導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇網站數據分析報告，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

那么，數據分析師們如何實現從數字到觀點，以下是我的五點建議：

1、不僅要對比差異，而且要對比趨勢

網站分析軟件讓分析師去對比連續的數據，例如：按月、按年來比較變成很容易，但是對于一些邏輯上的比較，例如：工作日每天，當前與上周的同一天等在對于軟件的實現有一定難度。然而，最好的發現趨勢的方法還是把數據導入到excel中，通過透視表去發現數據中的趨勢。還可以在分析中加入一些統計指標，均值、方差、均方差；

2、在形成結論前請深入分析數據的異常

對于一個網站分析師來說，沒有什么出現那種“狼來了”更悲劇的事情。曾經有一個同事對于一次網站的活動表現非常憂慮，因為自從這個活動上線后，指標連續8周下降。后面分析發現這是一個針對返校的活動(國外大部分大學每學年為三個學期，開學時間分別是8月、1月、5月)，但那個時間正趕上感思節(感恩節是在每年11月的第四個星期四)。

對于之前討論的情況，計算方差是一個很好的評估你的數據變化是不是在統計學上顯著，是否你的變化的數據落到二個方差之外。(譯者備注：如果一個變量符合正態分布，則其95%的值會落到均值左右二個方差內。這也許就是為什么時候你會聽到一個分析師說，這個變化超過5%了嗎？超過應該給予足夠的關注。)

3、細分是更深入的分析的基礎

發現影響數據變化的關鍵因素(顯著變化的驅動力)可能需要花費你超過90%的時間與精力。有時間，導致數據明顯變化的原因可以很容易被發現。有的時候為了回答一個數據的變化，你可能需要花很大精力去研究。然而，通過對數據細分(數據行業有一句話：無細分，吾寧死)，您可以快速找到影響的未來趨勢變化共享行為特征。

4、在報告中與對商業的影響聯系在一起

你在報告中必須向聽眾這樣一個問題：為什么我需要關心？常規中，分析結果可以提高收入、節約費用、或者提高用戶服務滿意度。例如，針對季節性的促銷活動，網站的著陸頁是不是比去年表現的好。如果是，需要多快去實現這些改變，這些改變對于整體的影響，是不可以實現設定的銷售目標。

篇2

“一帶一路”官網相關負責人向《財經界》記者表示，官網上線一個月來運行平穩，社會反響良好。目前，網站累計訪問量已近140萬，多數新聞媒體開始轉載官網稿件，具備較好媒體傳播能力。我們將密切配合“一帶一路”國際合作高峰論壇，全力做好報道工作。

事實上，這種底氣還來自于官網背后的強大支撐。2015年，國家信息中心先后組建了國家發展改革委互聯網大數據分析中心和國家信息中心“一帶一路”大數據中心，前者側重于國家宏觀經濟監測預測、政策評價等大數據分析，后者側重于“一帶一路”及海外大數據分析，共同為官網提供全方位的數據支撐。

該負責人進一步表示，高峰論壇之后，官網還將著力開展三項工作：一是加快完善網站各項管理制度，加強團隊業務培訓，保障官網內容生產高標準、高質量；二是馬上啟動網站二期建設，計劃在2017年年底實現俄文版、法文版、阿拉伯文版、西班牙文版上線運行，屆時將覆蓋全球大部分地區；三是探索開放合作機制，拓展官網信息傳播渠道，加強品牌化建設，提升網站綜合信息服務能力。

Q ：《財經界》

A ： “一帶一路”官網相關負責人

兩個“中心”的強大支撐

Q：“一帶一路”官網今年3月上線，為什么要成立這個網站？國家信息中心做了哪些籌備工作？

A：深入推進“一帶一路”建設，是“十三五”以及更長一段時期我國實行開放發展的重大戰略任務，國際國內政府部門和社會各界都十分關注和高度重視。有效打造能夠及時在線“一帶一路”權威信息和開展交流互動的官方網絡平臺十分必要。第一，可以全方位、精準化、集成化地和展示我國推進“一帶一路”建設的倡議構想、重大規劃、重要政策、重要建設需求和成果、重大活動等專項信息，以及各類基礎性數據和基本信息，有利于引導海內外廣大受眾全面、客觀、深入、準確地了解當前現狀以及發展趨勢，增強戰略互信；第二，可以借力官網這一開放平臺，強化與“一帶一路”沿線國家和地區的信息互聯互通和交流，以及與廣大海內外受眾的互動答疑解惑，及r回應國內外關切，積極傳播正能量；第三，可以為深化拓展國際合作空間特別是企業合作和人文交流提供可信賴的信息服務，同時未來通過采取與不同國家、地區合作共建的形式，調動更多資源和社會力量參與“一帶一路”投資建設和經貿合作。

在這樣的背景下，國家信息中心按照推進“一帶一路”建設工作領導小組辦公室關于建設“一帶一路”官網的部署和要求，基于信息中心在網站建設運維、“一帶一路”大數據等方面的經驗和基礎，積極整合各方資源，創新建設模式，自2016年4月啟動官網建設工作。一年來，在億贊普集團的大力支持下，我們建立了專業的網站建設隊伍，完成了從欄目體系設計、頁面設計、功能設計、前后臺搭建、內容采集和編輯上傳、配套制度和標準制定等工作，并在上線前對網站安全做了重點加固。3月21日，官網正式上線運行。網站上線引起社會各界廣泛關注，目前運行狀態良好，用戶訪問量逐周增加，實現了良好開局。

Q：2015年，國家信息中心組建了兩個“中心”―― 國家發展改革委互聯網大數據分析中心和國家信息中心“一帶一路”大數據中心，能否為我們介紹一下這兩個中心的相關情況？它們與“一帶一路”官網之間又是什么關系，工作上是如何互相配合的？

A：為貫徹落實國家大數據發展戰略，提升以大數據支撐國家發展改革委核心業務的服務水平，2015年4月，國家信息中心組建國家發展改革委互聯網大數據分析中心，主要面向國務院、國家發展改革委、各級發改部門和相關政府部門提供互聯網大數據分析與決策支持。

