① seo優化：如何分析競爭對手網站的幾個重要
一：站長數據
通過站長工具，我們可以很清晰看到競爭對手網站的基本數據，都有什麼意義?
1：SEO信息：從這里我們可以知道對手網站的所謂權重是多少，我們的差距是多少。
2：域名年齡：很多人都說，老域名和新域名相比較，老域名在排名上是佔有先天的優勢的，看對手的域名年齡，可以知道對手運營網站的時間。
3：域名備案：看對手網站是否備案，可以大概確認對手網站是否用心，是抱著長期還是短期的運營心態;
4：關鍵詞庫：站長工具的關鍵詞庫數量，可以確定對手網站是有多少關鍵詞在所搜引擎中排名是在前幾頁的;
5：網路快照：網路快照可以一定程度上反映一個網站的更新程度，如果一個網站的快照時間相差很遠，可以說，搜索引擎對於 網站的抓取是比較少的;
6：收錄：一個網站是否有排名，首先要有收錄。收錄是一個網站排名的前提;一個網站的收錄量多少，一定程度上反映出網站 的內容是否多，內容質量是否夠好等等;
7：歷史收錄：歷史收錄反映了一個網站的階段性情況，看歷史收錄是否穩定、是否呈現上升的勢頭，這都是看站長工具數據的 時候需要考慮的。
第二：站內數據
我們是看不到競爭對手網站的內部數據的，所以，我們看對手網站站內看的是什麼呢?
1：網站結構
一個網站的結構是否良好，對於seo優化來說十分佔了5分。觀察對手網站結構是什麼類型、是否清晰明了、是否層次分明等等;
2：頁面內容
觀察頁面風格是否合理、頁面內容是否緊扣主題、頁面文章、圖片佔比等;更新力度如何;
3：TDK
網站TDK是否設置，設置得是否合理;在這個基礎上，換了你來設置，是否佔有優勢;
4：頁面關鍵詞布局
在頁面內容中，是否良好布置關鍵詞，關鍵詞布置的合理性、順暢性、密度等是否滿足;
5：收錄數據
網站被搜索引擎的收錄頁面主要為哪些類型?收錄多並且為網站帶來流量的頁面有什麼特色;例如關鍵詞密度、是否有相關推薦等。
三：站外數據
站外的推廣對於網站的品牌度和支持度起到關鍵作用。
研究競爭對手的站外數據，可以觀察競爭對手網站站外是否有大量的第三方平台推廣，例如知名行業搜外論壇、自建博客、站群、b2b、行業信息等;再者，是否有高質量的友情鏈接，如果有，增加的速度是多少
② java如何獲取動態網頁內容
Htmlunit這個工具類，進行http請求訪問，獲取html網頁，以及過濾網頁html標簽獲取網頁文本。
主要的思路還是以下幾點：
1.了解你要爬取的網頁的元素，以及通訊，校驗安全機制。常用方法通過chrome瀏覽器訪問你要獲取的網頁，基本上一個老司機打開F12就差不多知道頁面的表單，數據以及通過什麼樣的請求方式請求服務，並又是怎麼樣返回，載入到頁面進行渲染。如果還不熟悉這個F12，那還不趕快去get起來啊，時間短，效率快，看一遍就知道怎麼用了的好東西不利用起來，不是太浪費了。
2.了解了你要訪問的網頁的你想要獲取的元素之後，就是怎麼發起http的request請求，模擬這個請求獲取response。那這個request就是通過在程序里模擬的瀏覽器器發起，如果成功發起，那麼你需要的數據就藏在這個response里。
3.成功獲取response之後，就是怎麼進行解析，獲取你想要的數據。當然，如果是json數據，那麼解析起來就很容易。如果返回的是整個html，那也是有辦法解析，抽取轉換成需要的文本進行入庫。
接下來，就通過實際的編碼，來如何一步步實現。
有些網站，是通過登陸來取得認證看到更多數據，有些網站可以直接發請求訪問。而我寫的這個列子，就是登陸之後，獲取的網站內部的數據。
基本思路就是，通過登陸拿到令牌，然後拿著這個令牌，去訪問這個網站內你需要訪問的地址，從而獲取數據。來，讓我們看看代碼是如何實現的。
③ 通過網頁如何查詢資料庫里的內容
因為無法確定你使用的具體技術，所以沒法告訴你具體操作，但是大致用到的技術如下：
html（寫網頁）
資料庫（查詢數據）
一門服務端語言（連接html和資料庫）
伺服器部署（項目發布）
域名（比如網路www..com，當然ip也可以）
④ 怎樣分析競爭對手的網站
一：站長數據
通過站長工具，我們可以很清晰看到競爭對手網站的基本數據，都有什麼意義?
