数据调研网站

这场疫情再次拉近了我们和科学家之间的距离。疫情之下，科研人员的一次次探索与发现，都成为公众关注的焦点和政策制定的依据。获取最新科研信息，对我们建立更立体、客观的新冠疫情认知，有着关键意义。近日，微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia，MSRA）推出了一个新冠数据分析网站 COVID Insights，旨在通过较为全面的疫情数据，达到支持学术研究和向公众科普的目的。COVID Insights 网站基于计算生物学、数据分析等领域的专业知识和研究经验，使用了约翰霍普金斯大学、美国疾病控制与预防中心、GISAID 等机构的官方数据，主要分为感染数据分析、基因组和蛋白质结构、研究趋势三大板块。跨国家或地区比较传播动态哪些地区的疫情发展趋势比较接近？有些国家的数据降下来了，他们的做法值得参考吗？实质上，「感染数据分析」板块对这类问题给出了答案——通过微软亚洲研究院对 COVID-19 数据的分析，流行病学参数对特定国家与地区的疾病传播动态的影响便一目了然。例如，澳大利亚 2020 年 2 月 3 日至 2020 年 4 月 26 日的疫情传播趋势与冰岛 2 月 1 日至 4 月 17 日的趋势相似度为 56%，因此冰岛便可以借鉴澳大利亚的疫情防控措施。而通过移动光标的位置，将时间限定在 3 月 22 日至 4 月 15 日，可以发现这一时期澳大利亚的传播趋势与韩国在 2 月 29 日至 3 月 17 日的趋势相似度为 80%，因此澳大利亚便可以参考韩国在 2020 年 3 月中下旬的防控措施。众所周知，当前美国新冠肺炎确诊人数逼近 100 万，若利用这一功能，我们可以看到 3 月 20 日至 4 月 26 日（目前该功能的数据只更新至 4 月 26 日）美国的疫情发展趋势和两周前的伊朗有 75% 的相似度，那么此时参考对方的措施不失为一种可行的方案。雷锋网了解到，这一功能的数据集来源于约翰霍普金斯大学系统科学与工程中心公布的新冠疫情数据。SARS-CoV-2 的病毒学分析结果相比上述板块，「基因组和蛋白质结构」板块则显得比较抽象了，该板块展示了 SARS-CoV-2（新型冠状病毒）的病毒学分析结果，主要将目光放在 SARS-CoV-2 病毒本身，主要包括以下两个功能：第一，基因组与蛋白质结构。前不久，外媒“新冠病毒来自武汉”的说法引起了轩然大波。实际上，早在 2020 年 2 月 20 日，中国科学院西双版纳热带植物园就曾发布了研究成果，称武汉华南海鲜市场的新型冠状病毒是从其他地方传入的 ，于是便出现了新冠病毒「国外起源论」。在这一研究中，有一幅非常复杂的图，实际上就反映出了病毒基因组变异的问题。实际上，就病毒基因组变异而言，如今全球已经有了很多的研究数据。根据网站介绍，微软亚洲研究院从全球流感序列数据库 GISAID 上下载了 SARS-CoV-2 基因组数据，以病毒株 Wuhan-Hu-1 作为参考序列确定出各病毒序列发生变异的氨基酸及其位置。因此，通过在下拉列表中选定某一个大洲，我们就能直观地看到特定核酸片段上发生变异的氨基酸的数目、地区分布与变异时间线。同时，网站上经 SARS-CoV-2 病毒核酸序列转化得到的蛋白质三维结构，也为相关研究提供了参考。第二，与其他冠状病毒的比较。据了解，当前在全球肆虐的 SARS-CoV-2 病毒是目前已知的第 7 种可以感染人的冠状病毒，其余 6 种中就包括我们可能已经不陌生的 SARS-CoV（引发“非典”的病毒）和 MERS-CoV（引发中东呼吸综合征的病毒）。除了拿 SARS-CoV-2 与 SARS-CoV、MERS-CoV 进行比较，在 COVID Insights 网站上还有 SARS-CoV 和另外两种病毒的比较。值得一提的是，这两种病毒 Bat-CoV 和 Pangolin-CoV 分别来自此前新冠病毒潜在中间宿主的热门人选中华菊头蝠和马来穿山甲。