大數據搜集
網路站長，也可以用其他第三方SEO工具，5118、愛站，5118有個網站監控的功能，可以添加管理多個網站。
② 大數據怎麼收集
通過數據抓取和數據監測，整合成一個巨大的資料庫——產業經濟數據監測、預測與政策模擬平台
③ 大數據時代怎樣用統計學搜集數據
已上提問是統計學基本概念不清楚：有的學者認為大數據時代統計學過時了；實際上：這是一種錯誤學說，就是一個大呼悠。所為的大數據就是數據流大一點而已，從數據擴展到信息，並沒有超出統計學描述的范圍；也就是互聯網、計算機、蘋果手機，小朋友手機搖啊搖，小姑娘們聊啊聊，帥哥鍵盤敲啊敲，這些數據、信息、資料、圖片向白雲一樣飄啊飄，飄到空間瞬間形成龐大的幾十萬億的數據雲。最後這些數據流我們用計算機通過統計學專家學者加已整理、分析；這就對統計學家提出了新的挑戰。
統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
「社會統計學與數理統計學的統一」理論的重大意義
王見定教授指出：社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，而變數和隨機變數是兩個既有區別又有聯系，且在一定條件下可以相互轉化的數學概念。王見定教授的這一論述在數學上就是一個巨大的發現。
我們知道「變數」的概念是17世紀由著名數學家笛卡爾首先提出，而「隨機變數」的概念是20世紀30年代以後由蘇聯學者首先提出，兩個概念的提出相差3個世紀。截至到王見定教授，世界上還沒有第二個人提出變數和隨機變數兩者的聯系、區別以及相互的轉化。我們知道變數的提出造就了一系列的函數論、方程論、微積分等重大數學學科的產生和發展；而隨機變數的提出則奠定了概率論和數理統計等學科的理論基礎和促進了它們的蓬勃發展。可見變數、隨機變數概念的提出其價值何等重大，從而把王見定教授在世界上首次提出變數、隨機變數的聯系、區別以及相互的轉化的意義稱為巨大、也就不視為過。
下面我們回到：「社會統計學和數理統計學的統一」理論上來。王見定教授指出社會統計學描述的是變數，數理統計學描述的是隨機變數，這樣王見定教授准確地界定了社會統計學與數理統計學各自研究的范圍，以及在一定條件下可以相互轉化的關系，這是對統計學的最大貢獻。它結束了近400年來幾十種甚至上百種以上五花八門種類的統計學混戰局面，使它們回到正確的軌道上來。
由於變數不斷地出現且永遠地繼續下去，所以社會統計學不僅不會消亡，而且會不斷發展狀大。當然數理統計學也會由於隨機變數的不斷出現同樣發展狀大。但是，對隨機變數的研究一般來說比對變數的研究復雜的多，而且直到今天數理統計的研究尚處在較低的水平，且使用起來比較復雜；再從長遠的研究來看，對隨機變數的研究最終會逐步轉化為對變數的研究，這與我們通常研究復雜問題轉化為若干簡單問題的研究道理是一樣的。既然社會統計學描述的是變數，而變數描述的范圍是極其寬廣的，絕非某些數理統計學者所雲：社會統計學只作簡單的加、減、乘、除。從理論上講，社會統計學應該復蓋除數理統計學之外的絕大多數數學學科的運作。所以王見定教授提出的：「社會統計學與數理統計學統一」理論，從根本上糾正了統計學界長期存在的低估社會統計學的錯誤學說，並從理論上和應用上論證了社會統計學的廣闊前景。
④ 大數據時代SEO數據如何搜集和分析，yunmar很想知道
很多人不清楚需要搜集什麼樣的數據;也有的不清楚通過什麼渠道來搜集數據;還有大部分不清楚搜集整理的數據如何去分析，進而也就不清楚怎麼去利用這些數據。所以，很多數據也就僅僅只是數字，無法去轉化和為公司利益服務，成了一個華麗麗的擺設或者雞肋。
先來說說三類將數據做成擺設的類型：
1、重視數據但不清楚如何搜集，這是「被數據」類型。對數據處於模糊了解狀態，由於生活在這個信息爆炸化時代，耳濡目染各種宣講數據的重要性，自然也就重視起數據來，知道公司和企業做事和計劃要靠數據來支撐。但是由於沒有專業的相關數據人員，自己的公司(或者是個人站長)該做哪些數據，通過什麼渠道來搜集整理，可謂是一知半解。最後可能是通過頭腦風暴和網上的所謂教程來比葫蘆畫瓢，再加上咨詢下同行，東拼西湊而成的數據，這樣的數據自然就真的只是擺設了。
