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Zero:浅谈SEO的原始数据分析 -

文章分类: SEO方案资讯 文章来源: 北京启点网络 文章作者: 北京SEO顾问 时间: 2018-06-25 19:28:38浏览热度:


[导读]:

之前有几篇文章,提到了尤对于SEO的数据分析思路,seo但实际情况中,虽然没人乐意,但技术上如何去实现分析却仍往往是最耗时的。越深入数据分析,越

SEO名人好文章系列,是本人收集前辈们分享过的精华,听听大牛的思考,对自己做SEO帮助很大。今天分享的是Zero的好文章:浅谈SEO的原始数据分析
 
   之前有几篇文章,提到了尤对于SEO的数据分析思路,主要是这篇:http://www.seoqianxian.com/36.seo但实际情况中,虽然没人乐意,但技术上如何去实现分析却仍往往是最耗时的。越深入数据分析,越容易发现现有的工具无法满足需求。哪怕Google Analytics等专业工具,在经过针对性的配置后,也只能在其界面上完成日常性的分析需求。更不论各公司内部自己开发的报表系统,绝大多数情况下比GA等差距很远,数据的可靠性尚待验证,想在报表上面进行细致的分析更无法苛求。报表系统,需要事先定义其可能需要的功能,总是不可能满足临时的奇怪的需求。所以需要一直备着原始数据,在有特殊需求时就要靠它。(一般来说SEO做得越深入,特殊分析需求就越多)以下是我对于SEO流量的原始数据,使用的技术解决方案概述:
  • 1、原始数据

1.1. 从Hadoop或服务器日志等原始数据源,仅抽取出核心维度与指标。(主要维度如着陆页URL、来源关键词,主要指标如访问深度)1.2. 将维度与指标以制表符分隔,每行一条访问记录,将每日数据存到单独文件中。文件名需要包含日期信息。数据如:域名 URL 关键词 访问深度www /shouji/ 二手手机 51.3. 如果有需要的话,将文件以ftp等方式传到其它服务器上面去。
  • 2、数据计算(Python实现)

2.1. 通过命令行参数等方式来确定各维度的筛选规则,然后将各维度合并成一整个正则,编译正则后过用它筛选数据。”’计算满足筛选条件的总访问次数”’  filters = { 'host': '^www$', 'url': '^/shouji/$', } filter = merge_filter(filters) # filter = '^www\t/shouji/\t.*?\t.*?$' filter = re.compile(filter) count = 0 for line in open(log_file): if not filter.search(line): continue count += 1 print count  2.2. 如果有额外的指标,将它/它们提取出来并累加。2.3. 给定起始日期、截止日期,应能输出期间所有日期的流量。

 

def date_range(start, end, input_format='%y%m%d', output_format='%y%m%d'): '''如print date_range(140130, 140202) 输出['140130', '140131', '140201', '140202'] ''' start = str(start) end = str(end) start = datetime.datetime.strptime(start, input_format) end = datetime.datetime.strptime(end, input_format) one_day = datetime.timedelta(days=1) range_ = [] d = start - one_day while 1: d = d + one_day if d > end: break range_.append(datetime.datetime.strftime(d, output_format)) return range_
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