同時，為更好服務國家“一帶一路”建設，2015年12月，國家信息中心聯合億贊普集團共同發起成立了國家信息中心“一帶一路”大數據中心，該中心以“一帶一路”大數據開發應用為重點，以支撐政府決策和服務企業及社會需求為導向，以廣泛深度歸集全球“一帶一路”相關信息并建設綜合數據庫為基礎，以打造若干專業化、開放性、機制化大數據合作平臺為抓手，以中國一帶一路網和一帶一路大數據綜合服務門戶為載體，打造基于大數據的“一帶一路”特色智庫，為有關政府部門和社會提供多元化、個性化、可視化的大數據產品和服務，提升“一帶一路”大數據決策支持能力和綜合服務水平。

國家發展改革委互聯網大數據分析中心主要側重于國家宏觀經濟監測預測、政策評價等大數據分析，國家信息中心“一帶一路”大數據中心主要側重于“一帶一路”及海外大數據分析。這兩個中心為官網提供主要的數據支撐。

Q：大數據在一帶一路戰略實施中有何重要意義？

A：“國之交在于民相親，民相親在于心相通”。信息是中國與“一帶一路”沿線國家加強溝通、擴大共識、深化合作的重要基礎，是政府和企業決策的重要依據。“一帶一路”橫跨亞、歐、非大陸，涉及國家眾多，各國經濟發展水平、資源稟賦、基礎設施、政治制度、投資環境、人文風俗千差萬別。如何消除建設過程中的信息不暢通、不對稱，構筑快捷、通暢的信息“高速路”，不僅是促進民心相通的基礎工程，更是推進“一帶一路”建設、促進區域內國家均衡發展的必然要求。正所謂“兵馬未動，糧草先行”，當前我們正處在大數據時代，信息不僅是核心資源，還是關鍵的生產要素。對信息資源掌握的多寡成為國家軟實力和競爭力的重要標志，很大程度上決定企業競爭力的強弱，也影響著合作共贏的實現效果。構建“一帶一路”大數據決策支持體系，加強對“一帶一路”相關信息和數據的采集存儲與分析挖掘，對于支撐“一帶一路”戰略決策和服務企業“走出去”都具有十分重要的意義。從2015年開始，我們探索創新從大數據應用角度開展“一帶一路”常態化信息歸集和大數據專項分析，每半個月向“一帶一路”領導小組辦公室和國家發展改革委提交大數據專題分析報告，領導批示率很高。2016年10月，我們基于前期工作基礎，結集出版了《“一帶一路”大數據報告（2016）》，獲得了社會各界高度關注和一致好評。

Q：“一帶一路”大數據中心要打造成為基于大數據的“一帶一路”特色智庫，目前來看，成效如何，可以提供哪些大數據產品和服務？對這個特色智庫的功能我們可以有哪些期待？

A：目前“一帶一路”大數據中心主要進展包括：一是形成了包括國際互聯網、國內互聯網、國內統計、國外統計、核心業務、共享交換等六大類數據源的“一帶一路”數據資源歸集體系，于2016年2月26日建成“一帶一路”綜合數據庫（一期）工程；二是基于數據庫及大數據分析技術，形成了多樣化大數據分析產品，建立了常態化“一帶一路”大數據決策支持機制，已陸續向國家推進“一帶一路”建設工作領導小組辦公室報送了50余份大數據分析報告；三是開通了一帶一路大數據綜合服務門戶，積極承建國家“一帶一路”官網，初步形成“一庫兩網”的集成融合體系；四是積極推進分中心建設和行業合作。先后與海南、大連、重慶等地簽署戰略合作協議，共建地方分中心。推進與中央電視臺、北京大學等有關機構合作取得積極成效；五是研發了基于大數據的“一帶一路”系列指數，出版了《“一帶一路”大數據報告（2016）》，了《“一帶一路”貿易合作大數據報告2017》，國家信息中心“一帶一路”大數據品牌影響力進一步提升。

下一步，我們將繼續圍繞打造“一帶一路”大數據特色品牌的目標，努力橛泄鼐霾卟棵藕蛻緇崽峁多、更好的大數據產品和服務。

將進一步助力國際合作

Q：做好宣傳、講好故事是“一帶一路”倡議推進中的重要工作，官網的重點欄目設置都有什么考慮？除了單純的信息收集，還有哪些宣傳路徑？

A：官網的重點欄目主要圍繞傳遞信息、溝通文明、合作共贏的基本宗旨設置，目前設置了海外要聞、國內要聞、政策環境、五通發展、基礎數據、企業風采等主要信息類欄目，同時開設“一帶一路”基礎數據庫、政策庫、項目庫、企業庫與人才庫等服務類欄目，以及共話絲路、留言板等互動類欄目。上述欄目設計配合新媒體和新技術傳播方式，旨在建立起國內外關于“一帶一路”的權威信息體系，全面生動反映“一帶一路”方方面面的進展，科學準確闡釋“一帶一路”核心理念。

篇3

根據網宿的數據分析，人們大多喜歡在剛上班時關注金融、證券的行情；中午休息時，網頁游戲則更受歡迎；下午股市、證券等網站的交易時間結束前，這類網站會再度集中“迎客”；下班后，社交類網站和視頻網站才是大多網民最愛去的地方。而7×24小時開業的網上商城已經漸漸成為網民生活的一部分，隨時都會有人想要“逛逛街”。

北京人最愛SNS

該報告顯示，SNS（社交網絡）的訪問高峰出現在20:00；網頁游戲白天的訪問高峰期出現在12:00，晚上的高峰期出現在19:00；視頻網站的訪問高峰出現在21:00；政府和企業網站訪問集中在工作時間；招聘類網站網民訪問峰值出現在工作日10:00～11:00；財經類網站的訪問最高峰出現在上午9:00、下午13:00~14:00以及晚上21:00，而電子商務網站的訪問時間整體比較平穩，沒有明顯峰值。

