从腾讯视频看大数据与网站运营

第一篇：从腾讯视频看大数据与网站运营

从腾讯视频看大数据与网站运营

2015年大数据可谓炙手可热，大到政府服务，小到个人生活，无一不深受大数据影响。各行各业也都试图在大数据的指引下找寻新的方向，作为与社会潮流趋势脱不开轨的广大站长们，一定也在为大数据与网站运营相结合而绞尽脑汁。而腾讯视频则率先为大家做了良好示范。

早在2012年，腾讯视频就凭借全平台资源，建立了iSEE内容精细化运营战略。该战略首先根据用户的行为数据将人群细分为核心层、中间层和外围层，针对不同属性人群的特点进行精细化的服务，其中包括视频产品的推送、广告信息嵌入、适度节点营销等。比如一个非会员年轻女孩，根据她的浏览习惯，她可能会对时下热播韩剧视频感兴趣、而化妆品广告会比跑车广告更吸引她去点击。这是腾讯视频利用庞大数据的资源，了解用户的喜好和行为，再融合技术带给用户更好的浏览体验。

除此之外，腾讯视频借助社区化的关系链和多平台触达能力，让营销内容得到了最大范围的传播，例如在巴西世界杯期间，通过对赛事视频观看用户的地域、使用客户端、性别、年龄段等数据的分析，得出赛事期间移动手机端用户占比更大的结论。通过这个结论，腾讯视频开通了微信邀请好友猜球和为喜爱的球员投票的功能，充分发挥社区化关系链的优势，使得本文由长沙网络推广公司整理，更多信息请访问www.xiexiebang.com 用户的活跃度较平时大大提高。腾讯视频还得出其他许多有趣的数据，比如世界杯移动观众群多使用小米手机、苹果手机和三星手机。据此腾讯大数据还发布了巴西世界杯主题报告《移动端上的世界杯》。

在腾讯的例子中，可见互联网营销从粗放式投入向精细化运营转变是一个必然趋势。在网站的运营过程中资讯化、互动化和社交化也是必备的功能点。无论是视频网站还是其他类型的网站，用户首先需要得到有用的信息，即资讯化，而对于客群范围较宽的网站而言，“有用的信息”必须做精细化筛选精准投放，否则或将错失部分用户。客群定位统一的网站可以放低这一部分的要求，比如股市资讯网站，用户要的“有用的信息”大体上是一致的，无论男女也无关何种职业。

对于一个网站的长久运营和维护，拥有互动化和社交化体验日渐重要起来，互动化和社交化功能不妨考虑利用情感值作为入手点，微信、微博等社交领域的数情感值据都可以从大海洋数据超市(dahaiyang.com)中获取或定制，再进行一番深度挖掘，什么内容最容易引发用户点赞和转载?又是何种信息激发了用户艾特亲友一同分享的冲动?用户的何种情绪最渴望得到排解?了解这些后，需要思考如何提升网站内容，如何引导用户作相应的行为，如何培养用户长期作此行为的习惯。

举例来说，现有的资讯网站大部分具备点赞评论和分享的功能，但一篇内容看完，提交评论的占比甚少，在上文介绍的方法中你就可以根据情感值推荐一篇高质量的内容，但用户分享后往往会与亲友当面或在聊天工具中进行谈论。如果在网站留言，试想一下亲友们是否能够看到他的见解并给予回复?所以网站或许可以增加“查看此内容的好友评论”、“为好友评论本文由长沙网络推广公司整理，更多信息请访问www.xiexiebang.com 点赞”等小功能。一则分享给你的70周年大阅兵报道，附带好友的满腔爱国热枕，难道不点个赞或也抒情一番?再如看视频时只显示好友的弹窗并与之聊聊剧情也一定很有趣吧~

这样一来可为网站扩充符合受众兴趣的优质内容，二来可增加注册用户和活跃用户，三来这种简单的小互动和社交会在一定程度上带来流量提升运营效果，而通过积累用户的大数据来开拓新业务也是指日可待了。

大数据未来将会快速渗透到所有的职能领域，网站运营更要与其紧密结合，抓住机遇占领竞争高地，在这场全世界的产业革新中谋求一番突破。

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第二篇：网站运营数据分析体会

悍蒙电商学院网站运营数据分析体会总结

摘要

网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据有所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等，有了这些数据更合理的安排工作。第1章 前 言

很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。1.1网站分析的主要作用

网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性； 2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等；

4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持； 1.1.1网站站内分析的一种认识

网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行： 1.看看自己网站的名称

所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应；

2.分析自己的网站关键词

很多人认为关键词的作用大打折扣了，其实这是错误的说法，因为有的人只会通过关键词来作弊，自然会发现关键词的效果不明显，其实只要按照自然的比例来分布关键词，并且分析关键词在百度指数的热度，如果很高就要另起炉灶，对关键词进行长尾细分，直到找到竞争力恰当的关键词，并且这个关键词要和标题和网站名称要交相呼应； 3.分析自己网站的描述

之前很多人在描写自己网站的描述时，往往都是通过关键词堆砌的方法，这是非常不可取的，因为网站描述也是给浏览者看的，要知道提高用户体验是非常重要的，如果写一句通常的文字来介绍你的网站，要比简单的关键词堆砌要好得多吧，但在SEO方面只要适当的加入几次关键词就足够了，不需要多么华丽的辞藻；

4.分析自己站内的链接

网站内部链接也是非常重要的，也就是我们通常所说的内链，内链能够让一个看起来非常分散的网页连成一个一个的整体，内链的重要性丝毫不亚于外链的重要性，而且内链还要非常注重死链接，如果死链接过多，有没有相应的404错误页面，那是非常让搜索引擎反感的，最终自然会导致网站权重的下降； 5.懂得分析自己网站服务器的IIS日志