根据 COVID Insights 网站，Bat-CoV、Pangolin-CoV、SARS-CoV、MERS-CoV 与 SARS-CoV-2 的相似度依次递减，分别为 96%、90%、79%、49%。全球新冠研究趋势2020 年 1 月 1 日至 2020 年 4 月 22 日，众多领域科研人员都做出了非常多的研究。微软亚洲研究院通过统计、整合论文开放获取数据库 COVID-19 Open Research Dataset 的数据，根据不同时间段（按周统计），做出了流行病学、社会科学、 病毒学、诊断学四个领域的新冠研究趋势词云。因此我们可以发现，2020 年 2 月 26 日至 2020 年 3 月 4 日那一周，流行病学研究中“transmission”（传播）一词出现的频率较高。2020 年 4 月 8 日至 2020 年 4 月 15 日那一周，社会科学研究中，“number”（数字）一词成为关键词。值得一提的是，COVID Insights 网站也将流行病学、社会科学、 病毒学、诊断学四个领域的高引用论文列了出来，这样一来，公众也在某种程度上降低了受低质量论文误导的风险。实际上，近一段时间以来，疫情相关的学术论文呈现出井喷式增长态势，低质量研究论文泛滥的现象也相当严重。2020 年 4 月 23 日，卡内基梅隆大学道德与政策中心主任 Alex John London 和麦吉尔大学生物医学伦理部教授兼主任 Jonathan Kimmelman 也在《科学》杂志发表文章，发出呼吁：不应以 COVID-19 疫情爆发的紧迫性为借口，在病毒研究和疫苗研发等方面降低科研标准。可见，虽然 COVID Insights 网站目前的数据并非特别全面，但的确在加速优质科研信息的互通互享方面发挥了重要的作用。正如比尔·盖茨所说：这次疫情是现代社会第一场真正意义的大流行病。这就像一场世界大战，不同的是，这次我们都在同一条战线。引用来源：[1]https://mp.weixin.qq.com/s/4KglP1kRVgSrkMFc-L1_NA[2]https://covid.msra.cn/[3]https://coronavirus.jhu.e/雷锋网雷锋网

首先先谢谢点进来的小伙伴，这是我在自媒体平台的第一篇文章，你的点击对我将是莫大的鼓励。其实在写这篇文章之前，我想了很久，想了很多框架，想了很多逻辑，想了很多算法，最终我选择分享数据的获取。数据分析、大数据分析这两个短语近几年被炒的火热，有太多人转行或者开始学习数据分析，行业竞争也变的越来越激烈，想要成为人上人，那就务必吃得苦中苦。我也是从16年开始接触数据分析这个行业，从excel开始，到现在的python，在此期间学习了很多数据相关的技能，走过数不清的弯路。最终每天不断的看视频、查百度、社区交流，得以小成，可谓是苦尽甘还没来，毕竟有那么多的后浪在前赴后继的涌向数据分析这个职业，如果跑得慢，就死在了沙滩上。在学习的过程中，总是会遇到各式各样的问题。看懂了记不住，记住了不会用，会用了不贴合业务。这在数据分析这个行业里应该是大多数小伙伴的现状了。纠结、痛苦、怀疑自己。后期终结了一下经验。终于在经历了山路十八弯后来到了一个小下坡，发现自己在学习数据分析的时候大多数都是与实际业务相脱节。那么怎么办呢，我的解决办法是通过使用贴近真实业务的数据进行分析，从脏数据到干净数据，从明细数据到汇总数据，从统计分析到建立模型，一步一个脚印，zhu大zhu强。下面给小伙伴分享一下我在获取公开数据集和数据应用的一些网站。数据获取的途径多种多样，可简单划分为以下几种：业务系统数据库提取网络爬虫自主生成程序语言随机生成公开数据集下载从业务系统数据库提取需要在公司数据库系统使用，对于学习者而言这部分数据取到较为困难，并且也没有公司会愿意开放数据；通过网络爬虫进行数据爬取需要一定的编程语言能力；自主生成和程序语言随机生成又会与实际业务产生较大偏差，因此，在学习数据分析的时候最好的方法是去公开数据集网站进行下载。