網宿的報告還顯示，人口和經濟發達程度對網民地理分布比例有重要影響，人口多、經濟越發達地區網民訪問比例越高，反之則比較低。2011 年第一季度， 對于SNS（社交網絡），來自北京、江蘇、山東的網民訪問頻率最高；廣東、山東、河北的網民則更鐘愛網頁游戲；對電子商務類網站的訪問量，廣東、上海、北京最高；對視頻類網站的訪問量，廣東、浙江、江蘇排在前三位；訪問政府、企業類網站的時候，來自廣東、北京和江蘇三省的訪問量名列前三。

篇4

定制化項目效率低下

艾瑞咨詢集團（iResearch）是一家專注于網絡媒體、電子商務、網絡游戲、無線增值等新經濟領域，深入研究和了解消費者行為，并為網絡行業和傳統行業客戶提供市場調查研究和戰略咨詢服務的專業市場調研機構。

目前，艾瑞咨詢集團可以向企業提供線下報告和軟件兩種定制化咨詢報告服務。但是，企業客戶的定制化需求非常多變，艾瑞咨詢集團生成一份線下報告交付周期需要3至4周，提供軟件的交付周期則需要半年。再加上項目所需人工成本升高、迭代周期延長，艾瑞咨詢集團往往不敢承接太多定制化項目。

通過調研，筆者發現了艾瑞咨詢集團的真正需求：根據時間維度和網站匯總對用戶的來源地區、來路域名、頁面訪問次數、停留時間、有效訪問次數、跳出率、回訪者、新訪問者、回訪次數和回訪相隔天數等相關數據進行統計分析，并且還能夠在動態添加條件之后，通過對監測用戶行為獲得的數據進行分析，以最終得出更加詳細、清楚的用戶行為習慣。

因此，艾瑞咨詢集團迫切需要一種更加敏捷、高效的大數據分析工具提升定制化業務的效率。

大數據面前：敏捷BI PK傳統BI

在解決艾瑞咨詢集團面臨的難題時，傳統BI的做法是，IT人員事先根據需求分析進行建模，建好二次表或打Cube并提前匯總好數據，業務人員才能在前端查看到分析結果的報表。雖然這種做法很成熟，但是解決不了艾瑞咨詢集團的難題。

首先，業務人員查看的報表相對靜態，分析的維度和度量的計算方式已在建模時預先設定好，不能更改。例如，定好了求和或求平均數，再想改成求方差必須再去修改模型。

其次，分析需求變更時，業務人員不能直接調整報表，需要IT人員重新建模或修改已有分析模型，耗時較長，響應速度較慢。

最后，有些企業的數據量很小，也需要按照此流程和架構來進行大費周折的數據分析。

造成這些問題的本質原因是，過去的技術架構針對海量數據的計算能力不足，企業用戶需要通過建模、二次表、Cube提前進行數據運算匯總。

艾瑞咨詢集團希望為企業客戶提交這樣一份分析報告，不僅能看還能動態分析。對于艾瑞咨詢集團來說，數據展現應該是起點而不是終點。看到了數據，要能交互式分析、深入向下挖掘，要能發現問題并找到答案，還要能采取行動。與數據交互的過程要足夠快，如果用戶每次點擊需要等三五分鐘才出結果，就無法進行交互分析。

并且，分析報告應能讓非IT部門的同事直接在分析平臺上做出來。不能把所有的分析報告需求都提交到IT部門，這樣會嚴重增加IT部門的工作負擔。同時，敏捷BI的實施和操作要簡單化，讓業務人員可直接使用。

同時，分析報告需求經常需要牽涉到數據層的改動，需要IT部門去改進數據層和業務層，傳統BI平臺需要一兩個月才能完成模型梳理。敏捷BI無需事先建模，可以在分析過程中靈活調整分析維度和報表展現，需求變更可以在一天之內響應，提升企業的洞察力決策力。

與傳統BI的重量建模、統一視圖不同，敏捷BI采取輕量建模、N個視圖的方法，不建二次表和Cube，數據導入后可以直接進行分析，并且業務人員可以實時調整分析的維度和度量的計算方式，極大地增加了靈活性，真正做到和數據對話。

既然有這么便捷的方式，為何傳統BI不采用這種架構呢？那是因為，傳統技術架構沒有引入大數據技術，面對海量數據無法在用戶點擊后的幾秒內就展現企業客戶需要的分析結果，因此必須通過建模提前把數據匯總好，才能保證分析報表展現時的速度。

因此，實現敏捷BI的前提是采用新架構處理數據，其涉及的技術包括分布式計算、內存計算、列存儲、庫內計算等。敏捷BI可以通過更低的成本、更短的上線周期，快速讓企業洞察到數據的含義和價值。

業務效率數倍提升

深入研究艾瑞咨詢集團要分析的數據，筆者發現，艾瑞咨詢集團每天要分析的數據量達幾千萬條，且不同企業客戶的分析需求各不相同。因此，復雜多變的多維度分析需求對分析工具的分析性能提出了更高的挑戰，而傳統的數據庫和Hadoop架構已經無法滿足高性能和即時分析的需求。

為此，艾瑞咨詢集團考察過國外一些知名的產品，但是當他們獲知產品的價格和后續的服務費用之后只能放棄。而國內大多數的分析工具大多是上一代BI，需事先建模再進行分析，難以應對靈活的多維度分析變化需求，且針對大數據量的處理能力不能滿足要求。

最終，艾瑞咨詢集團選擇了永洪敏捷BI技術。當艾瑞咨詢集團將三個月的細節數據（約50億條）導入敏捷BI系統，直接就可以展現出定制分析報告。對比原先基于Excel和SQL編程的分析方法，艾瑞咨詢集團的業務效率獲得數倍的提升：線下報告交付周期從3至4周縮短至小于1周，軟件交付從半年縮短至一個月。

