大数据 -m6米乐app登录

当我们在谈去 ioe 时候，一定会带来的一个问题就是单节点本身的计算或存储能力不足而导致的数据水平或垂直切分，那在数据切分后如何解决这些问题就成为一个好的 daas 层能否真正发挥作用的重点。 对于分布式事务的问题，前面已经谈了很多，对于一个 daas 下针对逻辑库（一个逻辑库下面存在多个物理库节点）是可以通过标准的 xa 两阶段提交协议来实现分布式事务的，但是本身不仅仅是可靠性的问题，更加关键的是性能问题，特别是在高并发下的性能问题。因此在应用实现的过程中还是需要尽量避免使用分布式事务，仅仅在需要使用分布式事务的少数特殊场景通过显性声明的方式使用分布式事务。对于能够采用事务最终一致性 base 的场景，尽量是结合消息中间件的能力，采用最终一致性的方式；对于不能接受最终一致性的场景尽量采用事务补偿的方式来弥补事务失败造成的影响。 在数据拆分有原有的一个单库多表关联查询操作，往往会转变为一个跨库的 join 查询操作，而现在的针对 mysql 的 daas 方案很难真正的支撑到这种类型的操作，即使能够支持估计也很难真正达到一个高性能。在我们原来的设想中这些问题都简单的转化为应用层去解决，这务必是增加了一个应用层开发的复杂度和难度。而针对这种情况最好的方法是构建一个统一的领域服务层来解决，即最终的上层或顶层是关注的领域服务能力，虽然跨库的问题在 daas 层很难解决，但是在领域服务层却比较容易定制开发相应的服务来解决。 举例来说，一个采购订单查询，采购订单头和明细信息在一个逻辑库，而对于物料和供应商主数据在另外一个物理库，但是对于应用来说关注的是一个完整的采购订单信息。因此完全是可以在领域服务层提供一个采购订单查询的服务，在服务内部进行多次的 daas 层服务调用和组装来完成内部的复杂性。这也是我们常说的，但进行数据库拆分后，务必需要引入更加强壮的领域服务层的原因。 在数据拆分后还有一个比较难以解决的问题，即是对于业务系统的大量查询分析和统计功能的处理，由于我们的数据库进行了切分，导致这些功能已经类似于传统 bi 里面的 olap 层的功能特性。对于这种业务场景和需求，往往并没有完全的实时性需求，我们能够满足准实时性就可以了。因此对于这类功能推荐的方法仍然是需要将当前的各个分库里面的数据整合到 newsql 数据库里面进行处理（hive，infobright，impala) 等，这些数据库需要满足的特性就是 mpp share nothing 架构特性，在这种架构下可以看到对于海量数据的分析和统计可以保证业务需要的准实时性要求，唯一需要考虑的是当前很多的 newsql 数据库都是一个读库，很难进行 cud 等各种操作，因此转化后需要解决的问题就是对于业务库中的增量数据如何实时的更新到 newsql 数据库里面，注意是增量更新而不是类似当前很多方案里面的全库重新导入和生成，这也是在解决查询统计功能的一个难点。 对于 mysql 的读写分离集群我们看到，随着 slave 节点的增加，为了保证 master 和 slave 节点之间的一致性，将会出现明细的延迟，也直接影响到应用 cud 操作的性能。对于这个问题，当前可以考虑的m6米乐安卓版下载的解决方案就是要拆分为两级的读写分离集群，对于第一级的读节点保证高一致性和性能，对于第二级允许有较大的延迟，仅仅用于查询分析等。 在最近的一年过程中，我们对基于 mysql 的…

