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大数据如何聚合

发布时间:2023-10-23 13:31:11

大数据的数据分析方法有哪些如何学习

  1. 漏斗分析法

    漏斗分析模型是业务分析中的重要方法,最常见的是应用于营销分析中,由于营销过程中的每个关键节点都会影响到最终的结果,所以在精细化运营应用广泛的今天,漏斗分析方法可以帮助我们把握每个转化节点的效率,从而优化整个业务流程。

  2. 对比分析法

    对比分析法不管是从生活中还是工作中,都会经常用到,对比分析法也称比较分析法,是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较,分析其变化情况,了解事物的本质特征和发展规律。

    在数据分析中,常用到的分3类:时间对比、空间对比以及标准对比。

  3. 用户分析法

    用户分析是互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像等。在刚刚说到的RARRA模型中,用户活跃和留存是非常重要的环节,通过对用户行为数据的分析,对产品或网页设计进行优化,对用户进行适当引导等。

    通常我们会日常监控「日活」、「月活」等用户活跃数据,来了解新增的活跃用户数据,了解产品或网页是否得到了更多人的关注,但是同时,也需要做留存分析,关注新增的用户是否真正的留存下来成为固定用户,留存数据才是真正的用户增长数据,才能反映一段时间产品的使用情况,关于活跃率、留存率的计算。

  4. 细分分析法

    在数据分析概念被广泛重视的今天,粗略的数据分析很难真正发现问题,精细化数据分析成为真正有效的方法,所以细分分析法是在本来的数据分析上做的更为深入和精细化。

  5. 指标分析法

在实际工作中,这个方法应用的最为广泛,也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法,指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析,比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时,需要考虑结果的取向性。

⑵ 如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群

越来越多的企业开始使用Hadoop来对大数据进行处理分析,但Hadoop集群的整体性能却取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。而在这篇文章中,我们将探讨如何为Hadoop集群构建高性能网络,这是对大数据进行处理分析的关键所在。

关于Hadoop

“大数据”是松散的数据集合,海量数据的不断增长迫使企业需要通过一种新的方式去管理。大数据是结构化或非结构化的多种数据类型的大集合。而 Hadoop则是Apache发布的软件架构,用以分析PB级的非结构化数据,并将其转换成其他应用程序可管理处理的形式。Hadoop使得对大数据处理成为可能,并能够帮助企业可从客户数据之中发掘新的商机。如果能够进行实时处理或者接近实时处理,那么其将为许多行业的用户提供强大的优势。

Hadoop是基于谷歌的MapRece和分布式文件系统原理而专门设计的,其可在通用的网络和服务器硬件上进行部署,并使之成为计算集群。

Hadoop模型

Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元,以能够被查询处理。同一个节点的计算资源用于并行查询处理。当任务处理结束后,其处理结果将被汇总并向用户报告,或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。

为了最大限度地减少处理时间,在此并行架构中,Hadoop“moves jobs to data”,而非像传统模式那样“moving data to jobs”。这就意味着,一旦数据存储在分布式系统之中,在实时搜索、查询或数据挖掘等操作时,如访问本地数据,在数据处理过程中,各节点之间将只有一个本地查询结果,这样可降低运营开支。

Hadoop的最大特点在于其内置的并行处理和线性扩展能力,提供对大型数据集查询并生成结果。在结构上,Hadoop主要有两个部分:

Hadoop分布式文件系统(HDFS)将数据文件切割成数据块,并将其存储在多个节点之内,以提供容错性和高性能。除了大量的多个节点的聚合I/O,性能通常取决于数据块的大小——如128MB。而传统的Linux系统下的较为典型的数据块大小可能是4KB。

MapRece引擎通过JobTracker节点接受来自客户端的分析工作,采用“分而治之”的方式来将一个较大的任务分解成多个较小的任务,然后分配给各个TaskTrack节点,并采用主站/从站的分布方式(具体如下图所示):