同時，艾瑞咨詢集團原來由于擔心需求變化導致沒有能力交付的很多項目被收入囊中。采用敏捷BI工具后，艾瑞咨詢集團可以在幾天內快速搭建原型向客戶展示，任意的需求變更都可以一周內調整完畢。這種快速原型試錯的方式，使得艾瑞咨詢集團有能力承接很多此類項目。

由于業務效率的極大提升，有能力承接更多的項目，艾瑞咨詢集團的收入空間也出現了數倍的增長。與此同時，艾瑞咨詢集團的客戶滿意度也穩步提升。

不僅如此，為了提供更加直觀可交互的分析報告，提升企業用戶體驗，艾瑞咨詢集團基于敏捷BI工具，構建了一個新型SaaS平臺。艾瑞咨詢集團把企業客戶用Hadoop架構存儲的數據，通過敏捷BI提供的接口導入到數據集市內，然后通過敏捷BI快速呈現出結果。

篇5

1引言

近年來，暴雨等極端天氣給社會管理、城市運行和人民群眾生產生活造成了巨大影響，加之部分城市排水防澇等基礎設施建設滯后、調蓄雨洪和應急管理能力不足，出現了嚴重的暴雨內澇災害。《全國城市市政基礎設施規劃建設“十三五”規劃》提出“加快對城市易澇點整治”“建設暴雨內澇監測體系，提高內澇預報預警能力。”如何及時、準確、完整地掌握各個城市排水防澇工作進展，對城市排水防澇工作進行科學、有效的監督指導，成為住建部、省、市城建管理部門的迫切需求。大數據技術在海量異構數據融合、分布式數據處理與計算、數據可視化等方面具有優勢，［1］融合大數據技術與城市澇情監管預警業務，成為客觀分析排水防澇效果，科學指導城市安全度汛的有效方法。［2］

2應用需求

基于大數據技術，通過數據集成、互聯網信息爬取、傳感器采集等方式收集城市易澇點信息、城市降雨信息、城市澇情信息，為用戶提供綜合數據分析、可視化展現等服務，為城建管理部門監督、指導城市開展排水防澇工作提供支撐平臺。系統主要需求包括以下三方面:①準確、及時掌握城市降雨及澇情信息。能夠從氣象網站獲取全國主要城市的逐小時降雨信息。從門戶網站、微博等渠道爬取城市澇情相關信息，及時掌握全國各地澇情程度和影響;②城市澇情信息預警預測。綜合降雨量、城市防澇標準、易澇點治理進展、歷史澇情等信息，建立城市澇情預警分析模型，對全國城市未來澇情情況進行預警，指導城市排水防澇工作;③對降雨、積水、澇情等信息進行綜合利用，提供每日澇情情況匯總報告、澇情周報、澇情預警情況報告。輔助領導決策，滿足監督、指導各地開展排水防澇工作的需要。

3系統建設方案

3.1數據架構。排水防澇信息系統融合易澇點基礎信息、補短板項目進展信息、易澇點實時監測信息、城市澇情信息、城市降雨信息，形成排水防澇綜合數據庫，支撐排水防澇業務處理及科學決策需要。排水防澇數據體系包括:基礎數據、業務數據、決策分析數據三類:①排水防澇基礎數據:基礎數據包括代碼數據、基礎數據、空間數據。基礎數據在排水防澇系統各模塊共享使用;②排水防澇業務數據:包括補短板項目業務進展數據、易澇點實時監控數據以及從互聯網、第三方采集的降雨數據、澇情數據、統計年鑒等排水防澇相關數據，為排水防澇分析決策提供支撐;③排水防澇決策分析數據:決策分析數據是依據數據分析與綜合決策要求，對排水防澇業務數據進行加工處理形成的數據，包括排水防澇統計數據、治理系統評價數據、澇情分析預測等數據。3.2技術架構。排水防澇信息系統利用大數據平臺的數據采集、存儲、計算、分析能力構建，由基礎設施層、綜合數據庫層、大數據技術支撐層、排水防澇應用層以及信息安全體系、數據指標體系組成，構建科學合理的數據分析、澇情預測模型，通過豐富、形象、易用的數據可視化技術，滿足排水防澇業務的數據應用需求。①基礎設施層:通過云計算技術，將網絡、計算、存儲、安全等基礎設施池化，為大數據支撐平臺、綜合數據庫、排水防澇應用提供穩定、可靠、高效的運行環境;②綜合數據庫層:將易澇點數據、澇情數據、降雨數據、監測數據等按照數據標準體系進行清理、轉換、加載等處理，形成滿足業務處理與分析決策的綜合數據庫;③大數據技術支撐層:滿足分布式環境下海量異構數據采集、存儲與資源管理、分布式計算框架、大數據分析與可視化展現等功能需求。主要的技術組件包括地理信息、信息爬取與搜索、數據挖掘、集成接入(ETL)、遙感遙測分析等;④信息安全體系:圍繞信息保密性、真實性、可用性(CAA)目標，參照信息系統安全機制構建涵蓋物理安全、網絡安全、應用安全、數據安全、管理安全的數據安全服務體系，為排水防澇信息管理提供安全的數據服務;⑤數據指標體系:建立排水防澇信息的數據標準、技術標準和管理標準，確定數據采集、數據集成、數據共享的技術路線，推動數據互聯互通與信息共享，形成排水防澇頂層數據指標體系;⑥排水防澇應用層:梳理排水防澇信息管理業務流程，按照數據指標體系要求，提供易澇點管理、澇情信息管理、降雨信息管理、綜合數據分析、業務一張圖、澇情預測等服務，滿足排水防澇業務需求。3.3功能架構。排水防澇系統主要功能包括:城市降雨信息管理、澇情報告生成、綜合展現一張圖、統計分析、基礎信息管理等模塊。①城市澇情預警。融合降雨數據、防澇標準、歷史澇情數據，構建澇情預警模型，提供城市澇情預警預測服務;②澇情報告生成。利用網絡爬蟲及語義識別技術，從微博、門戶網站等渠道采集城市澇情信息。提供城市澇情周報、日報等報告生成功能;③綜合展現一張圖。基于二維GIS地圖展現城市降雨、澇情以及易澇點位置、積水、視頻等數據，實現相關數據的綜合展現;④統計分析。從行政區域、時間等維度提供澇情分布、澇情趨勢對比分析等功能，通過統計圖表方式，實現數據的直觀展現和應用;⑤基礎信息管理。對城市防澇標準、易澇點位置、監測設備等基礎信息進行管理，為規范城市澇情、降雨、積水等信息提供支持。

