利用Python进行电商网站数据抓取：如何开展网站运营效果分析？

网站运营数据解析的途径探讨
网站运营数据解析的途径探讨？
中企动力信息化运营专家指出，需解析的数据通常涵盖：哪些变动能吸引更多网站浏览者（例如点击网络广告进入）；哪些网页点击量最大；网站访问者的来源；通过何种关键词进入；网站访问者在各网页停留的时间长短等。当然，最核心的指标是销售转化率（潜在客户转化率）的高低，网站的注册用户数量，每位客户的成本等。此外，企业还期望了解新举措（如，设定新的当日配送价格，在网站上举办促销活动等）是否有效。网站运营数据解析所需的数据可通过多种渠道获取：企业网站的服务器日志记录了用户的IP地址，用户使用的浏览器类型，进入网站前的位置，浏览的具体时间，以及用户的注册信息等。通过IP地址，企业可以了解用户所在地区，例如jp代表用户居住在日本。网络跟踪文件是用户在访问网站时在硬盘上自动生成的文件。当客户进入网站并进行操作（例如使用购物车）时，这些文件能发挥作用。客户再次访问该网站时，这些文件中的数据可以调出，从而了解该客户浏览的次数等信息。亚马逊网站就是利用网络跟踪器文件在主页上自动生成用户姓名的。页面标签（page tags）其实就是页面上的一个像素（pixel），用户是看不见的。在用户浏览一个页面时，页面标签被用来激活页面上的一个信息，例如何时将商品从购物车移出等。用户计算机硬盘上的网络跟踪器文件也可以用来激活标签，显示用户何时回访网站，在网站上做了哪些动作。
借助网站解析软件，企业可以对服务器的登录信息进行分析，进而解析用户的行为模式。
中企动力信息化运营专家提示：目前，谷歌的Analytics和百度统计都是智能的、功能强大的专业工具，用于统计企业网站运营数据，用户众多，广受好评。
B2C网站运营每周数据解析的关键指标
用户下单和付款不一定在同一天完成，但一周的数据相对精准，因此我们将每周数据作为对比的参考，主要用途是对比上周与上上周数据间的差异，运营在某个方面做了工作，产品进行了某种调整，相应的数据也会有所变化，如果没有提升，说明方法存在问题或本身存在问题，并对此进行改进。
1.网站使用率：IP、PV、平均浏览页数、在线时间、跳出率、回访者比率、访问深度比率、访问时间比率。
这是最基本的，每项数据提升都不容易，这意味着要不断改进每一个发现问题的细节，不断去完善购物体验。以下是一些重要的数据指标：
1.1跳出率：跳出率高绝不是好事，但跳出的问题在哪里才是关键。我的经验，在一些推广活动或投放大媒体广告时，跳出率都会很高，跳出率高可能意味着人群不精准，或者广告诉求与访问内容有巨大的差别，或者本身的访问页面有问题。常规性的跳出率我关注于登录、注册、订单流程1-3步、用户中心等基础页面，如果跳出率高于20%，我觉得就有不少的问题，也根据跳出率来改进购物流程和用户体验。
1.2回访者比率=一周内2次回访者/总来访者，意味着网站吸引力，以及会员忠诚度，如果在流量稳定的情况下，此数据相对高一些会比较好，太高则说明新用户开发的太少，太低则说明用户的忠诚度太差，复购率也不会高。
1.3访问深度比率=访问超过11页的用户／总的访问数，访问时间比率=访问时间在10分钟以上的用户数／总用户数，这两项指标代表网站内容吸引力，数据比率越高越好。
2.运营数据：总订单、有效订单、订单有效率、总销售额、客单价、毛利润、毛利率、下单转化率、付款转化率、退货率；
每日数据汇总，每周的数据一定是稳定的，主要比对于上上周的数据，重点指导运营内部的工作，如产品引导、定价策略、促销策略、包邮策略等。
2.1比对数据，为什么订单数减少了？但销售额增加了？这是否是好事？
2.2对比数据，为什么客单价提高了？但利润率降低了？这是否是好事？
2.3对比数据，能否做到：销售额增长，利润率提高，订单数增加？这不是不可能。
所有的问题，在运营数据中都能够找到答案。
如何快速掌握网站数据分析与运营
一、如何入门互联网数据分析
1、网站分析是一种技能
对于大部分人互联网从业者而言，网站分析是一种技能，因为基于网站分析之上的结论可以指导运营、产品、设计、技术的同事的工作。
2、网站分析解决的问题
用户是谁(目标用户)，
从哪里来(流量从哪里来，流量的价值等)，
到哪里去(为什么离开，如何降低用户流失)
3、对于产品OR运营，网站分析能做什么
产品改版是否合理?
用户的反馈如何?
哪些功能存在问题?
功能使用频率?
转化路径是否靠谱?
对于运营：
用户来源路径?
用户活跃度如何?
如何分配广告预算
网站内容是否有效?
如何分解KPI?
4、为什么进行网站分析
5、网站分析的核心
二、网站分析的流程
定义问题——测量——分析——改进——维持
三、定义问题
如何你已经知道如何有效地去描述一个问题，那么你已经成功了一半了，因为你知道问题，而且也知道如何去问。
工作可不是试券设计好问题来问你，首先得你自己发现问题。
比如如注册转化率的降低就跟非常多的问题是正相关的。
产品支持度是否足够?
头像上传
邮箱验证
必填资料
营销是否到位?
新老访客比如何