1：SEO信息：從這里我們可以知道對手網站的所謂權重是多少，我們的差距是多少。
2：域名年齡：很多人都說，老域名和新域名相比較，老域名在排名上是佔有先天的優勢的，看對手的域名年齡，可以知道對手運營網站的時間。
3：域名備案：看對手網站是否備案，可以大概確認對手網站是否用心，是抱著長期還是短期的運營心態;
4：關鍵詞庫：站長工具的關鍵詞庫數量，可以確定對手網站是有多少關鍵詞在所搜引擎中排名是在前幾頁的;
5：網路快照：網路快照可以一定程度上反映一個網站的更新程度，如果一個網站的快照時間相差很遠，可以說，搜索引擎對於 網站的抓取是比較少的;
6：收錄：一個網站是否有排名，首先要有收錄。收錄是一個網站排名的前提;一個網站的收錄量多少，一定程度上反映出網站 的內容是否多，內容質量是否夠好等等;
7：歷史收錄：歷史收錄反映了一個網站的階段性情況，看歷史收錄是否穩定、是否呈現上升的勢頭，這都是看站長工具數據的 時候需要考慮的。
第二：站內
我們是看不到競爭對手網站的內部數據的，所以，我們看對手網站站內看的是什麼呢?
1：網站結構
一個網站的結構是否良好，對於seo優化來說十分佔了5分。觀察對手網站結構是什麼類型、是否清晰明了、是否層次分明等等;
2：頁面內容
觀察頁面風格是否合理、頁面內容是否緊扣主題、頁面文章、圖片佔比等;更新力度如何;
3：TDK
網站TDK是否設置，設置得是否合理;在這個基礎上，換了你來設置，是否佔有優勢;
4：頁面關鍵詞布局
在頁面內容中，是否良好布置關鍵詞，關鍵詞布置的合理性、順暢性、密度等是否滿足;
5：收錄數據
網站被搜索引擎的收錄頁面主要為哪些類型?收錄多並且為網站帶來流量的頁面有什麼特色;例如關鍵詞密度、是否有相關推薦等。
三：站外數據
站外的推廣對於網站的品牌度和支持度起到關鍵作用。
研究競爭對手的站外數據，可以觀察競爭對手網站站外是否有大量的第三方平台推廣，例如知名行業論壇、自建博客、站群、b2b、行業信息等;
⑤ 查看區域網內部的數據傳輸運行什麼命令查看
想在本地主機上查看網內數據傳輸流量等內容要安裝網路管理軟體
只看本地埠及連接使用的話在DOS下查看netstat -參數就可以了
⑥ 網站分析的數據來源
網站分析的數據來源
Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一書中將數據的來源分為4部分：點擊流數據（Clickstream）、運營數據（Outcomes）、調研數據（Research/Qualitative）和競爭對手數據（Competitive Data）。點擊流數據主要指的是用戶瀏覽網站時產生的數據；Outcomes我更習慣叫做運營數據，主要指用戶在網站中應用服務或者購買產品時記錄下來的數據；調研數據主要是網站通過某些用戶調研手段（線上問卷或者線下調研）獲取的一些定性數據；Competitive Data直譯為競爭對手數據可能不太合適，因為根據Avinash Kaushik的闡述，更像是跟網站有業務關系或競爭關系或存在某種利益影響的一切網站的可能的數據來源。
在獲取上述幾類數據的同時，也許我們還可以從其他方面獲取一些更為豐富的數據。下面是我對網站分析數據獲取途徑的整理：
網站內部數據
網站內部數據是網站最容易獲取到的數據，它們往往就存放在網站的文件系統或資料庫中，也是與網站本身最為密切相關的數據，是網站分析最常見的數據來源，我們需要好好利用這部分數據。
伺服器日誌