Hadoop系统有三个主要的功能节点:客户机、主机和从机。客户机将数据文件注入到系统之中,从系统中检索结果,以及通过系统的主机节点提交分析工作等。主机节点有两个基本作用:管理分布式文件系统中各节点以及从机节点的数据存储,以及管理Map/Rece从机节点的任务跟踪分配和任务处理。数据存储和分析处理的实际性能取决于运行数据节点和任务跟踪器的从机节点性能,而这些从机节点则由各自的主机节点负责沟通和控制。从节点通常有多个数据块,并在作业期间被分配处理多个任务。

部署实施Hadoop

各个节点硬件的主要要求是市县计算、内存、网络以及存储等四个资源的平衡。目前常用的并被誉为“最佳”的解决方案是采用相对较低成本的旧有硬件,部署足够多的服务器以应对任何可能的故障,并部署一个完整机架的系统。

Hadoop模式要求服务器与SAN或者NAS进行直接连接存储(DAS)。采用DAS主要有三个原因,在标准化配置的集群中,节点的缩放数以千计,随着存储系统的成本、低延迟性以及存储容量需求不断提高,简单配置和部署个主要的考虑因素。随着极具成本效益的1TB磁盘的普及,可使大型集群的TB级数据存储在DAS之上。这解决了传统方法利用SAN进行部署极其昂贵的困境,如此多的存储将使得Hadoop和数据存储出现一个令人望而却步的起始成本。有相当大一部分用户的Hadoop部署构建都是采用大容量的DAS服务器,其中数据节点大约1-2TB,名称控制节点大约在1-5TB之间,具体如下图所示:

来源:Brad Hedlund, DELL公司

对于大多数的Hadoop部署来说,基础设施的其他影响因素可能还取决于配件,如服务器内置的千兆以太网卡或千兆以太网交换机。上一代的CPU和内存等硬件的选择,可根据符合成本模型的需求,采用匹配数据传输速率要求的千兆以太网接口来构建低成本的解决方案。采用万兆以太网来部署Hadoop也是相当不错的选择。

万兆以太网对Hadoop集群的作用

千兆以太网的性能是制约Hadoop系统整体性能的一个主要因素。使用较大的数据块大小,例如,如果一个节点发生故障(甚至更糟,整个机架宕机),那么整个集群就需要对TB级的数据进行恢复,这就有可能会超过千兆以太网所能提供的网络带宽,进而使得整个集群性能下降。在拥有成千上万个节点的大型集群中,当运行某些需要数据节点之间需要进行中间结果再分配的工作负载时,在系统正常运行过程中,某个千兆以太网设备可能会遭遇网络拥堵。

每一个Hadoop数据节点的目标都必须实现CPU、内存、存储和网络资源的平衡。如果四者之中的任意一个性能相对较差的话,那么系统的潜在处理能力都有可能遭遇瓶颈。添加更多的CPU和内存组建,将影响存储和网络的平衡,如何使Hadoop集群节点在处理数据时更有效率,减少结果,并在Hadoop集群内添加更多的HDFS存储节点。

幸运的是,影响CPU和内存发展的摩尔定律,同样也正影响着存储技术(TB级容量的磁盘)和以太网技术(从千兆向万兆甚至更高)的发展。预先升级系统组件(如多核处理器、每节点5-20TB容量的磁盘,64-128GB内存),万兆以太网卡和交换机等网络组件是重新平衡资源最合理的选择。万兆以太网将在Hadoop集群证明其价值,高水平的网络利用率将带来效益更高的带宽。下图展示了Hadoop集群与万兆以太网的连接:

许多企业级数据中心已经迁移到10GbE网络,以实现服务器整合和服务器虚拟化。随着越来越多企业开始部署Hadoop,他们发现他们完全不必要大批量部署1U的机架服务器,而是部署更少,但性能更高的服务器,以方便扩展每个数据节点所能运行的任务数量。很多企业选择部署2U或4U的服务器(如戴尔 PowerEdge C2100),每个节点大约12-16个核心以及24TB存储容量。在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的 10GbE网卡。

