① seo优化：如何分析竞争对手网站的几个重要
一：站长数据
通过站长工具，我们可以很清晰看到竞争对手网站的基本数据，都有什么意义?
1：SEO信息：从这里我们可以知道对手网站的所谓权重是多少，我们的差距是多少。
2：域名年龄：很多人都说，老域名和新域名相比较，老域名在排名上是占有先天的优势的，看对手的域名年龄，可以知道对手运营网站的时间。
3：域名备案：看对手网站是否备案，可以大概确认对手网站是否用心，是抱着长期还是短期的运营心态;
4：关键词库：站长工具的关键词库数量，可以确定对手网站是有多少关键词在所搜引擎中排名是在前几页的;
5：网络快照：网络快照可以一定程度上反映一个网站的更新程度，如果一个网站的快照时间相差很远，可以说，搜索引擎对于 网站的抓取是比较少的;
6：收录：一个网站是否有排名，首先要有收录。收录是一个网站排名的前提;一个网站的收录量多少，一定程度上反映出网站 的内容是否多，内容质量是否够好等等;
7：历史收录：历史收录反映了一个网站的阶段性情况，看历史收录是否稳定、是否呈现上升的势头，这都是看站长工具数据的 时候需要考虑的。
第二：站内数据
我们是看不到竞争对手网站的内部数据的，所以，我们看对手网站站内看的是什么呢?
1：网站结构
一个网站的结构是否良好，对于seo优化来说十分占了5分。观察对手网站结构是什么类型、是否清晰明了、是否层次分明等等;
2：页面内容
观察页面风格是否合理、页面内容是否紧扣主题、页面文章、图片占比等;更新力度如何;
3：TDK
网站TDK是否设置，设置得是否合理;在这个基础上，换了你来设置，是否占有优势;
4：页面关键词布局
在页面内容中，是否良好布置关键词，关键词布置的合理性、顺畅性、密度等是否满足;
5：收录数据
网站被搜索引擎的收录页面主要为哪些类型?收录多并且为网站带来流量的页面有什么特色;例如关键词密度、是否有相关推荐等。
三：站外数据
站外的推广对于网站的品牌度和支持度起到关键作用。
研究竞争对手的站外数据，可以观察竞争对手网站站外是否有大量的第三方平台推广，例如知名行业搜外论坛、自建博客、站群、b2b、行业信息等;再者，是否有高质量的友情链接，如果有，增加的速度是多少
② java如何获取动态网页内容
Htmlunit这个工具类，进行http请求访问，获取html网页，以及过滤网页html标签获取网页文本。
主要的思路还是以下几点：
1.了解你要爬取的网页的元素，以及通讯，校验安全机制。常用方法通过chrome浏览器访问你要获取的网页，基本上一个老司机打开F12就差不多知道页面的表单，数据以及通过什么样的请求方式请求服务，并又是怎么样返回，加载到页面进行渲染。如果还不熟悉这个F12，那还不赶快去get起来啊，时间短，效率快，看一遍就知道怎么用了的好东西不利用起来，不是太浪费了。
2.了解了你要访问的网页的你想要获取的元素之后，就是怎么发起http的request请求，模拟这个请求获取response。那这个request就是通过在程序里模拟的浏览器器发起，如果成功发起，那么你需要的数据就藏在这个response里。
3.成功获取response之后，就是怎么进行解析，获取你想要的数据。当然，如果是json数据，那么解析起来就很容易。如果返回的是整个html，那也是有办法解析，抽取转换成需要的文本进行入库。
接下来，就通过实际的编码，来如何一步步实现。
有些网站，是通过登陆来取得认证看到更多数据，有些网站可以直接发请求访问。而我写的这个列子，就是登陆之后，获取的网站内部的数据。
基本思路就是，通过登陆拿到令牌，然后拿着这个令牌，去访问这个网站内你需要访问的地址，从而获取数据。来，让我们看看代码是如何实现的。
③ 通过网页如何查询数据库里的内容
因为无法确定你使用的具体技术，所以没法告诉你具体操作，但是大致用到的技术如下：
html（写网页）
数据库（查询数据）
一门服务端语言（连接html和数据库）
服务器部署（项目发布）
域名（比如网络www..com，当然ip也可以）
④ 怎样分析竞争对手的网站
一：站长数据
通过站长工具，我们可以很清晰看到竞争对手网站的基本数据，都有什么意义?
