大数据时代SEO数据如何搜集和分析在这个人人都高喊“大数据时代”的数据似乎被提到一个前所未有的高度。无论是个人站长还是大中型公司,亦或是大型跨国集团,无论是网络营销还是线下的市场营销都在意识到数据的重要性,凡是都以数据来说话。据笔者了解,在很多中小型公司和个人站长中,对于数据重视有余,却利用不足。

大数据分析优化SEO,数据分析的目的是为了达到优化效果

很多人不清楚需要搜集什么样的数据;也有的不清楚通过什么渠道来搜集数据;还有大部分不清楚搜集整理的数据如何去分析,进而也就不清楚怎么去利用这些数据。很多数据也就仅仅只是数字,无法去转化和为公司利益服务,成了一个华丽丽的摆设或者鸡肋。先来说说三类将数据做成摆设的类型:1、重视数据但不清楚如何搜集,这是“被数据”类型。对数据处于模糊了解状态,由于生活在这个信息爆炸化时代,耳濡目染各种宣讲数据的重要性,自然也就重视起数据来,知道公司和企业做事和计划要靠数据来支撑。但是由于没有专业的相关数据人员,自己的公司(或者是个人站长)该做哪些数据,通过什么渠道来搜集整理,可谓是一知半解。最后可能是通过头脑风暴和网上的所谓教程来比葫芦画瓢,再加上咨询下同行,东拼西凑而成的数据,这样的数据自然就真的只是摆设了。2、了解所需数据但来源不规范,这是“误数据”类型。对数据了解比较了解,由于在互联网或者公司摸爬滚打多年,出于自身原因和目的大概知道该需要什么数据。但是同样由于没有专业的相关数据人员,对于数据的来源和制作并不规范,数据采集也可能存在误差。这些数据就可能失真,利用价值自然也不是很大。其实,这类数据比第一类更加成了摆设。3、会做数据但不会解读分析,这是“贱数据”类型。对数据有清楚了解,并有准确的数据来源和较明确的数据需求,但是却等于入宝山而空回,坐拥金矿却不会利用,岂不是把这些可以带来真金白银的数据给轻贱了?只是简单的搜集整理,把数据形成可视化的报表,但是只是这些数据又能说明什么问题呢。数据背后的意义是什么,怎样去解读数据来为公司和个人创造价值,怎样去利用数据来规避可能存在的风险,怎样去利用数据分析出现的问题?这些才是数据的真正价值。说的有点多了,其实笔者今天主要讲的是网络营销中有关网站SEO的数据搜集和分析。sem和其他媒体营销基本都有较成熟的数据整理和分析模式,笔者就不再献丑赘述。以下讲的也只是较为大众化的数据模式。1、做哪些数据。有关SEO的数据应该需要三方面:①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据:这部分数据可以通过外部站长工具综合查询得出。主要包括但不局限于:网站网址、快照日期、域名年龄、网站响应时间、同IP网站、pr值、百度权重、各搜索引擎收录量、各搜索引擎反链数、24小时百度收录、百度排名词量、预计百度流量、外链数、标题、meta标签、服务器信息。这些数据除适用于首页外,也可以适当用来查询内页数据。可以把这些相关数据做成excel表格,以供定期查询,可按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等,按照实际需求和具体情况来。②网站流量统计数据目前现在大部分的公司和站长的网站流量均采用流量统计工具,极大的方便了SEO相关人员统计整理数据的工作。目前比较专业的数据统计工具有CNZZ、51la和百度统计。论专业性来讲,CNZZ比较不错,论百度流量的准确性和敏感度,笔者觉得百度统计还不错。闲话少叙,流量数据主要包括但不限于:IP、PV、独立访客、人均浏览量、平均访问时长、跳出率、受访页面和域名、来源、搜索引擎比例、搜索关键词、访客详情、时段分析同样建议做成excel表格,以供定期查询,按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等,按照实际需求和具体情况来。

③可监控关键词数据

关键词监控比较简单,没什么好说的,只是建议把关键词进行分类监控汇总。主要包括但不限于:主关键词、主要长尾词、重要流量词、品牌词同样建议做成excel表格,以供定期查询,按照实际需求增减相关数据的查询。查询周期可每日、每周亦或是每月等,按照实际需求和具体情况来。