某些监视方法是比较容易想到的，比如，当你登录网站的时候，它就可以知道你是谁了。但是这些网络监视系统是如何通过你的上网行为记录你的个人信息呢？ 广告系统经常通过追踪用户行为的方法来建立用户信息库，以定位谁是目标客户。如果你曾经访问过某个商业网站，之后不久你又在其他网站看到了这个商业网站的广告，那么，这个广告系统可能已经在工作了。   ip 地址 ip 地址是确认用户身份的最基本的方法。现今，在家或者办公室，你电脑很可能与你的其他网络设备共享同一个 ip 地址。从你的 ip 地址，网站可以大致确定你的地理位置 —— 还不能精确到街道，但是一般能确认你所在城市或者区域。你可能见过那些弹窗小广告通过显示你的地理位置来伪装自己，广告系统就是这么干的。ip 地址可以变，并且可以被其他用户所共享，所以它并不是一个追踪单个用户的好方法。但是，ip 可与本文介绍的其他技术相结合来确定你的地理位置。 http referrer 当你点击一个链接的时候，你的浏览器会加载这个页面，并且告诉这个网站你是从哪来的。打个比方，你单击了一个 how-to geek 网站的一个指向外部网站的链接，那么这个网站会知道你是从 how-to geek 的哪一篇文章点击进来的。这个信息是被存储在 http referrer 信息头中。   某些监视方法是比较容易想到的，比如，当你登录网站的时候，它就可以知道你是谁了。但是这些网络监视系统是如何通过你的上网行为记录你的个人信息呢？ 广告系统经常通过追踪用户行为的方法来建立用户信息库，以定位谁是目标客户。如果你曾经访问过某个商业网站，之后不久你又在其他网站看到了这个商业网站的广告，那么，这个广告系统可能已经在工作了。   ip 地址 ip 地址是确认用户身份的最基本的方法。现今，在家或者办公室，你电脑很可能与你的其他网络设备共享同一个 ip 地址。从你的 ip 地址，网站可以大致确定你的地理位置 —— 还不能精确到街道，但是一般能确认你所在城市或者区域。你可能见过那些弹窗小广告通过显示你的地理位置来伪装自己，广告系统就是这么干的。ip 地址可以变，并且可以被其他用户所共享，所以它并不是一个追踪单个用户的好方法。但是，ip 可与本文介绍的其他技术相结合来确定你的地理位置。 http referrer 当你点击一个链接的时候，你的浏览器会加载这个页面，并且告诉这个网站你是从哪来的。打个比方，你单击了一个 how-to geek 网站的一个指向外部网站的链接，那么这个网站会知道你是从 how-to geek 的哪一篇文章点击进来的。这个信息是被存储在 http referrer 信息头中。当你下载当前页面的内容的时候，http…

2014 年即将来临。就科技市场而言，2013 年的一系列科技趋势将会在 2014 年得以延续，例如云计算，大数据，平板电脑的兴起以及互联网中的新兴事物等等。调研公司 idc 对这些趋势将在明年如何展开进行了预测，具体如下： 个人和企业的科技支出将达 2.1 万亿美元 idc 指出，全球 it 支出将增长 5% 至 2.1 万亿美元。2014 年，个人和企业将会购买大量的智能手机和平板电脑，购买支出将会较 2013 年增长 15%。与此同时，企业还将会购买新的硬件去加强它们的数据中心，使其能够更好地配合移动设备的使用，它们需要服务器，存储空间，网络，软件和服务等。 它们唯一不会购买的就是 pc 机。idc 预计，2014 年，全球 pc 机收入将会下降 6%。 美国和欧洲地区以外的用户将会疯狂购买科技产品 2014 年，新兴市场中的用户和企业将会疯狂地购买新的科技产品。idc 预测，巴西，俄罗斯，印度和中国 (通常被称为“金砖四国) 等四大热门新兴市场购买科技产品的支出将会较 2013 年增加 13%，其中以中国市场的购买力度最强。 与此同时，idc 还预测，其他的新兴国家也会在科技产品上花费大量的资金，其中包括亚洲，拉丁美洲，中东和非洲等国家。 总而言之，2014 年，美国和欧洲地区以外的科技支出将会增长 10% 至 7400 亿美元，超过全球 it 总支出的 1 /3。 企业将投入大量资金到云计算 2013 年，各大厂商都开始关注云计算。2014 年，各大企业在云计算方面的支出将会是令人难以置信的。…