可能很多人都听说过分析IIS日志的重要性，的确如此，这是重点中的重点，为什么要分析服务器的日志呢?因为在这些日志中我们能够看到蜘蛛的爬行轨迹，要知道蜘蛛对你网站的哪些方面的内容比较的感兴趣，从而总结这些规律，这样才有针对性的优化自己网站的内容，而具体的分析方法教程在互联网上有一大堆，很容易就能够找到的，在这里主要就是强调，分析网站，一定不能够放过对服务器IIS的日志分析。第2章

如何进行网站的数据分析 网站分析需要对站内站外一系列数据的对分、分析和验证来指导网站监控流量、吸收流量、保留流量，并利用流量完成转化等目标，带来的实际收益。2.1关键数据

每个网站的定位和客户群都不同，运营的情况也千差万别，考察用户访问、内容浏览和商业行为的关键数据，就能够判断网站运营的基本状况。

1）独立用户访问量：独立用户访问量就是常说到的UV，即有多少台电脑在24小时内访问网站（UV和IP并不等同）；

2）积极访问者比率：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升；

3）忠实访问者比率：每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间；

4）客户转化率：转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率；转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果；

5）客单价：每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额； 6）客户满意度：客户期望值与客户体验的匹配程度，换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数；

7）用户回访率：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站；

8）投资回报率：用来衡量你的营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。2.2收集数据

网站数据分析之前，先是需要收集和获取数据的过程，尽量获得完整、真实、准确的数据，做好数据的预处理工作，便于量化分析工作的开展。

网站后台的数据：网站的注册用户数据（包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等等）、网站客户访问页面数据（UV量，相关产品页访问量、访问时间、平均停留时间）、订单数据（包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等等）、反馈数据（客户评价、退货换货、客户投诉等）；

搜索引擎的数据：网站在各个搜索引擎的收录量（site），网站在搜索引擎的更新频率，关键词在搜索引擎的竞价排名情况，网站取得的搜索引擎信任的权重（google有PR值，sogou有SR）等等。

统计工具的数据：网站统计工具很多，基本都会提供访客来自哪些地域，访客来自哪些网站，访客来自哪些搜索词，访客浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据你的需要进行广告跟踪等； 2.3量化分析

分析不只是对数据的简单统计描述，应该是从表面的数据中找到问题的本质，然后需要针对的确定的主题进行归纳和总结。常用的分析方法有以下几种：

趋势分析：将实际达到的结果，与不同时期报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定变化趋势和变化规律的一种分析方法；具体的分析方法包括定比和环比两种方法，定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较；而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较； 对比分析：把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调；在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论；

关联分析：如果两个或多个事物之间存在一定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测；它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系；

因果分析：因果分析是为了确定引起某一现象变化原因的分析，主要解决“为什么”的问题；因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来； 2.4提出方案

评估描述：对评估情况进行客观描述，用数据支持你的观点；

编制统计图表：运用柱状图和条形图对基本情况进行更清晰的描述；运用散点图和折线图表现数据间的因果关系；

提出观点：根据现实情况的数据分析，提出你的观点，预判网站的发展趋势，给出具体的建议性的改进措施；

2.5优化改进

根据改进措施的实施，及时了解运营数据相应的变化，不断优化和改进，不仅仅要治标而且要治本，使同类的问题不再出现；持续的监控和反馈，不断寻找能从最根本上解决问题的最优方案。

总结

对网站进行分析并非一句话那么简单，事实上，作为网站运营中的数据分析是一个持续的过程，同时也是循序渐进的过程，需要网络运营人员实时监测网站运行情况，及时发现问题、分析问题并解决问题。这样才能使网站健康持续的发展，因此网站数据分析起始于对网站的诞生，结束于网站的消失，贯穿整个网站生命周期的始终。

第三篇：大数据运营管理中心（最终版）

大数据运营管理中心

一、大数据运营管理中心建设背景

工业革命以后，以文字为载体的信息量大约每十年翻一番；1970年以后，信息量大约每三年就翻一番；如今，全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB（1ZB=1021Byte）其中75%来自于个人。互联网数据中心（IDC）认为，到下一个十年（2020年），全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍，所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院（MGI）预测，到2020年，全球数据使用量预计将暴增44倍，达到35ZB。

十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步道路，同时指出新型城镇化的四种表现形式是：绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色。在新型城市化过程中，政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路，以现代信息化为基础的智慧政府建设是国家治理能力现代化不可或缺的重要元素。智慧城市作为城镇化、信息化交汇融合的概念，为加快城市现代化进程和发展转型提供了实践模式。

大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，隐含巨大的价值，已引起科技界和和企业界的高度重视。如果我们能够有效地组织和使用大数据，人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用，孕育着前所未有的机遇。

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二、大数据运营管理中心的内涵

大数据运营管理中心是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，通过现代信息技术、物联网、云计算、互联网、等技术，将无法通过人工在合理时间内完成的信息采集、处理、管理海量数据，并将其整理成为人类所能解读的信息，找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联，发现它们背后的规律，这些数据通过集成共享，交叉复用，形成一种智力资源和知识服务能力，为管理者提供准确、可靠的决策依据，最终来提升城市公共服务能力和管理决策水平。

三、大数据运营管理中心发展现状

目前城市中信息孤岛、网断联难现象仍存在。大数据运营管理中心实际上是物联网的具体应用，其障碍主要有三方面：其一，部门分割、条块分割的小数据中心建设，形成了众多的“信息孤岛”。其二，标准建设相对滞后，标准不统一，业务操作系统软件难以模块化开发。比如人车路等基本的数据单元，在不同的领域、不同的管理部门各搞一套，基础数据单元标准不一。其三，业务传感与应用装备建设，各部门各搞各的，甚至一个部门内部也各搞各的，造成“有网无联”。比如，治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系

