本篇文章给大家谈谈谷歌浏览器案例分析，以及谷歌的案例分析报告对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 无法解析主机
2. 爬虫数据分析案例-评论
3. 网站日志太大怎么分析日志太大怎么查看
4. 大数据分析需要哪些工具

一、无法解析主机

可能D电脑打开了防火墙，或者Guest用户因为某些原因关闭了

1、在D机器上，右键点‘网上邻居’，点属性，然后点‘高级’--‘设置’，关闭防火墙，同时确定Guest用户是打开状态，具体是右键点‘我的电脑’--管理--本地用户和组---双击右面窗口的Guest用户，然后把停用此账户前面的勾去掉。

2、如果现在还不好用，那么在D机器上开始---运行---GPEDIT.MSC--确定，进入组策略编辑窗口，计算机配置---windows设置---安全设置---本地策略---用户权利指派---‘从网络访问此计算机’，在里面把Guest用户组添加上，同样，在‘拒绝从网络访问此计算机’里面去掉Guest用户组。

3、控制面板-管理工具-本地安全策略-本地策略-安全选项-本地帐户的共享和安全模型-属性-改为经典。

4、控制面板-管理工具-本地安全策略-本地策略-安全选项-使用空白密码的本地帐户只允许进行控制台登录-属性-改为禁用。

5、还有一种情况，就是没设置家庭和小型办公网络，具体是右键单击网上邻居，点属性，然后单击‘本地连接’，看左边窗口如果是只有三行的话，就点‘设置家庭和小型办公网络’，一步步确定下去，最后有一步是‘开启文件和打印机共享’，这里一定要开启，然后继续确定到结束。

以上操作都在D机器上进行，这样应该就可以访问了~

二、爬虫数据分析案例-评论

前段时间微博上吴某和都某的时间闹得沸沸扬扬，着实让大家吃了不少瓜。Peter从网上获取到了一些用户的评论数据作为数据分析，看看微博用户都是怎么看待这件事情的。至于事情后面怎么发展，等待法律的公平公正与公开，本文仅作为数据呈现和分析使用。

微博评论的数据ajax动态加载的，也就是在地址栏中的URL不变的情况返回不同的数据，但是实际发送请求的URL地址肯定是变化的，在谷歌浏览器中加载了4次，生成了不同的URL地址：

main_url是主评论的url地址，其他的URL地址是明显不同的；url2、url3、url4的差别仅在于max_id的不同。几经周折，终于找到了关键：原来main_url地址下返回的数据中有下页（第二页）max_id的信息：

同样的操作，第二页返回的max_id也是对应到第三页的URL地址中max_id的值。

⚠️总结：通过前一页返回的数据中max_id的值作为下页url地址中max_id的值。

给主页main_url发送请求获取到数据，找到我们需要爬取的字段信息（返回数据转成json文件的样子）：

2、用户评论时间：comment_time

3、用户微博注册时间：register_time

6、评论回复人数：comment_reply

通过pandas库将数据读取进来，我们查看前5条数据：

对时间的处理，使用的是datetime库，开头已经导入了并缩写成dt。爬取到的数据使用的是格林威治标准时间，做如下转化：

将数据中的f变成女，m变成男，更加直观容易理解

用户画像主要从不同的维度来分析用户在评论中的情况，包含：性别、城市、微博年龄、评论点赞数和回复数等

虽然主评论只有1000+，但是从结果中可以看到：吴某某的粉丝还是以女性为主，远高于男性

主要是想知道哪些城市对吴某某的关注度较高。为了方便，我们统一取用户的省份信息：

表示的是从用户注册到评论该条微博的时间间隔

主要是想查看哪些微博评论的点赞数靠前

Peter当时爬取的数据是这条评论点赞数最多：滚！！！

从结果中我们看到，还是这条评论：滚！

从不同年龄用户的点赞数和回复数中观察到：

使用jieba分词来绘制用户评论的词云图：

我们截图前50个高频词云进行绘图

从全部词云和Top50词云图中观察到：

再次郑重声明：本文仅做数据学习和分析展示，事情的后续结果如何，我们相信法律会有一个公平公正公开的结论🍉

三、网站日志太大怎么分析日志太大怎么查看

1.网站日志是一个以log结尾的文件，记录各种原始信息，如web服务器收到的处理请求和运行时错误。

2.通过网站日志，可以清楚的知道用户在什么IP、什么时间、什么操作系统、什么浏览器、什么解析设备下访问了网站的哪个页面，访问是否成功。

3.搜索引擎也属于网站中的一类用户。我们今天的分享课主要是针对服务器上搜索引擎一样的用户留下的记录进行分析。

为了方便阅读搜索引擎日志，我们需要了解不同搜索引擎蜘蛛的标识。下面是四个搜索引擎的logos百度蜘蛛:Baiduspider*搜狗:搜狗新闻蜘蛛*360:360蜘蛛*谷歌:Googlebot

