网页游戏怎么分析数据,最值得推荐的十大数据分析工具

这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以用了json这个包（解析json），主要内容如下：程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。

如何学习网站数据分析？

首先，数据分析这个行业很火，大数据，人工智能等都有用到数据分析的地方。1. 要学习数据分析必须要对这个有足够的兴趣，说实话数据分析光那些枯燥的数学公式就够你头疼的，如果没有很浓厚的兴趣，估计在学习的过程中很难坚持下来。2.最好有一定的基础知识储备，如果你学过数学统计，对置信区间，相关性，总体和样本，概率分布等这些概念都熟悉的话，数据分析学起来你会感觉游刃有余3.收集一些数据集，公开数据信息的网站有很多，你可以去自由下载。

比如中国统计信息网：国家统计局的官方网站，汇集了海量的全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息4.如果你是自学的话，要有好的学习网站，可以去中国商业智能网站看看，里面有许多数据分析的案例以及相关资讯，可以自由下载里面的文档。5.如果数据分析的方法思路都学习清楚之后，就是怎么实现了，你需要学习一门编程语言来把你的数据集分析成你想要的样子，python挺火的，建议去学习下。

网站数据分析的内容有哪些？

网站数据分析包括哪些方面一.流量统计是基础的数据统计​ 网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息，包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等;实时了解网站的变化趋势，了解有效覆盖人群的规模，了解推广的目标人群，在哪个页面，哪个频道。​ 1.了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据​ 2.了解网站关注行业用户量的潜在规模​ 3.与行业平均指标做对比，作为评估自身网站发展的指标​ 4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度​ 5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 根据网站的大致需求，相关网站“数据统计”的基本分析应具有：​ A.访问人次，即网站的访问人次，通常以日访问人次统计，此指标不排除同一访客同一天访问多次。

​ B.访问总页面数，即访问者在站点上浏览的总页面数，通常以日统计。​ C.独立访客，也称独立IP，指访问站点的独立访客，通常以日访问人次统计，每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时，不重复计算，仍视作一个独立访问者。​ D.人均停留时间，即访问者在网站停留的时间 计算公式：人均停留时间=访问人次停留时间/访问人次。

指“独立访问者”平均每次访问某一网站的停留时间。也就是说一个周期内，从开始访问这个网站到结束访问这个网站所停留的时间。​ E.人均访问页数(PV值)，即访问者平均访问页面数， 计算公式：PV值=访问总页面数/访问人次。这项指标同样重要，访问者平均访问页数越多，越能实现网站的目的指向。​ F.跳出率，即访问者到达站点后浏览页数仅有的一页的比率。

​ G.新访客，即访问站点的访问者是否第一次登录站点，该指标从一侧面反应平台的人气程度和知名度，通常以日为单位进行统计。每日新访客人数越多，说明人气越高，影响度也越来越高。​ H.回访者，即访问站点的访问者超过一次以上登录站点，该指标从一侧面反应访问者对站点的接受程度，通常以日为单位进行统计，回访人数越多，说明站点被接受的程度越高，而通常，网站的潜在客户行为，就是在回访者中实现，如注册、购物、消费等。

​ I.每个独立访问者访问频次：一个周期内独立访问者的平均访问次数。二.关键字数据收集​ 包括两方面： 客户通过哪些关键字到达网站 客户在网站搜索哪些关键字—精确地跟踪有哪些关键字产生了销售额或销售机会三 .网站专题及营销方式的效果统计​ 精确地跟踪有哪些专题产生了销售额或销售机会，跟踪由专题转换为销售的点击次数 帮助我们评估网站页面格局的合理性 跟踪销售额和销售机会。

如何用python爬取网站数据？

这里简单介绍一下吧，以抓取网站静态、动态2种数据为例，实验环境win10 python3.6 pycharm5.0，主要内容如下：抓取网站静态数据（数据在网页源码中）：以糗事百科网站数据为例1.这里假设我们抓取的数据如下，主要包括用户昵称、内容、好笑数和评论数这4个字段，如下：对应的网页源码如下，包含我们所需要的数据：2.对应网页结构，主要代码如下，很简单，主要用到requests BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面：程序运行截图如下，已经成功爬取到数据：抓取网站动态数据（数据不在网页源码中，json等文件中）：以人人贷网站数据为例1.这里假设我们爬取的是债券数据，主要包括年利率、借款标题、期限、金额和进度这5个字段信息，截图如下：打开网页源码中，可以发现数据不在网页源码中，按F12抓包分析时，才发现在一个json文件中，如下：2.获取到json文件的url后，我们就可以爬取对应数据了，这里使用的包与上面类似，因为是json文件，所以还用了json这个包（解析json），主要内容如下：程序运行截图如下，已经成功抓取到数据：至此，这里就介绍完了这2种数据的抓取，包括静态数据和动态数据。

总的来说，这2个示例不难，都是入门级别的爬虫，网页结构也比较简单，最重要的还是要会进行抓包分析，对页面进行分析提取，后期熟悉后，可以借助scrapy这个框架进行数据的爬取，可以更方便一些，效率更高，当然，如果爬取的页面比较复杂，像验证码、加密等，这时候就需要认真分析了，网上也有一些教程可供参考，感兴趣的可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。

有没有能查询各种数据的网站啊，有何分享？

废话不多说，直接上干货！之前也写过类似的文章和问答，先把链接放上来。第一个，https://www.toutiao/i6657881330291835403/ 第二个，https://www.wukong/question/6460099185331929357/?origin_source=user_profile_answer_tab 第三个，https://www.wukong/question/6514922945222017284/ 不是太想占篇幅说了，直接列出名字，想看就点上面链接看。

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1.Android排名网址：https://www.qimai/rank 七麦数据下的APP榜单排名，回合主流的应用平台数据，想要安卓平台下载量的可以直接去看。顺带说一句，七麦数据也有ios的下载排名。2.禅大师网址：https://www.chandashi/ 有榜单，有工具，互联网人可以去找数据。

3.淘宝排行榜网址：https://top.taobao/ 淘宝排行榜是对淘宝近百万店铺前500名排名以及对商品性价比排行的一种导航。4.爱站网站长都知道爱站网是干啥的，不细说了。网址：http://www.aizhan/ 5.新榜网址：https://www.newrank/自媒体人肯定知道的排行榜集合，优秀。

6.199it网址：http://www.199it/ 搞互联网数据的。7nic网址：http://wwwnic/ 互联网类数据和行业报告还是有点的。8.腾讯大数据网址：https://data.qq/reports 企鹅家的，有点行业报告什么的。9. 360互联网安全中心网址：https://zt.360/report/ 基本上数据和行业报告都是和安全有关的。

10.微博的微报告网址：https://data.weibo/report/report 如果觉得纳兰说得有点意思，请关注！谢谢！作者简介：纳兰说数码，工科毕业，爱玩爱搞机，也深爱写作。关注我，咱们一起聊点有趣的数码产品或者超酷有用的APP。专业建站，专业APP/网站/小程序制作，专业SEO。