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统。

在中国数据中心行业结构方面，电信、金融行业数据中心的建设较早，投入较大，应用相对成熟，目前这两大行业数据中心建设投入占据了50%以上的份额。2008年，在金融、电信、政府、企业等行业数据集中化管理的带动下，中国数据中心建设进一步加快，数据中心建设进入一个快速发展阶段。

随着信息技术的发展，近年来，无论是芯片、架构、系统还是软件都取得了很大进步，刀片系统、多核技术、虚拟化应用、冷却技术、智能管理软件等新技术层出不穷，对传统数据中心应用和管理带来极大地冲击;另一方面企业业务模式也发生了极大变革，急需建设新一代数据中心来适应这一变化。

四、大数据运营管理中心未来趋势

数据集中已经成为国内电子政务、企业信息化建设的主流趋势。

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数据集中是管理集约化的必然要求。大数据运营管理中心建设已成为数据集中趋势下的必然产物。

绿色是大数据运营管理中心建设的灵魂，围绕节能减排和优化环境进行谋划建设，以可持续发展为出发点和归宿点，借以提高城市的宜居度。

通过减少资源消耗，开发新能源和实现资源的循环使用，推动城市经济增长。

大数据运营管理中心承载着大量的机密数据，同时为内部、外部提供业务交互和数据交换。所以说作为业务应用核心和敏感数据的汇集点，数据中心永远是攻击者最感兴趣的目标，大数据中心安全、可靠、可持续的服务是大数据运营管理中心首要任务。

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充分实现高效的运营方式，优化资产，提升包括硬件、软件、其他支持设备和员工与流程在内整体数据中心运营效率。数据中心基础架构需要具有自适应能力，以便提高经济高效性，同时降低前期购置和后期运营成本。

能够满足当前业务发展的需求，同时具备足够的灵活性响应未来未知的业务需求、技术和计算模型;

可以提供端到端的数据服务，全面支持业务发展的需求，推动业务的高速发展，以云计算及虚拟化管理技术，满足城市信息化应用支撑平台的需求，实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动

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分配，屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异，实现对存储资源、网络资源的异构支持。

可以实现主动式监测和管理能力，提供针对数据中心运营的深刻洞察，以满足对数据中心可用性、容量及能源效率需求。用户需要使用更多的系统管理工具将自动化和智能融入到日常运营中，以便积极监控和管理环境，专注于满足业务增长提出的可用性、容量规划和能源效率需求。

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五、大数据运营管理中心总体架构

1.感知层

大数据运营管理中心的感知范围重点围绕交通、能源、物流、工农业、金融、智能建筑、医疗、环保、市政管理、城市安全等重点行业的应用和难点，分别采用移动终端、RFID、智能卡、GPS定位等不同技术进行基础数据采集。

2.网络层

随着各种通信技术逐步走向融合，如电信网、数字宽带、有线电视网、第7页

无线网络等走向融合，传输层形成天地一体化的基础网络、服务化的信息系统、聚合化的运营平台和多样化的业务应用。

3.信息资源层

信息资源层由基础数据、服务数据、业务数据三部分组成。在统一信息资源模型体系、统一信息编码体系和数据仓库的基础上，通过信息系统数据库和文件库为日常的业务管理与查询提供支撑，数据仓库体系为决策支持应用提供支撑，信息资源访问渠道为各种信息资源应该提供访问接口。

4.应用服务层

应用服务层紧扣城市的产业发展体系、智慧的环境和资源体系、智慧的城市运行体系、智能的城市交通体系、智能的民生保障体系以及智慧的幸福生活体系。

5.交互层

与用户交流沟通平台，如门户网站、APP应用、移动设备、办事大厅等。

6.用户层

大数据运营中心服务人群，企业、政府、公众均是大数据收益者。

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六、大数据运营管理中心技术架构

技术架构采用“一网、一库、三平台、多应用系统”的模式建设，一网是指电信网、广播电视网、互联网三网融合形成的“一张网”，一库是指城市基础信息数据库，三平台是指公共信息资源共享交换平台、城市视频监控资源共享服务平台、城市网格信息可视化平台，多应用系统是指面向政府、企业、公众提供的各类智慧城市应用服务，城市运营状态监控系统、城市综合应急指挥系统、城市发展决策分析支持系统、跨部门协同办公系统，同时与技术支撑体系还需要政策保障体系和信息安全保障体系相配套。

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七、大数据运营管理中心数据架构

数据架构采用二级层次模式。第一层是公共数据，包含整个体系的核心基础数据集、公共代码数据，以及为决策支持而装载到数据仓库中的数据。公共数据遵循统一的数据标准，提供给所有信息系统共享。第二层是应用数据，这些数据由信息系统产生，或者与信息系统关联紧密。应用数据的结构设计遵循统一的规范，与公共数据有关的数据需要严格遵循统一的数据标准。公共数据与应用数据之间，或者是应用数据与应用数据之间，通过数据交换的模式互通有无。此外，公共数据还通过数据服务平台，为其他系统或用户提供数据的查询检索等服务。

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八、大数据运营管理中心管理体系

以城市基础信息数据建设和信息交换、共享、可视为核心，形成统一的居民、法人、地理、建筑等数据库，实现各垂直部门系统之间的互联互通和数据动态共享；通过对社会治安、交通车辆、水/燃气/能源等市政设施、环境污染等的监控，实时把握城市运营状态，及时发现重大事件，并通过协同多部门协同应对突发事件；通过建立针对市民服务的统一信息门户，实现对各类市民投诉集中地处理与督办和实现跨部门协同。通过城市运营状态和城市服务绩效的可视化实现城市管理的可视化，通过大数据挖掘实现对城市未来趋势的分析和预测，提高科学决策水平。

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九、大数据运营管理中心业务架构

1.城市基础信息数据库

采用云计算及虚拟化管理技术，满足城市信息化应用支撑平台的需求，实现所有硬件设备资源、应用系统的统一管理和自动分配，屏蔽底层不同服务器、存储设备、网络设备的差异，实现对存储资源、网络资源的异构支持。

