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  • 网站分析概要

    2017-07-24 11:58:00
    网站分析是什么 网站分析是指在获得网站访问量等基本数据情况下,分析网站数据,从中发现访客访问网站的规律和特点,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机遇...

    网站分析是什么

    网站分析是指在获得网站访问量等基本数据情况下,分析网站数据,从中发现访客访问网站的规律和特点,并将这些规律与网络营销策略等相结合,从而发现目前网络营销活动和运营中可能存在的问题和机遇,并为进一步修正或重新制定策略提供依据。

    网站分析的意义

    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、吸引流量、保留流量,并利用流量完成转化等目标,带来的实际收益主要包括以下几点:

    监控网站运营状态
    网站分析最基本的应用就是监控网站的运营状态。收集网站日常产生的各类数据,包括浏览和访客数据等,并通过统计这些数据生成网站分析报表,对网站的运营状态进行系统地展现。从浏览数据的变化趋势,到比较新老用户比率等,数据帮助运营者从多角度观察网站的状况是否良好。

    提升网站推广效果
    常见网站推广方式主要包括SEO(SearchEngine Optimization,搜索引擎优化),SEM(Search Engine Marketing搜索引擎营销)和广告投放推广。SEO分析主要是分析网站在各搜索引擎的搜索词排名和点击,以及网站在搜索引擎的收录、排名和展现情况。SEM分析是通过了解从搜索引擎商业推广结果页导入的流量后续表现,进而调整网页在搜索结果页上排名,针对搜索引擎用户展开营销活动。另外,网站分析可以定制化地细分来源和访客,从而进行有针对性的广告推广营销。

    优化网站结构和体验
    通过分析网站的转化路径,定位访客流失环节,有针对地查漏补缺,后续通过热力图等工具有效地分析点击分布和细分点击属性,摸清访客的常规行为和人口学属性,提升网站吸引力和易用性。

    流量统计原理

    流量统计原理主要有两种:传统的基于日志文件统计和当前较为流行的基于脚本(JavaScript等)统计。

    基于日志文件的统计

    通过分析网站后台的日志文件来统计访客的浏览和点击行为。这种方法的优点是简单方便,无需修改网页代码,可以收集网络爬虫数据等。缺点是网站日志包含所有日志数据,需预处理来提升数据质量;而且无法统计到页面缓存导致的缓存浏览数据。

    基于脚本的统计

    此方法需要在网站的html代码中嵌入一段脚本(JavaScript等)用于统计访客的浏览等行为。这种方法的优点是技术难度低,只需嵌入脚本代码,无需配置服务器;能够快速获取点击、响应等数据并方便展现;不需要担心缓存带来的影响,数据的准确度较高。缺点主要是无法统计网络爬虫的信息。当前主流的流量分析系统绝大部分采用此种方法收集数据,包括百度统计和谷歌分析等。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zkio/p/7228215.html

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  • 软件概要设计做什么

    2019-09-26 23:57:09
    一、软件设计一般流程:1、先前的软件需求分析阶段,已经搞清楚了 “要解决什么问题”,并输出了《软件需要说明书》。这时一切都理想。2、现在进入概要设计阶段,重点说清楚“总体实现方案”,确定软件系统的总体...

    软件概要设计做什么,怎么做


    一、软件设计一般流程: 
    1、先前的软件需求分析阶段,已经搞清楚了 “要解决什么问题”,并输出了《软件需要说明书》。这时一切都是理想。
    2、现在进入概要设计阶段,重点说清楚“总体实现方案”,确定软件系统的总体布局,各个子模块的功能和模块间的关系,与外部系统的关系。有一些研究与论证性的内容。并输出《软件概要设计说明书》。这时一切都是概念。
    3、最后进入详细设计阶段,重点说清楚“每个模块怎么做”,是“程序”的蓝图,确定每个模块采用的算法、数据结构、接口的实现、属性、参数。并输出《软件详细设计说明书》。这时一切都是实现。


    二、《概要设计说明书》的一般结构: 
       1、总述:需求或目标(讲一下事情的起源)、环境、局限;
               ----主要交代背景与大环境。(非重点)
       2、总体设计:从全局的角度说一下 总体结构、功能、处理流程、有哪些模块、模块间的关系;
               ----使读者有“全局”观,为下一步深入各个模块做好准备。
       3、外部接口:总体说明外部用户、软、硬件接口(可用资源);(这个接口不是java的interface) 。
               ----使读者了解可以利用的外部资源。
       4、模块设计:每个模块“做什么”、简要说明“怎么做”(输入、输出、处理逻辑、与其它模块或系统的接口),处在什么逻辑位置、物理位置; (重点)
       5、数据结构:逻辑结构、物理结构(存储在数据表中,还是缓存中);  
       6、容灾设计:出错信息、出错处理; (可选)
       7、监控设计:运行模块组合、控制、时间;(可选)
       8、用户界面设计:(可选)
       9、安全设计:(可选)
       10、其它设计:(可选)
       11、制定规范(附录): 设计原则,代码规范、接口规约、命名规则。--是小组协同开发的基础

    三、模块设计是重点,多说几句: 
       可以写以下内容:
       1、模块描述:说明哪些模块实现了哪些功能;
       2、模块层次结构:可以使用某个视角的软件框架图来表达;
       3、模块间的关系:模块间依赖关系的描述,通信机制描述;
       4、模块的核心接口:说明模块传递的信息、信息的结构;
       5、处理方式设计:说一些满足功能和性能的算法;


    四、怎么使用概要设计: 
       1、用来评价总体设计的可行性。
       2、用来检查设计的模块是否完整,保证每一个功能都有对应的模块来实现。
       3、用来评估开发工作量、指导开发计划(在不写详细设计的情况下)。


    五、最后提醒: 
       1、概要设计阶段过于重视业务流程是个误区.
       2、概要设计阶段过于重视细节实现是个误区.