隨著網站應用的不斷擴張，網站日誌不再局限於點擊流的日誌數據，如果你的網站提供上傳下載、視頻音樂、網頁游戲等服務，那麼很明顯，你的網站伺服器產生的絕不僅有用戶瀏覽點擊網頁的日誌，也不只有標準的apache日誌格式日誌，更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日誌也給網站分析提供了新的方向。
網站分析不再局限於網頁瀏覽的PV、UV，轉化流失等，基於事件（Events）的分析將會越來越普遍，將會更多的關注用戶在接受網站服務的整個流程的情況：上傳下載是否完成，速度如何；用戶是否觀看的整部視頻，視頻的載入情況；及用戶在玩網頁游戲時的操作和體驗分析等。Google Analytics已經支持了基於事件的分析——Event Tracking，通過JS的動作響應獲取數據，但是還存在著一定的局限性。
網站分析工具
當然，通過網站分析工具獲得數據是一個最為簡便快捷的方式，從原先的基於網站日誌的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基於JS Tags的Google Analytics、Omniture的SiteCatalyst，及JS和網站日誌通吃的WebTrends。通過網站分析工具獲得的數據一般都已經經過特殊計算，較為規范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趨勢圖或比例圖，通過細分、排序等方法讓結果更為直觀。
但通過網站分析工具得到數據也不遠只這些，上面的這些數據也一樣可以通過統計網站日誌獲得，但網站分析工具的優勢在於其能通過一些嵌入頁面的JS代碼獲得一些有趣的結果，如Google Analytics上的Overlay或者也叫Click Density——網站點擊密度分布，及一些其它的網站分析工具提供的點擊熱圖，甚至滑鼠移動軌跡圖。這些分析結果往往對網站優化和用戶行為分析更為有效。
資料庫數據
對於一般的網站來說，存放於資料庫中的數據可以大致分為3個部分：
網站用戶信息，一般提供注冊服務的網站都會將用戶的注冊賬號和填寫的基本信息存放在資料庫裡面；
網站應用或產品數據，就像電子商務的商品詳細信息或者博客的文章信息，如商品信息會包含商品名稱、庫存數量、價格、特徵描述等；
用戶在應用服務或購買產品時產生的數據，最簡單的例子就是博客上用戶的評論和電子商務網站的用戶購買數據，購買時間、購買的用戶、購買的商品、購買數量、支付的金額等。
當然，這一部分數據的具體形式會根據網站的運營模式存在較大差異，一些業務范圍很廣，提供多樣服務的網站其資料庫中數據的組合會相當復雜。
其它
其它一切網站運營過程中產生的數據，有可能是用戶創造，也有可能是網站內部創造，其中有一大部分我們可以稱其為「線下數據（Offline Data）」。如用戶的反饋和抱怨，可能通過網站的交流論壇，也有可能通過網站時公布的客服電話、即時通訊工具等，如果你相信「客戶中心論」，那麼顯然對於這些數據的分析必不可少；另外一部分來源就是網站開展的線下活動，促銷或推廣，衡量它們開展的效果或投入產出，以便於之後更好地開展類似的線下推廣。
外部數據
網站分析除了可以從網站內部獲取數據以外，通過互聯網這個開放的環境，從網站外部捕獲一些數據可以讓分析的結果更加全面。
互聯網環境數據