1：SEO信息：从这里我们可以知道对手网站的所谓权重是多少，我们的差距是多少。
2：域名年龄：很多人都说，老域名和新域名相比较，老域名在排名上是占有先天的优势的，看对手的域名年龄，可以知道对手运营网站的时间。
3：域名备案：看对手网站是否备案，可以大概确认对手网站是否用心，是抱着长期还是短期的运营心态;
4：关键词库：站长工具的关键词库数量，可以确定对手网站是有多少关键词在所搜引擎中排名是在前几页的;
5：网络快照：网络快照可以一定程度上反映一个网站的更新程度，如果一个网站的快照时间相差很远，可以说，搜索引擎对于 网站的抓取是比较少的;
6：收录：一个网站是否有排名，首先要有收录。收录是一个网站排名的前提;一个网站的收录量多少，一定程度上反映出网站 的内容是否多，内容质量是否够好等等;
7：历史收录：历史收录反映了一个网站的阶段性情况，看历史收录是否稳定、是否呈现上升的势头，这都是看站长工具数据的 时候需要考虑的。
第二：站内
我们是看不到竞争对手网站的内部数据的，所以，我们看对手网站站内看的是什么呢?
1：网站结构
一个网站的结构是否良好，对于seo优化来说十分占了5分。观察对手网站结构是什么类型、是否清晰明了、是否层次分明等等;
2：页面内容
观察页面风格是否合理、页面内容是否紧扣主题、页面文章、图片占比等;更新力度如何;
3：TDK
网站TDK是否设置，设置得是否合理;在这个基础上，换了你来设置，是否占有优势;
4：页面关键词布局
在页面内容中，是否良好布置关键词，关键词布置的合理性、顺畅性、密度等是否满足;
5：收录数据
网站被搜索引擎的收录页面主要为哪些类型?收录多并且为网站带来流量的页面有什么特色;例如关键词密度、是否有相关推荐等。
三：站外数据
站外的推广对于网站的品牌度和支持度起到关键作用。
研究竞争对手的站外数据，可以观察竞争对手网站站外是否有大量的第三方平台推广，例如知名行业论坛、自建博客、站群、b2b、行业信息等;
⑤ 查看局域网内部的数据传输运行什么命令查看
想在本地主机上查看网内数据传输流量等内容要安装网络管理软件
只看本地端口及连接使用的话在DOS下查看netstat -参数就可以了
⑥ 网站分析的数据来源
网站分析的数据来源
Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一书中将数据的来源分为4部分：点击流数据（Clickstream）、运营数据（Outcomes）、调研数据（Research/Qualitative）和竞争对手数据（Competitive Data）。点击流数据主要指的是用户浏览网站时产生的数据；Outcomes我更习惯叫做运营数据，主要指用户在网站中应用服务或者购买产品时记录下来的数据；调研数据主要是网站通过某些用户调研手段（线上问卷或者线下调研）获取的一些定性数据；Competitive Data直译为竞争对手数据可能不太合适，因为根据Avinash Kaushik的阐述，更像是跟网站有业务关系或竞争关系或存在某种利益影响的一切网站的可能的数据来源。
在获取上述几类数据的同时，也许我们还可以从其他方面获取一些更为丰富的数据。下面是我对网站分析数据获取途径的整理：
网站内部数据
网站内部数据是网站最容易获取到的数据，它们往往就存放在网站的文件系统或数据库中，也是与网站本身最为密切相关的数据，是网站分析最常见的数据来源，我们需要好好利用这部分数据。
服务器日志
随着网站应用的不断扩张，网站日志不再局限于点击流的日志数据，如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务，那么很明显，你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志，也不只有标准的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV，转化流失等，基于事件（Events）的分析将会越来越普遍，将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况：上传下载是否完成，速度如何；用户是否观看的整部视频，视频的加载情况；及用户在玩网页游戏时的操作和体验分析等。Google Analytics已经支持了基于事件的分析——Event Tracking，通过JS的动作响应获取数据，但是还存在着一定的局限性。
网站分析工具
