开发者学堂课程【大数据分析之企业级网站流量运营分析系统开发实战（第三阶段）：网站流量日志分析—分析指标和分析模型—基础、来源分析模型】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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网站流量日志分析—分析指标和分析模型—基础、来源分析模型
内容介绍：
一、 基础分析
二、 来源分析
当计算出基础复核指标之后，这些指标该以何种方式呈现给别人看，这就是所谓的分析模型所探讨的问题。
一、 基础分析
第一块叫做基础指标的模型，基础指标一般指 PV 、IP 、UV。那么如果不考虑模型展示给别人看将会是一种非常枯燥无聊的，举个例子，入职公司当中的非常辛苦的数据分析工作，进行数据的采集，收集，预处理以及分析，这时候每天都可以分析出这些指标，比如20181101，PV 是1000，UV 是600，VV 是650，在伪造数据的时候要记住数据背后的规律不要改变， VV 不可能小于 UV 的，今天来了600 个人至少产生了600个对话，这个规律要知道，这是一号分析的指标；
第二天又开始了，分析指标， PV 是1200，UV 是700，VV 是720，但是发现当把数据清晰好之后，每天分析起来并不难，也就是做一些数据的统计，但是发现如果是总结指标非常的枯燥，计算出来它并不非常有利于给别人展示，就这些基础指标基础分析模型以什么形式展示比较友好，例如，这时候针对每一天或者每个指标的情况，老板需要看 PV 波动情况，首先直接看数据也能看出波动情况，但更好提供一个折线统计图，X 轴是时间，Y 轴是PV ,给它画一个柱状图，做相关的颜色，比较一下，看柱状图更加不枯燥（如下图所示）
这个背后所展示的就是所谓的分析模型，分析模型与后面的数据课时化息息相关，以何种方式把所分析的数据展示给他人看，画成折线图也比较简单，把每个中点连接起来就变成了折线图（如下图所示）
这是第一个，后面的 UP 和 VV 依然展示，除了画个图来展示，还可以做分析叫做对比分析，当掌握分析模型之后提供一个对比分析的模型，什么是对比分析？举个例子，用PV 来说，提供一个历史最高值和历史最低值以及最近七天平均值，这几个指标来说把 PV 求一个最大求一个最小以及求一个平均值，把它计算出来来说老板或对别人来说是一个非常友好的指标，最高值是1800，最低值是230，平均值是820，这样看到指标可以做到心中有数，不管对比分析能够知道当前数据是属于什么环境当中，是一个正常值还是不正常值，发现最大最小值，产生数量对比分析，这就是基础分析，通常还有对比分析，背后所包含的是考虑以何种模型更加友好的展示出来以分析的数据。
如下图所示，这里面展示出来今天浏览次数 PV,独立访客数量，平均访问深度、平均访问长度等以及昨天的相关情况，历史最高值的情况，可以扩展一下如果说想把项目做得更大，这里还可以引用实时计算，相关基础，
比如今天来一个人之后，立马把行为计算出来进行累加，可以显示指标当前在线的人数，当前的匹配值，再结合后面的推算，智能推荐、优化项等等，这可以使整个项目变得更加完善，这一块不要把局限死。
二、 来源分析
来源分析所表示的就是从背后哪里来，再说之前看一下来源分类。知道当去访问一个网站的时候通常有好多种形式，第一种形式直接在浏览器上输入地址，第二种形式是通过浏览器的搜索引擎去搜索这家公司，比如说想访问网站但不知道它的域名；第三种形式是链接访问，一些公司提供友好链接访问，A 链接 B ,B 链接 C 之类，这些不同来源知道之后怎么分析，
首先确定第一个问题怎样确定访问的不同来源，会到数据当中来看，在数据当中有一个字段叫做 http refer,它所表明的正是 强调的是 refer 这个单词是怎么得到的，把单词复制一下，来到浏览当中搜索看一下背后的含义，说 refer 是 header 的一部分，当浏览器向 web 服务器发送请求的时候一般会带上 refer，告诉服务器是从哪个页面链接过来的，这既然是请求协议的一个基本属性，就可以通过它来收集到从哪里来。
这是一个小知识点。知道怎么来之后，针对来源做一个分类，怎么贡献来源分析模型，如果不知道分析模型每天还是费了九牛二虎之力去分析各种指标，举个例子，直接访问，搜索访问，其他访问，每天针对数据做一个转化进行各种指标的计算，当然每天都能计算出三个指标，举个例子，20181101 直接访问的来到1200个，搜索访问来到800个，其他访问来到700个，这是第一天，得出所占的百分比情况，每天依然辛苦的去计算2018年11月2号又有了指标，直接访问来到1100，搜索访问来到700，其他访问来到600，这时候如果每天非常枯燥无聊记录下去，这些指标只要掌握之后分析并不难，难在这些指标给别人看，别人看见将会非常痛苦难受，首先再次强调一点，这个数据确定是分析的数据，但是不利于别人理解维护，这个模型构建的不够友好，
接下来怎样把来源的模型展示起来，比如以直接访问在时间维度波动情况，用折线图或者柱状图反应出来， X 轴为时间， Y 轴为直接访问波动情况，再进行扩展，想看在同一天当中所占的比例情况，比如说2018年11月有直接访问来的，搜索访问来的以及其他访问来的，它们所占的比例怎么样，用饼状图（如下图），这两个模型的搭建更能把数据展示的更加丰富。
这个图页面看上去背后非常高大，实则当中没有多少知识点。
整个图当中是一个饼状图，表示比例来源情况，一个直线图表示每个指标的波动情况，下面一个表格表示指标所占的百分比，发现数据还是几个简单数据，但通过各种模型的搭建在页面上展现的内容比较丰富，比较多彩。当然可以继续进行具体的划分，在来源的看具体的指标所占的百分比，比如今天是1000个 PV ，看直接访问占多少百分比，搜索访问占多少 PV ，其他访问占多少 PV 更加详细，这样就构成第二个模型---来源分析模型，发现背后所包含数据分析出来的指标如何展示给别人看的过程。
当然还有搜索访问，搜索引擎访问。要知道有公司在页面当中有极度搜索，比如搜索好多模块，哪个搜索访问的比较多，哪个搜索访问比较少，也是一样，还是进行对比展示分析，这样通过各种模型，各种图形表格展示之后，看的数据或者展示的分析结果更加生动形象。