01kaggle——全球机器学习和人工智能竞赛平台官方网站：https://www.kaggle.com/主要为开发商和数据科学家举行数据挖掘、机器学习比赛等，提供多元化公开数据集，这一平台吸引了众多的开发者参赛。kaggle主要分为三个子平台：compete竞赛平台，database数据平台等。而且开发者还可以通过kaggle举办的比赛获取奖金。优点：数据集可以不用下载，使用API访问；可以查看别的玩家的模型，开拓思路缺点：在国内访问不是很友好，容易加载不出界面kaggle网站截图02阿里天池官方网站：https://tianchi.aliyun.com/个人感觉阿里天池类似于国内版的kaggle。天池下的子版块“天池大赛”包含了算法大赛，创新应用大赛，程序大赛和新人赛四个赛事。在天池的另一子版块“天池学习”下，包含了AI课程和学习赛两个板块，让你在一边学习的时候还可以在上面查找数据集进行练手，真正的达到了手脑并用。毫无疑问，天池也提供公开数据集的下载，与天池notebook（实时在线的数据分析协作工具，享受免费的计算资源）一起在“天池实验室”板块下。因此在国内访问的小伙伴建议使用天池。优点：国内访问很快、数据多元化、可一边学习一边训练，提供机器学习路径缺点：成立时间短，公开数据集偏少阿里天池网站截图03国家数据官方网站：http://data.stats.gov.cn/这个名字一听就知道是相对官方的网站，是国家统计局的一个公开数据查询网站，从数据上体现了国家宏观经济运行情况，提供了国内生产总值(GDP)、居民消费者价格指数(CPI)、生产者价格指数(PPI)、工业生产增长速度、固定资产投资、普查数据、部分国际数据等政务数据查阅，还可查阅国家政务数据可视化产品，了解当前国家状况等。优点：数据权威性高、数据无需加工可直接使用、查阅方便缺点：暂时没有想到国家数据网站截图04数据应用网站推荐百度指数（行业指数排行）：http://index..com/v2/rank/index.html百度搜索风云榜（关键词搜索指数）：http://top..com微博报告发布平台（微博官方报告聚集地）：https://data.weibo.com/report360趋势（行业搜索指数）：https://trends.so.com/搜狗指数（关键词搜索指数）：http://shu.sogou.com/数据局（行业数据分析）：http://www.shujuju.cn/艾瑞网（互联网数据咨询聚合平台）：https://www.iresearch.cn/骨朵数据（电视综艺数据分析平台）：http://data.guodata.com/淘数据（国内电商数据、跨境电商数据统计分析平台）：https://www.taosj.com/火烧云数据（B站大数据分析平台）：http://www.hsydata.com/home/indexToobigdata（短视频网红排行）：https://toobigdata.com/飞瓜数据（短视频热门视频、商品及直播数据分析平台）：https://dy.feigua.cn/七麦数据（APP榜单）：https://www.qimai.cn/大数据工具导航：http://hao.199it.com/在线制作图表网站：百度图说：https://tushuo..com/Echarts：https://echarts.apache.org/以上就为鄙人在数据分析生涯积累的数据相关的一些网站（仿佛身体被掏空），希望对在数据分析路上越走越远的小伙伴有帮助。

