优化网站数据分析，优化网站数据分析的方法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于优化网站数据分析的问题，于是小编就整理了3个相关介绍优化网站数据分析的解答，让我们一起看看吧。

分析网站优化的各种数据后如何进行调整？

网站优化过程中报告的数据非常多，不清楚你分析出的数据有哪些？主要目的是什么？（我们在做网站优化的时候是带着目的去分析数据的），下来就个人从事行业出发，大致说明：

SEO（搜索引擎优化）：这里主要是优化网站以便从搜索引擎获取更多免费自然流量，日常主要分析网站日志和流量统计数据。

网站日志：主要是分析百度爬虫抓取网站URL的情况，如每天抓取数量，返回代码，抓取是否与ROBOTS文件是否相符，在抓取过程中遇到那些问题等，再获取这些数据后调整网站已达到更好的提升抓取效率。

流量统计：主要分析用户端来源，地区，浏览器，访问路径，退出页面，跳出率以及测试页面的访问情况，已达到优化页面转化及用户体验问题。

SEM（主要是搜索付费营销）：一般是关键词，着陆页，转化等数据进行分析，以便获得更好的投放效果，提高投入产出比。

内容涉及确实很多，可以描述具体问题后再深入讨论。

如何优化很长的JSON数据？

现在主流的网络请求中都采用JSON作为其数据交互格式，这主要是因为JSON有以下优势：

数据格式简单，易于读写，格式都是压缩的，占用带宽小；

易于解析，客户端JS很容易JSON数据进行解析和编辑；

支持大多数后端语言，大大简化了服务端和前端交互时的代码开发量，且易于维护；

但如果在开发过程中，把很长很大的JSON数据在前后端传输，那就说明设计工作没做好，应该尽量避免这种数据传输，但也可以从下面几个方面进行下优化：

优化json数据的key-value的长度，尽量简洁易懂即可；

异步分批加载，建设大数据量造成前端页面卡死；

前端增加销毁机制，可以一边加载，一边销毁；

使用解析和压缩性能高的JSON解析工具；

在 Skylake 处理器上，各种解析器解析同一个大数据量的JSON文件的速度（以 GB/s 为单位）如下所示：

作为JSON这个规范，要在大小上优化，空间很有限，所获得的收益也很低，但是也不是没有优化空间，可以从下面几个角度入手：

1.优化传输大小，打开服务器的gzip压缩即可，但会略微占用更多CPU。

2.使用更短的key，为了可读性，一般不建议这么做。

3.开启重复引用和循环引用。Java实现的一些JSON库支持重复和循环引用，可以缩小JSON文本大小。比如在传输的数据中出现相同的对象时，fastjson默认开启引用检测将相同的对象写成引用{"$ref":".."}的形式.

如图所示：

对于第二个LoanOrder 02，fastjson仅仅解析并加载其贷款订单部分的数据，对于“$ref”所指向的 Loaner贷款人的数据，fastjson会因为“开启了fastJson的‘循环引用检测’机制”而不去加载该贷款人数据。

这样可以大大减少重复对象的处理，但是问题是大部分JSON库包括浏览器客户端并不支持这个特性。

4.如果又要体积小，又要兼容性好，建议使用体积更小的序列化方式，比如msgpack.

MessagePack is an efficient binary serialization format. It lets you exchange data among multiple languages like JSON. But it's faster and smaller.

1，开启gzip，压缩率很高，即便是很长的文本，在网络中传输量也很小 。

2，不建议分次请求，除非是业务需要。连接次数过多，加大了并发的压力。

3，提醒用户点击的做法可以通过按钮反馈或loading条来做。

4，如果有可能，考虑提前预读你可以这样，在一个隐藏的 iframe 里面请求服务器，返回值是这样的：

机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么？

机器学习、神经网络以及人工智能是有密切联系的，甚至都可以把它归结为人工智能的范畴。

统计分析和数据挖掘是有非常大的关联性，因为他们都是统计相关的内容，只是数据挖掘比统计分析更加的深入而已，模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系，而优化理论事实上和统计分析以及数据挖掘有一定的关联性，因为所谓的优化与生活中所说的最优方案或者最好的选择之类的很相似，它对于企业的决策者可言可能更为复杂一些。

所谓的模式识别就是人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类，而对于计算机而言就是在一大堆数据中进行分类。

机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别他们实际上都有“数据”有关，优化理论、统计分析、数据挖掘以及模式识别都是直接处理数据，而机器学习、神经网络、人工智能由于都有一个“学习”的过程，所以数据也是必不可少的，所以总体来说他们都与数据分不开的。

到此，以上就是小编对于优化网站数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于优化网站数据分析的3点解答对大家有用。