2、通过什么渠道来搜集数据互联网时代也是工具代替人工的时代,用工具办到的事既快又方便,何乐不为。①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。既然是外部可查询,一般的站长类工具都可以去查询,笔者比较喜欢的有爱站和站长之家这两个在线查询网站。尤其是站长之家在数据方面做得比较专业。②网站流量统计数据。流量统计工具的功能已经丰富了,并且主流的cnzz、51la等都有数据下载功能。③可监控关键词数据。这个如果是个人站长关键词量比较小,那么人工在搜索引擎和后台流量统计去一点点核实查询比较准确。如果批量关键词查询,最好是使用工具去查询,但目前的关键词排名软件在批量查询中一般都会出现误差,如果公司有能力,可以自己开发或编写这类功能的程序软件。3、如何分析搜集整理的数据成功者半九十,辛苦通过各种渠道观察搜集的数据,最精华的最具价值的地方在于有人看,而且要会看,通过这些数据为自己的网站得到一些启迪,并把它发挥出来为自身创造一定的利益。①自身及竞争对手网站外部可统计查询数据。这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。笔者简单介绍下如何去解读这些数据。

百度快照:一个网站快照越新,起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的,百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的,换言之,快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。域名年龄:业界普遍认为,同等条件下,域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。响应时间:这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大,服务器性能越差,当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。同IP网站:可以查看该IP下有多少网站,可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP,如果是独立IP,顺便可以看出该所有者还有哪些网站,顺藤摸瓜查看其他网站情况,知己知彼。PR值:这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化,但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现,仍具有参考价值。百度权重:这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值,并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考,也对广大站长具有参考价值。反链数:通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确,尤其是百度反链,查询命令得出的结果很不理想,百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何,对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。收录量:各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数,也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况,从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。每日收录/24小时收录:反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。排名词量:通过查看自己和竞争对手网站的排名词量,可以寻找网站优化的之间的差距,进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。meta标签:查看网站该页面title、description、keywords是如何撰写的,尤其是查看竞争对手。分析为何这样写,会学到更多。

②网站流量统计数据自身精确的网站流量统计数据可以让站长对网站得到更多的了解。看出网站目前的优化情况,并可以为网站以后运营提供很好的参考。流量的分析往往不是单一的,是综合多种数值进行分析判断。这块的分析也是最为复杂的。 IP:分析往往通过日期对比来进行的,比如本周三与上周三,本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况,可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑,比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。PV:数值往往与跳出率和IP进行对比,从而判断网站的用户体验和用户黏性。uv:独立访客量,可以反映出有多少台电脑,也可能接近于多少真实人在访问网站。人均浏览量、平均访问时长、跳出率:IP与PV的比值,反映出网站用户体验好坏。受访域名和页面:可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。来源:访客是通过何种渠道进入到网站的,从而判断网站的受众,再进一步分析受众相关属性,可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。关键词:用户是搜索何种关键词来到网站,为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。访客属性:通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析,可以更加详细的了解网站用户的情况,为以后网站的优化和运营提供参考。热点图:这个热点图功能,可以让站长看到页面内容被用户点击的情况,反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。

