一、互联网数据分析的网站有哪些？

对于想入门的新手来说，互联网数据分析的网站可以分为两大类，一类是数据来源网站，一类是数据分析学习（工具及方法）的网站。

1、数据源网站

如果你要做的是自家公司产品的数据分析，包括网站、APP或者销售数据运营数据等等，那么自不必多说，去找公司有关人员要相关数据即可。

而想要靠网站获取数据源，一般有两种情况，一种是要找一些行业相关的数据，但是自家公司没有，只能在网上找一些公开数据；一种是新手学习数据分析，但是不知道去哪里找比较好的数据源。

对于第一种，可以收藏一些相关网站：

1、中国互联网络信息中心，会定期发布一些关于国内互联网的统计报告。

2、第三方咨询机构，比如艾瑞咨询、Questmobile、CBNDate等，都会定期发布一些行业报告。

3、TalkingDate、七麦数据：这两个网站可以用来查看移动APP的一些数据，比如商店排名、用户画像等。

4、新榜、飞瓜数据：用来查询各新媒体平台的相关数据。

5、巨量算数：字节旗下产品，可以查看字节旗下产品的一些数据，比如抖音账号的粉丝变化，这个类似于新榜、飞瓜数据那些网站。也可以查看字节系产品内的热度趋势变化，这个类似于百度指数。

对于第二种，可以去开源数据源网站，对于新手，这里推荐：阿里天池。

阿里旗下的数据竞赛网站，里面有很多现成的数据集，新手拿来学习数据分析挺好的。你甚至可以在里面找到一些有趣的数据，比如宝可梦数据集。

2、数据分析学习网站

说到数据分析学习，也可以大致分为两类，一是数据分析工具的学习，一是数据分析方法的学习。

1、数据分析工具的学习。

说起数据分析工具，你可能听过Python、R语言等等这些比较高大上的名字，不过，相较于这些功能强大的编程语言，对于大部分数据分析工作来说，SQL这种声明性语言就已经足够了。

对于SQL的学习，都是从最基础的增删查改语句开始，结合运算符以及函数，从数据表内得到我们想要的结果。

而进阶能力，则是要掌握多表查询、组合查询等等更复杂的操作，可能还要学习如何能够提升查询效率。

SQL看起来简单，但想要高效利用并不容易，对于新人来说，需要不断地练习、积累经验。

除了SQL之外，对于刚入门的数据分析师来说，还必须要吃透的一项工具是Excel。

别看Excel是个任一台windows电脑都有的“烂大街”玩意儿，但它在数据分析工作中的作用要大得多，很多简单场景下的数据分析工作，靠Excel就能搞定。

作为打工人日常接触最多的软件之一，谁都会点儿基础的Excel操作，但要做好数据分析工作，那么你就需要去掌握Excel的进阶技能了：掌握常用函数和高级函数、掌握数据透视表和交互图表，后期可能还要去学习VBA开发。

至于Phython，它并不是学习数据分析的必要条件。它可以帮助你更有效率地处理问题，但不用过于迷信它在数据处工作中的作用。

至于SQL、Excel、Python这几样工具的学习网站，在这里就不罗列了，因为这三样东西的应用范围实在太广，相关的网站实在是太多，按照关键词一搜一大把。

甚至对于新手学习来说，你可能没有必要去找其他的网站，就一个知乎足以。知乎上的回答足以解决你在学习中遇到的绝大多数问题。

当然，如果你想系统的了解SQL、Excel、Python在实际工作中的应用场景，那么可以试一下知乎知学堂官方的数据分析实战训练营，里面的课程非常实用，专业性很强。无论你是零基础想了解数据分析工作，还是说想进阶提升自己，都可以参加。3天的直播课+课后作业巩固，只要1毛钱，性价比是非常高的。

2、数据分析方法的学习

无论是SQL、Excel还是Python，这些都只是工具，也仅仅是工具。学会工具并不代表能够学会数据分析，因为数据分析最重要的点其实是“分析”两个字。无论你是专职数据分析师，还是公司的运营或者财会人员，你都需要学习的是对数据进行分析的逻辑能力，需要学习的是从数据中找到问题的答案的能力。