建立涵盖城市空间地理、人口信息、企业信息、诚信、车辆、房屋、公共基础设施、自然资源和宏观经济数据的城市公共信息基础数据库；协调组织部门定期完成数据的普查与更新；制定公共信息查询和服务标准，探索市场化信息维护、开发和利用机制。

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（1)数据分类原则

 数据来源，主要可以分成政府统计部门数据和政府其他各部门数据；

 数据层次，分成原貌数据层和整合数据层；原貌数据按照数据来源并保持原貌特征存储的数据，整合数据是原貌数据经过整合处理后形成的逻辑统一的数据；

 数据粒度，分为宏观和中观两个层面数据。宏观层指标为反映地区社会经济发展整体运行状况的主要社会经济总量指标及其结构、速度、效益指标数据；中观层指标为按照产业、行业、区域等特征进行分组的汇总数据和分类数据；

 业务指标体系划分，主要包括经济运行、城市建设、人口就业、社会发展、环境资源；经济运行又可以分成总量、财政、税收、第13页

投资、工业生产、房地产开发等等；

 区域特征，按照行政区划和区域功能划分数据。（2)数据分布

根据数据业务分布与数据系统分布确定数据库分布方式（3)数据管理

建立标准数据模型与数据标准管理，数据分布管理，数据质量管理，数据安全管理，数据生命周期、存储维护管理

2.公共信息资源共享交换平台

（1)建立统一的信息标准和交换机制

建立和完善全市统一的政务信息资源共享标准规范体系和查询、交换及访问授权等共享交换机制，为信息资源共享交换平台的实现奠定底层基础。

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（2)建立信息资源开发使用补偿机制，推动业务部门数据开放

政府制定政策逐步开放公安、工商、税务、国土、水利、安检、交通、环保等业务部门的数据信息，建设社会征信、人口管理、城市管理、应急指挥等一批跨部门、跨行业、跨区域的共享业务数据库；推动各部门根据业务需要制定本部门的信息资源共享目录，加强部门内部信息资源共享目录更新和市共享交换平台同步；探索信息资产开发与共享市场化运营机制。

（3)建设信息资源交换共享平台

依托云计算、大数据中心，升级和完善信息资源交换与共享平台功能，实现基础信息的共享交换、统一管理和及时更新，为各部门提供数据交换、信息安全、导航等服务。推动县级政务共享交换平台的建设，实现与市级平台的有效对接。推动各部门基于平台通过查询、交换和发布等方式实现跨部门、跨区域、跨行业信息资源的共建共享。

（4)平台总体架构

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从根本上打通政府各机关、各部门之间的壁垒，解决历史遗留的“信息孤岛”问题，实现城市公共信息资源地有效共享，有利于降低政府运行成本、提升办公效率； 围绕财政、工商、税务、卫生、人口、教育、交通、环保、金融等新业务需求，可开发具有各种创新型应用系统。

（5)平台业务架构

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（6)平台交换架构

支持异构数据源，统一采用标准数据格式，方便进行数据转换、交换等处理。解析各种应用协议，通过图形化配置动态实现应用集成

（7)平台共享流程架构

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通过流程管理实现流程的动态变化

3.城市视频监控资源共享服务平台

（1)建设共享服务平台，接入各社会视频资源

通过建设统一视频监控接入骨干网络和定义统一视频接入标准，建立统一的视频服务共享平台，将各委办局已有的零散视频监控资源进行整合接入平台统一管理，鼓励学校、小区、银行、超市、公交、餐饮、景区等单位加大视频监控设备改造力度，推动社会单位视频资源接入共享平台。（2)建立集约化智能化的视频监控资源管理机制

建立视频设备的运行及维护机制，实时监控前端设备的运行状态，确保接入视频资源质量。通过对视频图像进行智能分析，实现海量视频数据的快速智能检索，为公安部门侦办案件提供支持。

（3)建立视频资源分享机制，确保各部门视频资源的有效共享

探索建立视频资源分享与补偿机制，推动公安、交通、城

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管等大型视频监控资源的开放和通过平台进行共享，从而实现对各种视频监控资源的有效利用。（4)平台总体架构

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根据行政区划或者摄像机的数量，若干个委办局级的监控点汇聚到一个分区的监控中心，在区级中心往上开始部署相应规模的监控平台。市级监控中心管理本市下属所有区级中心，区级中心管理辖区委办局级监控平台。整体呈现一个树形的分级划管理。（5)平台视频流调度架构

分层管理架构和管理权限，有层次地开展监控指挥工作，可以按行政区域部署，从市、县，向下无限延伸，体现出分级多域结构很好的扩展性；

实现第三方独立的域的互信无缝接入，即在两个域的中心服务器和数据库中设置好对方域的基本信息，做到彼此数据同步，信息互通。

（6)平台存储架构

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采用云存储技术，支持海量视频数据存储。可靠的冗余技术保证数据记录的可靠性。根据监控系统规模和所需要保存的视频数据记录的时长，配置存储容量，并通过热插拔技术支持动态扩展，理论上支持无限长时间的视频备份。

4.城市网格信息可视化平台

依托GIS地图数据，按照网络划分定期对城市进行三维实景数据采集，并对关键地区和重要公共设施进行三维空间建模，结合城市基础信息数据库数据生成各种属性信息；建立可视化服务平台，为各种应用提供二次开发接口和提供数据查询服务，便于各部门业务系统调用。

（1)建立标准网格化GSI地图（2)三维空间建模

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5.城市运行状态监控系统

（1)建立和完善各职能部门的业务监控管理系统 公安、交通、电力、燃气、自来水、通讯等较早应用计算机信息技术的部门已经建立了一定规模的业务监控管理系统，但仍需进一步完善和提高，其它信息化水平较低的部门应逐步建设一套自身的健全的监控管理系统。