还有一些就不一一介绍了。③可监控关键词数据相对来说这块数据分析较为简单些,通过对关键词分类整理,然后查询在搜索引擎的排名情况,进而对比分析关键词带来的转化,可以看出优化情况。哪些还需要加强,哪些需要维护,哪些词高排名却没有带来实质的意义,进而调整网站优化策略。同时通过关键词带来的流量和转化,也可以对比分析其它流量贡献的转化,进而为整个网站运营方向和公司预算做出参考。备注:笔者以上所谈网站seo数据搜集整理及分析过程大部分针对中小型公司和个人站长而言,且由于精力有限,介绍内容也相对简易,望见谅。后记:关于《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》几点说明之前写过一篇《大数据时代SEO数据如何搜集和分析》,由于所写内容比较多,而且很多内容都可以单独摘要出来写出一篇文章,融合在一篇文章中难免叙述不够详细。为避免篇幅过长影响阅读,笔者在个人博客是分两篇发表的,《seo数据如何规范化搜集整理》以及《网站seo数据如何分析》,除发表在个人博客外,把完整篇整合发表到了月光博客,标题未改。原本是为网站seo数据整理分析起一个规范说明作用,可能由于本人表达有限,导致很多网友误解。本人在此特声明以下几点进行纠正:“大数据”。为 避免引起误解,在文章一再强调是为中小型企业seo数据整理分析提供借鉴,在开头已表达“首先声明,本文在数据高手面前,都有点多余,都是小儿科的班门弄 斧,故请高手勿耽误您的时间。”可能标题确实有点标题党的意味,妄谈了“大数据”,但是作为国内的广大中小型企业,big data和CloudComputing很难在公司中体现出来,但是伴随着big data和CloudComputing时代的到来,即便是中小企业特别是互联网公司也会受到影响。笔者相信,大数据的核心并非是死的数据,而是对数据分 析预测能力,所以本文的核心也在数据的整理和分析,而不是去谈对于中小企业不切实际的big data,更没有谈什么大数据分析。如果不是跨国集团及大型企业,产生不了海量数据,请别一味谈什么大数据,只会误人误己,。笔者在文章末尾已给出声明,限于篇幅长度和个人精力不能详细阐述seo数据的搜集和分析工作,有些内容却是介绍比较简单,而且我也没有打算把它写作一篇教程。当然这些内容全是个人经验之谈,可能限于seo层面有些窄,但实属个人原创,至于说什么复制粘贴,或者说只是解释了一些名词,那么我无话可说。我相信 响鼓无需重锤,没必要手把手写一篇教程式文章,这是写给有一定基础的SEOer和营销团队看的。。很 多网友看了文章来问我为何要搜集那些数据或者问究竟要搜集哪些seo数据,其实虽然限于文章篇幅,但我还是大致列出了需要搜集整理的seo数据以及解释了 为何要搜集这些数据,在如何分析搜集整理的数据这一段中其实不光是介绍了如何分析数据的内容,也简单说明了为什么搜集这些数据,因为知道如何来看这些数据 就明白了为何要搜集这些数据。,并非真实案例说明。为了配合说明seo数据整理分析,只好自己临时简单制作了几个excel表格,也限于篇幅缘故,详细说明或者提供案例都让文章显得更长,只好作罢。说以再次请大家见谅没有提供案例,excel表格也只是简单说明,并没有参考价值。,而非实例操作分享。很多网友说在空谈理论,没有实质性东西。抱怨这类的我不去解释,因为多是外行。还是套用老话:响鼓不用重锤。本文只是在介绍一种搜集和分析的思路,以及简单的一个流程和规范化的说明。那些想看手把手教程式的网友定然大失所望,因为没有想要的所谓干货,因为这不是。我的大部分文章都是在分享有关网络营销经验的思路和策略,很少谈具体的技巧和手把手的教程式操作。因为我深信授之以鱼不如授之以渔,同样的操作方法和案例技巧并不一定适合于另一个网站,但是看问题的思路处理事情的策略才是值得分享和传播的。

数据分析的目的是为了达到优化效果

专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测。

互联网本身具有数字化和互动性的特征,这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本(资金、资源和时间)获取支撑研究、分析的数据,数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。

与传统的数据分析师相比,互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏,而是数据过剩。互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是,互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

就行业而言,数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言,无论在任何时代,媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势,都是媒体成败的关键。扩展资料

数据科学家这个职业的定义有点广泛。同样叫数据科学家,在不同行业不同公司干的活可能是很不一样的。有的偏机器学习、建模,有的偏数据分析。有的叫数据科学家,干的很多事情跟软件工程师(SWE)很类似。有的偏产品,风格短平快。有的偏长期研究,看的是一两年甚至更久的效果。

