① 常用網站數據統計工具都有哪些
常用網站數據統計工具都有哪些？Optimizely Optimizely是試驗平台，有助於測試網頁的部分，通過優化提高轉化率。提供各種各樣的工具，可以完成從A/B測試到網站個性化和試驗的各項任務。對於需要全面控制和大量數據的用戶而言，它是一種完勝競爭對手的企業全棧軟體選項。
2. SEOCrawler SEOCrawler不僅僅是一個工具，它是一整套程序，它可以在多個工具之間導出和導入數據。出色的Site Auditor工具可以分析頁面速度，查找重復的HTML標記和重復內容。它可以同時檢查斷開的鏈接及其他頁面數據。 然後，軟體為你列出了可以做出的一系列更改。此外，一旦你進行了那些更改，就可以在內置的Rank Tracker中觀察你的網站排名上升。
3. Crazy Egg Crazy Egg是一個簡單但有效的熱圖(heat mapping)工具，顯示了訪客把時間花在了哪裡、最常點擊哪些地方。
4. Visual Website Optimizer 對企業客戶、尤其是經營電子商務網店的客戶來說，VWO讓你可以極其詳細地進行A/B測試，收集整理盡可能多的數據。對於這些客戶來說，這可能代表每年數百萬美元的收入，所以該軟體相對昂貴的成本相對就無關緊要了。
5. Ahrefs 雖然Ahrefs擁有所有常見的反向鏈接檢查器中的鏈接資料庫，但它也有一個出色的頁面網站優化工具。Site Audit會搜索你的網站，尋找100多個最常見的SEO錯誤，返回哪裡可以改進，即使你的網站有JavaScript要執行。 雖然它可能無法與專用的頁面工具相媲美，但許多用戶已經擁有Ahrefs帳戶，這使得它成為簡單快速搜索的合理選擇。
6. Screaming Frog Screaming Frog是一個基於行業標準的網站優化工具，用於深度搜索網站。Screaming Frog SEO Spider是一個桌面網站審查工具，可以找到斷開的鏈接，分析頁面標題和元數據，提取數據，並生成XML站點地圖。
題主可以看看這幾個工具，對優化感興趣的我們可以多多交流。
② 常用的數據分析工具有哪些
雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。
Python
R軟體
SPSS
Excel
SAS軟體
Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。
常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。
SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。
可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。
SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。
③ 常用的網站數據統計分析工具有哪些
網站統計型工具有網路統計，騰訊你統計，CNZZ
網站分析型工具有Google Analytics、Adobe Analytics，IBM CoreMetrics
更多關於Google Analytics 和 Google Tag Manager的教程可以搜索：GA小站
④ 常用SEM統計工具是哪些
網站統計工具有很多，比如官方的網路統計以及第三方統計工具51la，cnzz等等。對於監測sem數據統計准確性來說，還是網路統計最好用。
其他第三方統計工具多多少少會有數據丟失和延遲問題。通常sem推廣利用網路統計來監測流量來源，ip，瀏覽路徑，轉化情況等等，所以在免費流量統計工具上的使用來說，網路統計算比較方便的。
⑤ 統計6大工具是什麼東西
