有哪些网络数据分析

① 大数据分析资讯网站有哪些

199IT(中国互联网数据资讯中心)，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，并致力为中国互联网研究和咨询及IT行业数据专业人员和决策者提供一个数据共享平台。

数据观(中国大数据产业观察)，数据观是一个大数据新闻门户网站，专注大数据、大数据分析和大数据应用，同时涉及移动互联网、征信、云计算等领域，为读者提供专业的大数据信息交流平台。

艾瑞网(互联网数据资讯平台)，艾瑞网聚合互联网数据资讯，融合互联网行业资源，提供电子商务、移动互联网、网络游戏、网络广告、网络营销等行业内容，为互联网管理营销市场运营人士提供丰富的产业数据、报告、专家观点、行业数据库等服务，打造最具影响力的互联网数据资讯聚合平台。

② 网络分析系列之一 网络数据包分析基础知识

在高速发达的计算机网络搜态世界，网络和系统运维者每天都可能面对成千上万的故障问题，从简单的终端病毒感染，到复杂的网滑雹络配置，甚至更为复杂的应用架构。当问题出现，我们永远也不可能立即解决所有的，而良好的知识储备和系统工具，能够帮助我们更加快速的响应形式多样的错误。

网络数据包分析的意义

所有的网络问题或基于网络的应用问题，都源自应用的数据包，无论应用设计的有多完美，但其访问的终端可能具有很大的差别，或者应用本身可能存在不可告人的小秘密。为了更好地了解网络，快速解决相关问题，我们需要进入到网络传输的最小单元数据包中。数据包不会撒谎，在这里，没有任何东西能够逃脱我们的视野。通过分析数据包，信息传输不再存在秘密（即使有些加密通信在特定环境下也无法避免）。我们对网络数据包进行深入分析，就是为了更好地了解网络是如何运行的，数据包是如何被转发的，应用是如何被访问的，有了这些了解，当再次出现网络故障或网络应用问题，就能够很快的解决。这就是为什么需要分析网络数据包，也就是分析网络数据包的意义所在。

从现在开始，网深科技将开展一系列关于数据包分析的主题文章，带你领略神奇的数据包世界。你将学习如何查看网络使用情况，如何解决网络访问速度慢的问题，定位识别应用的性能瓶颈问题，分析感染病毒的终端系统，发现被信漏帆攻击的服务器，甚至追踪存在于真实场景中的黑客。通过这一系列的学习，你应该能够掌握并使用先进的网络数据包分析技术来解决日常自己网络中遇到的实际问题，哪怕起初感觉极为复杂或难以解决的问题。

网络数据包分析与数据包嗅探器

网络数据包分析，就是通常所说的抓包分析，其它类似网络分析、协议分析、数据包分析或数据包嗅探的说法，都是指采集和解码网络上实时传输数据的过程，分析的目的通常是为了能更好地了解网络上正在发生的事情。网络数据包分析过程主要由抓包软件来捕获数据包。

使用网络数据包分析技术，一般能够实现如下目的：

[if !supportLists]�   [endif]了解网络工作原理；

[if !supportLists]�   [endif]查看网络使用情况及网络上的通信主体；

[if !supportLists]�   [endif]确认哪些应用占用带宽；

[if !supportLists]�   [endif]识别网络中存在的攻击或恶意行为；

[if !supportLists]�   [endif]分析定位网络故障和延时大小；

[if !supportLists]�   [endif]查看用户访问应用的快慢情况；

[if !supportLists]�   [endif]优化和改进应用性能

当然，这些功能可能只是最常见的使用之一，通过数据包分析可做的事情远远不止这些。

目前全球最流行、使用最广泛的数据包分析软件为Wireshark，本系列关于网络分析的主题，主要介绍如何使用该软件。其中可能会提及或使用更为智能的商业产品，如NetInside系列性能管理系统，但仅作为参考，或对比学习。