经常有人跟我说，自己想拿数据练练手，却完全找不到合适的免费数据源。后来就开始有意识地搜集各种数据网站，这么多年过去了也搜集了不少，今天就给大家分享一下我的宝藏数据网站们。行业数据网站1、Mob研究院介绍：Mob研究院是一家专注于行业现状与趋势研究的机构，涉及20+行业领域，深入挖掘与分析行业现状及变化趋势，输出专业数据报告，并提供定制化研究报告的服务。评价：。是我见过的数据报告研究机构当中最为清流的，在各个新媒体平台上风势很大，做的内容也比较有意思，专业性也比较高，可信度也是比较高的；推荐指数：★★★★网站界面：2、艾瑞咨询介绍：艾瑞咨询是解决商业决策问题的专业第三方机构，经常发布一些不同行业的数据和产品报告，比如医疗、生产制造、内容营销、教育、零售、B2B、物流、体育、房产、互联网、云服务、文化娱乐等行业。评价：这个网站中的报告数据还是比较有可信度，而且是免费的。3、豆丁介绍：豆丁报告网为中国企业提供各行业的行业分析报告、行业研究报告、市场调查报告、行业调研报告、市场研究分析报告等产品和服务。评价：这个网站大多数的报告都能看，但是想要获得参考性比较大的报告数据，就需要付费；另外这个网站也比较老了，很多服务都不是很到位。推荐指数：★★★4、QUEST MOBILE介绍：QuestMobile拥有多条数据服务产品线，服务内容覆盖数据统计、数据分析、数据挖掘、营运精分、用户增长，核心产品包括Truth系列、Growth系列，也是国内为数不多可覆盖APP全生命周期数据研究的公司评价：个人非常喜欢的一个数据报告网站，十分专业而且几乎涵盖各个行业，而且它所提供的数据样本与分析，已经成为多所高校及国家机构科研项目数据来源，也是国内一家数据登入国家学术核心期刊的移动互联网大数据研究公司。推荐指数：★★★★★5、199IT介绍：中文互联网数据研究资讯中心是一个专注于互联网数据研究、互联网数据调研、IT数据分析、互联网咨询机构数据、互联网权威机构。评价：缺点是只有互联网行业的数据，并且适合一些企业进行数据报告研究，对于个人的话价值不大，性价比比较低；分析数据来源1、中国统计信息网评价：网站有全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，数据还是非常权威的。支持根据行业、年代、城市来查找数据报告。其中部分数据是免费的，部分数据是需要充值才能获得。2、国家统计网评价：各种民生相关的统计数据，所有数据都是免费，而且这个网站的友情链接里还有很多其他地方的数据以及国外数据。此外，网站还附有一些统计的行业标准以及数据的生产过程。整体还是非常实用的。3、中国产业信息网评价：网站有各个行业的数据，并且全是免费的。但是经过我的查看，部分行业数据2018年后就没有更新过了。若是对数据的新鲜度有要求的话，查找数据的时候要看清数据上传时间。5、阿里天池评价：作为国内互联网龙头阿里巴巴旗下的大数据竞赛网站，提供了很多比赛数据集可以练手，说不定还能顺手拿个奖，赚点奖金。网站的数据分类是官方数据和公共数据，可以根据需求选择数据种类进行分析。

数据查询(0)03:46来自LearningYard学苑DATA寻 找 / 数 据在学习或工作中，我们都需要查找一些数据，这些数据可以帮助我们分析行业趋势，了解用户喜好。那么该从哪里寻找数据呢？小编今天就给大家分享一些数据查询网站，帮助大家找到所需要的数据★Website 1 大数据导航http://hao.199it.com/Website 2 国家统计局>>统计数据http://www.stats.gov.cn/tjsj/Website 3 World Bank Open Datahttps://data.worldbank.org.cn/Website 4 全景数据http://sc.p5w.net/promotion/app/homeWebsite 5 深圳信数据服务平台http://webapi.cninfo.com.cn/#/homeWebsite 6 企鹅智库https://re.qq.com/大数据导航大数据导航网站提供了各式各样的数据，如AI开源数据、直播数据、电竞游戏数据、旅游行业数据等数据，此网站适用于各行各业的人进行数据查询，这也是是一个可以及时获取热点数据、热门趋势的重要工具。