統計沒有6大工具,只有七大手法 也就是QC七大手法 這套統計手法用於工廠很管用的..所以你要學啊 第一章 概述 一、起源 新舊七種工具都是由日本人總結出來的。日本人在提出舊七種工具推行並獲得成功之後，1979年又提出新七種工具。之所以稱之為「七種工具」，是因為日本古代武士在出陣作戰時，經常攜帶有七種武器，所謂七種工具就是沿用了七種武器。 有用的質量統計管理工具當然不止七種。除了新舊七種工具以外，常用的工具還有實驗設計、分布圖、推移圖等。 本次課程，主要講的是QC七大手法，而SPC（管制圖）是QC七大手法的核心部分，是本次培訓的重點內容。 二、舊七種工具 QC舊七大手法指的是：檢查表、層別法、柏拉圖、因果圖、散布圖、直方圖、管制圖。 舊七種工具是我們本次課程的內容，也是我們將要大力推行的管理方法。從某種意義上講，推行QC七大手法的情況，一定程度上表明了公司管理的先進程度。這些手法的應用之成敗，將成為公司升級市場的一個重要方面：幾乎所有的OEM客戶，都會把統計技術應用情況作為審核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。 三、新七種工具 QC新七大手法指的是：關系圖法、KJ法、系統圖法、矩陣圖法、矩陣數據分析法、PDPC法、網路圖法。 相對而言，新七大手法在世界上的推廣應用遠不如舊七大手法，也從未成為顧客審核的重要方面。 第二章 層別法 一、定義 層別法是所有手法中最基本的概念，亦即將多種多樣的資料，因應目的的需要分成不同的類別，使之方便以後的分析。 二、通常的層別方法 使用的最多的是空間別： 作業員：不同拉、班、組別 機器：不同機器別 原料、零件：不同供給廠家別 作業條件：不同的溫度、壓力、濕度、作業場所 產品：不同的產品別（如同時生產Ni-Cd和Ni-MH電池） 時間別：不同批別、不同時間生產的產品 其他：如使用不同的工藝方法生產的同種產品別 三、應用 層別法的應用，主要是一種系統概念，即在於要想把相當復雜的資料進行處理，就得懂得如何把這些資料加以有系統有目的的加以分門別類的歸納及統計。 第三章 檢查表 一、概述 檢查表是QC七大手法中最簡單也是使用得最多的手法。但或許正因為其簡單而不受重視，所以檢查表使用的過程中存在的問題不少。不妨看看我們現在正在使用的各種報表，是不是有很多欄目空缺？是不是有很多欄目的內容用筆進行了修改？是不是有很多欄目內容有待修改？ 二、定義 以簡單的數據，用容易理解的方式，製成圖形或表格，必要時記上檢查記號，並加以統計整理，作為進一步分析或核對檢查之用。 三、目的 記錄某種事件發生的頻率。 四、時機 1.當你必須記下某種事件發生的具體情況時； 2.當你想了解某件事件發生的次數時； 3.當你想收集資訊時。 五、檢查表種類 1.不合格項目的檢查表； 2.工序分布檢查表； 3.缺陷位置檢查表； 4.操作檢查表。 六、使用檢查表的注意事項 1.應盡量取得分層的信息； 2.應盡量簡便地取得數據； 3.應立即與措施結合。應事先規定對什麼樣的數據發出警告，停止生產或向上級報告。 4.檢查項目如果是很久以前制訂現已不適用的，必須重新研究和修訂 5.通常情況下歸類中不能出現「其他問題類」。 第四章 柏拉圖 一、起源 義大利經濟學家Vilfredo.Pareto巴雷托（柏拉圖）在分析社會財富分配時設計出的一種統計圖，美國品管大師Joseph Juran將之加以應用到質量管理中。柏拉圖能夠充分反映出「少數關鍵、多數次要」的規律，也就是說柏拉圖是一種尋找主要因素、抓住主要矛盾的手法。例如：少數用戶佔有大部分銷售額、設備故障停頓時間大部分由少數故障引起，不合格品中大多數由少數人員造成等。 二、定義 根據收集的數據，以不良原因、不良狀況、不良發生的位置分類；計算各項目所佔的比例按大小順序排列，再加上累積值的圖形。 按照累計的百分數可以將各項分成三類： 0~80%為A類，顯然是主要問題點； 80~90%為B類，是次要因素； 90~100%為C類，是一般因素。 三、作圖步驟 1.搜集數據；如063048正極片批量為20000PCS，不良品中變形600，露鋁360，硬塊120，暗痕60，其他不良60。 2.作出分項統計表（按原因、人員、工序、不良項目等）A把分類項目按頻數大小從大到小進行排列，至於「其他」項，不論其頻數大小均放在最後； B計算各項目的累計頻數；C計算各項目在全體項目中所佔比率（即頻率）D計算累計比率。