熟悉规则：首先 ，你需要熟悉微乐麻将的游戏规则
，

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包括如何和牌、胡牌 、
、碰、等 。只有了解了规则，才能更好地制定策略
。 克制下家：在麻将桌上 ，克制下家是一个重要的策略。作为上家
，你可以通过控制打出的牌来影响下家的牌局，从而增加自己赢牌的机会 。 灵活应变：在麻将比赛中 ，情况会不断发生变化
。你需要根据手中的牌和牌桌上的情况来灵活调整策略。比如，当手中的牌型不好时
，可以考虑改变打法，选择更容易和牌的方式 。 记牌和算牌：记牌和算牌是麻将高手的必备技能。通过记住已经打出的牌和剩余的牌 ，你可以更好地接下来的牌局走向
，从而做出更明智的决策
。 保持冷静：在麻将比赛中，保持冷静和理智非常重要。不要因为一时的胜负而影响情绪 ，导致做出错误的决策 。要时刻保持清醒的头脑
，分析牌局，做出佳的选择
。  
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请注意 ，虽然微乐麻将自建房胜负规律策略可以提高你的赢牌机会
，但麻将仍然是一种博弈游戏，存在一定的运气成分。因此 ，即使你采用了这些策略
，也不能保证每次都能胜牌 。重要的是享受游戏过程，保持积极的心态
。
1.99%防封号效果,但本店保证不被封号2.此款软件使用过程中,放在后台,既有效果3.软件使用中,软件岀现退岀后台,重新点击启动运行4.遇到以下情况:游/戏漏闹洞修补 、服务器维护故障
、等原因,导致后期软件无法使用的,请立即联系客服修复5.本店软件售出前,已全部检测能正常安装和使用.

随着互联网、云计算 、人工智能和虚拟现实技术的飞速发展 ，企业数据呈几何增长，大数据时代已经到来
，不会数据分析，就难以适应社会的发展和企业的变革 ，就会被大数据的洪荒巨浪所吞噬。所以
，我们要树立数据思维，即要建立一种根据数据来思考的思维模式 。这是一种量化的思维模式 ，通过用数据描述事实
，用数据分析现状，追根溯源 ，实现科学决策
。

?怎么做数据分析才是有效的呢？这里
，我们为大家总结了5种常用的数据分析的方法，供大家参考。

1、对比分析

对比分析是我们在日常生活中最常用到的数据分析方法 ，一般分为纵向对比和横向对比 。纵向对比
，是时间上的对比，如我们经常提到的同比或环比
。横向对比是指与其他同类之间的对比 ，如与竞品之间的对比。如果要比较类似的数据组（例如产品销量之间的对比，实际与目标情况的对比）
，我们常用柱状图展示 。

2
、结构分析

结构分析也叫“占比分析 ”、“比重分析
”，计算某项经济指标各项组成部分占总体的比重 ，分析其内部构成的变化。占比分析常用饼图来展示
。例如
，通过分析流动资金的各项目占流动资金总额的比重，来确定流动资金的结构 ，然后将不同时期的资金结构进行对比
，观察结构变化。

3 、趋势分析

趋势分析是看有关指标一段时期的数据变化情况，查看发展趋势 。随着时间连续变化的数据显示常用折线图展示
。

在做趋势分析时 ，要考虑：

■ 这是自然周期变化么？例如
，每到7-8月销量就很高，到9月销量急剧下滑 ，是不是因为7-8月是旺季
，其他时段是淡季。

■ 这是生命周期变化么？例如某型号手机销售到了生命周期末尾，处于退市 ，新型号手机即将上市 。

■ 这是突发性变化么？例如平常年份7-8月销量也不好，今年由于政策的变动导致了销量的增加
。

所以
，趋势分析，并不能单纯看数据是上升了还是下降了 ，还要分析背后的因素
，具体问题具体分析。

4
、假设与验证

当我们还不能够证明某件事情的时候，可以先大胆假设 ，然后再小心求证
，验证一下假设是否成立 。例如在趋势分析中，我们不能够判断究竟是什么原因导致的9月份的销量急剧下滑
。我们可以先假设是由于学生开学 ，导致大量学生入学无法到游乐园玩耍导致了销量的急剧下滑。那我们可以延长时间
，看一下去年、前年是否也有这样的规律 。