（2)建立统一运营监控平台

定义针对安全、能源、交通、市政设施、国土资源和生态环境等城市基础管理中的关键运营指标，设计大数据分析挖掘模型；建立统一监控平台系统，依托公共数据交换平台与各相关职能单位的监控管理系统相连，实时收集各关键部门的监控数据，动态分析各部门的运营趋势和关联分析跨系统部门存在的问题。

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6.城市综合应急指挥系统

（1)建立针对社会事件和自然灾害的监控网络 依托城市视频监控资源共享服务平台和结合公安、交通等部门监控资源，实现在覆盖全市监控网络，划定重点监控对象，实现多层次立位体化的监控。

（2)建立统一的城市综合应急指挥系统

建立统一指挥平台，整合110、122、119、120应急平台，实现与公安、消防、卫生、交通、防灾、安全生产、人防等各垂直部门应急指挥系统之间的信息共享和联动指挥，建立统一的信息发布平台，设置统一的应急预案。

7.城市发展决策分析支持系统

基于工商、税务、财政、人口、教育、医疗、交通、环保等领

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域已建设系统，整合经济发展、城市运行、社会管理等各领域数据，以商业智能、地理信息、数据挖掘等技术手段为依托，建设涵盖城市管理、经济活动、社会活动、环境资源、征信管理等方面的综合性体系和科学有效的分析、预测模型、建设智慧决策支持工程，准确、全面的掌握城市发展信息，为各级城市管理者提供科学决策支持。

8.城市运营管理智能协同系统

结合及时通讯、移动互联网、工作流协同等现代技术手段，解决目前各部门OA系统以垂直单向传输和文件签批为主的缺陷，加强各部门之间的横向沟通，实现各部门之间沟通的多媒体化和自动化。

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通过建设跨部门协同系统，可以减少信息传递层，提高跨部门沟通的效果，有利于提升各部门办事效率。

建设基于及时通讯、多媒体视频和工作流协同的一体化在线实时沟通交流平台；开发基于PC、智能手机、平板电脑的移动办公终端；通过公共信息资源共享交换平台，实现与现有OA系统的整合。

十、大数据运营管理中心安全体系统保障

安全保障体系通过在物理、网络、系统、数据、应用、终端等多层次建立安全防范措施，构建可控、可信、可查的安全环境，建立一套行之有效的信息安全管理制度和流程规范，实现严密、多渠道的安全控制，确保系统安全可靠，提高用户对信息系统的信赖度。

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总体结构覆盖了等级保护三级基本要求中对网络安全、主机安全、应用安全、数据安全和管理安全的防护要求，以满足信息系统全方位的安全保护需求。同时，由于信息安全的动态性，还需要建立安全风险评估机制，在安全风险评估的基础上，调整和完善安全策略，改进安全措施，以适应新的安全需求，满足信息系统安全等级保护的要求，保证长期、稳定、可靠运行。

十一、大数据运营管理中心标准体系

大数据运营中心标准化体系包括总体标准、感知层标准、网络传输层标准、信息资源层标准、应用服务层标准、安全标准、管理标准。

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1.基础类标准

基础类标准包括通用规范、技术术语、物联网系统通用图形符号、产品分类和代码等，此部分的标准是对城市社会公共安全物联网中的基础性内容进行要求、约束和规范，在城市社会公共安全物联网应用范围内可以直接应用，也可以作为其他标准的依据和基础，是该领域中所有标准的共同基础，具有普遍的指导意义。

2.技术服务类标准

技术服务类标准包括通信与信息交互标准、网络管理标准、产品技术标准、服务支持标准等。其中，信息交互标准是通过对物理、数

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据、通信等接口和数据交换格式进行标准规范，实现社会公共安全物联网中的海量、多类别、不同源的数据能够进行交互和汇聚的系列标准，网络管理标准主要服务于物联网基础平台、保障社会公共安全物联网运行维护以及管理而制定的，是指导社会公共安全物联网运行、维护、管理及更新的技术规范。

产品技术类标准与物联网分层架构相对应，按照感知层、网络层、应用层进行产品技术类标准划分，针对社会公共安全领域每一层物联网架构中涉及的物联网技术产品进行约束和规范，使得物联网中技术产品能够满足统一的要求，为物联网应用系统中数据采集、交互、处理、显示等统一规范提供保证。

服务支持系列标准是为整个公安物联网基础平台提供保障支持买，通过对支持服务的规范，提供更有效的数据检索、管理、处理和挖掘，服务支持标准包括：数据描述、数据存储、目录服务、中间件接口。

3.应用类标准

应用类标准主要是针对各类具体的社会公共安全物联网应用而制定的标准。制定此类标准要在继承和发展已有公安业务系统标准的基础上，根据物联网应用的具体实际，从数据、业务等方面抽象归纳出一些与业务警种相关联的物联网应用模式，如车辆轨迹感知应用、特定危险品防控智能感知应用等，并对这些应用模式进行约束和规范。

4.工程类标准

工程类标准即对物联网应用示范工程的建设进行规范和要求，包

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括工程系统要求（类似总则）、工程技术规范、各类物联网应用系统工程设计规范、工程程序与要求、工程验收规范等，对物联网应用示范工程的建构、实施、运行过程的管理提供指导。

5.测评类标准

测评类标准主要为对物联网应用示范工程整个生命周期中的测评服务提供依据，保证物联网应用的有效性和安全性，包括城市社会公共安全物联网应用中相关各类产品及设备检测呗准、系统测评标准、安全测评标准等，如产品及设备检测实施细则、物联网应用系统工程评价导则、应用系统测试评价要求、应用系统安全评估准则等。

十二、结速语

大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战------------------

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第四篇：从美国总统大选看大数据时代的数据新闻报道

从美国总统大选看大数据时代的数据新

闻报道

数据新闻是在大数据时代兴起的一种跨学科、跨领域的新闻生产方式,它需要新的思维方式与多种能力的支撑。本文结合XX年美国总统大选报道,着重分析了英美各大主流媒体开展数据新闻报道的流程与特点。还探讨了社会化媒体对于数据新闻的推动作用,以及数据新闻的兴起与发展给新闻业者所带来的挑战。