此外，该网站还具有各种数据分析工具供人使用，其中包括免费工具和收费工具，用户可根据需要自行选择。当你不知道从哪里获得数据，手上又没有数据时，可以在这个网站上进行寻找国家统计局>>统计数据国家统计局数据是是国家统计局发布统计信息的主要渠道之一，也是国内最权威的数据网站，网站内有历次普查的数据，也有年度、季度、月度等定期统计数据。用户可以通过数据库“搜索”、选择“指标”等方式，方便快捷地查询到不同年份、不同地区、不同行业的数据。World Bank Open Data世界银行公开数据库列出了世界银行数据库的七千多个指标，所有用户都可以免费使用和分享数据。可以按照国家、指标、专题和数据目录浏览数据。全景数据全景视窗金融大数据平台实现对互联网进行全网监测，监测范围覆盖新闻、微信、论坛、博客、股吧等各类型互联网信息载体，为企业或机构提供公司、产品、人物、资讯等服务。通过可视化展示、自定义关注对象、数据统计分析、数据报告等功能，为资本市场各类用户提供全面及时的数据信息和管理决策依据。深圳信数据服务平台深证信数据服务平台是由深圳证券信息有限公司出品,覆盖上市公司、基金、债券、公告 等内容的大数据服务平台。企鹅智酷企鹅智酷是腾讯科技旗下互联网产业趋势研究、案例与数据分析专业机构。其主要包括三个方面，深度报告、数据调研和智库分析。主要以互联网行业为背景，包含各种实时的数据分析，案例探讨，对于整体行业趋势的研究与判断。参考资料：百度百科本文由Learning Yard新学苑原创，部分图片来源于网络，如有侵权请与我们联系沟通关注我们，带你一起长知识

以“大数据分析”为关键词去进行搜索，你可以在大多数条目中看到“数据分析平台”和“可视化”的概念。在发展受到局限时，人类喜欢并擅长于去使用工具和制造工具。人类对图形信息的摄取效率远大于单纯的文字数字。所以在信息流数量与流动速度爆炸都爆炸式增长的现状下，自然地催生了可视化大数据分析平台这类产品。数据可视化旨在借助于图形化手段，清晰有效地去传达与沟通信息。丰富的图表可以通过位置、长度、角度、方向、形状、面基、体积、饱和度、色调来通过视觉暗示，达到聚焦视线表达图标含义的效果。在企业运维决策的场景下，即是用适当的数据模型和统计分析方法对收集的企业数据进行可视化分析，转化成可视化结果清晰准确地形成结论报告，辅助企业了解运营状况、找到发展症结以及帮助决策等。下面这张图展示了不同类型的分析需求对应的可视化类型。根据Gartner最近的行业报告以及大会上，可以看到一些关于数据可视化未来发展的趋势。1、 数据地图“通过视觉探索和嵌入式的地理空间分析创建高度交互的仪表板和内容的能力。”Gartner提到的“地理空间分析”，即为“数据地图”，专门用来展示和分析这些与地图有关的大数据，这确实是很好的功能，用来分析业务在地理层面上的数据具有相当的价值，尤其是对如今在地域上分布越发广泛的行业来说，可以精确地定位问题所在的国家城市甚至某一营业点。不仅会比单纯的表格要直观形象得多，也更具有信息沟通的有效性和专业的形象。从类型上讲，数据地图可以分为区域地图、组合地图、标记点地图、单层地图 、自定义图片地图、流向地图、热力地图等。2、 互动式探索“通过一系列可视化选项来进行数据探索，这些可视化选项不仅仅是基本饼图,条形图和折线图这些基本的数据图形，还包括热图和树图、数据地图、散点图和其他特殊用途的图表，更贴合各行各业的需求。这些工具使用户能够通过与数据直接地视觉交互来分析数据和操作数据。”数据可视化的交互体验的能力主要通过易学性、易用性、UI友好性、使用效率来评价。它的表现形式主要体现在通过可视化图表直接对数据进行图形化的上卷下卷、切片旋转等操作，以及很重要的数据联动功能，给予用户全面的统筹数据问题与深入的挖掘数据问题的方法和角度。