（示範表格見下頁） 示範表格（正極製片不良分項統計表，總批量20000PCS）： 項目 數量 累計數 比率% 累計比率% 變形600 600 50% 50% 露鋁360 960 30% 80% 硬塊120 1080 10% 90% 暗痕60 1140 5% 95% 其他60 1200 5% 100% 3.繪制排列圖 A縱軸： 左：頻數刻度，最大為總件數 右：頻率（比率）刻度，最大數為100%。 註：總件數與最大數100%應保持在同一水平線上。 B橫軸：按頻數大小用直方柱在橫軸上表示各項目（從左至右） C依次累加頻率，並連接成線。 4.記入必要事項，如：圖題、取數據時間、制圖人、制圖時間、檢查產品總數、總頻數等等。 示範圖（見下頁） 很明顯，上圖中變形和露鋁為A類不良項，需立即採取措施改善；硬塊為B類不良項；暗痕和其他為C類不良項。B、C兩類可稍後再採取措施改善。 四、使用排列圖的注意事項 1.抓住「少數關鍵」，把累計比率分為三類：A、B、C； 2.用來確定採取措施的順序； 3.對照採取措施前後的排列圖，研究各個組成項目的變化，可以對措施的效果進行鑒定； 4.利用排列圖不僅可以找到一個問題的主要矛盾，而且可以連續使用找到復雜問題的最終原因； 5.現場應注意將排列圖、因果圖等質量管理方法的綜合運用。如可以使用因果圖對造成變形和露鋁的原因進行進一步的分析。 第五章 因果圖 一、概述 因果圖最先由日本品管大師石川馨提出來的，故又叫石川圖，同時因其形狀，又叫魚刺圖、魚骨圖、樹枝圖。還有一個名稱叫特性要因圖。 一個質量問題的發生往往不是單純一種或幾種原因的結果，而是多種因素綜合作用的結果。要從這些錯綜復雜的因素中理出頭緒，抓住關鍵因素，就需要利用科學方法，從質量問題這個「結果」出發，依靠群眾，集思廣益，由表及裡，逐步深入，直到找到根源為止。 因果圖就是用來根據結果尋找原因的一種QC手法。 二、定義 用以找出造成某問題可能原因的圖表。 三、因果圖可用來分析的問題類型 1.表示產品質量的特性：尺寸、強度、壽命、不合格率、廢品件數、純度、透光度等； 2.費用特性：價格、收率、工時數、管理費用等； 3.產量特性：產量、交貨時間、計劃時間等 4.其他特性：出勤率、差錯件數、合理化建議件數 四、因果圖的作圖步驟 1.確定問題 2.畫粗箭頭 3.因素即原因分類 常用：4M1E即人（員）、機（器）、料（原料）、法（工藝方法）、環（境），有時還可以補充軟（件）、輔（助材料）、公（用設施）三方面。 也可用：工序順序等分類 分類好後，用中箭頭與主箭頭成45°角畫在主箭頭兩側。 4.對中箭頭所代表的一類因素，要進一步將與其有關的因素以小箭頭畫到中箭頭上去，如有必要，可再次細分至可以直接採取行動為止。 5.檢查所列因素有無遺漏，如有遺漏應予補充。 6.各箭頭末端的因素中，凡影響重大的重要因素可加上小圈等記號，按已有數據、搜集不到數據、未取數據等情況，還可加上其他簡便記號。 7.記入有關事項，如參加人員、制圖者、制定日期等。 五、注意事項 1.實質上是枚舉法，故要走群眾路線，集中討論； 2.最好採用能用數值表示的問題； 3.最細的原因要具體，以便採取措施； 4.對應於一個特性可以作幾個因果圖，如可按4M1E作圖，也可按工序進行分類，分別作因果圖。重要原因可以抽出再作新的因果圖。 5.綜合運用如排列圖、對策表等； 6.復印幾份加以保存，以便以後不斷追加新內容。 六、因果圖與排列圖聯用 1.建立柏拉圖須先以層別建立要求目的之統計表； 2.建立柏拉圖之目的，在於掌握影響全局較大的[重要少數項目]； 3.再利用因果圖針對這些項目形成的要素逐予探討，並採取改善對策； 七、另一種作圖步驟（形象） 1.集合有關人員召集與此問題相關的、有經驗的人員，人數最好4-10人，並推選一人主導（主持人）； 2.掛一張大白紙，准備2~3支色筆； 3.由集合的人員就影響問題的要因發言，發言內容記入圖上，中途不可批評或質問（腦力激盪法）； 4.時間大約1小時，搜集20~30個原因即可結束； 5.就所搜集的原因，何者影響最大，再由大家輪流發言，經大家磋商後，認為影響較大的因素圈上紅圈； 6.與5一樣，針對已畫上一個紅圈的，若認為最重要的可以再圈上兩圈、三圈； 7.