另外，较为常用的网络数据包分析软件有基于命令行的tcpmp，Wildpackets的Omnipeek（这家公司后转向于安全取证领域分析，改名Savvius，被LiveAction收购），国内也有家做网络流量分析的厂商，早期的产品也与Omnipeek颇有渊源。

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③ 网络数据分析工具有哪些

1、Hadoop

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

2、HPCC

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆 比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

3、Storm

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。

4、Apache Drill

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

据Hadoop厂商MapR Technologies公司产品经理Tomer Shiran介绍，“Drill”已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。

5、RapidMiner

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。

④ 网络营销数据分析有哪些内容

1、网络营销各渠道质量分析对比

将网络营销的渠道进行细分迹档，分别统计和分析网站PV、UV、UV占比、新增访客、用户成本、有效线索量、线索转化率。不同的渠道会有不同的人群属性，这直接影响着推广效果，最终的转换率会存在差异。

2、分析连续12个月渠道质量情况

以网络竞价为例，根据12个月内的数据波动情况，找到网络营销在哪个环节中可能出现了问题，防止后续环节对投放的影响。同时，由于在网络营销过程中，每一次转换率之间都是乘积的关系，只要一个环节出了问题，就会直接影响到其他环节的效果。也能够针对各环宴灶节出现的问题及时加以修正，不断优化各环节的质量，最终实现环环相扣，达到一个理想的结果。

3、分析集团内部分公司之间的推广差异

以网络竞价为例，通过对集团内各分公司网络推广情况进行横向比较和分析，找出存在差异的原因。我们从PV和成单量两个维度进行分析。虽然A公司的PV量不是很高，但是成单量还不错，说明A公司的销售转化能力比较强。

4、分析核心关键词对营销的影响

以网络竞价为例，不断优化关键词，提升关键词的排名。同时，还必须结合后续的成本分析，才能做出正确的判断和选择。成本分析以后会详细阐述，我姿祥乱们先来分析下关键词的优化。

⑤ 互联网数据分析的网站有哪些

首先，在国内，我们最熟悉的数据分析网站就有网络，这个相信大家都不陌生，都用过，国内的网络搜索平台，提供了关键词的趋势研究，需求图谱和人群画像等数据，对于研究国内的搜索趋势非常有研究，是一个非常不错的平台！

上面介绍的卜燃橡这些，综合性比较强的就是网络和谷歌，下面那些网站都是一些在个别领域综合性较强的，以上介绍的这些希望可以为你带来参考！

⑥ 有哪些数据分析网站

数据分析的网站有：数据分析网；数据熊猫；中国统计网；中文互联网数据中心等。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

