网站数据分析报告篇1 　　如何以数据驱动决策，提升网站价值（大数据时代的分析利器） 　　目前，越来越多的网站开始重视数据，并期望从中发现新的机会，不管你是做网络营销、互联网产品设计、电子商务运营、个人站点运营维护，我们都希望从数据中寻找有价值的结论，并且指导公司管理层的决策，最终创造更大的网站价值。本书以通俗易懂的方式来讲解网站分析所需掌握的知识，剖析日常工作中遇到的问题，并且配合大量的实战案例的讲解。 　　本书适合网站运营人员、网络营销人员（SEO、SEM、EDM）、网站产品经理和个人站长阅读，本书也适合计算机专业或者市场营销专业的自学。 　　目录 　　第1章解密神奇的网站分析——网站分析的目的、流程及价值 　　1.1　为什么要对网站进行分析 　　1.2　网站分析是什么 　　1.3　如何进行网站分析 　　1.3.1　网站流量质量分析 　　1.3.2　网站流量多维度细分 　　1.3.3　网站流量重合度分析 　　1.3.4　网站内容及导航分析 　　1.3.5　网站转化及漏斗分析 　　1.4　网站分析为什么很重要 　　1.5　网站分析带来的价值及改变 　　1.6　网站分析的基本流程 　　1.6.1　定义（Define） 　　1.6.2　测量（Measure） 　　1.6.3　分析（Analyze） 　　1.6.4　改进（Improve） 　　1.6.5　控制（Control） 　　1.7　我能成为网站分析师吗 　　1.7.1　网站分析行业概况 　　1.7.2　兴趣和一个免费的分析工具 　　1.7.3　了解JS及HTML语言 　　1.7.4　了解网络营销知识及常见广告模式 　　1.7.5　Excel和PPT的使用能力 　　1.7.6　强大的沟通能力 　　1.7.7　不畏错误和挑战的能力 　　1.7.8　良好的职业操守和道德底线 　　1.8　本章小结 　　第2章从这里开始学习网站分析——网站分析中的基础指标解释 　　2.1　我们如何获得网站的数据 　　2.1.1　常见的数据获取方式 　　2.1.2　网站日志和JS标记 　　2.1.3　用户识别 　　2.1.4　点击流模型 　　2.2　网站分析中的基础指标 　　2.2.1　网站分析中的骨灰级指标 　　2.2.2　网站分析中的基础级指标 　　2.2.3　网站分析中的复合级指标 　　2.3　本章小结 　　第3章网站分析师的三板斧——网站分析常用方法 　　3.1　数据分析前的准备工作 　　3.1.1　数据的来源类型 　　3.1.2　数据的清洗与整理 　　3.1.3　我们的数据准确吗 　　3.2　网站数据趋势分析 　　3.2.1　同比、环比、定基比 　　3.2.2　趋势线拟合 　　3.2.3　移动均值 　　3.2.4　数据监控自动化 　　3.3　网站数据对比分析 　　3.3.1　简单合并比较 　　3.3.2　比较实验的设定 　　3.3.3　让比较结果更可信 　　3.3.4　别忘记与目标对比 　　3.4　网站数据多维度细分 　　3.4.1　指标和维度 　　3.4.2　为什么要使用细分 　　3.4.3　什么是细分 　　3.4.4　细分的常用方法 　　3.5　本章小结87第4章网站流量那些事儿——网站流量分析 　　4.1　网站中常见的流量分类 　　4.1.1　网站中常见的三种流量来源 　　4.1.2　直接流量的秘密 　　4.2　对网站流量进行过滤 　　4.2.1　过滤流量来源的基本原理 　　4.2.2　Google Analytics流量过滤速查表 　　4.3　如何对广告流量进行追踪和分析 　　4.3.1　对你的流量进行标记 　　4.3.2　区分搜索付费流量与免费流量 　　4.3.3　监测百度竞价流量ROI 　　4.3.4　挖掘有价值的搜索关键词 　　4.3.5　追踪EDM的活动流量 　　4.4　如何辨别那些虚假流量 　　4.4.1　虚假流量与真实流量的特征 　　4.4.2　辨别虚假流量的十二种方法 　　4.5　为你的网站创建流量日记 　　4.5.1　什么是网站流量日记 　　4.5.2　如何创建流量日记 　　4.5.3　网站流量日记的作用 　　4.5.4　开始第一次网站分析报告 　　4.6　流量波动的常见原因分析 　　4.6.1　直接流量波动常见原因 　　4.6.2　付费搜索流量（SEM）波动常见原因 　　4.6.3　自然搜索流量（SEO）波动常见原因 　　4.6.4　引荐流量波动常见原因 　　4.7　本章小结 　　第5章你的网站在偷懒吗——网站内容效率分析 　　5.1　网站页面参与度分析 　　5.1.1　什么是页面参与度 　　5.1.2　页面参与度的计算方法 　　5.1.3　设置并查看页面参与度指标 　　5.1.4　页面参与度指标的两个作用 　　5.2　页面热力图分析 　　5.2.1　Google Analytics热力图功能 　　5.2.2　Google Analytics热力图中数字的含义 　　5.2.3　Google Analytics热力图中的细分功能 　　5.2.4　Google Analytics热力图中的路径分析 　　5.2.5　Google Analytics热力图的常见问题 　　5.3　页面加载时间分析 　　5.3.1　理想情况下的Landing Page时间分布 　　5.3.2　Landing Page缺乏吸引力的时间分布 　　5.3.3　页面打开速度慢的时间分布 　　5.4　网站中的三种渠道分析 　　5.4.1　网站的流量来源渠道 　　5.4.2　网站的内部渠道 　　5.4.3　网站的目标渠道 　　5.5　追踪并分析网站404页面 　　5.5.1　使用Google Analytics追踪404页面 　　5.6　最终产品页分析 　　5.6.1　如何评价内容的热门度 　　5.6.2　基于多指标的内容简单分类 　　5.6.3　基于多指标的内容综合评分 　　5.7　本章小结 　　第6章谁在使用我的网站——网站用户分析 　　6.1　用户分类 　　6.1.1　用户指标 　　6.1.2　新老用户 　　6.1.3　活跃用户和流失用户 　　6.2　用户行为分析 　　6.2.1　每个用户行为指标的分析价值 　　6.2.2　基于用户行为指标的用户分布 　　6.2.3　基于用户细分的用户行为分析 　　6.3　用户忠诚度和价值分析 　　6.3.1　基于用户行为的忠诚度分析 　　6.3.2　基于用户行为的综合评分 　　6.3.3　用户的生命周期价值 　　6.4　本章小结 　　第7章我们的目标是什么——网站目标与KPI 　　7.1　对网站进行全面货币化 　　7.1.1　设置电子商务追踪 　　7.1.2　对目标设定货币价值 　　7.2　创建网站分析体系 　　7.2.1　定义网站目标 　　7.2.2　获取并分解网站目标 　　7.2.3　聚焦网站的核心目标 　　7.2.4　关注每个分解的目标 　　7.2.5　创建网站分析的KPI 　　7.3　KPI网站分析成功之匙 　　7.4　KPI在网站分析中的作用 　　7.4.1　网站分析KPI的5个标准 　　7.5　解读可执行的网站分析报告 　　7.5.1　可执行的网站分析报告的内容 　　7.5.2　KPI指标的创建及选择 　　7.5.3　网站分析关键KPI指标报告 　　7.5.4　关键KPI指标变化分析 　　7.5.5　访客行为货币化 　　7.5.6　创建属于你的Action Dashboard 　　7.6　目标KPI的监控与分析 　　7.6.1　KPI的数据监控 　　7.6.2　KPI背后的秘密 　　7.7　本章小结 　　第8章深入追踪网站的访问者——路径与转化分析 　　8.1　探索用户的足迹——关键转化路径分析 　　8.1.1　明确关键转化路径 　　8.1.2　测量关键转化路径 　　8.1.3　漏斗模型的展现 　　8.1.4　有效分析转化路径 　　8.1.5　为什么使用漏斗图 　　8.1.6　网站中的虚拟漏斗分析 　　8.2　让用户走自己的路——多路径选择优化 　　8.2.1　简化用户转化路径 　　8.2.2　