在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是,尽管有很多细节需要微调,但其基础是非常简单的。构建一个计算、存储和网络资源平衡的系统,对项目的成功至关重要。对于拥有密集节点的Hadoop集群而言,万兆以太网能够为计算和存储资源扩展提供与之相匹配的能力,且不会导致系统整体性能下降。

⑶ 教你如何利用大数据思维

教你如何利用大数据思维 在和一些企业家交流时,有几个问题会被常常问到,"没有多少数据怎么办?","大数据都是大公司的事情,我们小公司怎么办?""能不能告诉我,哪些软件或者工具可以解决大数据的问题?"一般情况下,我都会说,首先要有大数据思维!大家纷纷点头称是,这词儿听起来非常高大上,甚至给人一种不明觉厉的赶脚!但啥是大数据思维,我一直没有空来整理提炼。
前阵子一个内部的论坛,要求大家必须讲干货,趁此机会,系统的梳理一遍,概括起来,也就三条:第一认识大数据飞轮,第二理解数据资产评估,第三运用泛互联范式。

图1:大数据思维
干货肯定是经过浓缩的,甚至把案例都作为水分挤掉了,所以这篇文章读起来不是那么有趣。但我可以保证,掌握这三条给上市公司做大数据战略咨询肯定没有问题。因为我已经靠这三板斧,搞定了十几家上市公司。连国内最大咨询公司的董事长都认为有料,要走了PPT。
每条都用一幅图来表达,每个图中的圆圈都有许多案例来佐证。大家如果对案例更感兴趣,读拙作《大数据时代的历史机遇》好了。其实图1就涵盖了大数据思维的全部思想。这幅图里外三层、上下结构,看起来比较复杂,所以后面拆成三幅图来讲。思维的过程是自上而下、自外而里的。图的上半部分讲得是大数据的商业功用,就是说有了大数据我们能干什么?怎么赚钱?有哪些好玩的商业模式?以前常说"羊毛出在羊身上",搞懂这些模式你会发现原来可以"羊毛出在狗身上"。书里详细写了六种,图上只画出五种。
补充:六种商业模式简述
围绕数据资产,笔者曾考察不同行业的盈利方式和经营策略,归纳总结了六种商业模式(详见《大数据时代的历史机遇》一书)。
租售数据模式:简单来说,就是售卖或者出租广泛收集、精心过滤、时效性强的数据。这也是数据就是资产的最经典的诠释。按照销售对象的不同,又分为两种类型。第一是作为客户增值服务。譬如销售导航仪的公司,同时为客户提供即时交通信息服务。广联达公司为他的客户提供包年的建筑材料价格数据。仅此一项业务,年收入超过1亿元人民币。第二是把客户数据,有偿提供给第三方。典型的如证券交易所,把股票交易行情数据授权给一些做行情软件的公司。
租售信息模式:一般聚焦某个行业,广泛收集相关数据、深度整合萃取信息,以庞大的数据中心加上专用传播渠道,也可成一方霸主。信息指的是经过加工处理,承载一定行业特征数据集合。
数字媒体模式:这个模式最性感,因为全球广告市场空间是5000亿美元。具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。这类公司的核心资源是获得实时、海量、有效的数据,立身之本是大数据分析技术,盈利来源多是精准营销和信息聚合服务。
数据使能模式:这类业务令人着迷之处在于,如果没有大量的数据,缺乏有效的数据分析技术,这些公司的业务其实难以开展。譬如阿里金融为代表的小额信贷公司。通过在线分析小微企业的交易数据、财务数据,甚至可以计算出应提供多少贷款,多长时间可以收回等关键问题。把坏账风险降到最低。
数据空间运营模式:从历史上,传统的IDC就是这种模式,互联网巨头都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲,从大数据角度来看,各家纷纷嗅到大数据商机,开始抢占个人、企业的数据资源。海外的Dropbox,国内微盘都是此类公司的代表。这类公司的发展空间在于可以成长为数据聚合平台,盈利模式将趋于多元化。
大数据技术提供商:从数据量上来看,非结构化数据是结构化数据的5倍以上,任何一个种类的非结构化数据处理,都可以重现现有结构化数据的辉煌。语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可能出现大型的、高速成长的公司。
明白大数据的功用后,大家自然而然地关心,数据这么值钱,理所当然应构成新型的资产。图1的中间部分描述了这块内容。"数据成为资产"这一原创论断成为大数据思维的中心理论。图2数据资产评估模型给出一个完整的思维框架来描述数据资产的价值(完整描述评估模型,非本文主旨。读者若有兴趣,移步阅读拙著吧)。但是这方面的工作远远不够,无法定量的给出评估。在“诺奖级别的学术难题”一文(回复b10获取该文)中,我曾经说,学术界如果在数据资产的定量评估上取得进展,是可以获得诺贝尔奖的。因为这和公司的估值紧密相关。产业界在信用定量计算方面己经走在前列,并付诸商用,但是离一般意义上的数据资产估值还相去甚远。