2、雲碼了解所需數據但來源不規范，這是「誤數據」類型。對數據了解比較了解，由於在互聯網或者公司摸爬滾打多年，出於自身原因和目的大概知道該需要什麼數據。但是同樣由於沒有專業的相關數據人員，對於數據的來源和製作並不規范，數據採集也可能存在誤差。所以，這些數據就可能失真，利用價值自然也不是很大。其實，這類數據比第一類更加成了擺設。
3、雲碼會做數據但不會解讀分析，這是「賤數據」類型。對數據有清楚了解，並有準確的數據來源和較明確的數據需求，但是卻等於入寶山而空回，坐擁金礦卻不會利用，豈不是把這些可以帶來真金白銀的數據給輕賤了?只是簡單的搜集整理，把數據形成可視化的報表，但是只是這些數據又能說明什麼問題呢。
數據背後的意義是什麼，怎樣去解讀數據來為公司和個人創造價值，怎樣去利用數據來規避可能存在的風險，怎樣去利用數據分析出現的問題?這些才是數據的真正價值。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
說的有點多了，其實筆者今天主要講的是網路營銷中有關網站SEO的數據搜集和分析。sem和其他媒體營銷基本都有較成熟的數據整理和分析模式，筆者就不再獻丑贅述。以下講的也只是較為大眾化的數據模式。
1、做哪些數據。有關SEO的數據應該需要三方面：
①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據：這部分數據可以通過外部站長工具綜合查詢得出。主要包括但不局限於：
網站網址、快照日期、域名年齡、網站響應時間、同IP網站、pr值、網路權重、各搜索引擎收錄量、各搜索引擎反鏈數、24小時網路收錄、網路排名詞量、預計網路流量、外鏈數、標題、meta標簽、伺服器信息。這些數據除適用於首頁外，也可以適當用來查詢內頁數據。
可以把這些相關數據做成excel表格，以供定期查詢，可按照實際需求增減相關數據的查詢。
查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
②網站流量統計數據
目前現在大部分的公司和站長的網站流量均採用流量統計工具，極大的方便了SEO相關人員統計整理數據的工作。目前比較專業的數據統計工具有CNZZ、51la和網路統計。論專業性來講，CNZZ比較不錯，論網路流量的准確性和敏感度，筆者覺得網路統計還不錯。閑話少敘，流量數據主要包括但不限於：
IP、PV、獨立訪客、人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率、受訪頁面和域名、來源、搜索引擎比例、搜索關鍵詞、訪客詳情、時段分析
同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。
查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
③可監控關鍵詞數據
關鍵詞監控比較簡單，沒什麼好說的，只是建議把關鍵詞進行分類監控匯總。主要包括但不限於：
主關鍵詞、主要長尾詞、重要流量詞、品牌詞
同樣建議做成excel表格，以供定期查詢，按照實際需求增減相關數據的查詢。
查詢周期可每日、每周亦或是每月等，按照實際需求和具體情況來。
大數據時代SEO數據如何搜集和分析
2、通過什麼渠道來搜集數據
互聯網時代也是工具代替人工的時代，用工具辦到的事既快又方便，何樂不為。
①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據。既然是外部可查詢，一般的站長類工具都可以去查詢，筆者比較喜歡的有愛站和站長之家這兩個在線查詢網站。尤其是站長之家在數據方面做得比較專業。
②網站流量統計數據。流量統計工具的功能已經豐富了，並且主流的cnzz、51la等都有數據下載功能。
③可監控關鍵詞數據。這個如果是個人站長關鍵詞量比較小，那麼人工在搜索引擎和後台流量統計去一點點核實查詢比較准確。如果批量關鍵詞查詢，最好是使用工具去查詢，但目前的關鍵詞排名軟體在批量查詢中一般都會出現誤差，如果公司有能力，可以自己開發或編寫這類功能的程序軟體。
3、如何分析搜集整理的數據