即使你的網站只是一個很小的網站，但如果想讓你的網站變得更好，或者不至於落後於互聯網的前進腳步，那麼建議你關注一下互聯網的發展趨勢。可以上Alexa查一下互聯網中頂級網站的訪問量趨勢；看看comScore發布的數據或者199IT–中國互聯網數據中心網站上的各種數據分析和研究資料；如果經營電子商務網站，淘寶數據中心也許會讓你感興趣。
競爭對手數據
時刻關注競爭對手的情況可以讓你的網站不至於在競爭中落伍。除了在Alexa及一些其他的網站數據查詢平台以外，直接從競爭對手網站上獲取數據也是另外一條有效的途徑，一般網站會出於某些原因（信息透明、數據展示等）將自己的部分統計信息展現在網站上，看看那些數據對於掌握你的競爭對手的情況是否有幫助。
合作夥伴數據
如果你有合作的網站或者你經營的是一個電子商務網站，也許你會有相關的產品提供商、物流供應商等合作夥伴，看看他們能為你提供些什麼數據。
用戶數據
嘗試跟蹤用戶的腳步去看看他們是怎麼評價你的網站的。如果你的網站已經小有名氣，那麼嘗試在搜索引擎看看用戶是怎麼評價你的網站，或者通過Twitter、新浪微博等看看用戶正在上面發表什麼關於你的網站的言論。
當然通過用戶調研獲取數據是另外一個不錯的途徑，通過網站上的調查問卷或者線下的用戶回訪，電話、IM調查，可用性實驗測試等方式可以獲取一些用戶對網站的直觀感受和真實評價，這些數據往往是十分有價值的，也是普通的網站分析工具所獲取不到的。
在分析網站的外部數據的時候，需要注意的是不要過於相信數據，外部數據相比內部數據不確定性會比較高。網站內部數據即使也不準確，但我們至少能知道數據的誤差大概會有多大，是什麼原因造成了數據存在誤差。而外部數據一般都是有其他網站或機構公布的，每個公司，無論是數據平台、咨詢公司還是合作夥伴都可能會為了某些利益而使其公布的數據更加可信或更具一定的偏向性，所以我們在分析外部數據是需要更加嚴格的驗證和深入的分析。而對於用戶調研中獲取的數據，我們一般會通過統計學的方法檢驗數據是否可以被接受，或者是否滿足一定的置信區間，這是進行數據分析前必須完成的一步。
⑦ 如何獲取並分析一個網站的相關信息
隨著很多網站的做大做細，網站數據分析變得更為重要。通過網站數據分析可以充分了解一個網站的運作情況，並加以改進。這些數據會告訴你，你的網站流量是否有效？流量在哪裡流失？目標受眾是否精準？如何改善網站產品格局和網站運營？等等一系列問題。但在這之前的第一步就是需要獲取網站的數據。本文主要介紹如何獲取網站數據以及需要獲取哪些關鍵數據。
1，網站內部數據
網站內部數據是網站最容易獲取到的數據，它們往往就存放在網站的文件系統或資料庫中，也是與網站本身最為密切相關的數據，是網站分析最常見的數據來源，我們需要好好利用這部分數據。
伺服器日誌
網站分析不再局限於網頁瀏覽的PV、UV，轉化流失等，基於Events的分析將會越來越普遍，將會更多的關注用戶在接受網站服務的整個流程的情況。
隨著網站應用的不斷擴張，以及前端技術的不斷升華。網站日誌不再局限於點擊流的日誌數據，如果你的網站提供上傳下載、視頻音樂、網頁游戲等服務，那麼很明顯，你的網站伺服器產生的絕不僅有用戶瀏覽點擊網頁的日誌，也不只有標準的apache日誌格式日誌，更多的W3C、JSON或自定義格式的輸出日誌也給網站分析提供了新的方向。
網站分析工具
通過網站分析工具獲得數據是一個最為簡便快捷的方式，通過網站分析工具獲得的數據一般都已經經過特殊計算，較為規范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趨勢圖或比例圖，通過細分、排序等方法讓結果更為直觀。