图2:数据资产评估模型
既然数据成为资产,资产间的交易也会提上日程。联盟特别任命两位副秘书长推进这个事情,从而传播开放、共享的理念。借此呼吁所有愿意开放数据资源的企业,却可以借助联盟的力量,来共同推进。
数据成为资产是在了解大数据功用基础上的抽象认知。接下来看图1的下半部分,泛互联范式。这个范式给出了不断的采集数据并且发挥数据价值的行动指南。许多公司的转型,都要从这幅图开始。见图3。终端+平台+应用+大数据四位一体,构成大数据思维的行动指南。最近和一些公司聊,他们己经了解了数据的重要性,开始想些损招去“劫掠”客户的数据。这不免误入歧图。还是认真研究一下这个范式,从应用、终端上动动脑筋,真正的为用户提供靠谱的服务,才是上策。

图3:泛互联范式
回顾图1,我们在讲大数据思维时,利用自上而下的次序,从大数据的功用入手,深入到理论内核,再到可供操作的范式。但真正上手实践,需要脚踏实地,自下而上的行动。回到德鲁克的经典问题上来,你的客户是谁?
大数据产业联盟愿意为所有有志于从事大数据战略咨询的顾问们服务,掌握这套方法论并切实帮到企业的顾问,联盟会在官方网站上列出您的大名,并向成员企业推荐。
所以, 这次,我们来点儿作业吧:大家可以用上面的大数据思维分析框架来分析一下自己所在的公司自己感兴趣的公司,看看大数据于公司有什么功效, 公司可操作的泛互联范式是什么。
在此,也先抛几个小例子:
1)乐视网的野心

⑷ 大数据与移动聚合支付的关系是什么

真实的交易数据为平台提供完善的客户画像,辅助实时更新调整布局及通过营回销聚焦到更多真实的答客户。
聚合支付不仅是有支付场景的聚合、支付方式的聚合还有金融服务的聚合。支付场景比如扫码啦、H5唤醒啦、PC、移动等;支付方式包括支付宝、微信、快捷支付、各银行支付的聚合;金融服务比如后台账单、流水、服务报告还有收入投资等。汇付天下有一个全自助的聚合支付解决方案 自由选择需要的支付通道,有交易量才会有费率支出问题。 针对自己的已交易客户和潜在交易客户支付习惯的了解,开通聚合支付里相关支付渠道,这样更有针对性。

⑸ 如何把大数据工具和原有数据仓库集成

大数据工具不应该破坏现有的数据仓库环境。虽然大量低成本,甚至零成本的工具降低了准入门槛,它们构成了Hadoop的生态系统,支持其存储和管理大量数据集的能力。很多原本居于商务智能和分析系统中心地位的企业数据仓库收到冲击。但是企业在数据仓库中投入了很多资金、资源和时间,建立并完善数据仓库的查询、报表和分析功能。企业不愿意这一切都付之东流。即便企业已经选择在Hadoop或NoSQL数据库上搭建新的商务智能和大数据分析架构,这也不是一朝一夕能够完成的。通常,这种转变还要以牺牲服务质量,甚至业务中断为代价。