让用户选择适合自己的路 　　8.2.3　多路径转化数据分析 　　8.3　基于内容组的访问者路径分析 　　8.3.1　基于分析目的规划内容组 　　8.3.2　创建内容组前的准备工作 　　8.3.3　使用过滤器创建内容组 　　8.3.4　检查并优化内容组 　　8.3.5　访问者流报告功能概述 　　8.3.6　访问者流报告与其他功能配合使用 　　8.4　本章小结 　　第9章从新手到专家——网站分析高级应用 　　9.1　为你的网站定制追踪访问者行为 　　9.1.1　使用_trackPageview函数自定义页面名称 　　9.1.2　使用_trackPageview函数追踪出站链接 　　9.1.3　使用_trackPageview函数记录时间维度 　　9.1.4　使用_trackPageview函数记录页面状态 　　9.1.5　使用_trackPageview函数记录用户行为 　　9.2　按需求创建个性化报告 　　9.2.1　创建报告前的准备工作 　　9.2.2　设置自定义信息中心 　　9.2.3　对报告的用户权限进行管理 　　9.2.4　设置智能提醒和邮件报告 　　9.3　控制报告中的数据 　　9.3.1　过滤器基础 　　9.3.2　高级过滤器 　　9.4　快速数据导出工具 　　9.5　数据分析高级应用 　　9.5.1　网站内容关联推荐 　　9.5.2　KNN相关内容推荐 　　网站数据分析报告篇2 　　关键词：数字化变电站 告警预警机制 决策分析 　　中图分类号：TM63 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）12-0076-02 　　随着变电站的数字化发展，所用的设备性能越来越先进，结构也越来越复杂，但是数据传输与处理能力受规约影响仍旧处于较低层面。导致调度中心接受的信息数量大大增高，当工作处于正常状态时，会有上千条信息需要读取与处理，将消耗工作人员大量的时间与精力。当工作处于非正常状态时，会出现信息“井喷”现象，海量信息会上传到调度中心，致使工作人员对于重要信息查找、辨别、读取的难度大大增加，出现关键信息漏读，处理事故的效率受到严重影响。因此，建设合理的故障报警及诊断系统，增强数字化变电站警示告警与决策的性能非常必要。本文将着重对该系统的架构设计和关键技术进行研究分析。 　　1 系统架构设计 　　项目旨在建立一套变电站和调度中心两级分布式数字化报警和故障诊断系统，在站端获取保护、测控、故障录波、网分装置等信息，通过一系列的分析处理后形成站内告警故障报告上送给调度端，调度端接收各个站的告警故障报告综合处理，形成全网告警故障报告，此报告的生成可以增加系统可靠性，降低运行人员故障处理难度，节省故障处理时间。如图1所示。 　　与当前调控中心、变电站智能告警建设模式相比，分布式智能告警架构具有以下优点：重点发展分布式智能高级应用功能，通过变电站和调度中心的互动，来解决调度体系中的分布自治和集中协调的矛盾；提出一种分布式智能报警方法，充分利用变电站本地的丰富报警信息，大幅度消除智能报警的不确定性，找到报警的真正根源，消除错误的报警信息，并大幅度降低变电站和调度中心的通信信息量，提高智能报警功能的可靠性和敏捷性；对监控系统输出的信息进行有效地处理并指导运行人员作业，从而将运行人员从浩繁的信息处理手工作业中解放出来；高效的从庞大的信息流中筛选出重要信息，提供快速的故障告警识别和决策支持，事故发生10分钟内生成故障快报，提交调度、运行及保护人员。 　　2 关键技术 　　2.1 分布式数字化报警 　　数字化变电站智能警示告警与决策分析系统研究及应用解决方案有以下三个子功能组成：一是站内多源信息的快速报警，二是变电站与调度中心的实时数据交互，三是调度中心的全局协调方式。变电站――调度中心两级协调数字化故障诊断和报警功能原理图，如图2所示。 　　2.2 在线故障分析 　　当电网发生故障时，调度中心收到的各厂站的故障信息实时地在监视画面上显示，以图形画面方式和语音提示方式推出事故报警提示和故障简报；在全网接线图上对应的站点及故障线路将以动态闪烁的方式快速直观地显示故障站点和故障线路。 　　故障事件综合的功能将故障时的多条事件进行综合，通过综合而成的故障事件可以进入在线故障分析，辅助调度运行人员快速分析判断故障性质。综合而成的故障事件包含多条信息：报警事件、动作事件、录波简报、录波数据等。 　　系统根据变电站故障录波器记录的故障录波数据和实际故障线路的物理参数、录波器数据通道和线路的对应关系，进行故障选线、故障选相、故障测距，并形成录波分析简报。 　　3 系统主要功能 　　3.1 通信采集 　　站端通信采集基于61850规约，建立通信装置模型，在DL/T860标准中采用了面向对象的建模方法，其分层的信息模型由物理设备（Physical Device， PHD）、逻辑设备（Logical Device， LD）、逻辑节点（Logical Node， LN）、数据对象（Data Object， DO）和数据属性（Data Attribute， DA）组成。其中，逻辑节点表示与其它IED进行信息交互的最小功能单元，是整个模型体系的核心部分。 　　本系统采用并行数据采集方式，在主站端与任意厂站之间通信都是并行的，任何厂站的告警信息、异常状态都将立即被捕获到，这将大大提高了系统的实时性，能够为科学研究及时地收采到现场数据。 　　3.2 波形分析 　　第一，针对收到的保护、录波数据，可以进行各种故障分析，包括：根据采样点绘曲线图、向量图的绘制、阻抗轨迹绘制、序分量的计算、序分量功率及方向的计算、谐波分析等；第二，从故障录波信息中智能提取故障起始时间、故障持续时间、故障相别、故障类型、故障前后相量等故障简况；第三，从故障录波文件中智能提取SOE（开关量变位信息）、故障前后指定周期波形、故障通道波形等，并生成消除冗余信息的录波文件，实现对故障录波文件“无效”信息的智能过滤；第四，进行波形显示、波形同步、波形测量、波形峰值查找、波形突变查找、谐波分析、相量分析、序分量分析等；第五，自动生成故障分析报告。在故障信息归档、波形分析，故障测距的基础上，提供故障分析报告模板工具，将选中的录波文件相应的通道数据读取后形成图档文件，在模板中自动给出故障相关的一、二次设备名称，动作时间及录波文件形成的图片文件，便于故障分析报告的生成。 　　网站数据分析报告篇3 　　自定义报告则应运而生，它完全相反，它是根据一定的指导原则（流量来源，行为和结果），根据特定的目标来精心打造的，提供的网站分析行动见解远大于单纯和枯燥的数据。 　　在这篇文章中，与大家分享三个有见地并且有效的付费搜索（PPC – Paid Per Click ）分析报告。 　　如果你使用Google Analytics（分析），那么你可以下载这些报告， 直接运用到到您的帐户和配置文件中，并开始获得有趣的数据。如果你使用百度统计、Adobe SiteCatalyst，、WebTrends或其他网站分析工具，则可以了解以下相关分析思路，并使用网站分析工具自定义报告功能，创建这些报告。（顺便提一下，Yahoo Web Analytics在2012年8月31号会停用） 　　＃1：优化课程：付费搜索与自然搜索 　　孤立去执行SEO或PPC战略的最大错误在于不了解合力的威力，对于网络营销而言，这是一种失误。搜索引擎优化将会让你得到大量的搜索流量（你的流量来源肯定不只必应，谷歌，Yandex。你可以从SEO数据中学习到很多知识，包括SEO登陆页面的跳出率 ，每次访问目标价值（或更好的$index），内容的布局，有效的行动召唤等。 　　同样的，付费搜索的秘密，是控制用户体验，而不是控制搜索引擎。你来决定关键字是什么，您决定广告的效果和功能，你决定着陆页的用户体验。你可以从这个控制过程中学习到很多的经验，然后举一反三，应用到其余的网站体验中。 　　那么，为什么没有更多的人来干这件事情呢？其中的一些原因，可能跟公司的组织结构和激励机制有关。