4關鍵技術

4.1澇情信息爬取與識別技術。4.1.1澇情信息爬取。通過爬蟲采集數據主要包括三種方式:定向采集、擴展采集以及源搜索。定向采集是指限定站點或者頻道來搜索，實現精確的數據采集;擴展采集是指通過設定采集的起始點和采集的深度來實現比較精確的數據采集;源搜索是指利用搜索引擎(如百度、搜狗、360等)，通過設置關鍵詞組來實現數據的非精確采集。本項目采用定向采集方式。按照數據采集范圍、關鍵詞持續采集數據，并對重復數據進行去重，能夠根據語義過濾垃圾數據。分布式城市澇情信息爬蟲體系包括如下四部分:①系統管理控制臺:對爬蟲系統部署的軟硬件資源進行監控及動態管理，包括服務器資源及網絡狀況、爬蟲進程運行情況以及異常事件處理等;②爬取規則定義:能夠依據網絡爬蟲的運行狀況和信息爬取效果對爬取規則進行定義及優化。主要定義的爬取規則包括:爬取范圍、優先策略(深度、廣度)、分析詞策略(關鍵詞、剔除詞)、爬取頻率等;③功能中間件:主要包括爬取中間件、爬取防屏蔽中間件、數據存儲中間件等，提供數據采集、分析、避免反爬取策略、數據存儲及查詢服務;④分布式基礎設施:采用“主從”模式構建，主節點將爬取、分析任務在從服務器動態分配，并建立異常處理機制，實現爬蟲高效、穩定運行。4.1.2澇情信息識別。網絡爬蟲依據“大雨、內澇”等關鍵字采集的輿情數據不都是有效澇情信息，存在大量噪聲。為了提高爬蟲獲取澇情數據的準確率，構建了“正則關聯”與機器學習算法結合的澇情信息識別模型。通過機器學習算法進行語義理解，建立爬蟲抽取的數據類別庫，即判讀每一條數據是否與洪澇相關，從而將樣本庫分為兩類。通過卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)提取文本上下文語義特征信息，依據屬性特征對其進行分類，判別爬取的內容是否屬于澇情相關的數據。該模型進一步提高了澇情數據的精準度。4.2城市澇情預警預測技術。以降雨預報、歷史降雨信息、歷史澇情信息、排水防澇標準、易澇點治理進展為主要因子構建城市澇情預測模型，將風險劃分為“最高”“高”“較高”“一般”“無”5種等級，并三天內各城市的風險預警，為指導城市內澇工作提供決策依據。通過接入澇情城市、基于內澇點的降水實況及預報、覆蓋內澇城市的降水實況及預報等數據，通過滾動計算方法，將其與城市防澇標準做對比，通過制定風險預警策略，預判城市澇情風險和易澇點澇情風險，并實時澇情預警信息。4.3排水防澇數據可視化技術。通過大數據技術融合城市澇情輿情信息、城市降雨信息、城市澇情監控實時信息，利用專題一張圖、報告生成等方式實現多維度疊加式數據可視化，更好地服務綜合管廊建設管理部門的規劃和決策。①排水防澇專題一張圖。基于GIS的業務多圖層綜合展現，將全國易澇點、降雨和澇情信息集中在一張圖，關聯降雨對澇情的影響，科學評估易澇點治理效果;②排水防澇業務分析報告:面向不同用戶的業務需求，按照報告模板要求的格式、數據快速生成分析報告。報告采用文字、表格、統計圖等多種數據展現形式，內容包括降雨分布情況、澇情分布情況、降雨與澇情關系分析等。

5結論

文章研究大數據在城市澇情監管預警領域的應用方案，充分發揮大數據在分布式、海量、異構數據采集、存儲、處理、分析方面的優勢，改變傳統信息采集方式，融合易澇點數據、降雨數據、澇情數據、補短板項目數據，實現“填報型”到“監控型”應用的轉變，構建城市排水防澇效果評價、澇情預測等數據分析應用模型，為促進排水防澇工作提供有力支撐。

參考文獻:

［1］孫敏，王琳.大數據時代下的數據可視化方法分析［J］．軟件，2019，40(9)．

［2］張麗虹.大數據背景下城市排水防澇設施動態管理系統設計［J］．工程管理與技術，2018(4)．

［3］薛祥光，蔣世峰，李萌，等.GIS在城市排水防澇中的應用趨勢［J］．科技視界，2016(1):71－72.

［4］侯圣巒，劉磊，曹存根.基于語義文法的網絡輿情精準分析方法研究［J］．計算機科學，2014(10)．

篇6

目前的團購模式，是基于互聯網發展十余年的經驗積累，對商業和人性的發揮做到了極致。如此模式到了國內，很容易走上一條具有“中國特色”的道路。

可以看到的是，團購網站深陷價格戰，大家進入低價的競爭。你推出的套餐128，我要推出99的，他要推出60的。大家在這個市場中，不是根據自身的情況定價，拼的是誰有錢，誰可以賠更長時間。就算賠到剩寡頭競爭的時候，利潤肯定還是上不去，因為特殊的市場環境和模式的易復制性決定了這一切。當只用低價吸引貪便宜的低端消費者，能為商家帶來什么？為消費者帶來什么？