5 、维度分析

如果想要从多个角度
、多个层面进行分析，那就是多维分析
。细分的维度包括时间、地区 、产品类别
、部门、员工 、客户等等。多维度组合分析 ，可以灵活应对不时面临的各种分析需求 。例如
，某企业想要分析产品销售情况，可以分析某时间段整个区域的销量走势情况
、可以分析某时间段各个门店的销售情况、可以分析某门店各个产品的销售情况…通过这些维度的组合与设定 ，可以得出不同的分析结论。

你知道互联网业务数据分析常用指标有哪些吗？

今天的互联网从业者比过去任何时候都重视数据，这并非是因为仅仅来自于“大数据”概念的炒作
，而是因为我们可依赖的数据极大丰富，而我们可以动用的工具也相当充足
。

这样 ，有一批立志专门从事互联网数据相关事业的朋友出现
，也就不足为奇。

尽管，传统意义上的数据人才早已有之 ，早在人们需要进行统计分析和概率计算的时候便有精通数学的数据科学家
，但互联网领域的数据人才却与之有巨大的不同 。

互联网运营数据分析人才的定义

我们如何定义互联网运营数据分析人才？事实上，定义二字本身会让我觉得不安
。我并不觉得要满足一定的条条框框才能算“人才 ” ，而涉及到商业领域
，许多目标的实现可以有许多不同的方法，而且殊途同归。

但我觉得 ，作为互联网运营数据分析人才
，还是有几个基本的共性可循 。

互联网是个神奇的大网，大数据开发和软件定制也是一种模式 ，这里提供最详细的报价，如果你真的想做
，可以来这里，这个手技的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零 ，按照顺序组合起来就可以找到
，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容 ，如果只是凑热闹的话
，就不要来了
。

第一点，应该是乐于分析且善于分析的人。我认为这多少是有些与生俱来的特质 。乐于分析 ，是指他遇到了问题并不武断结论
，不想当然，且保持愉快的心情去探究
。而其他人或许嫌麻烦地避之不及。善于分析 ，则是指他常常可以做不算离谱的假设
，并应用逻辑和方法去验证这些假设，并在反复的验证中直到发现问题背后的所在 。我认为这一点比其他什么都重要 ，其他的都可以慢慢弥补，但这一点却更似乎“与生俱来
”
。

第二点
，他拥有第一点提到的逻辑和方法的相关知识并有运用这些知识的能力。所谓的讲逻辑，就是你的论据要能够支撑你的论点；所谓的有知识 ，就是你的论据是建立在事实和科学基础之上的；所谓的讲方法
，就是运用这些知识的手段和工具是最佳的 。比如，要证明一个页面优于另外一个 ，你就需要按照逻辑一步步使用一系列的工具和手段
，从捕获数据，到分析数据 ，到根据分析提出理论上的改进方案
，然后再利用较大数据量的随机测试来检验你的方案，以及在随后的进一步对比和分析。你不可以不讲逻辑 ，说这个页面就是这么改就一定行！（老板们往往都是有这样强烈直觉的
，但大多数时候都相当不可靠
。）你说行，得讲理由 ，得讲证据，而且这证据经得起推论
，就是我们探案时候的“证据链”。这个过程中包含的方法则包括合理的数据抓取的方法 、各种数据细分分析的方法、科学测试的方法等等 。这些你要很在行
。

第三点，你是“讲生意 ”的。讲生意不是说你真的去谈生意 ，而是你工作的一切出发点是为了生意 。做分析的时候
，我们大抵都觉得自己好似福尔摩斯，我们一头扎进数据中 ，我们怀着激动的心情去推理
，但我们却可能忽略了，数据分析人才的存在是为了更好的生意 ，而不是为了更好的分析
。说来有些矛盾
，那些最初最好（最好的定义是最有效）分析的人，很多时候并非那些分析科班出身的人 ，而是最懂业务的人。我几乎有些偏执地认为
，纯粹地培养做分析的人才是一个伪命题 。善于业务的人一定需要善于分析，但是反过来就不一定
。数据分析的人才 ，必须首先是业务人才。更何况，我们是互联网运营数据分析
，运营就是生意的同义反复 。