用户分析是网站分析中一个重要的组成部分，在分析用户之前我们必须首先能够识别每个用户，分辨哪些是”new customer”，哪些是”repeat customer”。这样不但能够更加清晰地了解到底有多少用户访问了你的网站，分辨他们是谁（用户 id、邮箱、性别年龄等）；同时也能够帮助你更好地跟踪你的用户，发现它们的行为特征、兴趣爱好及个性化的设置等，以便于更好地把握用户需求，提升用户体验。 通常当你的网站提供了注册服务，而用户注册并登陆过你的网站，那么用户可以更容易地被识别，因为网站一般都会保存注册用户的详细信息；但是你的网站并不需要注册，而用户的行为以浏览为主，这是用户识别就会显得较为困难，下面提供了几种常用的用户识别的方法： 识别用户的几种方法 当用户并未注册登录的情况下，识别用户的唯一途径就只剩下用户浏览行为的点击流数据，通常情况下它们会保存在 web 日志里面，关于 web 日志的详细说明可以参考我之前的文章——web 日志格式 。而 web 日志本身存在的缺陷可能导致用户识别的不准确性，关于 web 日志的缺陷可以参考之前的文章——web 日志的作用和缺陷 ，所以我们在选择用户识别方法的过程中，在条件允许的情况下尽量选择更为准确的方法： 1、基于 ip 的用户识别 ip 地址是最容易获取的信息，任何的 web 日志中均会包含，但其局限性也较为明显：伪 ip、代理、动态 ip、局域网共享同一公网 ip 出口……这些情况都会影响基于 ip 来识别用户的准确性，所以 ip 识别用户的准确性比较低，目前一般不会直接采用 ip 来识别用户。 获取难度：★ 准确度：★   2、基于 ip agent 的用户识别 同样基于最简单形式的 web 日志，我们可以增加一项——agent，来提高单一 ip 方式识别用户的准确性。agent 也是 web 日志中一般都会包含的信息，通过 ip agent 的方式可以适当提高 ip 代理、公用 ip…

今天我演讲的题目是“大数据时代社交图谱与兴趣图谱的融合”也是豆瓣在过去几年在数据和科技化方面的一个经验的积累。首先，我想问大家一个问题，这个词我们听了好长时间了，大数据，什么是大数据？这个词大概从去年，然后很多人就不停的听到，可能很多同学在跟硬件相关的厂商那边听到，所以有的同学说是不是硬件厂商把其他的东西重新包装一下，让我们都卖产品。 豆瓣网首席科学家 王守崑 我们看这个例子，第一个如果我们把全球所有的移动电话和用户的通话记录放在一起，这个叫大数据吗？我听有同事说算大数据。第二个是所有的门户网站，我们说中文的门户网站，几个大的门户网站，每天产生的新闻，这个算大数据吗？有同学说算，有同学说不算。第三个这个东西可能用的不多，原来还有，就是特别厚的一本，上面各种机构或者有些时候还有个人的电话和他的地址，如果假设有这么一个东西，全世界的各个机构的电话跟他的地址综合在一起，可能也是非常大的数据量，几十亿，几百亿的数据量，这个算大数据吗？ 下面，我用我自己的理解，这纯粹是我个人的一家之言，不代表任何人来看一看这几个东西到底算不算大数据？我觉得大数据的第一个条件就是所谓的超线性增长，你得增长特别快，超线性这个词有一个广义的理解，有一个狭义的，狭义的就是增长的斜率必须是固定的，必须大于 1，必须得比线性斜率不能是恒定的。