3、 数据故事“数据可视化要具有故事性，将数据通过可视化的方式迎合报告者的需求，帮助他们讲述一个完整的数据故事，让观看者更好的认识主题。”数据可视化的结果之间可以互相联系形成具有故事性的看板，以更完整更多样的角度去阐述数据，展现更多的细节，将观看者拉入到这个故事中来。4、 基于搜索的智能探索方式“基于搜索和可视化的数据探索分析功能将作为新型BI和分析平台的组件融合到下一代的数据分析产品中。”“到2021年，具有智能数据探索分析功能的新型BI和可视化分析平台的用户数量将是不具有这一功能的产品和平台的两倍，并且将创造两倍的商业价值”现市面上的大部分可视化数据分析产品都采用拖拽式的探索方式，这种探索方式简单而快捷，但同时具有相当的局限性。在分析维度较多较复杂的时候，拖拽式操作反而会给用户带来多种不便，且要求用户对数据结构有深刻的理解才能形成理想的可视化结果。而类似于搜索引擎探索结果方式的搜索式探索方式不仅包含了拖拽式简单快捷的优点，更进一步的将分析人员从必须理解数据结构的前提下解脱出来，直接将业务问题输入分析平台，形成可视化结果。5、 自然语言“到2020年，50%的分析查询将使用搜索，自然语言处理或语音生成，或将自动生成。”自然语言生成功能和搜索式探索方式的结合，完美契合了业务人员对数据进行可视化分析的需求，成为数据可视化的未来愿景，使平台能够理解用户使用自然语言描述的业务逻辑上的查询需求，准确转化为程序能够理解的查询语句，再生成可视化结果反馈给用户。

一般做网站的企业主要有以下几类：1. 注重企业和品牌形象，制作一个比较好的网站，希望访客看到公司资质和实力。2. 注重营销推广，希望潜在用户搜索的时候优先展示公司网站信息，在很多地方，潜在客户都能看到公司网站信息，所以用心的进行了网站SEO设置，并做了对应的推广。3. 方便客户了解公司的产品，在业务开展的时候需要网站作为辅助工具。4. 经营官方的电子商务平台，方便用户购买下单，该类型应用在跨境电商平台较多。那么无论是因为什么原因企业做搭建好了网站，往往都忽视了一个重要元素【网站数据统计】，其实通过数据统计分析能给企业经营带来很多帮助，运用好数据分析，可以帮助我们更好地维护网站，以及更好的分析用户情况，以帮助你提高广告活动和网站页面成功的机率。具体可以归纳为以下几点：（1）访客资料确定广告点击次数中，有多少点击比例真正连接至你的网站中。例如，你可能会发现，只有50%的广告点击次数确实访问了你的网站，那么这可能暗示，加载时间有问题或者出现了页面错误。（2）访客人口的统计了解用户是从哪来的（地理位置），以及他们的浏览体验的详细情况，例如访问平台、浏览器、屏幕分辨率等。例如，你可能会发现，网站的大部分流量或转换大部分都是来自一个特定的国家、城市或地区，那么你就要加大这个地区的宣传量，或者是针对这一区域重点进行广告投放。（3）观众参与的数据你要知道，搜索引擎营销活动的访客在你的网站会停留多长时间、他们会浏览多少网页、他们的退出率是多少，等等。例如，您可能会发现，某些关键词的转换率并不高，但这些关键词所带来的访客却会花大量时间停留在网站上，并浏览很多内容。如果没有这些信息，你可能已经放弃了这些关键词；但现在，你可能会考虑继续在广告中使用这些关键词。（4）数据转换途径通过转换途径、遗漏点等来追踪用户的转换进展。例如，您可能会发现，注册程序中第二个页面的用户正在下降，这可能预示着需要重新评估这一形式的用户体验了。无论是使用基本的还是高级的分析工具，你都必须设立一个框架去跟踪和评估你的搜索引擎营销活动。以便更好维护您的网站和更好的经营您的用户。如果您对此也感兴趣，或者有更好的见解，欢迎与我们交流哦！网站维护之：网站流量|数据分析

