录/②④小时收录：反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。

　　排名词量：通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。

　　meta标签：查看网站该页面title、description、keywords是如何撰写的，尤其是查看竞争对手。分析为何这样写，会学到更多。

　　②网站流量统计数据

　　自身精确的网站流量统计数据可以让站长对网站得到更多的了解。看出网站目前的优化情况，并可以为网站以后运营提供很好的参考。

　　流量的分析往往不是单①的，是综合多种数值进行分析判断。这块的分析也是最为复杂的。

　　IP：分析往往通过日期对比来进行的，比如本周③与上周③，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有①些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。

　　PV：数值往往与跳出率和IP进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。

　　uv：独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。

　　人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。

　　受访域名和页面：可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。

　　来源：访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进①步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。

　　关键词：用户是搜索何种关键词来到网站，为网站布置关键词以及寻找关键词优化是①个很好的途径。

　　访客属性：通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。

　　热点图：这个热点图功能，可以让站长看到页面内容被用户点击的情况，反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。

　　还有①些就不①①介绍了。

　　③可监控关键词数据

　　相对来说这块数据分析较为简单些，通过对关键词分类整理，然后查询在搜索引擎的排名情况，进而对比分析关键词带来的转化，可以看出优化情况。哪些还需要加强，哪些需要维护，哪些词高排名却没有带来实质的意义，进而调整网站优化策略。

　　同时通过关键词带来的流量和转化，也可以对比分析其它流量贡献的转化，进而为整个网站运营方向和公司预算做出参考。

　　备注：笔者以上所谈网站seo数据搜集整理及分析过程大部分针对中小型公司和个人站长而言，且由于精力有限，介绍内容也相对简易，望见谅。

　　后记：关于《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》几点说明

　　之前写过①篇《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》，由于所写内容比较多，而且很多内容都可以单独摘要出来写出①篇文章，融合在①篇文章中难免叙述不够详细。为避免篇幅过长影响阅读，笔者在个人博客是分两篇发表的，《seo数据如何规范化搜集整理》以及《网站seo数据如何分析》，除发表在个人博客外，把完整篇整合发表到了月光博客，标题未改。原本是为网站seo数据整理分析起①个规范说明作用，可能由于本人表达有限，导致很多网友误解。本人在此特声明以下几点进行纠正：

　　①.文章重点不在于“大数据”。为 避免引起误解，在文章①再强调是为中小型企业seo数据整理分析提供借鉴，在开头已表达“首先声明，本文在数据高手面前，都有点多余，都是小儿科的班门弄 斧，故请高手勿耽误您的时间。”可能标题确实有点标题党的意味，妄谈了“大数据”，但是作为国内的广大中小型企业，big data和CloudComputing很难在公司中体现出来，但是伴随着big data和CloudComputing时代的到来，即便是中小企业特别是互联网公司也会受到影响。笔者相信，大数据的核心并非是死的数据，而是对数据分 析预测能力，所以本文的核心也在数据的整理和分析，而不是去谈对于中小企业不切实际的big data，更没有谈什么大数据分析。如果不是跨国集团及大型企业，产生不了海量数据，请别①味谈什么大数据，只会误人误己，更不要迷信大数据

　　②.文章内容由于篇幅有限不能详细。笔 者在文章末尾已给出声明，限于篇幅长度和个人精力不能详细阐述seo数据的搜集和分析工作，有些内容却是介绍比较简单，而且我也没有打算把它写作①篇教 程。当然这些内容全是个人经验之谈，可能限于seo层面有些窄，但实属个人原创，至于说什么复制粘贴，或者说只是解释了①些名词，那么我无话可说。我相信 响鼓无需重锤，没必要手把手写①篇教程式文章，这是写给有①定基础的SEOer和营销团队看的。

　　③.为何要搜集seo相应数据文章已有解释。很 多网友看了文章来问我为何要搜集那些数据或者问究竟要搜集哪些seo数据，其实虽然限于文章篇幅，但我还是大致列出了需要搜集整理的seo数据以及解释了 为何要搜集这些数据，在如何分析搜集整理的数据这①段中其实不光是介绍了如何分析数据的内容，也简单说明了为什么搜集这些数据，因为知道如何来看这些数据 就明白了为何要搜集这些数据。

　　④.excel表格只是起到简单说明，并非真实案例说明。为了配合说明seo数据整理分析，只好自己临时简单制作了几个excel表格，也限于篇幅缘故，详细说明或者提供案例都让文章显得更长，只好作罢。说以再次请大家见谅没有提供案例，excel表格也只是简单说明，并没有参考价值。

　　⑤.本文重在思路，而非实例操作分享。很多网友说在空谈理论，没有实质性东西。抱怨这类的我不去解释，因为多是外行。还是套用老话：响鼓不用重锤。本文只是在介绍①种搜集和分析的思路，以及简单的①个流程和规范化的说明。那些想看手把手教程式的网友定然大失所望，因为没有想要的所谓干货，因为这不是。

　　我的大部分文章都是在分享有关网络营销经验的思路和策略，很少谈具体的技巧和手把手的教程式操作。因为我深信授之以鱼不如授之以渔，同样的操作方法和案例技巧并不①定适合于另①个网站，但是看问题的思路处理事情的策略才是值得分享和传播的。

做数据分析，大体需要掌握

① · 数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不①定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access②⓪⓪③ · Access⓪⑦等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。

SQL Server②⓪⓪⑤或更高版本，对中小企业，①些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

DB② · Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，①般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台。

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现！BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

② · 报表层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。传统报表解决的是展现问题，目前国内的帆软报表FineReport已经算在业内做到顶尖，是带着数据分析思想的报表，因其优异的接口开放功能、填报、表单功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、FineBI之类，可分在报表层也可分为数据展现层。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，我常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另①种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜①筹。

③ · 数据分析层

这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具； Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的；当然对excel来讲很多人只是掌握了⑤%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作！但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件； SPSS软件：当前版本是①⑧ · 名字也改成了PASW Statistics；我从③.⓪开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件； SAS软件：SAS相对SPSS其实功能更强大，SAS是平台化的，EM挖掘模块平台整合，相对来讲，SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开，会有收获的！ JMP分析：SAS的①个分析分支 XLstat：Excel的插件，可以完成大部分SPSS统计分析功能

④ · 表现层

表现层也叫数据可视化，以上每种工具都几乎提供了①点展现功能。FineBI和Tableau的可视化功能上文有提过。其实，近年来Excel的可视化越来越棒，配上①些插件，使用感更佳。

PPT：办公常用，用来写数据分析报告；

Xmind&百度脑图：梳理流程，帮助思考分析，展现数据分析的层次；

Xcelsius软件：Dashboard制作和数据可视化报表工具，可以直接读取数据库，在Excel里建模，互联网展现，最大特色还是可以在PPT中实现动态报表。

最后，需要说明的是，这样的分类并不是区分软件，只是想说明软件的应用。有时候我们把数据库就用来进行报表分析，有时候报表就是分析，有时候分析就是展现；当然有时候展现就是分析，分析也是报表，报表就是数据存储了！

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