广义的理解，就是即便是线性的，只要你是大于 1 的，就叫超线性增长。我在这里使用的是广义的含义，就是你只要斜率大于 1 就算超线性。这个词在美国的一个研究所，有一位物理学家是研究所有城市和机构为什么能够长这么大，为什么我们这个世界上有超大型的城市，他在研究这个的时候提出的这样一个理论。我把这个东西借鉴到这个理论来，就是一个数据源产生数据，能够成为大数据它的首要条件必须是增长非常快，就是必须得以线性增长，然后快，这是第一个。第二个它必须有复杂的内部结构，为什么说要有复杂的内部结构呢？如果仅仅是简单的数据机构，没有办法分析出更深的结果，没有办法从里面得到更多的信息。有复杂的数据结构之后，再配合上超线性的增长，我们就可以从里面分析出很多有意思的结果，能够得到很深的一些洞察。 满足前面这两条的其实最最简单的例子大家每天接触的就是互联网，它为什么能满足前面两条呢？第一、首先它是网络，网络的本质就是互相有连接。我们这个屋子里大概有 100 多人，假设 150 人，这样一个状态，如果是线性增长，我们每个人产生的数据肯定是一定比例的线性增长，但是如果我们之间互相之间都认识，两两之间都认识，这就是一个平方量级，就是 150×149，或者 150 平方的关系。在这个关系上产生的数据就叫做超线性增长的数据，具备这样条件的把它叫做大数据。 除此之外，当然还有第三点，不是硬性的一个规定，只是说为什么我们在现在这个条件下大家会更多的讨论什么是大数据？那就是我们现在能够以非常低的成本去接触大数据，从大数据中挖掘出有意思的信息。这张图是大概二三十年内存下降的趋势，纵轴是对数，这实际上是线性下降的。我自己的印象也非常深刻，大概在 20 多年前，我念大学的时候，我的第一台电脑，想把内存搞大一些，所以我花了差不多快 2000 块钱买了一个内存条，当时看来已经非常大了，16 兆的一个内存条，当时 2000 块钱。我们现在 2000 块钱可以买好几十 g 的内存了，这个下降非常快。这个也就使得普通的公司，非常小的公司，甚至是个人都能够去从硬件的角度来看，都能够处理大数据，都能够从大数据中挖掘出对自己有用的，或者对用户有用的价值。所以，这个是我个人的一个看法，就是什么是大数据，哪些东西能够成为大数据？ 回来看前面说的三个数据源，这是我个人的观点。第一、我觉得它是大数据？为什么？因为我们之间的通话，交往的过程，它是一个网络状的，是超线性增长的，并且我们的通话内容是非常复杂的，具有复杂的数据结构，包括我们的时间，包括方方面面的算法。第二个例子是这样，如果只是每天产生的新闻，它不算大数据，为什么？因为这个量是有限的，每天也就是大概几十万，上百万条，而且每天的增长也是有限的。但是，如果把用户的浏览记录，甚至把新闻的内容，比如说你对这个文本做分解，把这个文本之间产生互相的联系的话，这个就算大数据。因为这些新闻网站的用户量是非常庞大的，从浏览记录能够分析出用户的兴趣，这个超线性的增长，它的数据结构会是非常复杂的一个结构，所以这个算是大数据。第三个在我个人来看，它不算大数据，虽然它的量非常大，几十亿，上百亿的量，但是它的数据结构非常简单，并且它的增长不是超线性的增长，仅仅是线性的增长。这个纯粹是我个人的一个观点，跟大家分享一下。 我们豆瓣上线已经有八年多的时间了，我们专注于一个都市青年的文化圈和生活的这样一个线上服务。我们管我们自己叫做基于兴趣图谱的社会化网络服务。从上线开始，我们就做一件事情，就是个性化推荐，我们依据用户的历史的兴趣，或者他表现出来的偏好，给他推荐他可能感兴趣的，但是他还不知道的东西。