访客新旧对比如何

外界评价怎样
要素包括：根本、表象、特点、量化
明确一个问题：即为团队确立一个方向，围绕此目标进行分解，制定计划，在执行过程中如遇问题，再进行具体分析。
因此，作为网站分析师，立足点应从公司战略出发，了解产品、运营、技术、商业逻辑等层面的知识，为公司发展提供大量建议。
献峰商业&产品&运营&设计，推荐书单：
豆瓣豆列推荐人数达1316人，收藏人数达6291。我所阅读的不足十分之一，但确实有助于提升从事网站分析的同事的商业视野。
互联网产品经理全面入门
苏杰老师整理的互联网产品经理全面入门书籍。豆瓣豆列推荐人数达986人，收藏人数达7774。我感到惭愧，只看过豆列中20%的书籍。
当当，仅通过读书无法培养行业视野，还需善于请教他人、善用网络资源、亲身实践、实践等。
如何准备求职互联网数据分析，积累行业知识？
四、数据收集
收集数据。
目前常用的数据流量监测工具：
Google Analytics、Google网站分析工具
Omniture Omniture SiteCatalys
百度统计、百度统计工具、腾讯分析主要针对论坛
等等。
例如，教育行业的数据，可以从一些行业数据收集网站中找到。
另外，作为不会编写程序的产品或运营人员，只能通过第三方工具或平台获取数据，或者向技术同事提出需求。
技术是第一生产力。如果会一些SQL或Python，获取的数据将更加精彩……
推荐书籍：做数据分析必读的书籍有哪些？
这个问答下推荐的书籍，大多关于数据挖掘或获取。
五、分析、改进、维持
例如，某游戏的玩家行业轨迹如下
分析时决定重点关注新用户的流失问题
流失任务类型分析：
操作复杂
任务不平滑、不流畅
升级缓慢
有组队任务或其他互动任务
然后就是不断的循环优化。分析问题，确认用户需求，改进产品，进一步统计并维持提升结果。
分析的流程方法大致如此，容易掌握，但具体到工作中，远非这几句话能解释清楚，所以需要慢慢实践成长。
1. 精益数据分析
2. 转化：提升网站流量和转化率的技巧
3. 数据分析：企业的贤内助
4. 网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营
5. 人人都是网站分析师：从分析师的视角理解网站和解读数据
6. 图解网站分析36大数据
通过网站数据分析，对网络营销起到什么作用？
网站数据直接体现出网络营销的效果。
网络营销的效果需要网站数据来体现。
如果没有网站数据统计，很难对网络营销成果进行量化，没有量化的数据统计，就不能对网络营销效果进行整体分析，只有进行系统分析，才能有良好的网络营销效果。
康那里士数字营销，长期从事网络营销策划与推广工作。
网站运营怎能缺少数据统计？怎样的数据分析最有效？
简单的统计代码还是跟踪流量来源……或者根据网站运营目的，达到某一特定需求进行有效分析。早期的网站建设和运营，在数据很少的时候，网站更注重流量和渠道，而网站运营相对成熟时，数据分析更应该偏向于网站功能性发展方向，比如一家企业营销型网站，对用户购买率特别敏感，那么数据分析就应该以此为核心，进行分析；而对于展示型网站来说，对用户留存率特别感兴趣，数据分析依据就是兴趣，如果是一个靠广告获得收益的网站，如何引导用户点击广告。
网站数据分析有什么用途？
你想要实现什么目的，数据分析都可以起到辅助决策的作用。
微信运营数据分析如何进行？
从用户方面入手分析，包括以下几点：（微问数据）
1. 包括用户增长统计和用户属性统计。
2. 用户增长统计，按日统计，有4个维度：
新关注、取消关注、净增关注、累积关注。
网站数据分析如何？
非常专业，站长必备。外出时用手机关注一下网站流量，不能在电脑上直接查看网页GA，还要辛苦地用3G查看，多么麻烦。
如何通过数据分析实现精细化运营？
这个问题问得比较广泛，你需要了解自己的店铺数据，然后根据数据结合，改变店铺的整体布局。
如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营？
1. 行业数据
行业数据对于一个APP来说至关重要。了解行业数据，可以知道自己的APP在整个行业的水平，可以从新增用户、活跃用户、启动次数、使用时长等多个维度对比自己产品与行业平均水平的差异以及自己产品的对应指标在整个行业的排名，从而知道自己产品的不足之处。这种纵向对比，会让自己的产品定位、发展方向更加清晰。
2. 评估渠道效果
在国内，获取用户的渠道非常多，如微博、微信、运营商商店、操作系统商店、应用商店、手机厂商预装、CPA广告、交叉推广、限时免费等等。查看一个APP的数据，首先要知道用户从哪里来，哪里的用户质量最高，这样开发者就会面临一个选择和评估渠道的难题。但是通过统计分析工具，开发者可以从多个维度的数据对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。
3. 用户分析
产品吸引到用户下载和使用后，首先要知道的就是用户是谁。因此，我们需要详细了解用户的设备终端类型、网络及运营商、地域分布特征。这些数据可以帮助了解用户的属性，在产品改进和产品推广中，就可以充分利用这些数据制定精准的策略。