只不过对于运营或者财会人员来说，其数据分析工作都比较简单，涉及到的数据也都不复杂，一般都是借助数据分析工作，来指导自己或本部门的工作，一般情况下没有必要去学习什么统计学或者一些较为专业的数据分析方法。

对于这些人员来说，应该训练的是一些较为通用的思维能力，比如去学习一下金字塔法则、结构化思维等等，然后了解一些基本的数据分析方法足以，比如想想法、指数法、对比法等等，只要能满足自己的业务需求即可。

而对于专业的数据分析师来说，其从事的是专门的数据分析工作，所涉及的业务复杂多样，需要出的问题更为专业。那么除了上面所说的通用思维能力外，还需要了解更多更专业的数据分析方法。

比如在很多数据分析师的成长道路上，统计学、概率学都是离不开的课程。而随着技术的增长，你可能还需要拿起大学毕业就扔在一旁的高等数学、线性代数等等。此外，一名合格的数据分析人员，还需要深入地了解业务。因为在工作中，数据分析是为业务服务的，也是要为公司产生价值的。

如果你想了解实际工作中，数据分析工作到底在做什么，那么可以参加一下知乎知学堂官方的数据分析3天实战训练营。除了前面所说的工具学习，在训练营里还会展示电商、教育、互联网、游戏等多个行业的实战项目，有助于你了解实际的数据分析工作。只要0.1元的价格，性价比还是非常高的。

总结

互联网数据分析是一套流程，从网站上获取数据，仅仅是数据分析工作的开始。如果你是有意向从事互联网数据分析工作，那么关注的不该是收藏了多少网站，更应该将重心放到工具的学习、分析方法的学习上。

最后，欢迎你来到数据分析师的世界。

二、互联网数据分析技术？

互联网数据分析是一系列对数据进行分析和挖掘的方法，而大数据通常指的是海量数据存储和管理的一系列技术，而数据又是数据分析的基础。因此可以说大数据是大数据分析的基石，但两者并不等同。大数据技术为大数据分析提供数据源，而数据分析为提炼大数据背后的价值提供了方法。

三、互联网分析数据的条件？

1 是具备大规模数据收集和存储能力。2 互联网分析数据需要有高效的数据处理和分析技术。3 互联网分析数据需要有合适的数据采集和监测工具。4 互联网分析数据需要有专业的数据分析人员和团队。5 互联网分析数据需要有合法合规的数据使用和保护机制。6 互联网分析数据需要有清晰的数据分析目标和问题定义。7 互联网分析数据需要有准确的数据收集和整理方法。8 互联网分析数据需要有全面的数据源和多样化的数据类型。9 互联网分析数据需要有及时的数据更新和监测机制。10 互联网分析数据需要有有效的数据可视化和报告呈现方式。是为了能够有效地收集、存储、处理和分析海量的互联网数据，以获取有价值的信息和洞察。具备这些条件可以帮助人们更好地理解和把握互联网用户行为、市场趋势、产品改进等方面的信息，从而做出更明智的决策和战略规划。随着互联网的发展和普及，互联网分析数据的重要性也越来越凸显。在商业领域，互联网分析数据可以帮助企业了解用户需求、优化产品和服务、提高市场竞争力。在科学研究领域，互联网分析数据可以帮助学者和研究人员进行社会行为分析、舆情监测、疫情预测等。在政府和公共服务领域，互联网分析数据可以帮助政府决策、城市规划、公共安全等方面的工作。因此，具备对于个人、企业和社会来说都是非常重要的。