成功者半九十，辛苦通過各種渠道觀察搜集的數據，最精華的最具價值的地方在於有人看，而且要會看，通過這些數據為自己的網站得到一些啟迪，並把它發揮出來為自身創造一定的利益。
①自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據。
這些數據分析是作為一個SEO分析自身網站和競爭對手最常用也是最基本的能力。通過這些數據(一定時間的觀察後可繪製成趨勢圖)可以比較清楚的了解自身網站和競爭對手的網站優化情況以及在搜索引擎的權重表現。筆者簡單介紹下如何去解讀這些數據。
網路快照：一個網站快照越新，起碼證明一個網站的內容每天都有新鮮的，網路蜘蛛的抓取更新也是比較頻繁的，換言之，快照是網路蜘蛛對該網站的認可度。
域名年齡：業界普遍認為，同等條件下，域名越老在搜索引擎獲得權重相對越高。
響應時間：這反映出網站的伺服器性能的好壞。響應值越大，伺服器性能越差，當然無論對於用戶體驗還是搜索引擎都是極為不利的影響。
同IP網站：可以查看該IP下有多少網站，可以大致區分出網站所有者是選擇網站託管還是購買獨立IP，如果是獨立IP，順便可以看出該所有者還有哪些網站，順藤摸瓜查看其他網站情況，知己知彼。
PR值：這是之前谷歌官方對網站認可度和權重賦予的一種被外界了解的具體數值體現。雖然現在PR值越來越被淡化，但是作為可以衡量網站優劣標準的一個體現，仍具有參考價值。
網路權重：這是第三方站長工具根據自身的運算體系揣測的網站在網路權重表現的一種數值，並沒有得到網路的官方認可。但是作為站長衡量網站在網路表現優劣的一個參考，也對廣大站長具有參考價值。
反鏈數：通過站長工具查詢的搜索引擎的反鏈數值其實大多都不是很准確，尤其是網路反鏈，查詢命令得出的結果很不理想，網路反鏈值其實只是查詢的域名相關域的搜索結果。不論如何，對於了解自身的外鏈途徑和尋找了解競爭對手的外鏈手法也具有參考意義。
收錄量：各搜索引擎的總收錄反映出網站在各個搜索引擎的表現。如果了解網站的總頁面數，也可以更清楚的判斷網站被各個搜索引擎收錄的情況，從而分析網站是否存在問題以及存在哪些問題。
每日收錄/24小時收錄：反映出網站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和網站鏈接優化程度。
排名詞量：通過查看自己和競爭對手網站的排名詞量，可以尋找網站優化的之間的差距，進而查看這些排名關鍵詞相對應的頁面優化情況。
meta標簽：查看網站該頁面title、description、keywords是如何撰寫的，尤其是查看競爭對手。分析為何這樣寫，會學到更多。
②網站流量統計數據
自身精確的網站流量統計數據可以讓站長對網站得到更多的了解。看出網站目前的優化情況，並可以為網站以後運營提供很好的參考。
流量的分析往往不是單一的，是綜合多種數值進行分析判斷。這塊的分析也是最為復雜的。
IP：分析往往通過日期對比來進行的，比如本周三與上周三，本月上旬與上月上旬。通過分析查看流量的變化情況，可以看出網站最近的變化。當然也有一些其他因素要考慮，比如天氣、節假日、關鍵詞排名、網站伺服器有無宕機、新聞事件等等。
PV：數值往往與跳出率和IP進行對比，從而判斷網站的用戶體驗和用戶黏性。
uv：獨立訪客量，可以反映出有多少台電腦，也可能接近於多少真實人在訪問網站。
人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率：IP與PV的比值，反映出網站用戶體驗好壞。
受訪域名和頁面：可以看出網站哪些頁面比較受歡迎以及在搜索引擎的權重表現。
來源：訪客是通過何種渠道進入到網站的，從而判斷網站的受眾，再進一步分析受眾相關屬性，可以更加清楚網站的目標人群以及網站運營策略執行情況。
關鍵詞：用戶是搜索何種關鍵詞來到網站，為網站布置關鍵詞以及尋找關鍵詞優化是一個很好的途徑。
訪客屬性：通過對訪客的地域、教育程度、瀏覽器、網路接入商、操作系統、終端類型等屬性的分析，可以更加詳細的了解網站用戶的情況，為以後網站的優化和運營提供參考。
熱點圖：這個熱點圖功能，可以讓站長看到頁面內容被用戶點擊的情況，反映出網站頁面的用戶體驗度以及為頁面內容改進提供參考。
還有一些就不一一介紹了。
③可監控關鍵詞數據
