
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
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13