其实谈到这里，讲到了数据分析的本质
。数据分析本身毫无意义 ，如果它不能从你的生意出发又回到你的生意。大数据
，哦，这个概念也很火 ，但是
，似乎有些落不了地呢 。这正是因为，很多时候 ，大数据既不来源于你的生意
，最后也用不到你的生意。这其实就是这几年大数据概念最需要解决的问题——让它广泛地应用于商业
。

第四点，工具。相对没那么重要 ，但还是得说一下 。善于使用工具是数据分析人才的基本素质
，如果你觉得工具缺失或者不趁手，还需要有发现并获取工具的能力
。不过 ，总体而言，我们所遇到的所有分析的问题
，都有各种各样的工具帮我们解决。是的，所有的问题都有工具 。

有朋友一定会问 ，为什么没有提数学？为什么不讲讲数据建模？个人认为
，也仅代表个人观点，这些真不是互联网运营的数据分析人才一定得具备的
。并不是说这些东西不重要——不少时候我们会用到这些方法 ，比如我们在分析用户流失的时候
，我们在进行预测分析的时候，或是我们在归因
、聚类或需要人工智能的时候。但是 ，如果要把这个东西作为互联网运营数据分析人才的第一要件去要求
，那根本就会挡住无数真正具有天赋的分析人才的事业之路，更何况 ，这些东西当你需要用到的时候
，它们更多是以工具的形态存在，以垫脚石的姿态来帮助你 ，而不应该作为一个分析爱好者成为人才的包袱和拦路虎 。不过，我们很多企业却把这作为要件
，而忽略我前面说的那四点，这就太舍本逐末了
。

数据分析相关的职位

几乎所有的互联网业务部门都需要有优秀数据分析能力的人才 ，运营部门毫无疑问。

互联网运营牵涉到几个关键部门 。一个部分是获取新的用户（或者新的流量）的部门
，另外一个则是对互联网产品（APP、网站等等）负责的产品部门，然后是在这些产品之上进行日常经营和管理（也就是我们所说的狭义的运营）的部门 ，最后是服务于既有用户（或客户）的部门
。这四个部门当然不一定在各个企业截然的被区分开
，有时候，几个部门会合并 ，例如第一个和第四个部门容易被合并在一起
，或者第一个和第三个部门合并在一起。

这些部门之外，再额外设置一个数据分析部门是可能的 ，但并不常见 。这样的部门可能源自于传统的企划部门
，进行被称为企业BI的工作。但互联网企业这样的设置并不多见
。

但是，这些部门之内 ，设置数据分析相关的职位就太常见了。对于第一个部门即获取新用户的部门，数据分析工作几乎是贯穿始终的 。这些部门往往有一个或者几个流量优化师
，他们的工作必须基于每日的数据，并结合对于流量渠道的深入认识以及与其他同事的持续沟通 ，从而达到正确地选择流量渠道 、合适价格地购买流量
，以及最大化流量产出
。他们的工作还包括需要对流量的质量进行持续的追踪，并不断提出优化流量的方法。这个工作至始至终都需要强大的数据分析能力作支撑 。这个部门的数据分析人才的职位常常是流量优化师
、渠道运营经理之类
。

第二个部门 ，负责对网站、APP或者移动端H5站等进行不断改良优化
，理论上所有呈现在前端的事情（与网站的后台相对）都应该是他们负责的，所以产品经理 、创意设计
、前端工程师等“异星人”是集中在这个部门的。除了他们 ，这个部门肯定需要一个网站/APP分析师
，利用数据来说明设计和攻城狮们的作品是不是真正被用户所喜爱 。也正因此，这个部门的这个职位往往容易引发争议、争论甚至争斗 ，是一个非常微妙的角色
。有些公司不在这个部门中设置这个角色
，而是由产品经理兼任，这完全可以理解。中国的情况往往如是 ，不过我看到的比较大的美国企业，却几乎都有正牌的网站（APP）分析师
，甚至这些分析师被单独拎出来成立一个部门 。这表明的生意比做的精细太多
。