但也有网站分析工具的原因，在Google Analytics（分析）里头，特别是GA还有待继续完善的用户界面和用户体验。 　　付费搜索数据在Google Analytics的广告版块（流量来源-来源-广告活动）；自然搜索数据在流量（来源-来源-自然搜索）。“概述”的报告是在“流量来源”部分，往下细分，可以看到付费搜索和自然搜索的报告。 　　下面的自定义报告，将会让你有很好的行动见解，不会产生垃圾数据和零散数据，而都是可以让你很high的数据： 　　在顶部两条线显示付费和自然搜索之间的走势，这家公司可以有一些提升，但总体还不错。一般来说，你不会想要蓝线非常接近橙线，或者越过它，因为付费搜索的流量是要给钱的。 　　你的注意力都在总结，使用的指标主要是获得流量（访问visits，唯一访问者unique visitors），行为（跳出率bounce rate，页面浏览量pageviews），结果（交易transaction，平均订单价值average value，收入revenue）指标和KPI。 　　你可以通过这种类型的自定义报告迅速看出问题和机会。 　　如果你看到PPC跳出率是高于自然访问跳出率的，那么你可能很伤心。因为你获得的这种流量是付费的，它报答你的怎么能是高的跳出率呢？在上面的截图中，PPC的表现是令人惊讶的，PPC广告活动是流量的一小部分，但订单却超过了一半！从以下两个关键字可以看出，付费流量的表现确实比自然流量更好。 　　那么我们可以从这些登陆网页了解到什么有价值的信息呢？去查看他们。 　　看看相关的关键字。为什么他们的跳出率低于自然搜索登陆页面20个点或以上？转换率为什么这么高？从付费搜索中究竟买了什么？AdWords的广告文案究竟是什么样的，有别于我们的自然搜索登陆页面上的内容吗？从页面浏览量的访问者流报告中，两次细分后，我们可以学到什么？改善网站用户体验的提示是什么？在AdWords关键字上，有什么更好的用户匹配查询，在搜索引擎优化中都使用了吗？ 　　令人难以置信的问题，可以从你的分析得到有见地的答案，可以对你的业务有立竿见影和重大的影响。 　　对数据挖掘得越深，你也会发现PPC广告活动做得不好的地方，自然搜索做得好的地方。 　　类似的问题，还有很多很多，你可以找到答案，更快的改善您的网络营销活动！ 　　例如下面是简单，但非常棒的，自定义报告： 　　使用自定义报告时要注意几件事情： 　　1. 不要创建一个没有流量获取，行为，和成果指标的自定义报告， 每个部分都都需要提供有价值的信息，可以让你免于尴尬地下结论。 　　2. 注意分析登录页面的关键词，总是试图找出最直接的路径，然后直接将纬度建立到您的自定义报告中。 　　3. 利用内置过滤器，过滤出想要的有价值信息。 　　当您使用关键字维度创建自定义报告时，也要注意两点： 　　第一，Google Analytics（分析）不知道你正在做搜索分析，因此会有很多的not set流量，其实除了搜索流量，这里是把自然流量和推介流量的也弄出来了，因此会看到很多的not set流量，这也是很多人怀疑数据缺失太多的原因，需要注意一下。 　　很多人都不想这样，所以筛选出“not set”（“未设置”），更少的打扰可以让分析更聚焦。 　　第二，自2011年10月开始，登录Google帐户的用户使用的搜索关键字，将被显示为”not provided”（“未提供”）。我们正在努力从已知关键字的表现得到一些行动见解，所以这里也会筛选掉”not provided”（“未提供”）。这可能使你流量排除掉很重要的一大块，但你不能从你一无所知的人和数据身上学习到任何东西。 　　当您创建自定义报告时要很清醒。指标必须非常相关，过滤器和细分必须非常聚焦。 　　准备好处理这些数据了吗？只有两个简单步骤… 　　登录到您的Google Analytics帐户，然后点击这个链接：/url?q=http%3A%2F%2Fzqi.me%2Fakorgppc&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNEPJB9znvatwXm-Q1SpAM5JlfX8ig 　　在GA配置文件中保存到适合的报告中，打开刚才的自定义报告，并且选择默认提供的高级细分，并且应用。 　　＃2：广告优化：匹配的搜索查询分析 　　现在让我来轻轻地来告诉你一个马上可以做的事情。登录到AdWords账户中，添加关键字到您的广告组，选择你愿意付出的出价等关键要素和匹配类型，匹配类型包括广泛，部分和精确。 　　因此，严格意义上来讲，给搜索者的显示广告不是根据你设置的关键字出现的，而是根据“匹配的搜索查询”。但是大多数营销人员和网站分析师很少注意到这个区别。 　　以下是一个很棒的插图。我们投了关键字“andriod notebook”，但是从以下数据可以看出匹配的搜索查询多种多样： 　　因此，真正的广告系列优化无法仅通过AdWords广告系列的关键字分析实现，只能从理解用户查询的关键字，从而得到见解。 　　例如，如果“android notebook”【投放关键字】匹配了“Android tablet”【用户输入的关键字】（通过广泛匹配），这样是OK的吗？如果我们跟Acer没有任何关系，难道我们真的希望我们的广告匹配专门搜索Acer notebooks的人吗？如果不是的话，也许我们要添加否定关键字（Acer）到广告系列中来节省广告花费。 　　这只是一个例子。 　　我喜欢把关键字报告看作一个很棒的起点，我喜欢看用户实际查询的关键字，因为它们揭示了隐藏在关键字报告中的行动见解。除此之外，我也期待调整我的广告组，进行相应的优化，因为这也将决定我的广告是否能够被谷歌展示。同时我也要找负面关键字来提高AdWords的精确性。 　　为了完成我的分析目标，我跳过标准匹配的搜索查询报告，因为它的层次不是最佳的，我要报告的指标更为独特。 　　我的自定义报告看起来像这样： 　　你可以看到，每个最佳实践，我都选择了几个关键的流量获取，行为和结果指标，请根据您所使用的网站分析工具，例如Google Analytics（分析），Adobe SiteCatalyst，Webtrends的报告来灵活地改变这些指标。 　　然后就已经站在了巨人的肩膀之上，并逐步向下分析想要的确切数据。来源是搜索引擎（Google， Bing等）。然后是投放的关键字，匹配类型，用户实际的搜索关键字。 　　你会发现，要再次解决数据来源繁杂和无头绪的问题，在报告中我添加了一个过滤器。我使用了正则表达式来匹配付费搜索广告的媒介值（Medium）。当你下载自定义报告范例，并在你的账户中使用时，你可以看到完整的正则表达式。 　　当点击细分的纬度之后，看到的报告将会变成这样子，可以看到我投放的一个非常重要的关键字（calico toys）信息： 　　关键字是calico toys ，你可以看到广告系列所捕获的大量用户搜索关键字。有些，例如（Toys R Us）玩具反斗城，我不希望匹配，其他的关键字我则希望可以翻番。 　　以上看到的关键字仅仅是广泛匹配所带来的，这个自定义报告最棒的事情就是，你还可以去看看精确匹配的关键字是什么情况，转换率如何。 　　Oh my god！精确匹配的数据非常少。然后向下细分到词组匹配。在这个案例中，经过细分可以了解到广泛匹配的搜索查询，再到词组匹配的搜索查询，可以发现有很多事情我们可以做得更好。 　　请注意我使用的指标不是收入或平均订单价值，而是每次访问价值（per visit value 或者$index）。我喜欢使用Per Visit Value（PVV），因为我想成为团队激励者，推动团队成员更好地理解我们从每次访问中赚了多少钱。AOV（Average Order Value）只告诉你转换为顾客的每个人，哪个更好些，但我喜欢把镜头拉得更远些，目光更深邃。 　　最佳实践：虽然我喜欢Per Visit Value（每次访问价值），我真的喜欢使用Per Visit Goal Value（每次访问目标价值）。