    转载于:https://www.cnblogs.com/isAndyWu/p/10410324.html

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    数据挖掘的基本任务

    数据挖掘的基本任务包括利用分类和预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检测、智能推荐等方法,帮助企业提取数据中蕴含的商业价值,提升企业的竞争力。

    数据挖掘建模过程

    1)定义挖掘目标

          针对具体的数据挖掘应用需求,首先要明确本次的挖掘目标是什么?系统完成后达到什么样的效果?因此,我们必须分析应用领域,包括应用中的各种知识和应用目标,了解相关领域的情况,熟悉背景知识,弄清用户需求。要想充分发挥数据挖掘的价值,必须对目标有一个清晰明确的定义,即决定到底想干什么。

    2)数据取样

          在明确了需要进行数据挖掘的目标后,接下来就是需要从业务系统中抽取一个与挖掘目标相关的样本数据子集。抽取数据的标准,一是相关性,二是可靠性,三是有效性,而不是动用全部企业数据。通过对数据样本的精选,不仅能较少数据处理量,节省系统资源,还可以使我们想要寻找的规律性更加凸显出来。

          进行数据取样,一定要严格把质量关。在任何时候都不能忽略数据的质量,即使是从一个数据仓库中进行数据取样,也不要忘记检查其质量。因为数据挖掘是要探索企业运作的内在规律性,原始数据有误,就很难从中探索规律性。若真的从中还探索出来了什么“规律性”,再依次去指导工作,则很可能会造成误导。若从正在运行的新系统中进行过数据取样,更要注意数据的完整性和有效性。

          衡量取样数据质量的标准如下:

          a.资料完整无缺,各类指标齐全

          b.数据准确无误,反映的都是正常(而不是异常)状态下的水平

          对获取的数据,可再从中进行抽样操作。抽样的方式是多种多样的,常见的方式如下:

          a.随机取样:在采用随机取样方式时,数据集中的每一组观测值都有相同的被抽样的概率。如按10%的比例对一个数据集进行随机抽样,则每一组观测值都有10%的机会被取到。

          b.等距抽样:如按5%的比例对一个有100组观测值的数据集进行等距抽样,则有100/5=20,等距抽样方式是取第20、40、60、80和第100这5组观测值。

          c.分层抽样:在这种抽样操作时,首先将样本总体分成若干层次(或者说分成若干个子集)。在每个层次中的观测值都具有相同的被选用的概率,但对于不同的层次可设定不同的概率。这样的抽样结果通常具有更好的代表性,进而使模型具有更好的拟合精度。

          d.从起始顺序抽样:这种抽样方式是从输入数据集的起始处开始抽样。抽样的数量可以给定一个百分比,或者直接给定选取观测值的组数。

          e.分类抽样:在前述几种抽样方式中,并不考虑抽取样本的具体取值。分类抽样则依据某种属性的取值来选择收据子集,如按客户名称分类、按地址区域分类等。分类抽样的选取方式就是前面所述的几种方式,只是抽样以类为单位。

    3)数据探索

          前面所叙述的数据取样,多少是带着人们对如何实现数据挖掘目标的先验认识进行操作的。当我们拿到了一个样本数据集后,它是否达到我们原来设想的要求;样本中有没有什么明显的规律和趋势;有没有出现从未设想过的数据状态;属性之间有什么相关性;它们可区分成怎样一些类别。。。。这都是要探索的内容。

          对所抽取的样本数据进行探索、审核和必要的加工处理,是保证最终的挖掘模型的质量所必需。可以说,挖掘模型的质量不会超过抽取样本的质量。数据探索和预处理的目的是为了保证样本数据的质量,从而为保证模型质量打下基础。

          数据探索主要包括:异常值分析、缺失值分析、相关分析和周期性分析等。

    4)数据预处理

          当采样数据维度过大时,如何进行降维处理、缺失值处理等都是数据预处理要解决的问题。

          由于采样数据中常常包含许多含有噪声、不完整,甚至不一致的数据,对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。那么,如何对数据进行预处理以改善数据质量,并最终达到完善最终数据挖掘结果的目的呢?

          数据预处理主要包括:数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约等。

    5)挖掘建模

          样本抽取完成并经预处理后,接下来要考虑的问题是:本次建模属于数据挖掘应用中的哪类问题(分类、聚类、关联规则、时序模式或者智能推荐),选择哪种算法进行模型构建?

          这一步是数据挖掘工作的核心环节。挖掘建模主要包括基于关联规则算法的智能推荐、基于聚类算法的价值分析、基于分类和预测算法的推荐等。

    6)模型评价

          从上一步的建模过程中会得出一系列的分析结果,模型评价的目的之一就是从这些模型中自动找出一个最好的模型,另外就是要根据业务对模型进行解释和应用。

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  • 概要设计要做什么

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空空如也

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