第三个部门，日常经营和管理部门 ，这个更不用说了
，只要没有“老板和政治作祟
”的地方，肯定必须是数据说话。你的活动主推什么商品 、如何定价
、进行什么样的促销、如何创意 、如何文案
、如何设置时间节奏和排程等等 ，都需要依赖于数据 。这个部门的负责是运营总监
，他的左膀右臂之一必然是运营分析经理，不过我更乐意叫他们运营优化经理之类。这个职位的分析工作日常且密集 ，而且遇到特殊事件和旺季则更加忙碌
。有些朋友对我说
，我们公司并不设置这个职位，但是他们并不否认相关的数据工作——“是的 ，我们要看很多报表、热图
，没有数据我们肯定不敢轻举妄动。”所以，不设置相关职位可以理解 ，但是不设置相关职能则不可思议 。运营分析人员也同样会做一些与流量分析人员类似的工作，因为如果经营效果不佳
，有必要排除流量本身的问题，才能更好的研究其他的可能性
。同理 ，运营分析人员也会关注承接端（即网站或app）本身的表现。所以
，他们相对而言，非常的“全能 ” 。

第四个部门 ，过去是“数据库营销部门
”
，今天则容易被称为“用户增值部门”，名字变了 ，工作内容也有一些变化
，不仅仅是简单的根据数据发邮件打电话骚扰什么的，更需要做一些跟客户的深度互动
。主要工作是维系既有客户 ，并且引导既有客户实现持续地 、更高地消费。这个部门不用说了
，本身就是依靠用户（客户）数据库工作的，而且数据库还需要升级 ，即不仅仅只是客户的静态信息（年龄生日有没有米什么的），更重要的还有他们的购物、行为及兴趣
，所以这个部门如果设置，一般都需要有一个数据分析的好手 ，一个能做数据挖掘的数据科学家 。当然了
，小公司往往不设这个部门，而中
、大型企业这个部门很受重视
。我的客户几乎全部都有这个部门。不过 ，有一点我要指出
，虽然这个部门是常设部门，但是分析好手和数据科学家 ，并非各个公司都能够配备齐的 。

除了这些业务部门的常备数据分析人员
，还有一个新概念被提出，即增长骇客
。有一个朋友 ，在一家最近几年发展极为火爆的互联网O2O共享经济平台任互联网推广负责人
，第一件事情就是问有没有增长骇客的朋友，有一个增长骇客职位 ，需要这样的人才。估摸着，这个职位是顺应“精益创业 ”而来的
，即，不断通过数据验证MVP（最小变量产品）的那个人 。嗯 ，这样的角色
，绝对是精益创业公司所需要的，只是嘛 ，这样的人真的太难找了。

待遇几何？

谈到职位
，大家肯定会问到待遇
。北京的互联网相关的职位的薪水，近些年真是日新月异的变化。并非是数据分析人员的薪水涨 ，而是整个互联网的行业的小伙伴们的薪水都涨！给大家一些参考值吧 。刚刚毕业的大学生
，在百度的待遇大概一年12-16万，开发和分析人员的价格并无太大差异
。分析人员干到3-5年的 ，年薪分化情况比较显著
，我看到有公司开40万年薪招聘分析经理，但并不一定是普遍现象。那位寻找“增长骇客
”朋友公司的薪水大约也是这样 ，但还包含额外的令人艳羡的极有可能上市兑现的期权，这样含金量便大大提高 。做到更高职位则不同
，数据分析或者大数据应用现在忽然成为风险投资的热点，所以这一类高级人才的薪水超过百万人民币也不奇怪
。

图：国外的digital analytics的职位薪水情况 ，总的趋势是上涨（This chart provides the 3-month moving average for salaries quoted in permanent IT jobs citing Digital Analyst within the UK.）

中国互联网市场对于数据分析人才的需求原本比对开发工程师的需求要弱
，不过市场的人才供应情况更少，这个行业普遍缺乏具有系统性数据分析能力的人才。2016年 ，我明显感觉到这个缺口在进一步变大
，原因在于突然爆发的精益创业、精益经营的需求随着经济的下滑而被激发出来 。向讨要人才的情况也比15年的时候要频繁得多
。