这也是个性化推荐所能做到的最重要的一点，就是它能够帮你发现未知的，它跟搜索引擎不一样，你在搜索引擎做搜索的时候必须心里有一个想法，或者你要知道是什么东西，你搜现在最热的电影。但是，如果你不知道你想看什么电影的时候，这个时候推荐引擎就可以帮到你。 这是我个人的一个简单的分类，个性化推荐到现在大概有 20 多年的发展历史，最早在 web1.0 的时代，那时候有非常多的垃圾邮件，当时用协同过滤的算法找到这些垃圾邮件的发送者。随着亚马逊把个性化推荐用到它的电子商务网站之后，其他很多网站都使用了这种个性化推荐的技术，豆瓣在 05 年一上线我们的创始人就使用了这个个性化推荐的技术为大家做推荐。 截止到目前来看，个性化推荐可以用在社交图谱里面，社交的社会网络里面，可以用在兴趣图谱里面，比如像豆瓣，还有像一些电子商务网站，用户依据兴趣挑选商品，或者挑选产品的这样两个大的纬度。纵向来看，我们可以把这个服务分成信息服务，是工具、体型的服务，以及交易类的服务，我用方块的大小表示个性化推荐技术在这些领域的使用。从目前来看，基于交易的兴趣图谱和基于信息的兴趣图谱上是使用的最多的。豆瓣对各种各样的产品都去做推荐，这是我们尝试后的一些结果，这里只是一个大概的数字，并不是实际的产品数据。从我们这边来看，比如说单曲的推荐，图书的推荐，小组的推荐，都会获得很好的效果。我们用几个纬度衡量个性化推荐的效果，一条目数和用户数，一个是时效性和多样性，比如时效性，这个产品出来多长时间之后，用户就对它没兴趣了。比如新闻，一般来说我们的经验是一天半以前的新闻用户就不会有兴趣了，但是比如书的话，时效性非常强，几百年前，几千年前写的东西，人们还在读。兴趣的不同，对个性化推荐的选择会有很大的影响。我们还尝试了很多我喜欢的这些东西，可能稍微偏技术性一点，就是用不同的算法，不同的模型看个性化推荐在不同纬度上的表现。我们的结论是说比较简单的算法，比如最简单的协同过滤算法，其实它在各个方面都有必须好的结果，也就是在数据量达到一定程度之后，其实算法和选择更多需要看你实际用户的需要，其实往往简单的算法会有好的一些结果。 个性化推荐技术可以给我们网站带来非常大的效果上的提升，这是一个大概的数据，它的最大的优势就在于新用户的转化率，尤其是新用户在头几个访问的时候，如果你能抓住他的兴趣，迅速给他推荐一些他感兴趣的产品，或者是感兴趣的信息，它的转化率会大大的提升。豆瓣上线没多长时间我们就发现在依据兴趣的这样一个社交会给用户的活跃度带来很大的提升，所以我们在产品中也加入一些社交的元素。当然，社交图谱方面我相信大家都非常了解了，在这里就不做介绍了。 我们做社交图谱的时候发现这个东西比兴趣图谱要复杂的多，它的复杂其实来源于一个是人与人关系的复杂性，人跟产品之间的关系相对比较简单，我喜欢这个产品，我不喜欢这个产品，这个描述大概能描述你 80% 的情况。但是，人跟人之间的关系就很复杂，没有一个简单的，或者说是清晰的模型去描述人与人之间关系的这个复杂性，或者人与人之间关系很难用单一纬度描述的，我们人与人之间的关系非常复杂。第二、人与人之间交互在网站上表现成文字了，现在互相的回帖，或者互相说个话等等，这个语义的复杂性也不是现在计算机技术能够完全掌握，或者完全攻克的一个难题，所以语义的复杂性也带来描述人和人之间关系的复杂性。 我们解决这个东西的一个办法，最后我们用了一个相对比较简单的办法，效果还不错的办法，其实就是我们用人来描述人，结合编辑的一些力量，结合算法的力量，用人描述一群人，给每一群人找到一些代表性的人物，然后用这些代表性的人物的特点表现他的兴趣描述整个一群人这样的特点。