网页游戏数据分析,Python数据分析

网站数据分析的内容有哪些？

网站数据分析包括哪些方面一.流量统计是基础的数据统计​ 网站的统计工具可以让我们了解基本流量信息，包括独立访问者、访问停留时间、页面停留时间、访问率等;实时了解网站的变化趋势，了解有效覆盖人群的规模，了解推广的目标人群，在哪个页面，哪个频道。​ 1.了解网站的目标人群特征，为产品设计提供重要依据​ 2.了解网站关注行业用户量的潜在规模​ 3.与行业平均指标做对比，作为评估自身网站发展的指标​ 4.分析网站与竞争对手之间的用户重合度​ 5.分析自身网站内部各栏目间的用户重合度 根据网站的大致需求，相关网站“数据统计”的基本分析应具有：​ A.访问人次，即网站的访问人次，通常以日访问人次统计，此指标不排除同一访客同一天访问多次。

​ B.访问总页面数，即访问者在站点上浏览的总页面数，通常以日统计。​ C.独立访客，也称独立IP，指访问站点的独立访客，通常以日访问人次统计，每台独立上网电脑被视为一个独立访问者。同一电脑多人使用时，不重复计算，仍视作一个独立访问者。​ D.人均停留时间，即访问者在网站停留的时间 计算公式：人均停留时间=访问人次停留时间/访问人次。

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。

现在网页游戏发展趋势是怎样的？

就网页《赛尔号》这种系列来说，网页游戏已经大不如前了。现在的儿童接触最多的不是电脑而是智能手机，从手机上的《天天酷跑》到《王者荣耀》《穿越火线枪战王者》所有的小学生都去玩腾讯天美运营的游戏了，还有多少人玩网页这种游戏，对《赛尔号》《洛克王国》《奥拉星》还认识的人最少都已经17岁了，而《王者荣耀》5岁的孩子都在打（我叔叔家的孩子5岁就会打了）。

在智能化充斥的时代，已经有很多人从网页游戏转到了手机游戏。网络游戏（跑跑卡丁车、反恐精英ol）曾经是大人的标志游戏自从腾讯运营一些游戏后，小学生都转移到了腾讯的各种网络游戏（穿越火线）。自然网页游戏就开始减员，网页游戏单说4399页游，儿童曾作为最大的人群，现在越来越多的去玩《王者荣耀》（可能跟你匹配的就是5岁左右的孩子，10岁好点的的都是白银，12岁打好点的都到黄金了，你说黄金能不坑吗？）像还记得和玩着《赛尔号》的玩家，那个现在低于高中（多数都是高中以上），儿童有花钱买698.998钻（69.8元99.8元）的《赛尔号》精灵还不如直接充进《王者荣耀》为什么你会发现有的青铜玩家水平都是V5以上？因为曾经我们做小学生的时候同样把钱充进了《赛尔号》（想想就通了）。

当网页游戏没有了小学生的大力支持（充钱），靠流量赚去运营经费《摩尔庄园》就是典型的例子（已经停更好久了）。网页游戏的趋势是越来越差，越来越多的10后根本不知道《赛尔号》《摩尔庄园》《奥奇传说》这些当时火爆的网页游戏。（当然《洛克王国》除外，腾讯自家运营，宣传肯定也不差，等到《赛尔号》《奥拉星》这样的游戏一关门，一家独大）总之来说，主要是手机游戏吸引走了小学生，网页游戏的主要消费群体转移了。

想转行学技术，学习前端开发好还是数据分析比较好？

谢谢邀请！作为一名从业多年的IT人，同时也是一名计算机领域的教育工作者，我来回答一下这个问题。首先，前端开发和数据分析都具有广阔的发展前景。前端开发目前整合了Web前台开发、移动端开发和部分后端开发任务，同时前端技术也在走向嵌入式领域，所以目前也把前端开发称为大前端，知识结构逐渐丰富且应用场景丰富，未来发展空间非常大。

数据分析是目前大数据价值化的主要方式之一，当前正处在大数据落地应用的初期，未来数据分析技术将广泛落地到传统行业领域，从发展前景来看，数据分析技术的发展前景也非常广阔。前端开发和数据分析具有紧密的合作关系，大数据分析的结果需要前端技术进行呈现。从这个角度来看，前端开发和数据分析都是不错的选择。具体选择哪个方向需要考虑以下几个因素：第一：兴趣爱好。

兴趣是驱动学习最好的方式之一，所以在方向的选择上最好能与自身的兴趣爱好一致。前端开发主要专注于内容的呈现，所采用的技术包括Html、CSS、JavaScript等，另外还包括Android开发和iOS开发（移动端开发）。前端开发相对来说比较容易入门，但是内容比较多，也比较杂。数据分析主要跟各种数据打交道，需要在一堆杂乱无章的数据中，找出其背后的规律，需要学习一些大数据平台知识和编程知识等。

第二：知识结构。自身的知识结构对于方向的选择有重要的意义，如果学习数据分析技术需要具备一定的数学基础，比如线性代数、概率论等知识。另外，学习数据分析通常还需要系统的学习一下统计学内容和机器学习的相关内容，这些内容具有一定的难度。相对来说，学习前端开发就要简单许多。第三：个人规划。学习的内容要与自己的个人规划相一致，如果未来要从事管理方面的工作，那么最好选择数据分析方向，因为数据分析往往是管理决策的基础。

如果未来要走技术发展路线，那么既可以选择前端开发也可以选择数据分析。但是相对来说，前端开发会更加辛苦一些。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网方面的问题，或者考研方面的问题，都可以咨询我，谢谢！。

同样是互联网相关行业，数据分析是否比前端开发更难，如果是，为何数据分析岗位薪资普遍比前端岗位低呢？

首先从时间上做对比，都是刚开始从事数据分析和web前端，数据分析师的薪资肯定是弱势的，为什么呢？数据分析师首先他是为领导层提供数据决策的，如果你没有对行业，对数据有深刻的洞察和见解你的价值体现就不是很大，，特别是刚踏入这个行业的新人更是如此，新人刚进入这个行业你是提不出太有价值的信息，所以你的成果短时间是体现不出来的。

web前端就不一样，项目都是可见的，你按照项目经理或项目的进度完成相应的功能界面就ok，你的成果是可见的。其次从发展空间来讲，你的这个问题是为伪问题，我们可以去看看数据分析师和web前端中高端的岗位应该差不都，甚至数据分析师的岗位更有发展。所以为难题的关键是你是否在这个行业有足够的沉淀，你的技术能力是否足够的优秀，这是问题的关键，让自己变得更优秀才是我们专注和聚焦的问题。

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