另外，目前進行團購的商家整體水平很低，甚至很多別有用心的商家在利用團購，例如面臨倒閉的商家，利用團購賺一票走人等層出不窮。

好的企業也會進行團購嘗試，但是價格、產品、規模控制得很死，團購網站幾乎零利潤在為優質企業服務，而且在優質商家面前，沒有區別性可言。

當一個行業沒有核心產品而又陷入價格競爭的時候，這個行業就已經死了。更別說，從業者仍在瘋狂地燒錢來做這件事情了。

面對如此境況，要突圍，必須要創新。社區化電子商務是未來的發展方向，也是具有活力和充滿創新的領域。將媒體、電商、社區相融合，開發優惠及代金券系統，讓商家吸引目標用戶，同時憑借數據分析和挖掘技術，為商家提供全方位的用戶數據分析服務，例如各個年齡層、收入的用戶購買情況，購買和消費的時間和空間的分布等等。

以新開業商家為例，它的需求是迅速建立知名度、獲得體驗用戶、打開市場，借助傳統的團購模式，可以輕松實現這些目標。現在加入社交元素后，可以幫助商家進行團購后客戶關系管理，一步步篩選用戶，傳播品牌文化，強化與消費者的溝通，將其轉化為高質量的忠實用戶群。其三段式營銷策略為：

第一段：預熱，新開張

傳統媒體：以專業媒體的角度給予商家客觀的評價；

網媒：設計套餐，通過團購體驗商家的產品和服務；

社區：開通商家官方微博，通過在網站與報道、團購相結合，增加關注度。

第二段：營銷，成長期

傳統媒體：持續的廣告投入與電商平臺的平媒推廣相結合，保持商家的曝光度，增加讀者和消費者認知；

網媒：提交團購購買及消費分析報告，與商家共同分析用戶屬性與行為；

進行優惠券等銷售，使消費者可以更全面地了解商家的產品、體驗商家服務；

社區：通過互動平臺，使得消費者加深對商家的了解，提高品牌的認知度。

第三段：品牌，成熟期

傳統媒體：持續廣告投入，打造品牌概念；

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2電子煙官方網站建設策劃

2.1官網核心管理系統。（1）運營監控：監控網站運營時長、域名狀況、流量分析；（2）可視化管理：所見即所得快速修改指定網站內容，即時添加指定內容、即時快速編輯指定內容、即時為指定內容進行展示排序；（3）內容管理：添加/維護內容頁面、頁面內容管理；（4）商品管理：添加/維護產品、產品分權限瀏覽、產品展示排序、添加/維護產品類別（支持多級分類）、相關產品推薦、產品評論、添加/維護營銷分類、添加/維護產品品牌、產品屬性模板設置、產品系列規格設置、產品標記設置；（5）資訊管理：添加/維護資訊、支持分權限瀏覽、推薦、置頂、拖拽排序、抓取新聞、添加/維護資訊類別（支持多級分類）、資訊批量導入/導出/轉移；（6）留言管理：自定義留言類別、留言信息審核、留言回復；（7）搜索優化設置：網站地圖提交、網站登錄入口提交、搜索引擎優化設置（頁面標題設置、頁面關鍵詞設置、頁面描述設置）；（8）流量統計分析：流量分析：實時訪客，訪問流量趨勢；產品分析：產品排行、品類排行；訪客分析：訪客地區、訪客訪問次數、停留時間、訪問深度、客戶端數據分析；來源推廣效果分析：搜索引擎數據分析、關鍵詞數據分析推介網站、外部鏈接數據分析、廣告效果分析；官網頁面分析：頁面排行、站內搜索關鍵詞分析；統計設置：下載/打印分析報告、訂閱郵件設置、IP地址黑名單設置；（9）官網會員管理：添加/維護會員、會員批量導入/導出、會員分組管理、會員級別管理。會員積分管理等；（10）官網圖片管理：圖片庫管理：添加/維護圖片、圖片庫多視圖管理、圖片（批量）添加水印設置、圖片（批量）轉移。電子圖冊管理：添加/維護圖冊內容、添加/維護圖冊類別、電子圖冊多視圖管理；（11）官網信息設置：網站基本設置、管理員權限設置、網站欄目設置；（12）友情鏈接管理：添加/維護友情鏈接、鏈接分組管理；（13）短信/郵件業務提醒：對訪客：會員注冊、資格審核通過、密碼修改、找回密碼、留言被回復；對管理員：有新會員注冊、留言、簡歷以短信與郵件提醒。

2.2移動客戶端核心系統。（1）手機客戶端：提供企業自有品牌客戶端；獨有企業品牌客戶端標識、品牌歡迎頁；通過客戶端實時訪問企業的最新信息及地圖定位；（2）內容管理：添加/維護內容頁面，以圖文并茂的方式介紹企業信息；（3）產品管理：添加/維護產品信息、設置展示排序；添加/維護產品分類（支持多級分類）；管理產品評論、維護產品櫥窗和產品品牌、設置產品標記；（4）資訊管理：添加/維護資訊內容，可置頂顯示、添加/維護資訊分類（支持多級分類）、可批量轉移資訊；（5）廣告管理：添加/維護廣告。通過廣告管理，可以實現Banner動畫圖片進行添加和維護；（6）圖片管理：添加/維護圖片、圖片處理、圖片轉移。可批量對圖片進行添加、刪除、轉移；（7）一鍵電話：訪客使用時，可快捷撥打企業電話，即時與企業主動聯系；（8）一鍵留言：訪客使用時，可快捷對企業進行留言。企業通過電腦訪問網站后臺，對留言信息進行審核和回復；（9）一鍵詢價：訪客使用時，瀏覽企業產品時，可進行快捷詢價。企業通過電腦訪問后臺，對詢價單進行處理；（10）一鍵分享：訪客使用時，可將當前訪問內容快捷分享到其它平臺，如微博、空間等；（11）一鍵地圖：訪客可快捷查看企業位置（僅中文語言版提供地圖功能且為中國地圖，臺灣省內除外）；（12）短信營銷：企業最新消息，可通過短信營銷讓客戶周知（操作界面為中文，限發國內手機用戶）；（13）二維碼營銷：后臺自動生成二維碼，方便訪客隨時隨地掃描二維碼，訪問到企業移動官網；（14）業務提醒：有新留言或詢價信息時，將會及時以短信或郵件的方式提醒至企業管理員。