在当前技术高速发展的信息化时代,信息(数据)规模的爆炸性增长是显着特征之一。从近年发展情况看,“大数据”主要被人们用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。“大数据”具有规模大、价值高、交叉复用、全息可见等特征。当前对于“大数据”的关注与运用主要集中在IT业、市场营销、公共健康等领域,但事实上大数据的影响也波及到传媒业,数据新闻(Data Journalism)就是在大数据时代兴起的一种新的新闻生产方式。

数据新闻的报道流程

有关数据新闻的报道流程,不同的媒体与从业者进行了不同的概括、归纳。XX年8月,着名记者、数据驱动型新闻(data—driven journalism)项目负责人米尔科·洛伦兹提出了进行此类新闻报道的四个步骤,即挖掘数据——过滤数据——数据可视化——新闻报道制作完成。与此类似的是《卫报》的数据新闻编辑、数据博客Datablog负责人西蒙·罗格斯在《数据新闻分解步骤:在你见到的数据背后我们都做了什么》一文中的介绍。但他所展现的是一个多线程、全方位的报道流程:一方面处理数据,另一方面不断检验、质询数据的信度与价值,最后通过多种手段与渠道发布完成的报道。而伯明翰城市大学教授保罗·布拉德肖在《数据新闻的倒金字塔结构》中提出了如图所示的“双金字塔模型”(见图一),更全面地揭示了整个报道过程中,数据在质量以及传播上的变化。布拉德肖以倒金字塔来表示数据处理的过程,包括数据汇编、数据整理、了解数据和数据整合等四个部分。数据处理的最终目的是为了完成数据的可视化并实现有效传播。而数据新闻的传播则以“正金字塔结构”进行,包括了可视化、叙事化、社会化、人性化、个人订制化和使用等六个步骤。

事实上,不管是上述哪一种归纳,获取数据、处理数据、呈现数据都是数据新闻报道中不可或缺的三个阶段。本文结合英美主流媒体“XX年美国总统大选”的数据新闻报道来对这三个阶段进行解读。

1.多渠道获取海量数据。

数据新闻通常有两种方式:先有问题,然后根据问题寻找相关数据;或是从海量数据中发现、提出问题。无论采用哪种方式,海量数据都是数据新闻报道的基础。从业界实践来看,它主要包括从政府、企业、机构等公开的数据库中获取的二手数据和由媒体自行调查或抓取的一手数据。前者成本低廉且可靠程度高,是目前最主要的数据来源。以《卫报》“XX年美国总统大选专辑”数据新闻报道为例,在整个专辑的55篇报道中,不仅有与总统选举直接相关的选票数据、各州宣布选举结果的时间、竞选资金募集情况等内容,还涵盖了各种经济数据(如财政预算、债务、美国在对外战争中的花费)、美国人口基本统计特征数据以及各种社会数据等诸多相关背景资料。除了从政府公开的数据库中获得的二手数据之外,《卫报》还积极利用官方网站进行用户调查以获得一手数据。比如针对刚刚出炉的大选结果向全球用户征询意见,其后根据收到的用户态度反馈数据,专门制作了《奥巴马再次当选美国总统:全球民众的态度》动态数据地图。

2.全面谨慎地处理数据。

获取海量数据仅仅意味着数据新闻的开端。和其他信源一样,记者不应盲从,而需要对数据保留怀疑的态度。XX普利策调查性报道奖得主佩奇·约翰强调:所有的数据必须有来源,并经过交叉验证。面对海量数据,记者首先应评价数据的质量与意义,需要认真考察诸如:数据来源是否可靠,时效性如何,出于何种目的、采用什么方法收集而来,包含了怎样的主题,应选择哪些数据等一系列问题。其次,对数据进行处理,包括去除不必要的、干扰性的数据,清理其中的各种误差,并将来源纷杂、格式各异的数据转换为统一格式。最终确定需要计算和呈现的数据。值得注意的是,在报道中并非使用的数据越多,故事就能讲得越好,有时候凭借一个简单的数据就能完成一篇好新闻。在完成对数据的运算后,还需要检验其结果的合理性,如果有异于常理的话则需要重新运算。

3.多元创新地呈现数据。

能够对数据进行更准确的分析、更深层的解读和更明晰的呈现是数据新闻的独特优势。数据新闻通常运用可视化技术,以信息图表的形式发布。与文字报道相比,信息图表能够化繁为简,并兼具形象化与趣味性,尤其适用于表达数据与地理、时间信息。它可以提示新闻要点、解析事件进程、揭示各类关系、展现分布状态等等。信息图表更符合视觉传播时代用户的习惯与偏好。从目前发展趋势看,除了一般的静态信息图表之外,交互式信息图表(Interactive Infographic)和动态信息图表(Motion Graphic)在数据新闻中的应用也日渐增多。如《华尔街日报》制作的《XX年美国总统大选投票结果》报道就是在美国地图上以红蓝两色分别代表了民主党与共和党,其力量对比一目了然。而且当用户将鼠标移到某一州所在的位置时,地图上就会立刻出现该州的投票数据,非常直观清晰。和静态图表相比,交互式图表能够通过一个简洁界面向用户传递大量信息。这种呈现形式更具个_生化和参与性,可以由用户自行点选所关心的内容进行了解,而不只是简单地推送信息。除了在信息图表中运用文字、图形、图表、动画之外,有的媒体还创新性地引入了视频,从而有效拓宽了数据新闻的呈现形式。如美国国家公共广播网(NPR)对全美各州的总统大选资金使用情况进行了梳理、统计,将这些带有地理位置信息的数据加以整合,并以视频的形式进行了直观生动的展示。