文章目录数据获取与清理安装apache_log_parser库log日志解析格式解析第1条日志记录批量读取日志记录日志清理与保存CSV日志状态码与流量分析日志状态码分析日志流量分析数据获取与清理安装apache_log_parser库支持解析日志行的库文件，如果本地已经配置好python环境, 建议采用pip命令来安装log日志解析格式详细的日志解析格式请参考：https://www.cnblogs.com/wajika/p/6605939.html，而我们用到的日志参考格式如下：%V 服务器名称%h 远端主机%l 远端登录名%u 远程用户名%t 时间，用普通日志时间格式(标准英语格式)%r 请求的第一行%s 状态。对于内部重定向的请求，这个状态指的是原始请求的状态, %>s则指的是最后请求的状态%b 以CLF格式显示的除HTTP头以外传送的字节数，也就是当没有字节传送时显示’-'而不是0%Referer: 一般会带上Referer，告诉服务器该网页是从哪个页面链接过来的 %i: Foobar的內容，发给服务器请求的标准行%T 处理完请求所花时间,以秒为单位。解析第1条日志记录解析的结果如下批量读取日志记录日志清理与保存CSV日志状态码与流量分析日志状态码分析状态码分析柱状图状态码分析折线图日志流量分析整体流量分析折线图2H采样的流量图

大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。为了解答大家的疑惑，今天老李测评了5款较为常用的而且口碑比较不错的大数据分析工具，来给大家看看到底哪个大数据分析工具才是最好用的！一、为什么要做大数据分析大数据分析的主要目的是辅助公司决策，提升工作效率。身处信息时代，数据就是公司发展的命脉。对于企业来说，跟进时代跟进潮流，无疑是非常重要的。之前红极一时的手机厂商诺基亚，由于拒绝用安卓系统，继续用自己研发的塞班系统，因此就被时代所抛弃。后来重新应用安卓系统，即使这样也不能重回公司巅峰了。这种案例真的太多了，企业应该引以为戒。二、大数据分析的流程：明确分析目的与框架数据收集数据处理数据分析数据展现撰写报告三、推荐工具大数据分析工具可以有很多种，Part 1:数据采集工具Part 2:开源数据工具Part 3:数据可视化Part 4:开源数据库我们数据分析人，多会用到数据分析+数据可视化的功能，所以我就从这2个方面讲一讲。1、excelexcel可以说是一款非常基础的大数据分析工具了，很多人都是用excel进行大数据分析入门学习的。别看excel是一款基础大数据分析工具，其实excel具有非常全的大数据分析功能，非常适合于大数据分析新人。优点：新人友好度高，易于上手使用方便，不需要多掌握一门操作语言操作简单，学习成本低缺点：共享方面：excel是以电子表格形式进行大数据分析的，不易于数据共享。经常需要共享数据的人一定很崩溃。数据源：当所需要的数据源有多个时，整合数据源非常麻烦可视化：excel可以完成基本的可视化操作。但是excel是静态的，数据有变动时操作麻烦。2、tableautableau在国外属于大数据分析工具的佼佼者了，是一款非常专业的大数据分析工具。优点：专业性强，适合高需求人士操作数据清理/调整、检查/筛选数据、联接/合并数据都拥有着比较体系的数据加工策略属性设置非常灵活。缺点：学习方面：操作难度较大，学习成本高本土适应性：外国产商，解决国内企业数据问题能力较差数据源：可以连接国际主流数据库，但不支持连入部分国内数据库3、finebifinebi是一款国内主流BI大数据分析工具，占据了国内16.3%的商业智能市场，具有良好的大数据分析和数据可视化能力。优点：新人友好度好，可以进行自助式大数据分析。支持多种数据源连接，适应国内数据市场易于操作，可以通过拖拽来对数据分析报表进行编辑适应国内环境，有一种套针对国内企业问题的解决方案缺点属于轻量级数据分析工具4、pythonpython是一种跨平台的高级编程语言，可以应用在多个领域，尤其是大数据分析领域。