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2013年1月底，國雙科技在北京正式宣布成立“國雙數據中心”，該中心擁有基于OLAP技術的強大交互式數據挖掘平臺，可以將數據倉庫中的每一個數據通過上百個維度和指標進行關聯、交叉、演繹，提供不同深度的分析報告，滿足不同視角的數據挖掘和分析需求。當天，國雙數據中心首次對外《2012中國互聯網發展數據報告》和《2012中國政府網站發展數據報告》。

“基于海量在線數據和先進的網絡營銷云統計分析平臺，國雙數據中心將專注于數字化環境下的在線媒體研究和受眾研究，并將定期互聯網行業報告，向業界分享專業的在線媒體數據研究成果，促進產業發展。”祁國晟表示。

數據也“性感”

“球場上球員的表現不再是誰能進球誰的貢獻最大了。”國雙科技高級副總裁續揚表示，以足球為例，從門將開出球的那一刻，價值就產生了，哪個球員傳出最具威脅對方的球？哪個球員在最關鍵的時刻盯住對方核心球員？一場比賽下來，功勞最大的不一定是最終進球的那個球員。

“同樣，國雙科技告訴廣告主的不是用戶最終達成交易的數據，而是整個用戶選擇的過程。”續揚認為，廣告主往往很難判斷，消費者的購買和市場推廣有多大的關系，國雙科技的職責就是幫助廣告主精準地測算出廣告的效果。

隨著全球互聯網的快速發展，越來越多的網絡用戶通過多種終端、多種平臺輸出數字內容，驅動整個互聯網世界邁入到“大數據時代”，海量數據的運用已成為未來競爭和增長的基礎，運用大數據分析用戶特征并通過分析提升企業的業務價值，提高企業的核心競爭力。

來自國雙科技數據中心的報告顯示，數據對企業決策運營越來越重要，大數據時代來臨，企業最終需要的是有價值的數據而不是大數據，通過海量數據挖掘用戶特征，企業可獲取有價值的用戶信息，科學分析用戶行為，是了解用戶、貼近用戶最為有效的方式，幫助企業明確品牌定位、優化營銷策略。

今天的Facebook日均上傳數據100TB，Twitter一天的發推量也會達到2.3億，全球Email的發送量為2940億封……企業毋庸置疑地正在迎來一個大數據時代。數據優化和數據分析將成為炙手可熱的產業，國雙科技也在把握這樣一個發展契機。

可口可樂的粉絲喜歡留存可樂的瓶蓋，他們會非常熟悉地將瓶蓋上的13位字符串敲在網站上，然后滿足地拿到可口可樂給他們的積分。事實上，這也包含了國雙科技為可口可樂提供的一項專業技術：度量并優化在線渠道對13位字符串轉化的貢獻。

“我們每天需要分析所有登錄iCoke官網的流量數據，然后通過各種分析工具的挖掘，讓可口可樂的線上營銷方案趨于更加合理。”國雙科技國際業務總監吳錚介紹自己每天的工作，除此以外，他還要幫助客戶建立從SEM（搜索引擎廣告、SEO（搜索引擎優化）、UEO（用戶體驗優化）等在內的一系列基于效果的在線營銷方式。

“通常我們會先幫客戶建立一個KPI，這主要是讓客戶清楚如何去度量自己所投的各種在線廣告。”吳錚用流量分析為例，他會把媒體拆分得非常細，哪些是自然流量，哪些是從SEM（搜索引擎營銷）過來的，并且也會分析流量與搜索引擎的不同產品線之間有什么關系。不同的產品有不同的屬性，衡量標準也各有不同。

樹立行業“風向標”

如今，面對移動和社交快速發展的態勢，沒有人能夠忽略其中蘊藏的機會。而國雙數據中心的成立，也正式宣告讓這樣的機會更加明顯地出現在消費者、廣告主、商家面前。

在國雙科技的《中國互聯網發展數據報告2012》中顯示：網民每日網購在上午10點達到最高峰；52%的消費者在訪問4～6次網頁后產生購買行為；在在線多媒體營銷中，搜索媒體對消費者購買決策的貢獻率達到58%，其次為垂直媒體。

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2017年3月21日，麥樂購（香港）有限公司創始人&CEO馬云告訴《中國經濟信息》記者，“母嬰行業只是看上去很美，任何花俏的商業模式都無法逾越安全紅線。只有電商、消費升級和大數據才是核心競爭力，而安全是根本。”

輕公司別做跨境母嬰

在名為“愛他美”的會議室，馬云說，“母嬰行業要保障食品安全，就要笨一點、慢一點，輕公司做不來。”

2016年，母嬰電商行業規模已達1000億元，但在飛速發展中，“價格戰”、“以次充好”等亂象也不斷顯現。馬云說：“用低價吸引來的用戶是對價格很敏感的用戶，很難沉淀。電商們終究要回歸本質，不可能永遠依靠低價。”

自麥樂購上線以來，一直圍繞食品安全進行布局，馬云說：“我們出售的嬰幼兒食品都是直接和品牌方或者當地的經銷商、商合作，并進行大批集裝箱采購，保證產品出現問題，廠商會負責。”

據馬云介紹，大批集裝箱采購的兩個好處：首先能拿到最好的價格；其次是一個集裝箱的全部奶粉生產批次是一樣的。關于貨品檢查，公司要求十分嚴格：首先是廠家首先提供生產報告；其次是委托當地第三方抽樣檢驗；最后在中國入海關還要檢驗檢疫。

“奶粉上都有二維碼，實現了流通過程的全稱可追溯。消費者可以隨時了解到產品的生產時間和出廠時間、進入了什么地區的倉庫、什么時候進入保稅區、何時配送等信息。”馬云說。

馬云覺得，海淘、代購等買手制可能更適合服裝鞋帽等時尚品。因其很難確保母嬰用品在物流過程中不被二次污染。

據介紹，截止目前，公司已有6萬平米庫房，雖然積壓大量資金，但卻做到了全部商品的安全可控。在新西蘭、美國開設了分公司，在歐洲和日本也有員工常駐，主要負責拓展當地品牌。