(以下为日志记录)www.cafehome.com

58.180.251.134--[2015年3月25日13时24分33秒0800]GET/m53256.html

(WindowsNT6.1)appleWebKit/537.36(KHTML，像壁虎一样)

chrome/35.0.1916.153Safari/537.36SE2。XMetaSr1.0

通常，当日志文件较大时，需要结合shell和python来提取和分析数据。所以，读取网站日志中的字段有利于日常分析。这里就不赘述了。感兴趣的童鞋可以继续深入了解。

大型网站通常可以使用上述方法来做日志分析。

普通的个人网站，或者企业网站，可以通过光年日志分析工具，与百度站长平台配合使用。

我们先来了解一下SEO流量的获取流程:抓取->索引->排名->点击->流量

所以获得SEO流量的前提一定是有价值的页面被搜索引擎抓取。

所以对于SEO运营来说，分析搜索引擎的网站日志是非常必要的:*分析是否有抓取:解决一定的索引问题。*发现异常:及时避免。比如有大量的异常页面，404等。*抓取控制:让更多的优质内容被抓取，过滤无效。

Webanalytics的最终目标:让更多有价值的页面被抓取，你就有机会获得索引，从而有机会获得SEO流量。

*定期监控搜索引擎抓取量的变化，历史数据的横向和纵向对比可以发现异常情况。*使用第三方站长平台，如百度站长平台，了解搜索引擎抓取频率的变化。*借助光年日志分析工具，定期做数据记录，了解重要栏目和页面抓取量的变化。

老站点(建站1年，有人维护的网站):Seo流量波动异常。

了解外界:了解外界的前提是你平时有一定的网络基础。如果没有，也没关系。泡在2个地方——去搜索引擎站长平台或者加入搜索引擎站长群。比如像百度搜索引擎，有站长平台，也会相应建立站长QQ群。在人脉的基础上，可以直接了解外界——有没有类似的波动？这个前提要和你短期的SEO操作一起考虑，避免误判。无人脉，泡泡群，泡泡站长平台。通常如果搜索引擎算法升级，群内或者站长平台都会有相关的小道消息。如果是搜索引擎自身算法升级导致的流量波动，就必须根据新的算法做出相应的站内优化。比如百度冰桶3.0版本提出，将严厉打击百度移动搜索中打断用户完整搜索路径的调用行为。如果站点有以上情况，就需要有针对性的优化:无论是通过对接的APPLINK调用，还是网页本身调用的应用，还是普通的网页，都应该是可返回可关闭的。用户验证搜索结果的准确性，不需要下载应用程序或获得许可。

在分析里面之前，再抛一下这个公式:Seo流量=抓取量*收录率(准确的说应该是索引率)*首页率*点击率。

。当抓取频率异常时，抓取量必然会减少。因此，排除外部因素，有必要对网站日志进行分析。如果你的站点是中文站点，并且是百度站长平台的VIP用户。那么，可以先使用第三方站长平台(比如百度)的“抓取频率”工具，了解搜索引擎的近期抓取频率、抓取时间、异常页面等。通常在这个工具的帮助下，我们可以对搜索引擎最近的抓取情况有一个初步的了解，也可以借助这个工具找到一些相应的解决方法。

这里，首先解释一下这个概念，以便于理解:

1.抓取频率:抓取频率是搜索引擎在单位时间内(天级)抓取网站服务器的总次数。如果搜索引擎对某个站点的抓取频率过高，很可能造成服务器不稳定，蜘蛛会根据网站内容更新频率、服务器压力等因素自动调整抓取频率。

2.抓取时间:是指搜索引擎每次抓取所花费的时间。影响抓取频率的可能原因有:

(1)如果抓取频率的上限被错误地调整和降低，将直接影响抓取量。抢量减少，指标量就少，流量也相应减少。

(2)运营层面:存在大量重复页面(案例一:自身网站存在大量重复内容。情况二:自己网站的内容大量收集互联网上已有的内容)。从搜索引擎的目标出发——搜索引擎想要抓取更多更好的页面，但是你的网站产生了大量的在线内容。为什么要在你的网站上浪费资源？另外，网站内容更新时间不长。建议通过定时、定期生产优质内容来解决这个问题。抓取时间越长，网站抓取越少。通常情况下，有可能服务器速度慢会导致抓取时间变长。还有一种可能是和网站本身的结构有关。太深的等级制度导致。

老网站如何做网站日志分析(针对中文网站):外部排除；

了解搜索引擎的最新算法是否有变化，同行是否有类似变化。

(1)使用工具:百度站长平台(非VIP账号，见下面介绍)