因此,大多数企业都会选择集成的方式,让新旧系统技术协同工作。比如把基于Hadoop的客户分析应用和现存客户数据仓库结合起来。来自于数据仓库的客户数据可以放到Hadoop应用程序里进行分析,分析结果在返回数据仓库。

大数据关联

集成的第一步是在数据仓库和大数据平台间设置关联。目前,大数据系统主要用于增强数据仓库的能力,其数据存储的成本要低于传统数据仓库。很多早期用户还会在数据仓库分析数据之前,采用Hadoop集群和NoSQL数据库存储数据。这些应用使用起来都很简单,就像用Hadoop分布式文件系统(HDFS)存储数据一样,也可以通过Hive,HBase,Cassandra和其他NoSQL技术建立更复杂的关联。

将这些工具和数据仓库与商务智能框架结合起来需要关联性和说明。可以使用应用程序界面为数据仓库提供Hadoop和NoSQL系统的接口。另外,不少供应商都提供连接SQL数据库和大数据系统的封闭的连接器,包括基于集成标准的ODBC(开放数据库连接)和JDBC(Java数据库连接)。对于不能适用于传统关系模型的系统,可以用一个集成层将半结构化数据从原格式(比如YAML或jsON)转到可被商务智能应用读取的格式。

如果要集成更加紧密,还有其他的方法。例如,数据仓库系统逐渐对MapRece功能开放,从而增强SQL语言,将Hadoop集群的分析处理和商务智能查询结果结合起来。更一个例子是将Hadoop分析结果和数据仓库结合起来,用来生成报表和分析。

大数据阻力

随着大数据的不断发展,对很多IT和数据仓库团队来说,集成不同的应用迫在眉睫。一种高度灵活的集成方案至关重要。

脱节的体系结构。一种典型的方法是试点项目或验证概念,或测试早期产品应用,包括在自己孤立的环境中部署Hadoop或NoSQL系统。一个结构完整的集成方案必须把IT和数据架构与业务洞察力和设计结合起来,在混合型数据库、商务智能和分析架构中部署多种层。

管理缺陷。大数据工具的开源本质往往会导致企业只重功能不重管理。随着商业话大数据软件的成熟,这种状况会得以缓解。但现在仍要重视管理能力的提升。

技术短缺。扩大大数据集成面临的最大的挑战就在于使用Hadoop和NoSQL技术过程中产生的陡峭的学习曲线。毕竟在IT圈内,平行和分布式处理技术还很难懂,真正有开发和升级大数据应用经验的人就更少了。内部培训也许是速度最快、成本最低的方法。

在把Hadoop和NoSQL与数据仓库环境集成的问题上,很多公司关心的不是可行性,而是时间。早作准备,可以对面临的阻碍有一个良好的把握。对于不同的集成需求,企业需要构建可重复的解决流程,这才是项目的最终目标。

⑹ 如何有效整合和应用大数据

随着大数据的应用越来越广泛,应用的行业也越来越低,我们每天都可以看到大数据的一些新奇的应用,从而帮助人们从中获取到真正有用的价值。很多组织或者个人都会受到大数据的分析影响,但是大数据是如何帮助人们挖掘出有价值的信息呢?下面就让我们一起来看看九个价值非常高的大数据的应用,这些都是大数据在分析应用上的关键领域:

1.理解客户、满足客户服务需求

大数据的应用目前在这领域是最广为人知的。重点是如何应用大数据更好的了解客户以及他们的爱好和行为。企业非常喜欢搜集社交方面的数据、浏览器的日志、分析出文本和传感器的数据,为了更加全面的了解客户。在一般情况下,建立出数据模型进行预测。比如美国的著名零售商Target就是通过大数据的分析,得到有价值的信息,精准得预测到客户在什么时候想要小孩。另外,通过大数据的应用,电信公司可以更好预测出流失的客户,沃尔玛则更加精准的预测哪个产品会大卖,汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平,政府也能了解到选民的偏好。