数据新闻的推手与挑战

社会化媒体的兴盛给新闻生产与消费模式带来了巨大冲击。在社会化媒体与专业媒体融合的大趋势下,借助互联网,数据新闻搭上了社会化的快车。社会化媒体对数据新闻的助力主要表现在两个方面:首先,社会化媒体是数据的重要来源之一。社会化媒体可谓是数据的“富矿”,记者可以从其上抓取数据,也可以通过它展开调查获取一手数据。其次,专业媒体完成的报道可以经由社会化媒体分享、传播并进一步扩大其影响。《卫报》“XX美国总统大选专辑”中有多篇报道就是通过抓取、分析Twitter上的信息制作而成。如《奥巴马在推特上赢得了大选》就是通过分析在Twitter上抓取的关键词:奥巴马、罗姆尼、瑞恩、拜登等,来预测大选的结果。在大选结果公布之后,《卫报》还运用大选当天Twitter用户主动发布的个人投票结果来统计用户对于奥巴马再次当选的态度,并根据所获取的一手数据进行了视频报道。该视频于大选结束的次日上传到Youtube,仅仅3天点击量就已经超过XX人次。同时,《卫报》也将社会化媒体视为传播其新闻报道的重要渠道之一,该专辑中的每一篇报道都设置有按钮,以方便用户在浏览时将其一键式分享到Facebook、Twitter、Google+和Linkedln开发的In share等多个平台。事实上,通过对于社交化的强调,可以让更多的用户参与到数据新闻的制作与传播中来,而个性化与社会化相结合的战略也正是此类新闻未来的发展方向。

数据新闻报道是一个综合、系统的过程,它需要新的思维方式与多种能力的支撑。其中,处理数据和设计、制作、发布信息图表的能力对于新闻业者的挑战尤为明显,而对于这些能力的培养也应该成为新闻教育未来的方向和重点之一。

第五篇：：网站运营数据分析心得体会

摘 要

网站数据分析是通过观察、调查、实验、测量等结果，通过数据的显示行式把网站各方面情况反映出来，使运营者更佳了解网站的运营情况，便于调整网站的运营策略。网站数据分析是围绕着顾客进行的，公司各部门需要的数据所不一样。高层想知道宏观数据，以便于战略调整；中层想知道些微观数据，便于项目控制与短期战术计划；市场部门想知道哪些广告能带来有价值客户；编辑部门想要知道哪些文章用户喜欢；采购部门了解哪些产品用户经常购买等 有了这些数据更合理的安排工作。

第1章 前 言

很多时候，网站的运营都离不开网站的数据分析，有了网站的数据分析，就可以更好的了解了网站运营的进展.一方面在网站的运营过程中发现问题，并且找到问题的根源，最终通过切实可行的办法解决存在的问题。另一方面基于以往的数据分析，总结发展趋势，为网络营销决策提供支持,特别是在网络营销评价方法中，网站的数据分析是统计数据中发现许多有说服力的问题关键。网站的数据分析无论是对于某项的具体网站运营的营销活动还是网站本身整体的运营效果都有参考的价值，也是网络营销评价体系中最具有说服力的指标。

1.1网站分析的主要作用

网站运营的过程中针对网站分析的作用主要表现在那几个方面呢？其中几个比较重要的作用表现在以下几个方面： 1）及时掌握网站推广的效果，减少盲目性；

2）分析各种网络营销手段的效果，为制定和修正网络营销策略提供依据； 3）通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等；

4）了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持；

1.1.1网站站内分析的一种认识

网站站内的分析是非常重要的，是打败竞争对手的最好方法，正所谓知己知彼方能百战百胜，要想打败竞争对手就要从开始分析自己着手，可是很多人并不能够很好的分析自己，所谓最大的敌人就是自己说的就是这个道理，分析其他人的网站往往头头是道，但是对于自己网站不管怎么分析都是感觉良好，甚至连自己的网站内链层级都到了五层以上，还不知道自我改善，还在拼命的进行外链建设，原创内容建设，可是搞了很久依然没有任何起色，于是怨天尤人，最后走向失败的边缘。那么如何才能够进行站内分析呢?通常我们可以从以下五个方面进行：

1.看看自己网站的名称

所谓网站名称就是网站的标题，标题代表着你网站的关键词，是你网站的提纲，所以在搜索引擎那里是有很高的权重的，所以标题里面要尽可能的包含自己网站的关键词，而且还要分级好几层的关键词，从而做到主关键词和长尾关键词交相呼应；

2.分析自己的网站关键词

很多人认为关键词的作用大打折扣了，其实这是错误的说法，因为有的人只会通过关键词来作弊，自然会发现关键词的效果不明显，其实只要按照自然的比例来分布关键词，并且分析关键词在百度指数的热度，如果很高就要另起炉灶，对关键词进行长尾细分，直到找到竞争力恰当的关键词，并且这个关键词要和标题和网站名称要交相呼应； 3.分析自己网站的描述

之前很多人在描写自己网站的描述时，往往都是通过关键词堆砌的方法，这是非常不可取的，因为网站描述也是给浏览者看的，要知道提高用户体验是非常重要的，如果写一句通常的文字来介绍你的网站，要比简单的关键词堆砌要好得多吧，但在SEO方面只要适当的加入几次关键词就足够了，不需要多么华丽的辞藻；

4.分析自己站内的链接

网站内部链接也是非常重要的，也就是我们通常所说的内链，内链能够让一个看起来非常分散的网页连成一个一个的整体，内链的重要性丝毫不亚于外链的 2

重要性，而且内链还要非常注重死链接，如果死链接过多，有没有相应的404错误页面，那是非常让搜索引擎反感的，最终自然会导致网站权重的下降； 5.懂得分析自己网站服务器的IIS日志

