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网页游戏怎么分析数据,2020年最值得推荐的十大数据分析工具( 二 )

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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？

网页游戏怎么分析数据,2020年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.com/i6657881330291835403/ 第二个，https://www.wukong.com/question/6460099185331929357/?origin_source=user_profile_answer_tab 第三个，https://www.wukong.com/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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