(2)分析方法:主要使用抓取频率分析工具进行分析，网站抓取频率、抓取时间、页面异常情况等数据变化。并与相关部门进行对接解决。

1.下载网站日志(如果是企业网站，可以直接找运维部的童鞋帮你下载。如果是个人站长，直接在你买的虚拟主机后台下载。该文件以。日志)

2.打开光年日志分析工具，上传网站日志。

3.检查分析结果。主要有以下几个方面:

(1)一般分析:各种爬虫的总抓取量、总停留时间、总访问次数。

(2)目录分析:分析各种爬虫抓取各个目录的情况。通过这个我们可以了解到搜索引擎对一些重要栏目的抓取，以及抓取了哪些无效页面。

(3)页面分析:通过页面分析，可以知道哪些页面被频繁重复抓取，可以据此进行优化和调整。比如一些网站的注册页面和登录页面，经常会发现被抓取了很多次。当这种情况发生时，我们通常会屏蔽登录/注册页面。

(4)状态码有两种:爬虫状态码和用户状态码。反映主用户/爬虫访问页面时的页面状态。通过页面状态码，我们可以了解页面状态，并做出相应的调整，比如当网站中存在大量的404页面时。这需要进一步调查。比如一些团购页面，团购到期后页面直接变成404，但是死链列表没有提交到百度站长平台，这样很容易导致抓取无效。

sqlserver数据库日志文件太大，怎么清理？

收缩数据库一般情况下，SQL数据库的收缩并不能很大程度上减小数据库大小，其主要作用是收缩日志大小，应当定期进行此操作以免数据库日志过大

1、设置数据库模式为简单模式：打开SQL企业管理器，在控制台根目录中依次点开MicrosoftSQLServer-->SQLServer组-->双击打开你的服务器-->双击打开数据库目录-->选择你的数据库名称（如论坛数据库Forum）-->然后点击右键选择属性-->选择选项-->在故障还原的模式中选择“简单”，然后按确定保存

2、在当前数据库上点右键，看所有任务中的收缩数据库，一般里面的默认设置不用调整，直接点确定

3、收缩数据库完成后，建议将您的数据库属性重新设置为标准模式，操作方法同第一点，因为日志在一些异常情况下往往是恢复数据库的重要依据

假设在线业务大多数都是在你公司官网上进行，那么大部分线上营销、搜索营销和用户行为活动的相关数据，都可以通过：

网页日志文件收集—你必须精通网页日志文件收集数据的原理，并且知道哪些数据是可收集的。网站日志文件可以"记录"所有用户在网站上加载的文件，因此你可以轻易地发现网页的哪些"部分"没有响应用户的请求。网站日志分析参考：网站日志分析。

网站分析—全球大部分网站都使用分析工具。网站分析工具一般具有图形界面，可以快速显示用户的数据趋势。所有数据可以以表格、文本文件甚至是PDF文件的形式下载到本地。

利用网站分析工具收集用户数据前，需要安装基础设置来追踪数据。通常要插入一些JavaScript的追踪脚本或者在网站所有HTML页面插入一些1*1像素的脚本。如果你需要收集的用户数据超出默认设置所收集的用户数据，需在常规追踪脚本外安装高级追踪脚本。

四、大数据分析需要哪些工具

稍微整理了下常用到的大数据分析工具，看下能不能帮到你

2.各种Python数据可视化第三方库

FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，只需要简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。

FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。可以充当数据报表的门户，也可以充当各业务分析的平台。

二、Python的数据可视化第三方库

Python正慢慢地成为数据分析、数据挖掘领域的主流语言之一。在Python的生态里，很多开发者们提供了非常丰富的、用于各种场景的数据可视化第三方库。这些第三方库可以让我们结合Python语言绘制出漂亮的图表。

Echarts(下面会提到)是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。当Python遇上了Echarts，pyecharts便诞生了，它是由chenjiandongx等一群开发者维护的Echarts Python接口，让我们可以通过Python语言绘制出各种Echarts图表。

Bokeh是一款基于Python的交互式数据可视化工具，它提供了优雅简洁的方法来绘制各种各样的图形，可以高性能地可视化大型数据集以及流数据，帮助我们制作交互式图表、可视化仪表板等。

前面说过了，Echarts是一个开源免费的javascript数据可视化库，它让我们可以轻松地绘制专业的商业数据图表。

大家都知道去年春节以及近期央视大规划报道的百度大数据产品，如百度迁徙、百度司南、百度大数据预测等等，这些产品的数据可视化均是通过ECharts来实现的。

D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一种JavaScript库。但是D3能够提供大量线性图和条形图之外的复杂图表样式，例如Voronoi图、树形图、圆形集群和单词云等。

好了，关于谷歌浏览器案例分析和谷歌的案例分析报告的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！