面向未来

数据分析人才的未来取决于数据分析本身的未来。最欣喜的事情是，这个未来现在正变得清晰起来 ，几个同方向的力量形成合力正在促进数据分析走向一个从可有可无到不可或缺的阶段 。第一个力量来源于人们普遍对于数据价值的认可和重视
。数据文化比过去要被更广泛的认同。经济形势的走弱也客观上促进了人们对精细化运营需求的提升
，这也提升了数据的价值 。第二个力量来自于可以使用的工具比过去要丰富太多，而使用难度又成倍降低。可以比较一下3年前的Omniture和现在的Google Analytics便知道这种变化的速度有多么的惊人
。功能更强大但使用更简便的工具仍然在不断涌现。第三个力量来自于资本的力量 ，即更多的基于数据产品 、工具
、解决方案、大数据 、人工智能的商业项目被认可和被大规模资助 。第四个力量来自于连政府都在极力鼓吹和促进
。第五个力量来自于国外的成功先例所起到的正向激励作用。

一直都强调
，数据的革命是继互联网革命之后另一个颠覆世界的变革，现在正踩在这个变革的门线上 ，下一步是自然而然的走向更深远的领域，创造更大的价值
，乃至创造一个前所未有的商业世界 。

所以，相信任何一个阅读了这个文章的朋友 ，都已经做出了正确的选择
。

大数据时代SEO数据如何搜集和分析

常用的数据指标包括三方面：用户数据
、行为数据、业务数据
，串成一句话即是：谁，干了什么 ，结果如何

可从用户来源 、用户存量
、用户增量、用户健康度四个常用维度去看

用户来源 ：指用户来源的渠道
，比如：百度自然搜索 、百度关键字投放
、搜狗、微信等

用户存量 ：指日活DAU（Daily Active User，日活跃用户数量） 、月活MAU（Monthly Active User ，月活跃用户数量）等用户活跃数据。注：需要说明的是MAU不等于各日的DAU之和
，需要对用户去重统计才有意义 。

用户增量 ：指新增用户，定义新增用户的流程节点和基于维度不同 ，统计出来的数据不同
，在日常工作中，要和团队明确统一定义的标准 ，降低沟通成本

用户健康度 ：可用用户留存率等指标衡量，关于留存率计算一般有三种算法

可从访问次数/频率、访问时长
、访问转化、访问跳出四个常用维度去看

访问次数/频率 ：可用PV（Page View
，页面浏览量） 、UV（Unique Visitor，独立访客量）
、访问深度来呈现

PV指页面访问次数 ，UV指访客人数

访问深度 ：用来衡量用户对产品的了解程度

访问时长 ：可一定程度量化当前页面内容对用户的吸引程度
。注：在处理访问时长数据时
，需要注意剔除一些非常大的值，避免用户去做其他事情页面没关这种极端情况带来的干扰

访问转化 ：指用户访问相关页面后 ，转化成注册用户、付费用户的比率

访问跳出 ：可用弹出率等指标衡量页面对用户的质量
，注：弹出率是基于访问次数的

可从业务总量 、人均付费
、人数、产品健康度四个常用维度去看

总量 ：一般会用GMV（Gross Merchandise Volume，成交总额）来度量 ，

人均付费 ：一般用ARPU（Average Revenue Per User
，每用户平均收入）/ARPPU（Average Revenue Per Paying User，每付费用户带来的平均收益）

人数 ：一般指付费人数

产品健康度 ：衡量大多数产品健康度 ，看其能带来的收益
，即可以用付费率 、付费频次等指标来衡量

上述具体指标，在实际工作中 ，要根据产品的具体形态调整。比如业务数据的指标，视频产品一般就会采用观看时长来衡量总量
，观看人数来度量人数这个指标

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”的今天，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
。但是 ，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。

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 。所以，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
。所以，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：1.文章重点不在于“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 ，更不要迷信大数据2.文章内容由于篇幅有限不能详细。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。3.为何要搜集seo相应数据文章已有解释 。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
。4.excel表格只是起到简单说明 ，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。5.本文重在思路
，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。

关于“如何做数据分析才是正确的 ”这个话题的介绍 ，今天小编就给大家分享完了
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