⑦ 常用的网站数据分析工具有哪些

常用的网站数据分析工具或者软件有很多，可以分为很多不同的类型。

比如网站流量分析类，目前国内外比较好用的工具主要是AdobeAnalytics。它是通过高级可视化显示您的网站流量，进而揭示用户是如何导航、互动和转化的。

AdobeAnalytics功能有以下：

多渠道数据收集

通过多种方式来捕获几乎任何来源的数据，如网络、电子邮件、营销活动、基于Web的自助终端、移动设备、客户端服务器应用程序和大部分可访问互联网的应用程序。

自定义变量

捕获对于数据驱动型决策制定来说最为重要的以及与业务目标对应的网络和移动应用数据。

独特的处理规则

通过服务器端方法处理和填充报告变量并定义访客细分规则，从而使您能够创建所有线上数据的实时细分，而无需在站点上创建复杂的规则。

线下数据整合

将来自CRM系统或任何其他线上或线下企业数据源（如忠诚度计划级别）的数据整合成为额外的分析维度。

标签管理

AdobeExperiencePlatformLaunch可以简化标签管理并提供创新工具，以便跨数字营销系统收集和分配数据。

数据仓库和数据源

AdobeAnalytics可以为数据仓库中的客户数据提供延期存储、数据再处理和报告功能。并且数据源可以按照每日或每小时交付计划提供批量原始数据。

⑧ 网络数据分析工作包括哪些

1、统计工具配置包括：

为网页部署统计代码，对于数据统计工具进行设置，配置基碧仪表盘，数据系统账号管理等。

2、为业务部门提供数据报表包括：

按照业务部门需求，提供业务部门拦锋历所需要的数据报表。

3、对网站简搜进行分析包括：

获取网站数据，对数据进行分析，将分析出来的意见给业务部门。

⑨ 大数据分析网站有哪些

中国统计网(中国统计网(iTongji.CN)-国内大数据分析第一门户)，国内最大的数据分析门户网站。提供大数据行业新闻，统计网络知识、数据分析、商业智能(BI)、数据挖掘技术，Excel、SPSS、SAS、R语言、数据可视化等在线学习、交流平台。

数据熊猫(数据分析学习交流社区)数据熊猫社区是一个讨论大数据、数据分析、数据挖掘、统计分析软件(Excel、SPSS、SAS、hadoop等)商业智能、数据化管理、数据可视化等技术的爱好者...

36大数据(36大数据 | 关注大数据和大数据应用)36大数据是一个专注大数据、大数据技术与应用、大数据学习的科技门户。讲述大数据在电商、移动互联网、医疗、APP及金融银行的大数据应用案例。

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⑩ 数据分析工具常见的有哪些

1、数据处理工具：Excel

数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。数据分析师是一个需要拥有较强综合能力的岗位，因此，在有些互联网毁判掘公司仍然需要数据透视表演练、Vision跨职能流程图演练、Xmind项目计划导图演练、PPT高级动画技巧等。

在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。这项运用能对数据去伪存真，掌握数据主动权，全面掌控数据；Excel数据透视表的应用重在挖掘隐藏的数据价值，轻松整合海量数据：各种图表类型的制作技巧及Power Query、Power Pivot的应用可展现数据可视化效果，让数据说话。因此想从事数据分析岗位的，需要快速掌握快各种Excel数据处理与分析技巧。

2、数据库：MySQL

Excel如果能够玩的很转，能胜任一部分数据量不是很大的公司。但是基于Excel处理数据能力有限，如果想胜任中型的互联网公司中数据分析岗位还是比较困难。因此需要学会数据库技术，一般Mysql。你需要了解MySQL管理工具的使用以及数据库的基本操作；数据表的基本操作、MySQL的数据类型和运算符、MySQL函数、查询语句、存储过程与函数、触发程序以及视图等。比较高阶的需要学习MySQL的备份和恢复；熟悉完整的MySQL数据系统开发流程。

3、数据可视化：Tableau & Echarts

如果说前面2条是数据处理的技术，那么在如今“颜值为王”的现在，如何将数据展现得更好看，让别人更愿意看，这也是一个技术活。好比公司领导让你对某一个项目得研究成果做汇报，那么你不可能给他看单纯的数据一样，你需要让数据更直观，甚至更美观

如何理解数据可视化？像我们以前上学的时候学过的柱状图，饼状图，也是数据可视化的一种。只是在现在，简单的柱状图已经不能满足工作所需。目前比较流行的商业数据可视化工具是Tableau & Echarts。

Echarts是开源的，代码可以自己改，种类也非常丰富，这里不多做介绍，可以去创建一个工作区了解下。

4、大数据分析：SPSS & Python& HiveSQL 等

如果说Excel是“轻数据处理工具”，Mysql是“中型数据处理工具”那么，大数据分析，涉及的面就非常广泛，技术点涉及的也比较多。这也就是为什么目前互联网公司年薪百万重金难求大数据分析师的原因

大数据分析需要处理海量的数据，这对于数据分析师的工作能力要求就比较高，一般来说，大数据分析师需要会

（1）会使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。知道Hive如何在Hadoop生态系统进行数据分析工作。

（2）会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师

（3）何使用R语言进行数据集的创建纤核和数据的管理等工作；会使用R语言数据可视化操作，让冲瞎学员学会如何用R语言作图，如条形图、折线图和组合图等等；是R语言数据挖掘，本部分数据挖掘工程师

（4）用Python来编写网络爬虫程序，从页面中抓取数据的多种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取等

总结一下