相對來說這塊數據分析較為簡單些，通過對關鍵詞分類整理，然後查詢在搜索引擎的排名情況，進而對比分析關鍵詞帶來的轉化，可以看出優化情況。哪些還需要加強，哪些需要維護，哪些詞高排名卻沒有帶來實質的意義，進而調整網站優化策略。
同時通過關鍵詞帶來的流量和轉化，也可以對比分析其它流量貢獻的轉化，進而為整個網站運營方向和公司預算做出參考。
備註：筆者以上所談網站seo數據搜集整理及分析過程大部分針對中小型公司和個人站長而言，且由於精力有限，介紹內容也相對簡易，望見諒。
後記：關於《大數據時代SEO數據如何搜集和分析》幾點說明
之前寫過一篇《大數據時代SEO數據如何搜集和分析》，由於所寫內容比較多，而且很多內容都可以單獨摘要出來寫出一篇文章，融合在一篇文章中難免敘述不夠詳細。為避免篇幅過長影響閱讀，筆者在個人博客是分兩篇發表的，《seo數據如何規范化搜集整理》以及《網站seo數據如何分析》，除發表在個人博客外，把完整篇整合發表到了月光博客，標題未改。原本是為網站seo數據整理分析起一個規范說明作用，可能由於本人表達有限，導致很多網友誤解。本人在此特聲明以下幾點進行糾正：
1.文章重點不在於「大數據」。為 避免引起誤解，在文章一再強調是為中小型企業seo數據整理分析提供借鑒，在開頭已表達「首先聲明，本文在數據高手面前，都有點多餘，都是小兒科的班門弄 斧，故請高手勿耽誤您的時間。」可能標題確實有點標題黨的意味，妄談了「大數據」，但是作為國內的廣大中小型企業，big data和CloudComputing很難在公司中體現出來，但是伴隨著big data和CloudComputing時代的到來，即便是中小企業特別是互聯網公司也會受到影響。筆者相信，大數據的核心並非是死的數據，而是對數據分 析預測能力，所以本文的核心也在數據的整理和分析，而不是去談對於中小企業不切實際的big data，更沒有談什麼大數據分析。如果不是跨國集團及大型企業，產生不了海量數據，請別一味談什麼大數據，只會誤人誤己，更不要迷信大數據
2.文章內容由於篇幅有限不能詳細。筆 者在文章末尾已給出聲明，限於篇幅長度和個人精力不能詳細闡述seo數據的搜集和分析工作，有些內容卻是介紹比較簡單，而且我也沒有打算把它寫作一篇教 程。當然這些內容全是個人經驗之談，可能限於seo層面有些窄，但實屬個人原創，至於說什麼復制粘貼，或者說只是解釋了一些名詞，那麼我無話可說。我相信 響鼓無需重錘，沒必要手把手寫一篇教程式文章，這是寫給有一定基礎的SEOer和營銷團隊看的。
3.為何要搜集seo相應數據文章已有解釋。很 多網友看了文章來問我為何要搜集那些數據或者問究竟要搜集哪些seo數據，其實雖然限於文章篇幅，但我還是大致列出了需要搜集整理的seo數據以及解釋了 為何要搜集這些數據，在如何分析搜集整理的數據這一段中其實不光是介紹了如何分析數據的內容，也簡單說明了為什麼搜集這些數據，因為知道如何來看這些數據 就明白了為何要搜集這些數據。
4.excel表格只是起到簡單說明，並非真實案例說明。為了配合說明seo數據整理分析，只好自己臨時簡單製作了幾個excel表格，也限於篇幅緣故，詳細說明或者提供案例都讓文章顯得更長，只好作罷。說以再次請大家見諒沒有提供案例，excel表格也只是簡單說明，並沒有參考價值。
5.本文重在思路，而非實例操作分享。很多網友說在空談理論，沒有實質性東西。抱怨這類的我不去解釋，因為多是外行。還是套用老話：響鼓不用重錘。本文只是在介紹一種搜集和分析的思路，以及簡單的一個流程和規范化的說明。那些想看手把手教程式的網友定然大失所望，因為沒有想要的所謂干貨，因為這不是。
我的大部分文章都是在分享有關網路營銷經驗的思路和策略，很少談具體的技巧和手把手的教程式操作。因為我深信授之以魚不如授之以漁，同樣的操作方法和案例技巧並不一定適合於另一個網站，但是看問題的思路處理事情的策略才是值得分享和傳播的。
⑤ 什麼是大數據採集平台
大數據採集是大數據的基礎，通過採集的數據在平台上匯總和分析，最終形成一套完整的數據系統。海鰻雲旅遊大數據平台，就是專業做旅遊大數據的公司，擁有自己的旅遊大數據平台。
⑥ 大數據如何搜集
首先你得有用戶基數，然後才有大數據。用戶不一定得是人，物也可以。通過對大量數據的收集處理，就成了大數據。