可能很多人都听说过分析IIS日志的重要性，的确如此，这是重点中的重点，为什么要分析服务器的日志呢?因为在这些日志中我们能够看到蜘蛛的爬行轨迹，要知道蜘蛛对你网站的哪些方面的内容比较的感兴趣，从而总结这些规律，这样才有针对性的优化自己网站的内容，而具体的分析方法教程在互联网上有一大堆，很容易就能够找到的，在这里主要就是强调，分析网站，一定不能够放过对服务器IIS的日志分析。

第2章 如何进行网站的数据分析

网站分析需要对站内站外一系列数据的对分、分析和验证来指导网站监控流量、吸收流量、保留流量，并利用流量完成转化等目标，带来的实际收益。

2.1关键数据

每个电子商务网站的定位和客户不同，运营的情况也千差万别，考察用户访问、内容浏览和商业行为的关键数据，就能够判断网站运营的基本状况。1）独立用户访问量：独立用户访问量就是常说到的UV，即有多少台电脑在24小时内访问网站（UV和IP并不等同）；

2）积极访问者比率：如果你的网站针对正确的目标受众并且网站使用方便，你可以看到这个指标应该是不断的上升；

3）忠实访问者比率：每个长时间访问者的平均访问页数，这是一个重要的指标，它结合了页数和时间；

4）客户转化率：转化率指在一个统计周期内，完成转化行为的次数占推广信息总点击次数的比率；转化率是网站最终能否盈利的核心，提升网站转化率是网站综合运营实力的结果；

5）客单价：每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额； 6）客户满意度：客户期望值与客户体验的匹配程度，换言之，就是客户通过对一种产品可感知的效果与其期望值相比较后得出的指数；

7）用户回访率：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站；

8）投资回报率：用来衡量你的营销费用的投资回报，把钱分配给有最高回报率的营销方式。

2.2收集数据

网站数据分析之前，先是需要收集和获取数据的过程，尽量获得完整、真实、准确的数据，做好数据的预处理工作，便于量化分析工作的开展。

网站后台的数据：网站的注册用户数据（包括注册时间、用户性别、所属地域、来访次数、停留时间等等）、网站客户访问页面数据（UV量，相关产品页 4

访问量、访问时间、平均停留时间）、订单数据（包括下单时间、订单数量、商品品类、订单金额、订购频次等等）、反馈数据（客户评价、退货换货、客户投诉等）；

搜索引擎的数据：网站在各个搜索引擎的收录量（site），网站在搜索引擎的更新频率，关键词在搜索引擎的竞价排名情况，网站取得的搜索引擎信任的权重（google有PR值，sogou有SR）等等。

统计工具的数据：网站统计工具很多，基本都会提供访客来自哪些地域，访客来自哪些网站，访客来自哪些搜索词，访客浏览了哪些页面等数据信息，并且会根据你的需要进行广告跟踪等；

2.3量化分析

分析不只是对数据的简单统计描述，应该是从表面的数据中找到问题的本质，然后需要针对的确定的主题进行归纳和总结。常用的分析方法有以下几种：

趋势分析：将实际达到的结果，与不同时期报表中同类指标的历史数据进行比较，从而确定变化趋势和变化规律的一种分析方法；具体的分析方法包括定比和环比两种方法，定比是以某一时期为基数，其他各期均与该期的基数进行比较；而环比是分别以上一时期为基数，下一时期与上一时期的基数进行比较；

对比分析：把两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调；在对比分析中，选择合适的对比标准是十分关键的步骤，选择的合适，才能做出客观的评价，选择不合适，评价可能得出错误的结论；

关联分析：如果两个或多个事物之间存在一定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测；它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系；

因果分析：因果分析是为了确定引起某一现象变化原因的分析，主要解决“为什么”的问题；因果分析就是在研究对象的先行情况中，把作为它的原因的现象与其他非原因的现象区别开来，或者是在研究对象的后行情况中，把作为它的结果的现象与其他的现象区别开来；

2.4提出方案

评估描述：对评估情况进行客观描述，用数据支持你的观点；

编制统计图表：运用柱状图和条形图对基本情况进行更清晰的描述；运用散点图和折线图表现数据间的因果关系；

提出观点：根据现实情况的数据分析，提出你的观点，预判网站的发展趋势，给出具体的建议性的改进措施；

演示文档：基于以上三点进行归纳总结，列出条目，制作一份详细的演示文档，能够演示和讲解给部门领导；

2.5优化改进

根据改进措施的实施，及时了解运营数据相应的变化，不断优化和改进，不仅仅要治标而且要治本，使同类的问题不再出现；持续的监控和反馈，不断寻找能从最根本上解决问题的最优方案。

致 谢

三年的学习是生涯结束了，曾经觉得三年是一个漫长的时期，如今这三年在不知不觉的过程中迅速的结束了，仿佛就像昨天才进的校园，而今天就要离开校园的怀抱。三年中，我们有一年的时间是在校外实习的，这一年说长不长，说短也不断，也是一眨眼就过去的日子。我也感叹一句终于结束实习期的生涯了，在这个期间，离开了里校园的庇护，从一个温室里的花朵变成社会上的野草，独自承受着社会上风风雨雨，开始迎接着各种困难的考验与挑战。慢慢地从众多的困难考验与挫折中学会了面对与成长。实习的期间我磨练了自己，促进自己从学生到职业的心态和习惯的转变，帮助自己养成了良好的工作习惯，同时通过了这段时间的实习，鉴别看自己的特长和优势的所在，也通过了自己的表现获得了上司和同事们的认可，得到了他们的一些帮助。

综述

对网站进行分析并非一句话那么简单，事实上，作为网站运营中的数据分析是一个持续的过程，同时也是循序渐进的过程，需要网络运营人员实时监测网站运行情况，及时发现问题、分析问题并解决问题。这样才能使网站健康持续的发展，因此网站数据分析起始于对网站的诞生，结束于网站的消失，贯穿整个网站生命周期的始终。