Per Visit Goal Value（每次访问目标价值） 告诉我们，业务是聚焦在最大化PPC访客的价值上的。我们追求的不仅仅是赢，而是要赢得漂亮。 　　准备做这个分析了吗？这真的是很爽并且很有影响力。 　　登录到您的Google Analytics帐户，然后点击此链接：/url?q=http%3A%2F%2Fzqi.me%2Fakppcmq&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNGePJ59sUsq1TJK_SXoMA5j_hASkA 　　＃3：AdWords表现与网站表现充分结合：端到端的视图 　　网站分析普遍面临的挑战是，我们出现的时机和存在的价值是在访客点击发生以后，我们很少会关心上游和之前发生了什么，往往因为我们去获得和分析这些数据的时候，没有激励让我们去关心它。 　　如果你的公司正在进入大笔的投入（展示广告，YouTube，Bing搜索引擎，美国在线，电子邮件广告，Facebook广告），那么你应该去加倍努力，超越你的工作描述，并尝试去了解上游发生了什么，影响了（点击/访问）的变化。请记住每一个访问都在花费你的钱。没错，增加这些活动的收入是一方面，但降低成本也是一大方向，就是开源节流。 　　有了AdWords，我们的生活变得很容易，只需要将您的AdWords帐户链接到您的Analytics帐户，就会有丰富的AdWords数据显示在Google Analytics中。 　　下面是我设置的自定义报告，细分到第二个维度，进行端到端的AdWords分析… 　　粉红色的指标展现的是AdWords的情况，绿色的指标展示的是网站表现。八百多万的展示带来了6万多的访问， 每次点击的平均成本是52美分，每点击的平均收入是58美分。 　　很明显的问题：我们真的赚钱了吗？请记住销售的产品/和服务也是成本。收入和成本有6%的差距，究竟有什么神秘的关系？ 　　上面的排序是根据RPC产生的（我在哪里赚了大量的金钱，每个点击花费了多少钱）。当你使用CPC排序的时候，你会发现结果是令人心碎的。 　　关于这个特别报告，我下一步的秘密议程就是鼓励你了解AdWords的帐户结构 ，正是这些付费搜索广告为你的网站带来了这么多流量。在AdWords广告账户中中设置广告系列，每个广告系列内设立广告组，广告组包含关键字。 　　所以，当你做AdWords广告系列分析的时候，一个有效的策略是设置模仿上述结构的自定义报告。以下的自定义报告就是根据这种结构创建的： 　　一如既往，我们有我们的流量获取，行为和结果指标，这些纬度可以让我们向下细分，从广告系列到广告组，再到关键字，再到匹配类型，我们依然会使用正则表达式来过滤出仅仅是广告的媒介。 　　我不是在开玩笑，这个报告看到的一切，你可以花很多的时间去了解，并且优化您的广告系列。虽然通常作为网站分析师，你的工作是从这份报告中得到有价值的见解和信息，并且传递给你的PPC团队。他们会从那里做详细的分析，甚至到AdWords用户界面分析更深入的数据，然后采取适当的行动。 　　你真正可以帮助你的PPC团队的是将数据用更深入和广阔的视野去看。他们很少看，可能有自己的局限性，同样也是因为不同的人有不同的看法。 　　准备好了吗？ 　　网站数据分析报告篇4 　　互联网第二次浪潮的到来，成就了新浪、搜狐等众多门户网站，它们在这次浪潮中淘到了属于自己的那桶金。与此同时，企业也在“大兴土木”，搭建自己的企业网站，试图从中挖掘更多的商业价值。然而，淘金并非易事。 　　笔者曾不止一次地听到国内某个小有名气的企业网站负责人抱怨，老板总是把PV（访问量）作为绩效考核为惟一的参数。的确，大多数网站仍停留在大家所关心的“来了多少人？”上面，而忽略了更进一步的了解，诸如：“这些人对我们网站目标来讲是否是高质量的？”、“他们有怎样的后续行为？”等等。还有，我们只关心搜索引擎带来了多少访问，但并不在意这些细节：访问的时间长度是多少(访客兴趣高低)？浏览了多少页面(网站粘性)？是否去注册了(由访客转化为注册用户)？是否浏览了产品页甚至购买(由访客转化为消费者)…… 　　上述问题对于网站的运营，改善网站业务流程，从而赢得更多用户，促进业务增长都是至关重要的。因此，如何盘活现有的静态网站，使之“动”起来，才是“淘金”的基础。 　　我们先看看以下的几个例子。 　　网络营销已成为眼下炙手可热的行业之一。e龙旅行网（）作为国内最大的旅游产品分销商之一及领先的在线旅行服务公司，自然更不会放过这样一个手段。为了能够及时获悉访客行踪、确认营销计划是否可行、检测执行效果，e龙决定对其网站进行分析以获取精确数据进而改善其营销活动，并在页面跟踪、路径跟踪、广告效果分析、搜索引擎等方面进行深层挖掘，根据要求定期出具分析报告，确保e龙能够第一时间掌握网站运行状况，了解访客行为，从而据此进行商业决策。 　　中国平安保险(集团)股份有限公司今年七月推出了新改版的PA18网站，实现了真正的金融服务平台，以全新的形象为用户提供一站式综合金融理财服务，包括：保险、证券、信托等多种网上增值业务，进而为用户提供更具个性化和差异化的服务。 　　众所周知，北京移动通信有限责任公司已经把越来越多的传统业务移植到其企业网站（）上，除公司和业务宣传推广、在线资费查询、业务在线受理等业传统业务外还提供丰富的增值业务如：彩信、彩铃、WAP、手机游戏等。 　　…… 　　这样的例子还有很多，不再赘述。 　　让网站能够“动”起来，需要通过软件来帮忙。上述三个网站的一个共同特点，就是使用了代三代网站智能分析软件WebTrends(7.5版)来对其网站进行深入的访客行为分析。 　　中国平安通过WebTrends过滤技术对日志中大量冗余的请求记录进行屏蔽和筛选，从而使WebTrends面对的是完整而又最精确的访问行为数据，即便是复杂无序的数据WebTrends也能轻松应对。同时，基于WebTrends7.5全面的市场活动分析跟踪能力，中国平安能够获得从来源渠道(门户、搜索、合作伙伴等)到销售计划，从创意形态到访客数量、后续行为直至注册购买和成本/收入的完整ROI视图。 　　此外，WebTrends强大的场景分析功能是本次实施的一大亮点。借助WebTrends7.5场景分析功能，中国平安能够对其网站的核心业务流程进行优化和改进，降低由于设计原因导致的访客流失，提高访客转换率及购买成功率，从而提高网站的经济效益。 　　网站数据分析报告篇5 　　何谓“欺诈点击”？欺诈点击（click fraud或者click spam，也有CPC搜索引擎称之为问题流量“questionable traffic”）是指所有利用欺诈性手段或带有欺诈意图并被CPC 搜索引擎承认的点击行为。这些点击在基本规则的基础上达到了CPC搜索引擎能够使广告客户信赖的更高范畴，而且欺诈点击的过程中产生的额外负担即鉴定这些点击是否来自CPC搜索引擎的费用，都必须由广告客户来承担。欺诈点击的始作俑者主要是广告客户的竞争对手和那些为了增加点击收入的个人或者搜索引擎网站商业广告的服务项目加盟网站。他们通过人为或者特制的软件程序恶意点击搜索结果旁边的广告链接，从而违法“盗取”广告客户的广告点击费用。2004年夏季，在Google为首次公开募股提交的调整文件中，Google指出公司已经不断因为欺诈点击的原因向广告客户退还了大笔费用，并且若无法阻止这样的欺诈行为的继续，此部分退还金额将不断增加。2004年12月在瑞士信贷第一波士顿银行举办的投资者会议上，Google CFO George Reyes呼吁“应该尽快采取一些措施制止欺诈点击的恶化蔓延，因为它将潜在地威胁Google的商业模式。”据估计, 自从欺诈点击从五年前开始出现以来, 迄今已渗透到互联网的各个角落. 如今PPC广告中逾1/5为欺诈点击，其已被视为是在互联网上刊登广告或者做生意的一种付出成本。 　　虽然，欺诈点击的手段纷繁复杂，但是基本操作手法大致相同：广告客户向网站支付一笔费用，而网站通过在网页上广告引诱上网用户点击。