2.业务流程优化

大数据也更多的帮助业务流程的优化。可以通过利用社交媒体数据、网络搜索以及天气预报挖掘出有价值的数据,其中大数据的应用最广泛的就是供应链以及配送路线的优化。在这2个方面,地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车,利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进,这其中就包括了人才招聘的优化。

3.大数据正在改善我们的生活

大数据不单单只是应用于企业和政府,同样也适用我们生活当中的每个人。我们可以利用穿戴的装备(如智能手表或者智能手环)生成最新的数据,这让我们可以根据我们热量的消耗以及睡眠模式来进行追踪。而且还利用利用大数据分析来寻找属于我们的爱情,大多数时候交友网站就是大数据应用工具来帮助需要的人匹配合适的对象。

4.提高医疗和研发

大数据分析应用的计算能力可以让我们能够在几分钟内就可以解码整个DNA。并且让我们可以制定出最新的治疗方案。同时可以更好的去理解和预测疾病。就好像人们戴上智能手表等可以产生的数据一样,大数据同样可以帮助病人对于病情进行更好的治疗。大数据技术目前已经在医院应用监视早产婴儿和患病婴儿的情况,通过记录和分析婴儿的心跳,医生针对婴儿的身体可能会出现不适症状做出预测。这样可以帮助医生更好的救助婴儿。

5.提高体育成绩

现在很多运动员在训练的时候应用大数据分析技术了。比如例如用于网球鼻塞的IBM SlamTracker工具,我们使用视频分析来追踪足球或棒球比赛中每个球员的表现,而运动器材中的传感器技术(例如篮球或高尔夫俱乐部)让我们可以获得对比赛的数据以及如何改进。很多精英运动队还追踪比赛环境外运动员的活动-通过使用智能技术来追踪其营养状况以及睡眠,以及社交对话来监控其情感状况。

6.优化机器和设备性能

大数据分析还可以让积极和设备在应用上更加智能化和自主化。例如,大数据工具曾经就被谷歌公司利用研发谷歌自驾汽车。丰田的普瑞就配有相机、GPS以及传感器,在交通上能够安全的驾驶,不需要人类的敢于。大数据工具还可以应用优化智能电话。

7.改善安全和执法

大数据现在已经广泛应用到安全执法的过程当中。想必大家都知道美国安全局利用大数据进行恐怖主义打击,甚至监控人们的日常生活。而企业则应用大数据技术进行防御网络攻击。警察应用大数据工具进行捕捉罪犯,信用卡公司应用大数据工具来槛车欺诈性交易。

8.改善我们的城市

大数据还被应用改善我们日常生活的城市。例如基于城市实时交通信息、利用社交网络和天气数据来优化最新的交通情况。目前很多城市都在进行大数据的分析和试点。

9.金融交易

大数据在金融行业主要是应用金融交易。高频交易(HFT)是大数据应用比较多的领域。其中大数据算法应用于交易决定。现在很多股权的交易都是利用大数据算法进行,这些算法现在越来越多的考虑了社交媒体和网站新闻来决定在未来几秒内是买出还是卖出。

以上九个是大数据应用最多的九个领域,当然随着大数据的应用越来越普及,还有很多新的大数据的应用领域,以及新的大数据应用。

⑺ 如何优化大数据,大流量的网站

我的经验是,大量的相关文章+合理的站内链接+稳定的更新频率。

如何做好seo优化策略可参考如下方法搭罩:

在搜索引擎优化中,SEO策略影响到最终的优化效果。SEO策略不管对中小网站还是大型网站都是重要的,而对于大型网站,制定一个好的SEO策略尤为重要。

第一部分:关键词分析

关键词分析是所有SEO必须掌握的一门功课,大型网站虽然有海量的数据,但是每个页面都需要进行关键词分析,除了SEO之外,策划、编辑也需要具备一定的关键词分析能力。

关键词分析的基本原则:

1、调查用户的搜索习惯:这是一个重要的方面,只有了解用户的搜索习惯,才能把我用户的搜索需求,用户喜欢搜索什么?用什么搜索引擎?等等

2、关键词不能过于宽泛:关键词过于宽泛会导致竞争激烈,耗费大量时间却不一定得到想要的效果,并且可能降低了关键词的相关性。

3、关键词不能过冷:想想,没有用户搜索的关键词,还值得去优化吗?