四、互联网数据分析大纲？

互联网数据分析是指通过收集、清洗、分析和解释互联网上的数据，以获取有用的洞察力和决策支持。以下是一个可能的互联网数据分析大纲：

1. 引言

- 什么是互联网数据分析

- 为什么互联网数据分析对组织和企业重要

2. 数据收集和存储

- 数据收集方法：调研、日志文件、API、爬虫等

- 数据存储的选择：数据库、数据仓库等

3. 数据清洗和预处理

- 数据清洗的重要性

- 常见的数据清洗步骤：去重、填充缺失值、处理异常值等

- 数据预处理技术：标准化、归一化、特征选择等

4. 数据分析方法和技术

- 描述性统计分析：均值、中位数、方差等

- 探索性数据分析：直方图、散点图、箱线图等

- 预测性数据分析：回归分析、时间序列分析、机器学习方法等

- 关联和分组分析：关联规则、聚类分析等

5. 数据可视化

- 可视化的重要性和好处

- 常见的数据可视化工具和技术

- 设计原则和最佳实践

6. 数据解释和报告

- 如何解释和解读数据分析结果

- 数据报告的结构和要点

- 数据报告的可视化和表达技巧

7. 案例分析和实践

- 基于真实场景的数据分析案例

- 使用流行的数据分析工具进行实践

8. 现实挑战和解决方案

- 数据隐私和安全问题

- 大数据处理和性能优化

- 数据分析团队的组织和运营策略

9. 未来发展趋势和展望

- AI和机器学习在互联网数据分析中的应用

- 自动化数据分析工具和平台的出现

- 数据驱动决策的未来趋势

这个大纲提供了一个广泛的框架，可以根据具体的培训或课程需求进行调整和补充。

五、互联网分析数据是什么？

互联网数据分析是通过收集、清洗、处理和分析互联网相关数据，以帮助企业或组织制定战略决策的过程。

它可以用来研究顾客的购买行为、市场趋势、竞争对手的活动、营销活动效果等方面的信息。

具体来说，互联网数据分析可以用来做以下几件事情：

1.了解顾客需求：通过收集用户在互联网上的行为、搜索、购物和社交等数据，分析用户行为特点，了解用户需求和喜好，为企业或组织提供针对性的服务和产品。

2.市场分析：通过分析互联网上的市场数据，了解行业趋势和竞争对手的活动，制定适合的营销策略和推广计划。

3.评估营销效果：通过跟踪和分析营销活动数据，如广告点击率、转化率等指标，评估营销活动的效果和投资回报率，帮助企业或组织做出决策。

4.优化用户体验：通过分析用户在互联网上的行为和反馈，发现用户体验中存在的问题，并提出相应的改进措施，提高用户满意度和忠诚度。

六、如何评估网站数据，并分析网站运营效果？

可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息，甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流，通过时段维度可以按照(24小时OR日序列)2种模式监测整站流量的24小时变化趋势，以及不同日起的变化趋势。

站内运营主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析：如：网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析。

对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而最大化提高网站的转化率。

七、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。

八、互联网营销数据分析框架？

应包括以下几个方面：

1. 目标设定：明确营销目标，如点击率、转化率等。

2. 数据收集：收集包括网站流量、社交媒体互动、销售数据等各类数据。

3. 数据清洗：处理缺失数据和异常值，确保数据准确性。

4. 数据分析：运用统计学和数据挖掘技术，分析数据以获取有价值的信息。

5. 结果呈现：通过图表、报告等形式将分析结果可视化，便于理解。

6. 策略调整：根据分析结果调整营销策略，提高效果。

九、如何入手网站数据分析？怎么学习网站数据分析？

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

……

好好学习，虽然累，但是要坚持！

2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

（1）数据分析报告类：Microsoft Office软件、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的，就看你自己怎么选了。

（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

最重要的是：理论知识+软件工具=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

十、网站数据分析实例：怎样分析竞争对手的网站数据分析策略？

通过页面的统计代码可以看出网站：

• 用了哪些统计工具：商业，免费
• 通过统计代码的定制情况，可以看出这些工具的使用是否深入
• 是否做了访客标记，页面点击事件，电子商务转化
• 是否有AB测试代码

如果重要的点都跟踪到了，则说明这个站点，在跟踪这块做的很不错（或请了专业人员来做）。但是否真的：关注数据，有良好的数据分析策略，则外人没法得知。

数据收集 -》处理 -》分析 -》指导运营。

通过统计代码，只能看出第一步。

当然也可以观察网站本身的：产品改版，营销，推荐等做的好不好，来评估：数据分析策略做的好不好。