这一点在我们个性化推荐方面，就是我把人和人之间的社会关系用到个性化推荐方面也取得了不错的效果。 兴趣图谱跟社交图谱的一个重大区别，在这里做了一个简单的描述，在兴趣图谱中人群更多是一个生人的网络，大家来到兴趣图谱之前互相之间不太认识，依据兴趣来结合新的网络。但是，社交图谱更多是熟人的网络，尤其是强社交的关系，像大家现在用的微信，手机里的通讯录等等，这个是熟人的关系。不同的人群它表现出的特点其实也是不太一样的，比如说社交图谱在黏性上和频度上都很高，但是它在持久性上，有时候有的产品比较高，但是有的产品其实也没有那么高。兴趣图谱一般来说黏性和频度都没有那么高，但是它的持久性会比较好一些，因为兴趣一般都会是长期的兴趣。依据这样不同的特点，在我们做个性化推荐的时候可以有不同的一些考量。 我们把社交图谱融入兴趣图谱也有一个很大的提升，首先是推荐准确率提升了，纯粹用兴趣图谱做推荐的时候，新用户转化率比较好。把社交图谱融合进来最大的挑战其实就是数据层面的挑战，我们有上亿量级的用户，每个用户细分的兴趣大概有上千种，我们整个用户的兴趣。每个用户相对比较强的社交的关系大概有几百种的样子，或者上百类。那么，这个乘起来其实就会是一个非常大的数据量，也就是我们会用几十万的维的向量描述一个人，甚至摆成一千量级的数据描述一个人，我们还要找人跟人之间的关系，在数据上就会是非常大的一个挑战，也是我们每天的工作要做的事情。 对于我们来说，我们期待下一代推荐系统就是除了融合兴趣图谱和社交图谱之外，我们真正想做的事情其实是给用户的一个引导，能够帮助用户发现它真正有价值的东西。其实现在的个性化推荐往往很难解决一个惊喜的问题，现在的个性化推荐很多时候，你看过天龙八部，给你推荐笑傲江湖，这个没有什么兴趣，我们主要要解决的就是帮助你进一步探索你未知的，而且对你很有用，而且能给你带来惊喜的这样的推荐的领域。 从我个人来看，我也认为在现在的网络融合的时代，有云计算好的基础，有强大的社会网络和兴趣网络，然后随着移动互联网的发展，我们大家也更愿意去把自己的信息放在网络上，我们的手机是非常个人化的一个产品，从我个人来看，我也认为个性化推荐会是整个互联网，包括移动互联网的下一件大事。谢谢各位！(本文是豆瓣网首席科学家王守崑在 2013 数字商业论坛的演讲整理稿)

对于商家来说，了解消费者的喜好和需求，对本公司服务的满意程度，或者对于销售业绩的整理，以及组织大型活动、人员签到，都需要一款功能强大的表单输出工具，金数据的服务群体是有数据信息需求的任何人、任何组织，甚至于任何行业，让数据搜集和数据整理不再是高不可攀的服务，相反每个人都可以根据自己的需要，进行 diy 表单设计，简单上手快，好用又好学，功能强大，资费合理，才能被更多人所接受。       在从前我们不论是制作销售报表还是用户满意度调查表，用到自定义表单功能的时候，都会非常麻烦，非专业人士学习起来也会花费一些时间，因此客户对于任何一种项目的要求都是界面设计力求简洁、清晰、一目了然，功能齐全，不求强大，更多的还是要实用，最好还可以拥有分享的功能，让数据收集的对象更加广阔。   现在就有一个绝佳的表单输出工具，您所需要用到的各类自定义表单的功能，金数据几乎都能帮助您实现，简单、可视化的表单设计，让消费者在填写表单事项的时候，能够更加清晰、简单，完全不必担心数据应该如何采集。当办事者完成前台操作的时候，将同时由业务审核人员负责审核，再通过数据库交换平台交给办事者，无论是用于检索、汇出数据都非常的方便。   