当然，通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式，从原先的基于网站日志的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、Omniture的SiteCatalyst，及JS和网站日志通吃的WebTrends。通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算，较为规范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趋势图或比例图，通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也不远只这些，上面的这些数据也一样可以通过统计网站日志获得，但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果，如Google Analytics上的Overlay或者也叫Click Density——网站点击密度分布，及一些其它的网站分析工具提供的点击热图，甚至鼠标移动轨迹图。这些分析结果往往对网站优化和用户行为分析更为有效。
数据库数据
对于一般的网站来说，存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分：
网站用户信息，一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面；
网站应用或产品数据，就像电子商务的商品详细信息或者博客的文章信息，如商品信息会包含商品名称、库存数量、价格、特征描述等；
用户在应用服务或购买产品时产生的数据，最简单的例子就是博客上用户的评论和电子商务网站的用户购买数据，购买时间、购买的用户、购买的商品、购买数量、支付的金额等。
当然，这一部分数据的具体形式会根据网站的运营模式存在较大差异，一些业务范围很广，提供多样服务的网站其数据库中数据的组合会相当复杂。
其它
其它一切网站运营过程中产生的数据，有可能是用户创造，也有可能是网站内部创造，其中有一大部分我们可以称其为“线下数据（Offline Data）”。如用户的反馈和抱怨，可能通过网站的交流论坛，也有可能通过网站时公布的客服电话、即时通讯工具等，如果你相信“客户中心论”，那么显然对于这些数据的分析必不可少；另外一部分来源就是网站开展的线下活动，促销或推广，衡量它们开展的效果或投入产出，以便于之后更好地开展类似的线下推广。
外部数据
网站分析除了可以从网站内部获取数据以外，通过互联网这个开放的环境，从网站外部捕获一些数据可以让分析的结果更加全面。
互联网环境数据
即使你的网站只是一个很小的网站，但如果想让你的网站变得更好，或者不至于落后于互联网的前进脚步，那么建议你关注一下互联网的发展趋势。可以上Alexa查一下互联网中顶级网站的访问量趋势；看看comScore发布的数据或者199IT–中国互联网数据中心网站上的各种数据分析和研究资料；如果经营电子商务网站，淘宝数据中心也许会让你感兴趣。
竞争对手数据
时刻关注竞争对手的情况可以让你的网站不至于在竞争中落伍。除了在Alexa及一些其他的网站数据查询平台以外，直接从竞争对手网站上获取数据也是另外一条有效的途径，一般网站会出于某些原因（信息透明、数据展示等）将自己的部分统计信息展现在网站上，看看那些数据对于掌握你的竞争对手的情况是否有帮助。
合作伙伴数据
如果你有合作的网站或者你经营的是一个电子商务网站，也许你会有相关的产品提供商、物流供应商等合作伙伴，看看他们能为你提供些什么数据。
用户数据
尝试跟踪用户的脚步去看看他们是怎么评价你的网站的。如果你的网站已经小有名气，那么尝试在搜索引擎看看用户是怎么评价你的网站，或者通过Twitter、新浪微博等看看用户正在上面发表什么关于你的网站的言论。
当然通过用户调研获取数据是另外一个不错的途径，通过网站上的调查问卷或者线下的用户回访，电话、IM调查，可用性实验测试等方式可以获取一些用户对网站的直观感受和真实评价，这些数据往往是十分有价值的，也是普通的网站分析工具所获取不到的。
在分析网站的外部数据的时候，需要注意的是不要过于相信数据，外部数据相比内部数据不确定性会比较高。网站内部数据即使也不准确，但我们至少能知道数据的误差大概会有多大，是什么原因造成了数据存在误差。而外部数据一般都是有其他网站或机构公布的，每个公司，无论是数据平台、咨询公司还是合作伙伴都可能会为了某些利益而使其公布的数据更加可信或更具一定的偏向性，所以我们在分析外部数据是需要更加严格的验证和深入的分析。而对于用户调研中获取的数据，我们一般会通过统计学的方法检验数据是否可以被接受，或者是否满足一定的置信区间，这是进行数据分析前必须完成的一步。
⑦ 如何获取并分析一个网站的相关信息
随着很多网站的做大做细，网站数据分析变得更为重要。通过网站数据分析可以充分了解一个网站的运作情况，并加以改进。这些数据会告诉你，你的网站流量是否有效？流量在哪里流失？目标受众是否精准？如何改善网站产品格局和网站运营？等等一系列问题。但在这之前的第一步就是需要获取网站的数据。本文主要介绍如何获取网站数据以及需要获取哪些关键数据。
1，网站内部数据
网站内部数据是网站最容易获取到的数据，它们往往就存放在网站的文件系统或数据库中，也是与网站本身最为密切相关的数据，是网站分析最常见的数据来源，我们需要好好利用这部分数据。