做数据分析的最终目的,那就是通过数据分析来引导产品改进的能力。任何方面的技能,归根结底都需要为这个目的服务。

参考资料来源:百度百科-数据分析师

数据分析和优化改进措施表

由于大多数系统和应用程序会持续不断接收到新数据,数据量也在不断增加,因此确保数据质量并不是一次就能完成的。所有企业都应该使用一种反复进行的阶段性过程来管理数据质量,此过程包括数据质量评估、规划以及策略的选择和实施。 第一步对数据质量进行评估。评估当前的数据质量状态是第一步。对数据质量进行评估能帮助企业准确地了解数据的内容、质量和结构。主管人员参与数据质量评估以及分析在数据检查过程中发现的问题对于数据质量评估来说都很重要。在最有效的数据质量评估中,所有问题都将按照对业务影响从大到小的顺序列出,这将帮助IT机构节省项目成本。 第二步,制订数据质量计划。彻底了解企业数据的内容和质量后,接下来的步骤是制订一个计划,来修改当前的错误并避免未来错误的发生。有效的计划不但可以提高企业当前所有应用程序中数据的质量,还将制定一些方式以确保新应用程序从一开始就遵循数据质量规则。 第三步,选择和实施数据质量策略。选择改善企业数据质量的策略,要求决策者权衡每个数据质量计划的成本以及该策略产生的影响。目前的策略类型有两种: 在企业输入数据时提高数据质量的方法称为“上游”方法,而从运营系统提取数据的应用程序(如数据仓库)中改善数据质量的方法是“下游”方法。 上游策略研究当前应用程序的逻辑、数据和流程,解决检查过程中发现的异常情况。此策略可能涉及到更改应用程序逻辑、添加更好的表验证、改善与数据输入相关的流程,它致力于企业数据的高准确性。此策略还要求使用应用程序本身附带的数据质量功能。 下游策略解决目标应用程序或数据仓库(而非数据源)中的数据质量问题。由于数据可以根据需要随时进行修改,所以企业能够在流程(尤其是数据转换、名称和地址清洗以及查找验证)中改善数据质量。下游策略仅为目标应用程序或数据仓库改善数据质量,但与上游策略相比,它的实施过程更简单,成本更低。 1. 建立数据的标准,明确数据的定义。 通常,独立的应用系统会有一个比较模糊的、有时也会有比较清晰的数据标准和数据定义。为了保证系统的正常运行,这些系统的用户必须在数据的标准和数据的定义上达成一致。这些标准和定义大多数时候与企业中其他系统中的数据标准和定义并不一致。需要从整个企业的角度出发,建立统一的数据标准和数据定义,整个企业必须就这个数据标准和数据定义达成共识。这一句话说起来容易做起来难。因为人通常本能地会拒绝改变,改变数据标准和定义并不是轻而易举的。强烈建立在企业中除了设立一个高管级别的数据质量管理委员会外,还需要选定一个执行能力强的项目负责人,需要他推动相关人员接受新的`数据标准和定义。 在具体建立新的数据标准和数据定义时,需要仔细权衡,哪些定义和标准是出于企业内部的原因(比如出于方便、习惯等)制订的,哪些定义和标准是因为要有效反映外部的真实世界而制订的。相对而言,前者更容易执行一些。 2. 建立一个可重复的数据收集、数据修改和数据维护流程。 数据管理面临的两个主要挑战是企业本身的复杂性和身份信息不断变化。这两个客观原因的存在意味着企业的数据质量保证行动永远没有结束之日,企业在制订数据质量的保证措施和数据质量指标时,必须保证这些措施和指标能够不断重复。 3. 在数据转化流程中设立多个性能监控点。 数据的质量高低可以根据最终用户的需求来评价,也可以通过与同类数据源的比较来评价,还可以通过与前一阶段的数据质量进行比较来评价。但在制订数据质量的战略时,比较理想的办法还是根据最终用户的需求来进行。不过这里存在一个问题是,等到最终用户拿到数据时再针对数据的问题进行修正已经太迟了。一个有效的数据质量保证办法是在每当数据发生转换后就与前一时期进行比较,从而对数据质量进行评估。如果此前所采用的数据质量改进方法有助于提高最终用户的满意度,这些中间指标的达标也预示着项目的最终成功。 4. 对流程不断进行改善和优化。 我们常常听到有人说,他们制订了很多办法来迅速而且大幅度提升数据的质量,但很少听说最后他们能真正得到满意的结果。其原因就在于数据的质量改进绝非一朝一夕的事情,而是一个持续的过程。正确的办法是通过一个不断改进的流程,持续不断地排除错误、对数据进行整合和标准化,最后达到流程的自动化,从而降低数据质量保证计划的总体开销。排除错误、数据整合和数据标准化从来就不是一件容易的事情。数据质量管理计划的负责人将配合公司高管组成的数据质量管理委员会来保证这个流程的顺利执行。要注意的是,作为该项目的负责人,不能墨守成规,仅仅因为自己以前一向采用某种方法,就要求别人也必须采用这一方法,特别是当发现这些方法成本高昂的时候,就应该考虑换一种方式了。 5. 把责任落实到人。 通常,我们认为那些与数据的产生、维护相关的人员是负责任的,很有可能,他们有很多其他的工作要做,因此作为数据质量的负责人光有善良的想法是难以提高数据的质量,很有可能一辈子也达不到目标。对于那些负责数据的产生、数据的合理化以及对数据进行清理和维护的人,应该给他们的活动制订明确的指标,这样他们才能真正理解人们到底希望他们达到什么目标。更重要的,他们还需要针对这些指标细化对他们自己的要求,他们会因为达到或者超过这些指标而得到奖励。一个执行力强的负责人的价值体现出来,他会针对具体情况适时调整数据质量的目标。 再次强调考虑与数据管理和数据质量的改进项目有关的人的因素,他们的行为是非常重要的。从某种程度上说,要比具体选择什么软件要重要得多。上述5点有助于帮助组织规范数据质量管理中与人有关的流程。