馬云常說：“我做事情要不就不干，要干就想把它做好。”而走上母嬰跨境電商這條路與2008年“三聚氰胺”事件有關。

“當時，浙江有位母親在‘媽媽說’上記錄了自己有關遭遇。這件事極大地觸動了我們，我就想一定還能做點什么。”馬云說。2009年麥樂購正式上線，目標就是為媽媽們提供安全的食品。“在電商里我們只做跨境，在跨境里我們只做兒童食品、健康相關產品。”他說。

“8年來沒出現一起安全事故，但資金投入巨大。”馬云說，這也注定了我們不可能是一家輕公司。

從“賺差價”到消費升級

作為一家“重”型“小”電商，除了保障食品安全這條紅線，馬云還清晰地意識到，跨境母嬰電商的商業模式絕不僅僅是“買和賣”這么簡單，鎖定消費升級、提供營銷服務和向上游拓展才是利潤增長點。

在千億元母嬰電商市場份額中，天貓和京東占比約80%，“而我們去年的銷售額只有約10億元，量不如人決定了我們的商業模式無法依賴‘賺差價’。”馬云如是說。

而他對盈利模式的思考是貫穿于創業始終的。

1999年，北京“清華園”，馬云等五位大學生停學創業，成立校園門戶“易得方舟”，該網站一度成為教育網內最大的個人網站，并迅速拿到百萬美元投資，風光無限。但由于商業模式不清晰，問題也迅速顯現。2000年6月，互聯網泡沫破裂、資金鏈斷裂，“易得方舟”迅速歸零。

馬云回憶道：“我們從一家所有人都說好的公司，變成了發不出工資、人去樓空的公司。這讓我意識到自己的幼稚，做公司商業模式必須清晰。”

自公司成立以來，已完成兩輪共5000萬美元融資，但馬云寧愿步子小些也要先確定商業模式。在電商們大打價格戰時，公司已開始另辟蹊徑。

古籍《管子》說：“士農工商四民者。”馬云的理解是，當市場越來越成熟和透明時，“商”居于最次，利潤最低，必須向其他方向拓展。他首先瞄準了“工”，同時立志成為連接全球各種品牌和中國8000萬個有0-6歲嬰幼兒家庭的橋梁，即所謂消費升級。

就在《中國經濟信息》記者采訪馬云前，他正在跟美國幾家品牌商跨洋視頻。“孩子吃的維生素，有機防蚊液，美國監測孩子饑飽的智能硬件等，很多品牌都想進入中國。”他說。在一般貿易方式下，國外商品很難進入中國，但商品只要符合原產國標準并滿足一系列條件，跨境電商就可以銷售。

“我們幫助這些企業進中國，賺營銷服務費，2017年希望可以達到利潤一半。”目前，公司已與國外上百家企業簽訂了總協議，今年還將與國際營養保健品集團荷蘭皇家帝斯曼集團達成協議，共同出資設立合資公司進行生產。

電商的人口紅利已逝，如何挖掘用戶潛力是當務之急。垂直電商的優勢恰在于提供優質、全面和多樣性的服務。

健康數據挖掘必由路

僅靠食品安全、注資進入上游生產領域、服務國外品牌就可以高枕無憂了嗎？馬云的回答是“No”！他對母嬰市場的理解很另類。作為清華的學霸，他早就將目標鎖定于大數據和AI（人工智能）。為保障數據安全，早在2013年，就組建了一支專司兒童健康大數據分析的百人團隊。

馬云表示，公司在過去8年里已積累了上千萬用戶的消費記錄，這些信息都來自于官網。“我們對一些產品的銷售組合非常清楚。例如購買這個配方奶粉的用戶會購買怎樣的輔食或者營養品，都可以做數據挖掘。”他說。

馬云還說，公司將來還將繼續收集孩子的年齡、身高、體重、智力差異等信息，然后通過大數據分析為每個孩子畫像，個性化地向其推薦特定的配方奶粉、輔食、需要補充鈣和維生素的劑量，并制作其在同齡孩子中的身體素質情況報告。

為了搜集更多稻藎公司還將觸角下沉，進入二三線城市的母嬰門店。“現在母嬰用品門店只能銷售國產奶粉，而國外品牌奶粉又只能在線上銷售，這就形成了互補。”馬云說，“我們將銷售終端置于這些門店，消費者掃描二維碼即可購買。”

據了解，以這樣的方式與其合作的店鋪已達約2000家。馬云說：“不僅幫助線下實體店擴充進口品類，還可以完善最后一公里。更重要的是，還有助于大數據分析。”

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公司如果有規范的職位職務體系基礎容易統計內部薪酬分布，行業的數據一般來自大型HR咨詢公司的薪酬數據庫。做跨公司的職位職務對應匹配卻是件有挑戰性的事情――你怎么知道A公司的八級軟件工程師相當于B公司的十級咨詢顧問呢？傳統上，我服務的那家公司是定向的對標指定，即人工對應到具體同類型公司的同類型崗位。隨著技術的發展，現在時髦的基于文本分析的“大數據分析”能夠解決更廣泛的職位匹配問題，再結合薪酬數據庫，能夠提供更準確做薪酬對標。可以預計，這種對標方法會成為一種更加普及的應用。

HR咨詢公司薪酬數據庫的客觀性和準確性往往存有爭議，大企業做對標時一般會購買幾家咨詢公司的數據，相互參照使用。然而，現在互聯網上各種“曬工資”網站越來越多，例如，基于互聯網的大數據分析可能顛覆傳統的薪酬數據庫服務，企業能夠更加實時、準確地做職位薪酬對標，提升人才管理水平。

HR部門的價值從后臺服務職能，發展到幫助業務部門挖掘、培養、發展人才，成為企業業務的驅動者，人才相關數據的分析為這樣的工作方式轉型提供了可能性。不僅是薪酬數據分析，從下圖所示的HR相關數據可以產生很多分析機會。