4、关键词要与页面内容保持高度的相关性:这样既有利于优化又有利于用户。

关键词挑选的步骤:

1、确定核心关键词:我们应该考虑的是哪一个词或者两个词能够最准确的描述网页的内容?哪一个词用户搜索次数最多?

2、核心关键词定义上的扩展:例如核心关键词的别名、仅次于核心关键词的组合等、核心关键词的辅助等。

3、模拟用户思维设计关键词:把自己假想为用户,那么我会去搜索什么关键词呢?

4、研究竞争者的关键词:分析一下排名占有优势的竞争对手的网页,他们都使用了什么关键词?

第二部分:页面逆向优化

为什么要做逆向优化?因为在大型网站中,页面的优化价值一般不同于中小网站。考虑到各种综合因素(例如品牌、页面内容、用户体验等),大型网站的页面优化价值大多数呈现逆向顺序,即:最终页>专题页>栏目页>频道页>首页。

如何针对各页面进行关键词分配呢?通常情况是这样的:

1、最终页:针对长尾关键词;

2、专题页:针对热门关键词,例如"周杰伦";

3、栏目页:针对固定关键词,例如"音乐试听";

4、频道页:针对核心关键词,例如"音乐";

5、首页:不分配关键词,而是以品牌为主。

在进行关键词分配后,我们可以在最终页中添加匹配的内链作为辅助,这是大型网站内链的优势。

第三部分:前端搜索引擎友好,包括UI设计的搜索友好和前端代码的搜索友好两点

1、首先来看UI设计的搜索引擎友好:主要是做到导航清晰,以及flash和图片等的使用,一般来说,导航以及带有关键词的部分不适合使用flash及图片,因为大多数搜索引擎无法抓取flash及图片中的文字。

2、然后是前端代码的搜索引擎友好:

a、代码的简洁性:搜索引擎喜欢简洁的html代码,这样更有利于分析。

b、重要信息靠前:指带关键词的及经常更新的信息尽量选择出现在html的靠前位置。

c、过滤干扰信息:大型网站的页面一般比较复杂,各种广告、合作、交换内容以及其他没有相关性的信息比较多,我们应该选择使用js、iframe等搜索引擎无法识别的代码过滤掉这一部分信息。

d、代码的基础SEO:这是基础的SEO工作,避免html错误以及语义化标签。

第四部分:内部链接策略

为什么要强调内部链接策略?因为内链具有以下优势:

1、大型网站海量的数据使内链的优势远远大于外链。外链的数量可能几千几万几十万,但是大型网站拥有成百万上千万甚至上亿的海量网页内容,如果用这些海量的网页做内链的建设,优势是很明显的。

2、网站内的网页间导出链接是一件很容易的事知兆闹情。

3、提高搜索引擎对网站的爬行索引效率,增强收录,也有利于PR的传递。

4、集中主题,使该主题的关键词在搜索引擎中具有排名优势。

第五部分:外部链接策略

在强调大型网站的内链建猜搜设的同时也不能太忽视了外链的建设。外链的建设虽然没有中小网站那么重要,但是也具有很高的价值。通常可以通过交换链接、制造链接诱饵、投放带链接的软文等方法来建设外链。

1、来看交换链接应该要遵循哪些原则:

a、链接文字中包含关键词;b、尽量与相关性高的站点、频道交换链接;c、对方网站导出链接数量不能过多,过多的话没有太大的价值;d、避免与未被收录以及被搜索引擎惩罚的网站交换链接

2、制造链接诱饵:制造链接诱饵是一件省力的工作,这使得对方网站主动的为我们添加链接。制造链接诱饵的技巧很多,但是可以用两个字来概括:创意。

3、带链接的软文投放。指的是在商务推广或者为专门为了得到外链而进行的带链接的软文投放。

第六部分:网站地图策略

有很多大型网站不重视网站地图的建设,不少大型网站的网站地图只是敷衍了事,做一个摆设。其实网站对于大型网站是很重要的,大型网站海量的数据、复杂的网站导航结构、极快的更新频率使得搜索引擎并不能完全抓取所有的网页。这就是为什么有的大型网站拥有百万千万甚至上亿级的数据量,但是却只被搜索引擎收录了网站数据量的一半、三分之一甚至更少的一个重要原因。连收录都保证不了,怎么去做排名?