产品吸引到用户下载并投入使用后，首要明确的是识别用户身份。因此，我们必须全面掌握用户的设备终端类型、网络和运营商、地域分布特点。这些信息有助于了解用户的特性，在产品优化和推广过程中，可以充分利用这些信息制定精确的策略。

4
用户行为研究
在了解用户特性之后，我们还需密切关注用户在应用中的行为，因为这些行为最终决定了产品所能带来的价值。开发者可以通过设定自定义事件和漏斗来关注应用中每一步的转化率，以及转化率对收入水平的影响。通过分析事件和漏斗数据，可以针对性地优化转化率较低的步骤，切实提升整体转化水平。

5
产品受欢迎度
在了解用户行为之后，我们应审视产品是否足够受欢迎，这是应用保持活力的根本。开发者可以从用户留存、用户参与度（使用时长、使用频率、访问页面、使用间隔）等维度评估用户粘性。进行数据对比分析时，要充分利用时间控件和渠道控件，可以对比不同时段不同渠道的用户粘性，了解运营推广手段对不同渠道的效果。

爬虫Python能做什么
能用于：1、搜集数据；由于爬虫程序是一种程序，程序运行速度极快，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快捷。2、刷流量和秒杀；当爬虫访问一个网站时，如果网站无法识别访问来自爬虫，那么它可能被视为正常访问，进而刷了网站的流量。
推荐学习：Python视频教程
python爬虫能用于做什么？
1、搜集数据
python爬虫程序可用于搜集数据。这也是最直接和最常用的方法。由于爬虫程序是一种程序，程序运行速度极快，不会因重复任务而感到疲惫，因此使用爬虫程序获取大量数据变得非常简单和快捷。
由于99%以上的网站是基于模板开发的，使用模板可以快速生成大量布局相同、内容不同的页面。因此，只要为一个页面开发了爬虫程序，爬虫程序也可以对基于同一模板生成的不同页面进行内容抓取。

2、调研
比如要调研一家电商公司，想知道他们的商品销售情况。这家公司声称每月销售额达数亿元。如果你使用爬虫来抓取公司网站上所有产品的销售情况，那么你就可以计算出公司的实际总销售额。此外，如果你抓取所有的评论并对其进行分析，你还可以发现网站是否出现了刷单的情况。数据是不会说谎的，特别是海量的数据，人工造假总是会与自然产生的不同。过去，用大量的数据来收集数据是非常困难的，但是现在在爬虫的帮助下，许多欺骗行为会赤裸裸地暴露在阳光下。

3、刷流量和秒杀
刷流量是python爬虫自带的功能。当一个爬虫访问一个网站时，如果爬虫隐藏得很好，网站无法识别访问来自爬虫，那么它将被视为正常访问。结果，爬虫“不小心”刷了网站的流量。

除了刷流量外，还可以参与各种秒杀活动，包括但不限于在各种电商网站上抢商品，优惠券，抢机票和火车票。目前，网络上很多人专门使用爬虫来参与各种活动并从中获利。这种行为一般称为“薅羊毛”，这种人被称为“羊毛党”。不过使用爬虫来“薅羊毛”进行盈利的行为实际上游走在法律的灰色地带，希望大家不要尝试。

更多编程相关知识，请访问：编程教学！以上就是小编分享的关于爬虫Python能做什么的详细内容，希望对大家有所帮助，更多有关Python教程请关注环球青藤其它相关文章！