重新畫一張因果圖，未上圈的予以去除，圈數多的列為優先處理。 八、因果圖示範圖 九、因果卡圖簡介 因果卡圖是在因果圖的基礎上發展出來的，又稱為CEDAC（Cause Effect Diagram And Cards）圖。 因果卡圖一般長寬各數米，大多公開張貼於生產作業現場或技術攻關地點的醒目位置，因果卡圖的一般結構是：右上方為問題欄，簡要說明問題的現狀，作為進行質量改進的依據，右下方寫明質量改進項目的目標（一般用定量值表示）、項目負責人以及項目實施期限；右方中間為質量隨著本項目的實施的變化曲線；左方為魚刺圖形，魚刺兩旁分別張貼用顏色區分的原因分析卡和措施方法卡；下方釘有兩只標上「原因」和「措施」字樣的大口袋，分別裝有兩種不同顏色的卡片，供參與者填寫之用。然後將卡片按一定規則分類（如4M1E）張貼於魚刺圖形上。如可以規定魚刺的左邊張貼原因卡，右邊張貼措施卡，用橫線將對應的原因卡與措施卡相聯。 第六章 散布圖法 一、定義 散布圖是用來表示一組成對的數據之間是否有相關性的一種圖表。這種成對的數據或許是[特性—要因]、[特性—特性]、[要因—要因]的關系。 二、散布圖的分類 1.正相關（如容量和附料重量） 2.負相關（油的粘度與溫度） 3.不相關（氣壓與氣溫） 4.弱正相關（身高和體重） 5.弱負相關（溫度與步伐） 三、散布圖的繪製程序 1.收集資料（至少三十組以上） 2.找出數據中的最大值與最小值； 3.准備座標紙，畫出縱軸、橫軸的刻度，計算組距。通常用縱軸代表結果，橫軸代表原因。組距的計算以數據中的最大值減最小值再除以所需設定的組數求得。是否一定需分組？ 4.將各組對應數標示在座標上； 5.填上資料的收集地點、時間、測定方法、製作者等項目。 四、散布圖的應用 當不知道兩個因素之間的關系或兩個因素之間關系在認識上比較模糊而需要對這兩個因素之間的關系進行調查和確認時，可以通過散布圖來確認二者之間的關系。實際上是一種實驗的方法。 需要強調的是，在使用散布圖調查兩個因素之間的關系時，應盡可能固定對這兩個因素有影響的其他因素，才能使通過散布圖得到的結果比較准確。 五、散布圖五種類型的示範圖（見下頁） 第七章 直方圖法 一、定義： 為要容易的看出如長度、重量、時間、硬度等計量什的數據之分配情形，所用來表示的圖形。 直方圖是將所收集的測定值或數據之全距分為幾個相等的區間作為橫軸，並將各區間內之測定值所出現次數累積而成的面積，用柱子排起來的圖形，故我們亦稱之為柱狀圖。 二、直方圖的作圖步驟 1.收集記錄數據 2.定組數 3.找到最大值L及最小值S，計算全距R R=L-S 4.定組距 R÷組數=組距 5.定組界 最小一組的下組界=S-[測量值的最小位數×0.5] 最小一組的上組界=最小一組的下組界+組距 依次類推。 6.決定中心點 （上組界+下組界） ÷2=組的中心點 7.製作次數分布表 8.製作直方圖 9.填上次數、規格、平均值、數據源、日期 三、直方圖之功用 1.評估或查驗製程； 2.指出採取行動的必要； 3.量測已採取矯正行動的效果； 4.比較機械績效； 5.比較物料； 6.比較供應商。
⑥ 公司主要採用的統計工具有哪些
主要採用下列統計方法：
a）排列圖：是遵循「關鍵的少數，次要的多數」的原理，採用柱形圖形式，按高低次序排列而成的圖，適用於尋找主要問題或影響質量的主要原因；
b）因果圖：也稱為魚刺圖。通過對要解決的問題，全面地分析其影響因素，然後按主次程度，有的放矢地採取措施加以解決，適用於不合格原因分析；
c）調查表：是指用表格形式來進行數據整理和粗略原因分析。常用於質量缺陷位置調查、不合格品及原因調查、質量分布調查等；
d）其他適用的統計技術按合同要求確定。
⑦ 常見的統計工具有哪些
網路流量統計工具、51la。這是比較常用的。
⑧ 常見的大數據分析工具有哪些
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash
⑨ 數據統計分析工具有哪些
這一類的軟體比較多，專業點的用SPSS，這一個比較簡單。再就是excel了，也可以做回歸，方差檢驗。還有就是更專業的了SAS、EVIEWS、MALTABL了