而且python拥有umpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython多种工具，在大数据分析中很有优势。优点：编程能力强。除了数据分析还可以爬虫、写游戏等简单易学。和java相比，python的学习还是非常简单的。缺点：不能拖拽数据进行分析，对于没有编程基础的人来说较难理解。在处理大数据时，效率不高。5、finereportfinereport是一款专业的大数据分析工具，而且还具有非常好的可视化功能，可以制作公司可视化大屏。数据可视化可以将做好的大数据更好的展现出来，finereport内置多种可视化模版，还可以做动态报表！优点：纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身可以直连数据库，支持多种数据库支持报表管理、报表权限分配等多种功能缺点：数据量大时不易对数据进行搜索。不过在新更新的finereport八月版中已经增加了目录管理搜索功能。三、总结不同的大数据分析工具有着不同的适用场所。在对大数据分析工具的选择时，还是应该根据公司或者个人的实际需求来做决定。回复“工具”，即可获得大数据工具

正确的网站数据分析可以帮助我们快速恢复网站，也可以帮助我们把网站的数据优化的更上一层楼。而如果你不懂得数据分析方式，那么你便对网站没有详细的了解，回在网站发生问题的时候，有错误的判断，影响网站的恢复。所以在接连着介绍了网站数据分析的好处之后，今天笔者小丹和大家分享的内容是网站数据分析的方式，让你知道如何来对网站做出正确的判断。河北供求网：网站数据分析方式我们之前就已经说过，面对网站数据的时候我们要带有问题和目的性的来观察数据，从这个角度出发可以让我们更加明确网站数据分析的入手方向。下面我们就来了解一下网站数据分析的方式：第一，数据是拿来对比的，任何数据都是前后对比找到网站问题的第一步。第二，找到对比后的前后数据的区别，就能够让我了解到问题所在的数据的所在。第三，找到会导致这一类数据发生的原因，我们可以通过这些数据的存在的意义和搜索引擎对他们的定位来分析。第四，使用通俗的方式进行思考来进行问题的简单化，不要讲它追求在理论的高度，比如说不满足用户需求等等，要明确到底是哪一部分造成了这个数据的变动，如此而已。第五，针对数据要顺序化、调理化的来进行数据，不要跳跃性思维，如，网站收录减少，直接就说是因为内容不满足用户需求，而是要看看比如说哪些页面的评分降低，是跳出率还是流量不够等等。其实，简单的来叙述网站数据分析的方式完我们可以这样来思考，当我们知道了网站问题所在，也通过数据对比看到了某一个数据的问题时，不要通过官方的语言来进行原因查找，不妨将他总结成一句话，然后通过我们之前学习中对于问题的分析思维方式，逐步把问题剖析出来。举个简单的例子，网站流量增加了，那么我们要总结的就是网站流量为什么会增加，增加的那部分流量通过百度统计平台中的哪些数据可以看到，这时候我们第一想到就是和流量直接相关的数据网站IP，通过网站IP我们就要去找ip增加的来源，是搜索词？是直接访问？是首页？是内容页？通过这些来找到网站流量增加的真正的原因。总结来看，百度统计数据和百度资源平台数据中的每一个数据对于我们SEO而言都是有意义的，存在即为合理，这就是我们对于各个数据的理解。同时，当网站发生问题的时候，也不是仅仅一个数据就能造成的，是多个数据共同影响的结果。所以在网站数据分析方式中我们要能够联想每一个数据的本身意思带来的网站的目前情况的变化。一个数据的变化可能会影射多种网站问题的发生，例如跳出率就会导致多种问题，因此任何的SEO数据必须把这个数据的意思和搜索引擎运行原理完全弄懂，因为SEO数据分析的基础就在于此。再者，要适应跳出搜索引擎运行原理分析数据，要根据一个数据学会逆推找目标好分析数据，这样我们才能够找到网站问题解决的办法，才是网站数据分析的根本目的所在。