服务器日志
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV，转化流失等，基于Events的分析将会越来越普遍，将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况。
随着网站应用的不断扩张，以及前端技术的不断升华。网站日志不再局限于点击流的日志数据，如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务，那么很明显，你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志，也不只有标准的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析工具
通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式，通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算，较为规范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趋势图或比例图，通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也远不止这些，上面的这些数据也一样可以通过统计网站日志获得，但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果，如一些网站分析工具提供的点击热图，甚至鼠标移动轨迹图。这些分析结果往往对网站优化和用户行为分析更为有效。
数据库数据
对于一般的网站来说，存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分：
网站用户信息，一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面；
网站应用或产品数据，就像电子商务的商品详细信息，如商品信息会包含商品名称、特征描述、产品属性等；
用户在应用服务或购买产品时产生的数据，最简单的例子就是电商网站的用户购买(购买单、报价单、询盘)数据——购买时间、购买的用户、购买的商品、购买数量、支付的金额等。
当然，这一部分数据的具体形式会根据网站的运营模式存在较大差异，一些业务范围很广，提供多样服务的网站其数据库中数据的组合会相当复杂。
其它
其它一切网站运营过程中产生的数据，有可能是用户创造，也有可能是网站内部创造，其中有一大部分我们可以称其为“线下数据”。
2，外部数据
网站分析除了可以从网站内部获取数据以外，通过互联网这个开放的环境，从网站外部获取一些数据可以让分析的结果更加全面。
互联网环境数据
可以去一些网络数据分析平台查一下互联网中顶级网站的访问量趋势。
竞争对手数据
时刻关注竞争对手的情况可以让你的网站不至于在竞争中落伍。除了一些网站数据查询平台以外，直接从竞争对手网站上获取数据也是另外一条有效的途径，也有网站会出于某些原因（信息透明、数据展示等）将自己的部分统计信息展现在网站上，看看那些数据对于掌握你的竞争对手的情况是否有帮助。
在获取上述几类数据的同时，也许我们还可以从其他方面获取一些更为丰富的数据。
合作伙伴数据
如果你有合作的网站或者你经营的是一个电子商务网站，也许你会有相关的产品提供商、物流供应商等合作伙伴，看看他们能为你提供些什么数据。
用户数据
如果你的网站已经小有名气，那么尝试在搜索引擎看看用户是怎么评价你的网站，或者通过SNS网站等看看用户正在上面发表什么关于你的网站的言论。
当然通过用户调研获取数据是另外一个不错的途径，通过网站上的调查问卷或者线下的用户回访，电话、IM调查，可用性实验测试等方式可以获取一些用户对网站的直观感受和真实评价，这些数据往往是十分有价值的，也是普通的网站分析工具所获取不到的。
在分析网站的外部数据的时候，需要注意的是不要过于相信数据，外部数据相比内部数据不确定性会比较高。网站内部数据即使也不准确，但我们至少能知道数据的误差大概会有多大，是什么原因造成了数据存在误差。而外部数据一般都是有其他网站或机构公布的，每个公司，无论是数据平台、咨询公司还是合作伙伴都可能会为了某些利益而使其公布的数据更加可信或更具一定的偏向性，所以我们在分析外部数据是需要更加严格的验证和深入的分析。而对于用户调研中获取的数据，我们一般会通过统计学的方法检验数据是否可以被接受，或者是否满足一定的置信区间，这是进行数据分析前必须完成的一步。
⑧ 如何看一个网站什么时候创建的
ICP证不准确的.好多都是先做网站再去申请ICP证的.
网站没做好是申请不了ICP的.
网站是什么时候创建严格来讲是以域名注册之日算起的.
可以查域名的 Whois 记录
其中的: Creation Date: 07-may-2006 表示建立日期