Html地图:

1、为搜索引擎建立一个良好的导航结构。

2、Html地图中可以分为横向和纵向导航,横向导航主要是频道、栏目、专题等链接,纵向导航主要是针对关键词。

3、每个页面都有指向网站地图的链接。

Xml网站地图:主要针对Google、yahoo、live等搜索引擎。因为大型网站数据量太大,单个的sitemap会导致sitemap.xml文件太大,超过搜索引擎的容忍度。所以我们要将sitemap.xml拆分为数个,每个拆分后的sitemap.xml则保持在搜索引擎建议的范围内。

第七部分:搜索引擎友好写作策略

搜索引擎友好写作是创造海量数据对取得好的搜索引擎排名的很关键的一部分。而SEO人员不可能针对每个网页都提出SEO建议或者方案,所以对写作人员的培训尤为重要。如果所有写作人员都按照搜索引擎友好的原则去写作,则产生的效果是很恐怖的。

1、对写作人员要进行反复培训:写作人员不是SEO,没有经验,不可能一遍就领悟SEO的写作技巧。所以要对写作人员进行反复的培训才能达到效果。

2、创造内容先思考用户会去搜索什么,针对用户的搜索需求而写作。

3、重视title、meta写作:例如Meta虽然在搜索引擎的权重已经很低,但是不好的meta写作例如堆积关键词、关键词与内容不相关等行为反而会产生负作用。而Title的权重较高,尽量在Title中融入关键词。

4、内容与关键词的融合:在内容中要适当的融入关键词,使关键词出现在适当的位置,并保持适当的关键词密度。

5、为关键词加入链接很重要:为相关关键词加入链接,或者为本网页出现的其他网页的关键词加入链接,可以很好的利用内链优势。

6、为关键词使用语义化标签:

第八部分:日志分析与数据挖掘

日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视,其实不管是大型网站还是中小网站,都是一件很有意义的工作。只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些,因为数据量实在太大,所以我们要具备足够的耐心来做该项工作,并且要有的放矢。

1、网站日志分析:网站日志分析的的种类有很多,如访问来源、浏览器、客户端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。跟SEO工作最相关的主要有以下三种:a、搜索引擎流量导入;b、搜索引擎关键词分析;c、用户搜索行为统计分析

2、热点数据挖掘:我们可以通过自身的网站日志分析以及一些外在的工具和SEO自己对热点的把握能力来进行热点数据的挖掘。热点数据的挖掘主要有以下手段:a、把握行业热点,可以由编辑与SEO共同完成;b、预测潜在热点,对信息的敏感度要求较高,能够预测潜在的热门信息。c、自己创造热点,如炒作等;d、为热点制作专题

第九部分:为关键词创作专题

除了最终页面,各种针对热门的关键词所制作的专题应该作为网站的第二大搜索引擎流量来源。我们在对热点数据进行挖掘后,就可以针对这些热门关键词制作专题了。制作的专题页的内容从何而来?我们一般通过程序实现对应关键词相关的信息进行筛选聚合,这样就使得内容与关键词高度匹配,为用户、为搜索引擎都提供了所需要的内容。

当然,仅仅建立一个专题而没有辅助手段是很难保证专题的搜索引擎排名的,我们可以通过文章内链、频道页推荐、或者最终页的专题推荐来获得链接达到效果。

1、为热点关键词制作专题

2、关键词相关信息的聚合

3、辅以文章内链导入链接

⑻ 如何进行大数据分析及处理

探码科技大数据分析及处理过程


聚云化雨的处理方式

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