但通過網站分析工具得到數據也遠不止這些，上面的這些數據也一樣可以通過統計網站日誌獲得，但網站分析工具的優勢在於其能通過一些嵌入頁面的JS代碼獲得一些有趣的結果，如一些網站分析工具提供的點擊熱圖，甚至滑鼠移動軌跡圖。這些分析結果往往對網站優化和用戶行為分析更為有效。
資料庫數據
對於一般的網站來說，存放於資料庫中的數據可以大致分為3個部分：
網站用戶信息，一般提供注冊服務的網站都會將用戶的注冊賬號和填寫的基本信息存放在資料庫裡面；
網站應用或產品數據，就像電子商務的商品詳細信息，如商品信息會包含商品名稱、特徵描述、產品屬性等；
用戶在應用服務或購買產品時產生的數據，最簡單的例子就是電商網站的用戶購買(購買單、報價單、詢盤)數據——購買時間、購買的用戶、購買的商品、購買數量、支付的金額等。
當然，這一部分數據的具體形式會根據網站的運營模式存在較大差異，一些業務范圍很廣，提供多樣服務的網站其資料庫中數據的組合會相當復雜。
其它
其它一切網站運營過程中產生的數據，有可能是用戶創造，也有可能是網站內部創造，其中有一大部分我們可以稱其為「線下數據」。
2，外部數據
網站分析除了可以從網站內部獲取數據以外，通過互聯網這個開放的環境，從網站外部獲取一些數據可以讓分析的結果更加全面。
互聯網環境數據
可以去一些網路數據分析平台查一下互聯網中頂級網站的訪問量趨勢。
競爭對手數據
時刻關注競爭對手的情況可以讓你的網站不至於在競爭中落伍。除了一些網站數據查詢平台以外，直接從競爭對手網站上獲取數據也是另外一條有效的途徑，也有網站會出於某些原因（信息透明、數據展示等）將自己的部分統計信息展現在網站上，看看那些數據對於掌握你的競爭對手的情況是否有幫助。
在獲取上述幾類數據的同時，也許我們還可以從其他方面獲取一些更為豐富的數據。
合作夥伴數據
如果你有合作的網站或者你經營的是一個電子商務網站，也許你會有相關的產品提供商、物流供應商等合作夥伴，看看他們能為你提供些什麼數據。
用戶數據
如果你的網站已經小有名氣，那麼嘗試在搜索引擎看看用戶是怎麼評價你的網站，或者通過SNS網站等看看用戶正在上面發表什麼關於你的網站的言論。
當然通過用戶調研獲取數據是另外一個不錯的途徑，通過網站上的調查問卷或者線下的用戶回訪，電話、IM調查，可用性實驗測試等方式可以獲取一些用戶對網站的直觀感受和真實評價，這些數據往往是十分有價值的，也是普通的網站分析工具所獲取不到的。
在分析網站的外部數據的時候，需要注意的是不要過於相信數據，外部數據相比內部數據不確定性會比較高。網站內部數據即使也不準確，但我們至少能知道數據的誤差大概會有多大，是什麼原因造成了數據存在誤差。而外部數據一般都是有其他網站或機構公布的，每個公司，無論是數據平台、咨詢公司還是合作夥伴都可能會為了某些利益而使其公布的數據更加可信或更具一定的偏向性，所以我們在分析外部數據是需要更加嚴格的驗證和深入的分析。而對於用戶調研中獲取的數據，我們一般會通過統計學的方法檢驗數據是否可以被接受，或者是否滿足一定的置信區間，這是進行數據分析前必須完成的一步。
⑧ 如何看一個網站什麼時候創建的
ICP證不準確的.好多都是先做網站再去申請ICP證的.
網站沒做好是申請不了ICP的.
網站是什麼時候創建嚴格來講是以域名注冊之日算起的.
可以查域名的 Whois 記錄
其中的: Creation Date: 07-may-2006 表示建立日期