最理想的情况是，用户点击浏览广告后，登录广告客户的网站或者与广告客户联系，选择其中的商品并最后达成购买交易。而在欺诈点击中，广告客户的点击费用不是支付给潜在的顾客，而是支付给某些狡猾的欺骗者，甚至是暗中的竞争对手。欺诈点击出现的目的和方式表现为： 　　1.“广告客户的竞争对手点击”，即竞争对手针对广告客户的网页广告蓄意点击多次，既可以是人工操作，也可以通过服务器配制做到专门点击，损耗CPC广告帐户费用。同时其也是最难跟踪的一种欺诈点击方式，因为这些点击通常都是随意的，被很好的伪装过的。此种方式分为下列两种情况：（1）竞争对手亲自操作的各种欺诈点击；（2）竞争对手对那些点击广告客户网页广告的人付费。并且，其目的又分为两种：（1）使广告客户的广告点击率过高、广告费用消耗殆尽，无形中贬低了广告客户的宣传效果和竞争力。（2）由于广告客户依据经欺诈点击统计得出的错误的产品数据制定市场营销策略，从而可能最终导致其施行错误的商业经营和产品销售。 　　2.会员合作伙伴点击：由于会员可以从CPC搜索站点获取点击费用的一定比例作为会员收入，所以有的会员为了增加自己的会员收入而制造额外的虚假点击。提供这种会员服务的搜索站点有Google、雅虎子公司Overture，等。CPC搜索引擎一直努力的反击这种欺诈行为，但是他们所能采取的任何反击问题流量的措施最终都不符合他们自身的最佳利益，因为即使是收入的百分之一的一半也会为搜索引擎公司带来数额巨大的收益。 　　3.非目标人群的无效点击：据《印度时报》（印度报业托拉斯）报道：“一组数字正在上升的家庭主妇、大学生甚至是专业工作人员在多个城市中正在争先恐后地点击付费互联网广告，每月赚取10～200美金”。最终广告客户有限的预算将被虹吸完，之后再做一个投资回报统计并计算出他们的收入与所投入的激增广告费用相比，昂贵的点击费用投入并未带来任何有效的网页浏览、销售收益和利润并未呈相关性增长。广告客户所获得的仅是来自于家庭平均月收入为100美元左右国家的大量流量。例如，一位欺诈点击的受害者在网管世界思路上报告说他在 上的预算在非常短的时间之内就支出殆尽了。通过检查服务器日志，他注意到有一个突然的访客峰值，而且仅仅来自于几个不同的IP地址。很显然这些访客对相同的搜索结果进行了重复的点击，每几分钟即点击一次，如此一直持续了数天。类似情况在亚洲和非洲的某些国家或者地区也有报道。 　　4.与Google和雅虎等互联网大鳄业务结盟、并从点击广告收益中分红的部分欺诈的第三方网站公司，由于其网站人气不旺，而安装专门设计的软件程序模仿用户自动点击广告、增加网站流量，以赚取分红。 　　5.未与其他互联网业务结盟的大型网站，为获得更多的广告客户资金投入，雇人点击自己网站上的CPC商业广告，以获得更高的广告收益。 　　6.广告客户雇人或者安装软件点击自己公司在搜索站点上的涉及相关产品和服务的关键词，以增加点击次数和点击率，从而提升其关键词在搜索引擎所有关键词中的排名，提高对其公司的关注率。 　　7.一家搜索引擎网站雇人或者安装软件恶意点击另一家搜索引擎的商业广告，虽然使得后者一时的网站商业广告收入得以增加，但是后者的广告点击数和点击率过度虚假增高，丧失了市场对其统计数据的公信度，使后者的广告点击数和点击率不再具有客观性，逐渐不被市场承认，并最终将失去大量的广告收入。 　　8.欺诈点击的恶性激增、蔓延，将危害搜索引擎和大型门户网站的CPC或PPC商业模式，并间接负面影响他们的股票和债券在证券市场上的表现。 　　针对上述欺诈点击的目的和形式，可以采取如下的防范措施： 　　1.对欺诈点击应持谨慎、警惕、与之长期较量的态度：雅虎子公司Overture、Google及认为过于夸大欺诈点击的危害也是不对的。搜索引擎公司应该采取相当严密的技术措施以防止此类问题的扩大，设置监视程序对网站的点击和诸如访问突然增多、来自同一地方的重复点击等不明活动进行不间断跟踪，由专人负责检测和根除点击欺诈行为，并最好成立一个专门小组应用自有技术对点击进行分析。 　　2.如果广告客户怀疑自己是欺诈点击的受害者，则应该迅速联系其在搜索引擎公司的客户代表，立即报告可能存在的欺诈害行为，出具整理好的数据，提供调查的机会，并继续监控CPC广告的点击活动，这也许是欺诈点击的受害者获得搜索引擎公司退款的较佳途径。 　　3.将CPC广告显示在搜索引擎网站的最终结果网页上和大型知名网站更深层级的网页上，因为这样CPC广告不会轻而易举地被点击、从而向点击者支付费用。此种方式也许是一种对CPC广告欺诈点击的解决方案，但是可能将影响CPC广告的点击次数和点击率。 　　4.搜索引擎公司应该向社会声明其设有专门的内部欺诈行为侦查小组，并且具有先进的探测网站各种异常情况的监控技术。以下是三种保护CPC广告、对付欺诈点击的跟踪工具：（1）“Who's Clicking Who?”跟踪工具，可以跟踪每次点击付费搜索引擎并探测及推迟欺诈点击。“Who's Clicking Who?”能够探测服务器的滥用――来自于多个IP地址的服务用户。（2）“Click Auditor”跟踪工具，可以列举出可疑的IP地址（重复点击CPC广告的IP）、地理位置的活动、不寻常的点击和竞争者跟踪。（3）“Key Word Max”投资回报跟踪者，也可以探测到每次点击付费欺骗并就可疑的行为提供电子邮件警告。安装好的上述类似功能的跟踪系统，可以分别跟踪所有的CPC广告信息，甚至是关键词信息。简单举例来讲，即可以为参加PPC活动的每个URL申请特定账号，然后用基本的日志分析器程序调查每个URL收到的所有点击数据，包括日期、时间、来源页面及页面浏览等，仔细观察这些数据后，就基本可以判断出是否存在问题流量。 　　5.如果广告客户发现了搜索引擎网站上CPC广告的欺诈点击，建议其采取如下两个关键步骤：（1）第一步，取消广告客户在搜索引擎网站会员网页上的广告，这样其CPC广告仅显示在搜索引擎之上，从而就限制了许多对该广告客户的欺骗性点击获利。（2）第二步，聘请一家数据审计公司审查并公布欺诈点击的统计数据和追踪调查结果，搜索引擎公司不应该限制调查和保护那些可疑的错误数据，而应该协助广告客户和数据审计公司制定有效的、完整的、功能优越的方案来解决这些产生的问题。 　　6.在掌握了欺诈点击者和网络欺诈案件的确凿客观证据后，受侵害的CPC广告客户和搜索引擎网站可与政府相关监管部门和公正机构取得联系、通报欺诈情况、请求协助合作，向消费者保护机构进行投诉，并对欺诈者诉诸法律、向法院提起民事或者刑事诉讼。在施行此项程序中，建议CPC广告客户和搜索引擎网站遵循如下的指导原则：（1）措施彻底：确保投诉合法；出示能够表明问题流量的恰当数据；并反复检查、确认将要出示的数据。（2）备份流量分析报告：CPC广告客户自己的发现及分析是最重要的资料，须妥善保存；备份须包括手写便条，互发的电子邮件，手稿及有明显标记的报告。（3）记录所有的点击数据：包括从服务器日志到第三方提供的流量报告。（4）不断增加数据记录：能够得到的与竞争对手的配制及网上第三方提供的报告相关的所有数据都要进行备份。 　　7. 广告客户发信给操纵欺诈点击行为的竞争对手，要求其停止恶意行动，为自己争取市场上自由竞争的权利，但是此方式的最终效果很难预料并且目前尚无法律先例。但是，与其他同行取得联系也许是有一定意义的，因为该广告客户可能不是唯一遭到竞争对手恶意点击的受害者，并且两位以上受害人的证据能够增强投诉的强度。 　　总之，除非怀疑大多数付费广告的点击都是欺骗性的，否则CPC广告客户和搜索引擎网站不必过于担心欺诈点击，只需保持一个动态的广告活动，坚持严谨的管理，遵循不断监控、分析及精炼网络数据的三大基本核心原则，CPC广告终将会给广告客户和搜索引擎公司带来源源不断的利润收益。 　　网站数据分析报告篇6 　　随着铁路建设的发展，尤其是山区铁路及大量隧道、桥梁的建设，铁路通信存在着许多弱场强区和覆盖盲区。直放站成本低、组网灵活、施工周期短，为解决弱场覆盖发挥了重要作用。