动态化的表单，丰富的样式，表单模板和表单数据相分离，是挑选表单设计工具的首要因素，对于一些大型国企会专门请团队来进行数据库设计，这样的话，类似于填写简历、问卷调查、会务签到、提交反馈、请假登记等各类工作，都只需要创建一个轻态化的表单，就可以轻松完成，也不用再耗费大量的人力、物力去分析、处理数据了。   不过对于一些小企业、小团队甚至于个人来说，想搜寻这方面的服务就比较困难了，一部分因为这类客户大多是一次性选择、使用表单工具，像组织聚会、签到签名等等，对这部分人群来说，数据库程序员不会单独为他们设计这样一款工具，而且价钱也相对比较昂贵，不过金数据由于拥有强大的表单输出功能，可以长期配合客户提出问题m6米乐安卓版下载的解决方案，无论是大型公司还是个人、小团体，都能为您设计出专业满意的工具。   金数据采用现代高级语言，提供的可视化界面设计工具，令输出与输入界面一致，无论从美观性、实用性，都比从前的输出工具要先进许多，对应相应事件的脚本编写工具，可以快速实现客户想要的功能，只能依赖拥有高技能和相关经验的开发人员，才能提供高质量的程序编码的时代已经过去了，现代的客户对于页面样式、功能都有更多的需求，金数据就是您的理想之选。

做 seo 优化，关键字排名很重要，但是对于行业性网站来说，单单只有排名是不够，如果你关键字上来了，却没有流量和收益，那等于做了无用功。说白了网站之所以做优化就是为了给网站带来流量，更是为了赢利。那怎么样才能达到这样效果呢？之前我们说过如何分析网站更有利于网站优化，而现在所说的是通过网站优化对网站数据进行分析，把 seo 做到最好。 1、蜘蛛日志，也就是蜘蛛爬过你网站的所留下的痕迹 (数据)，看看蜘蛛抓取了哪些页面，没抓取哪些页面，抓取了多少相同页面等。当你知道了这些数据之后，你就得像办法怎么让蜘蛛访问哪些没有访问的页面，怎么让蜘蛛不抓取同一个页面太多的次数。蜘蛛抓取了你的页面也不一定是最终的抓取数量，蜘蛛还要对这些抓取的页面进行分析，如果发现质量低或者重复的页面，可能会被搜索引擎删除。 2、关键字分析，从用户的搜索角度来分析关键字，关键词的难易程度以及分析关键词的效益。而对于关键字的分析在优化的工作中很重要，用户就是通过你的关键字才找到你的网站。关键词的优化应该先做易再做难，把那些容易做用户搜索最多的关键词先做上去，一些主关键词最好不要花太多的时间，因为大家都知道那些主关键词在流量中只占所以留了的 5% 不到。 3、对统计的数据进行分析，分析哪些页面是用户使用最多的，哪些关键词是用户是搜索最多的，用户的停留时间等等。通过对用户体验的数据，判断哪些受用户欢迎的页面，加强对这些页面的优化。通过对网站的数据分析，把网站的利益最大化，当然包括网站的流量、转化率、收益等。对于网站流量，大家也知道优化只是一部分，流量可以通过很多方式获得，比如网络推广、论坛推广、qq 群推广等等，这只是 seo 一部分。 而 seo 的目的是挖掘目标客户，做目标用户关键词的优化，把网站的流量最大化，打个比方吧。如果你网站通过一些方式，如竞价、网络推广等，每天的浏览有 10000ip，而成交的单子有 100 单，那么转化率只有 1%。而你通过 seo，发现目标用户，针对性地对网站进行优化，每天的 ip 有 1000，而成交的单子有 100，转化率就是 10% 了。我想那个老板都希望是第二种情况，而且第一种情况绝对是开支更大的一个推广方式，这就能凸显 seo 的优势在哪？所以说 seo 不简单。 网站优化分析的数据有很多，如最近网站 ip 变化趋势，最近几个月网站页面的收录和排名等等，只有通过这些数据分析，你才能做好优化。如果你只是一味忙什么外链、内链、m6米乐app登录的友情链接这些，那只是 seo 的一部分，当然 seo 这些也要，但这些都是最基本的。