目前，铁路无线通信网络中使用了不同厂家、类型的直放站，分布区域广，使用数量大。由于使用直放站的区域大多在偏远的山区，交通条件差，这就给设备的维护管理带来了巨大的挑战，需要投入大量的人力物力对设备进行巡检维护和管理。因此，使用一套综合管理系统对不同厂家的直放站设备进行有效管理，不但可以远程对设备进行监控，而且能够对直放站的各种故障、历史数据进行统计分析。这套系统就是直放站综合网管系统。 　　1系统设计方案 　　1.1系统构成 　　直放站综合网管系统主要由本地监控单元、通信信道和网管中心三部分组成。监控单元是指安装在直放站设备内部的监控电路，完成加电初始化与自检，近端机和远端机信号的采集、控制、处理和告警，直放站各种参数的本地显示，与网管中心数据交换等。通信信道是指连接监控单元与网管中心的通信链路，完成监控单元与网管中心的物理连接。网管中心是网管系统的核心，接收各个直放站监控单元发回的信号，完成直放站参数配置、数据采集控制、告警信息处理，以及对历史数据的统计分析。 　　1.2系统功能 　　直放站综合网管系统应具备以下功能： 　　（1）兼容性好，支持多个厂家、多种类型设备； 　　（2）系统组网灵活，支持TCP／IP协议； 　　（3）能对接入到网管中心的每一个直放站设备状态实时检测，可远程设定站点参数并控制直放站工作状态； 　　（4）具有完善的告警功能，当设备出现异常时，具备声、光等多种形式的告警显示功能； 　　（5）直放站主动告警准确率达到98%，网管中心接收告警及查询信息成功率在95%以上； 　　（6）完善的历史数据查询，灵活的数据统计和报表打印； 　　（7）采用数据库管理，可以方便地对站点进行管理，还可以对各个站点进行详细的设置，保证设备数据采集及时、完整； 　　（8）支持电子地图，并可由用户配置管理地图，方便用户直观查找站点； 　　（9）增加直放站信息及相关基站信息的导入、导出功能，用户按照系统提供的模板整理数据，能批量管理更新本系统的直放站及其相关基站。 　　1.3系统软件结构 　　本系统采用面向对象程序设计。与传统的结构化程序设计不同，面向对象的程序设计是将整个软件看作是一个个离散对象的组合。这种基于对象分解设计使软件结构更加稳定，通过封装和继承方便对象的构造和扩充。系统软件结构采用C/S机制，以系统对象为基础，具有显著的模块化特征。 　　2网管系统结构 　　2.1总体结构 　　根据现场维护需要，网管系统采取两级结构设计，分为段级网管中心（一级网管中心）和车间级网管中心（二级网管中心）。段级网管中心提供数据查询、统计和报表等功能；车间级网管中心对车间管辖的各种类型的直放站进行远程操作，包括站点设置、接收报警等，并能存储历史数据及统计分析数据。 　　2.2网络结构 　　按段、车间建立分布式网络结构，如图1。这种网络结构以车间为单位，每个车间有一套独立的监控系统，安全可靠性高。各个车间网管系统互不影响、相互独立，能够满足各车间自行维护本地系统、自行管理本地直放站的需求。 　　2.3通信结构 　　系统中包含多个物理实体，如直放站、监控终端等。为保证各实体之间可靠通信，将通信协议划分为三层。由下到上分别为物理层、数据链路层、管理层，如图2所示。 　　（1）物理层 　　物理层为整个系统的最底层，主要作用是与各种设备进行通信。设备本身具有监控单元，监控单元均有通信协议，通过物理层即可实现监控数据的收发。收发的数据将传给数据链路层，由数据链路层完成数据的存储。 　　（2）数据链路层 　　数据链路层为整个系统数据交互的核心层，与数据库之间进行通信，将物理层传回的数据存入数据库，在需要调出数据时可灵活调出数据，并传到管理层。为了适应多个厂家、多种设备，其设计必须能够支持不同厂家多种协议格式的数据。 　　（3）管理层 　　管理层与整个系统的核心数据库相连，与数据库之间进行数据交互，具备安全管理、故障管理、配置管理、性能管理等管理功能。 　　2.4功能模块 　　本系统是一个较为庞大的管理系统，由多个模块组成。具体功能模块如图3所示。 　　（1）系统管理模块 　　主要完成用户和权限设置、设备参数编辑、各种日志的获取和导出操作、

　　Fusion 是滴滴自研的分布式 NoSQL 数据库，完全兼容 Redis 协议，支持超大规模数据持久化和高性能读写。在滴滴内部支撑了数百个业务，具有 PB 级别的数据存储量，是使用最广泛的主存储服务之一。在支持滴滴业务高速发展过程中，积累了很多分布式存储领域的经验，孵化了离线到在线的高速数据导入方案、NewSQL 方案、跨机房同步等，一路解决了 Redis 容量限制、 离线数据在线打通、数据库扩展性差、异地多活容灾等问题。 　　本文来自滴滴的技术专家、Fusion 的负责人余汶龙在 2018 年北京 ArchSummit 全球架构师峰会上的演讲内容，重点介绍了 Fusion 的核心设计以及架构演进过程。 　　为了讲清楚滴滴自研存储 Fusion 的演进过程，本文将分成 3 个部分： 　　诞生背景：滴滴业务发展简介 　　演进过程：如何满足业务需求 　　海量存储 　　FastLoad 　　NewSQL 　　跨机房多活 　　总结 & 展望 　　滴滴公司成立于 2012 年，刚开始创业阶段技术主要靠外包解决，没太多技术沉淀；发展到了 2014 年，乘客司机和单量都有不错的增长，我们开始构建自己的系统架构，这个时候业务对于存储的需求很单纯，简单用用 MySQL 基本能解决我们的问题；到了 2015 年前后，我们的业务线多了起来，专车快车等开始上线，这个时候我们一方面做了中台系统的重构，另一方面感受到了不小的存储压力，即业务数据量和请求量剧增；到了 2016 年，合并优步前后，日订单量逼近 2000 万，进一步挑战我们的存储系统，于是我们按照不同的业务，对存储进行拆分，因为不同的业务对于存储的需求是不一样的，不同的业务对于吞吐、延迟、容量、数据请求大小等都有不同的需求，分库分表也只是缓兵之计。 　　如何有效应对这些个性化需求呢？于是在这个时候，我们就开始孵化滴滴自己的 NoSQL 数据库 Fusion 了，用它来丰富我们滴滴的存储生态，为业务提供更多的存储选择。 　　前面我们不断提到 Fusion 的关键字，那么是时候正式介绍下 Fusion。Fusion 是一个兼容 Redis 协议的分布式 NoSQL 数据库。定位介于 Redis 与 MySQL 之间的主存储数据库。怎么理解这个定位呢？也就是性能方面我们向 Redis 看齐，即低延迟；持久化能力方面我们向 MySQL 看齐，即 MySQL 具备的多副本、高可用、ACID 事务，我们都是支持的，同时定位为服务打车订单这样的主流程在线业务。 　　它如何实现的呢？大家都知道 Redis 的数据是存放于内存中，虽然性能很好，但是容量极小，且每 GB 存储成本很高（大概是我们 Fusion 的 10 倍以上）。于是我们就基于 SSD 磁盘实现了一套分布式的存储系统，在 SSD 磁盘上实现了 Redis 的数据结构，对外通过 proxy 屏蔽内部细节，让用户像访问 Redis 一样访问 Fusion。当前我们已经支持 String\Hash\Bitmap\Set\Sorted Set\List 这些主流的 Redis 数据结构。 　　我们 Fusion 的发展总共经历了 4 个阶段，分别解决了 4 类业务问题，我们接下来重点看下具体过程。 　　首先来看如何解决海量存储的问题。 　　Redis 是一款非常优秀的内存数据库，但它也有这样一些已知问题存在：容量受限于内存、扩容迁移和大 key 过期、删除过程是阻塞的、宕机恢复慢等问题。我们 Fusion 设计之初，就避免了这些问题。具体是如何实现的呢？我们从需求分析出发。 　　需求分析 Fusion 诞生初期，主要解决 2 个业务需求： 　　一是滴滴的历史订单，按照前面提到的每日千万级别订单量，很快就能达到几百亿的订单，这么庞大的数据量，存 MySQL 显然是不够灵活的，修改字段、修改索引都比较困难，存 Redis 就更加不可能，因此他们有新型存储的需求； 　　二是地图团队的司机行程轨迹，每产生一条打车订单就会产生一条司机行程轨迹，每一条行程轨迹由多个点组成，行程越长轨迹数据越大，这是一个比历史订单的数据量还要大的业务，存储的困难可想而知。 　　因此，我们对上述两个业务的需求做了提炼和优先级排定： 　　刚需是海量存储。 　　具备基本的在线故障处理能力。 　　稳定性很重要！ 　　性能要足够好，以司机行程轨迹为例，每天 300 亿级别写入，他们对性能的追求当然是越高越好。 　　接入要求简单，这里我们选择了 Redis 协议。 　　打通其他存储系统。 　　满足了这些需求后，就诞生了存储系统 Fusion 的雏形。 　　架构设计 软件结构 　　下图左边是数据流部分，从下往上看，即 Fusion 是构建在 SSD 磁盘上的存储服务，我们引用优秀的存储引擎 RocksDB 来做磁盘 IO 操作，然后在磁盘之上，我们增加一层 cache 来提升性能，然后封装一层网络框架并支持 Redis RPC，就实现了单机版本的 Fusion 存储节点，然后在单机的基础上加上我们的集群路由管理，Fusion 的集群就搭建好了，当然对外提供服务的时候，还有一层负载均衡。 　　下图右边是控制流部分，即我们在 SaltStack 平台基础上，构建了用户系统、运维系统、统计、监控、计费等系统，方便用户以及运维人员使用。 　　集群架构 　　集群架构上，我们采用 hash 分片的方式来做数据 sharding。从上往下看，用户通过 Redis 协议的客户端（jedis、redigo、hiredis 等）就可以访问 Fusion，首先会经过 VIP 做负载均衡，然后转发到具体 proxy，再由 proxy 转发数据到后端 Fusion 的数据节点。proxy 到后端数据节点的转发，是根据请求的 key 计算 hash 值，然后对 slot 分片数取余，得到一个固定的 slotid，每个 slotid 会固定的映射到一个存储节点，以此解决数据路由问题。 　　此外，我们还做了存储生态的打通。支持 Hadoop、MySQL、Redis 的数据同步到 Fusion，也支持 Fusion 数据同步到 MQ，供下游消费。 　　小结 接下来就对 Fusion 做个小结，拿 Redis 来做个简单对比。 　　我们演进过程中，解决的第二个问题是，离线数据到在线系统的快速打通。因此我们做了一个叫 FastLoad 的系统。 　　需求分析 首先，FastLoad 诞生初期主要支持两个业务：标签平台和特征平台。标签平台是指对每个乘客和司机，都打上 N 个标签，然后后续的打车流程会依赖这部分标签，比如优惠券的发放；然后特征平台呢，会收集创建各类特征，对每个对象用某个特征库做一次判断，即可确定某种行为。接下来我们对需求进行提取。 　　高性能。由于这部分数据是在离线计算平台 Hadoop 上加工完成的，业务很容易想到就近存放在 Hive 上，但 Hive 的查询性能实在不能满足在线查询的高吞吐、低延迟要求。因此对于新的存储系统，他们第一个要求就是性能！ 　　定时更新。像特征数据，一般只需要小时级别甚至天级别的更新，所以业务需要有快捷的定时更新功能。 　　快速更新。特征数据还有一个特点，就是数据量特别大，以乘客特征为例，动辄上亿条数据，约 TB 级别数据量。这么大的数据量通过 SDK 写入肯定是不行的。刚开始业务方也确实是这么玩的，直接通过 Hadoop 任务调用 Redis SDK，然后一条条的写入 Fusion，一般是每天凌晨开始写数据，等到早高峰 8 点时大量读取。但是这种方法实践下来，经常导致 Fusion 各类超时，在早高峰打车已经来临时还在写凌晨的数据，非常影响稳定性。因此第 3 个需求是必须快速更新。 　　稳定性。这个是毋容置疑的。 　　多表隔离。有些业务有很多类特征数据，他们有隔离存储的需求，也有分类更新、分类查找的需求，因此需要多表来支持逻辑到物理的隔离。 　　架构设计 满足上述需求后，就诞生了我们的 FastLoad 系统。接下来就来看下我们的架构是如何设计的。我们给用户提供两种接入方式：控制台和 OpenAPI。用户通过任一一种方式提交 FastLoad 任务时，都会在我们的 FastLoad 服务器上，创建一个 DTS 任务，该任务会在 Hadoop 配置中心注册一个调度任务（周期性或一次性，由用户决定），然后 FastLoad 服务器根据用户上传的数据存储路径或 Hive 表（我们支持的数据源有：HDFS 上的 JSON 文件和 Hive 结构的数据），按照用户提交的拼 key 方式，我们启动 map/reduce 任务直接构造 Fusion 底层存储在文件系统上的文件 SST，并把它们构造好相互之间的排序，避免重复，构造好后通知 Fusion 存储节点，下载 SST 文件，然后 load 到 Fusion 数据库中。此后，用户就可以通过 Redis-Client 访问我们帮它加载的数据了。 　　小结 总结一下我们的 FastLoad 一站式 DTS 平台，有如下优势： 　　减少 N 次网络交互。相比调用 Redis SDK 的方式写入，我们减少非常多的网络交互，传输的是压缩格式文件，节省了网络带宽。 　　对用户请求 0 影响。我们利用 map/reduce 的计算能力，做了 SST 的全局排序，让 SST 进入 Fusion 的时候，不经由 L0，直接到达最终 level，避免了 LSM 的 compact 影响，因此对用户可以说没有影响。 　　接入简单，用户 0 感知细节。用户既不需要关心 Hadoop 使用、任务调度，也不需要自己写 Redis SDK 的代码，只需要告诉我们，在什么时间点需要什么样的数据即可！ 　　提供了 OpenAPI，方便用户的自动化流程打通。 　　提供全量覆盖和增量导入两种方式。 　　在演进过程的第 3 个阶段，我们主要是针对 MySQL 的。大家都知道 MySQL 的扩展性比较差，面对百亿级存储，有几个问题，一个是数据存不下，一个是扩展不灵活，比如修改字段、修改索引等。接着就来讨论下，我们是如何解决这类问题的。 　　需求分析 同样的，我们先来分析下业务的需求是什么？简单理解下，我们认为有 3 点刚需： 　　轻松改字段。即需要足够的扩展性。 　　存储不限量。即需要一个容量尽可能大的存储。 　　省成本。既然需要存 MySQL 都存不下的数据，那么成本一定要考虑清楚。 　　至于事务、稳定性、高性能、二级索引，我们认为都是基本需求。 　　背景问题 如何实现 shema 到 key/value 的转换？ 　　前面的介绍我们知道，Fusion 是支持 Redis 协议的，那么 schema 转换成 key/value，就可以用 Redis 的 hash 结构来实现，下图我们就以 student 表为例，转换了 2 行数据。 　　如何做主键查询呢？ 　　下面的图片给出了一个例子，即查询 ID 为 1 的学生的全部信息或年龄。 　　如何实现二级索引呢？ 　　我们还是以 student 表为例，分别构建如下 age\sex 索引，其编码规则如下可见。 　　如何做非主键查询和范围查询呢？ 　　在上图构建好索引后，就很容易实现下面的两个例子，即查询年龄在某个范围的学生，和查询某种性别的所有学生。 　　架构设计 架构设计上分成接入层和数据存储层，在接入层（DISE）我们提供控制台来管理用户的字段，用户可以在这里定义自己的 schema、字段、索引，并做相应的修改。然后用户通过我们提供的类 SQL 的 SDK 接入，由我们的 SchemaServer 做 schema 转换，接着插入数据到存储层。然后数据存储层吐出 binlog，由 IndexServer 异步消费 binlog 并构建索引。查询时候，用户的请求经由 SDK 到达 SchemaServer，SchemaServer 先查询索引服务器，拿到对应的主键信息，然后根据命中的主键查询详细信息，最后返回给用户。 　　小结 NewSQL 解决的问题是针对 MySQL 的特殊场景的，我们就拿 MySQL 来跟 Fusion 做个对比，可以看到 Fusion 只是在部分场景上解决了 MySQL 的容量限制以及扩展问题，但还是有很多场景并不能支持的。 　　最后一个演进我们讲的是如何支持业务的跨机房容灾问题。 　　背景介绍 滴滴多活的业务架构如下图，可以看到用户层接入层和业务层都是无状态的，因此如图中的白色虚线所描述的，他们的请求可以在两个机房间来回路由，而不影响业务请求的正确性。那么是如何做到这一点的呢？必然得有一个地方维护着状态的一致性，才能让业务自由切换。因此跨机房多活容灾最复杂的部分就在底层数据同步层，这里的数据同步涉及到很多中间件，我们这里只关心 Fusion 的跨机房多活。 　　架构设计 下图是 Fusion 的跨机房同步架构，不依赖任何外部中间件，也不依赖内部 proxy。当用户数据通过 A 机房写入时，落地到某个存储节点上，该存储节点会 cache 一份对端节点的路由表，并异步的将刚才写入的数据转发到对端集群。 　　我们这里的转发采用了两个异步特性：1. 跟用户写入主流程完全异步，即不影响用户正常请求；2. A 机房到 B 机房的数据同步，采用了异步、批量、应答的方式高效同步。既保证了用户请求主机房的吞吐和延迟，也大幅降低了备机房数据读取的延迟。 　　小结 到此总结下我们的多活方案： 　　异步数据复制。在追求性能的同时，放弃了一段时间的不一致。如果在数据未达成一致的时候，主机房宕机，备机房的数据将缺失，但这个缺失不会是永久，等到主机房恢复后，我们会把这部分数据自动补齐到备机房，这个过程我们会根据时间戳去重。 　　自适应感知集群状态变更，比如切主、扩容等。在运行过程中，两个机房的集群难免会发生各类路由变化，我们在设计时考虑到了这一点，针对路由变化，我们会及时更新路由表，以把数据同步到正确的节点上。 　　数据可靠同步。我们的数据同步是依赖滑动窗口的应答机制，因此实现了一种可靠的数据同步。 　　支持双写，解决秒级冲突。由第一点提到，在某些场景是存在双写的，如果双写的是不同 key，自然不需要解决冲突，如果双写的是针对同一个 key，那么我们会根据时间戳做冲突检测。 　　自动数据补偿。也就是在发生主机房宕机后，写入备机房的增量数据，可以自动的补偿到主机房；原先滞留在主机房的数据，在主机房恢复后，也可以补偿到备机房。即可以达到最终一致性。 　　在伴随滴滴业务发展的过程中，Fusion 经历了 4 个发展阶段，我们坚持”好东西是用出来“，因此在每个阶段，都尽量避免”过度设计“，只解决特定的业务问题。这给了我们很多认真打磨产品的时间和精力，让我们赢得了用户口碑。 　　通过前面的分享我们知道，Fusion 虽然能做的事情很多，但不能做的事情更多，所以我们的目标是持续发展持续演进，把解决业务问题当做己任。未来我们将往分布式数据库方向前进，解决更多的业务问题。 　　余汶龙，滴滴出行技术专家，曾经就职于 VMware、淘宝核心系统、阿里云数据库组，长期从事分布式存储相关的研发。2016 年加入滴滴，从零开始构建滴滴自研的分布式 NoSQL 数据库 Fusion。

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　　大数据在过去的几年中发展势头一直都很强劲。当我们谈论大数据时，Hadoop 一定是我们能够想到的终极术语。除了这位来自 Apache 的开源工具外，没有其他大数据处理工具能够获得市场如此的青睐。 　　但是，Hadoop是一个不断发展的领域，具有不断升级和附加功能，以及其生态系统中的成员的特色。那么，作为一个初学者，要如何开始学习 Hadoop呢？ 　　在我们开始详细学习Hadoop之前，要先问问自己为什么学习Hadoop？ 　　91％的市场领导者依靠客户数据来做出业务决策。他们认为这些数据是业务成功的关键驱动力。随着市场营销策略的改变，所有领域的数据生成都在激增。 　　因此，市场确实为Hadoop专业人士提供了在大数据领域持续的工作机会。 　　初学者要先学习Hadoop的一些有用的技能 　　尽管不是强制性的，但是，如果你能够具有以下技术的工作知识的话，你一定能够快速掌握Hadoop。现在让我们看一下初学者学习Hadoop所需的技术技能。 　　Linux操作系统 　　Linux作为操作系统，Ubuntu作为服务器发行版是Hadoop安装的首选。因此，Linux的基本工作知识（如命令），编辑器的工作原理（如奇迹），使你在Hadoop安装和文件管理期间的工作更加轻松。 　　编程技巧 　　Hadoop不限于任何特定的工作角色，并且可以根据其处理不同的语言。例如，数据分析师可能需要了解R或Python，而Hadoop开发人员则必须了解Java或Scala。总体而言，Hadoop与一种编程语言有关。 　　因此，借助任何编程语言的先验知识，为初学者学习Hadoop变得更加容易。再次说明，这并不意味着Hadoop不适合非程序员。许多熟练的Java专业人士也从零开始学习R / Python。此外，随着市场上对Hadoop的需求越来越大，培训或学习这些语言在当今并不困难。 　　SQL知识 　　无论你将来在Hadoop工作中扮演什么角色，这都是你必须重点关注的领域。Hadoop就是关于处理和处理数据的。因此，必须具备SQL查询和命令知识才能学习Apache Hadoop。 　　此外，Hadoop生态系统具有许多软件包，例如Apache Hive，HBase和Pig等，可使用类似SQL的查询从HDFS提取数据。因此，如果你根本不动手执行SQL查询，请使用MySQL工作台或其他工具进行实践。 　　理解基础——学习Apache Hadoop的垫脚石 　　了解学习Hadoop的目的 　　在开始学习Hadoop的之前，请停下来想一想为什么Hadoop如此受欢迎以及它在技术市场中的可用性。这将帮助你了解Hadoop功能背后的核心思想。 　　识别Hadoop组件 　　熟悉Hadoop的基础架构。为此，请尝试了解HDFS，MapReduce和Yarn等组件在体系结构中如何工作。一旦了解了这种架构，就应关注整个Hadoop生态系统，这通常意味着了解与Hadoop配合使用的不同工具。 　　理论——实践

　　[{"date":"2019","yellowRectValue":"0.56","blueLineValue":"","type":""},{"date":"2020","yellowRectValue":"-2.85","blueLineValue":"","type":""},{"date":"2021","yellowRectValue":"1.23","blueLineValue":"","type":""},{"date":"2022","yellowRectValue":"1.76","blueLineValue":"","type":""},{"date":"2023","yellowRectValue":"2.85","blueLineValue":"0.22","type":"YC"}

　　脱机的扫描翻译笔：目前以乐创 的译摘王V68 版本型号最新，可以翻译全球的28个国家语言.(全部脱机使用即可)至于日语：译摘王V68 仅有英文翻译成日文，无法日文翻译成英文，想要日文翻译成英文只有，在日本专卖的，译摘王V78（日英通），这款扫描笔是专业的日文翻译成英文，英文翻译成日文，但是只有此项功能，无任何其他功能。译摘王V68扫描笔的翻译语：序列 语言 翻译成 语言1 英语 阿拉伯2 英语 中文简体3 英语 中文繁体4 英语 捷克语5 英语 丹麦语6 英语 荷兰语7 英语 法语8 英语 德语9 英语 希腊语10 英语 匈牙利语11 英语 意大利语12 英语 日语13 英语 韩语14 英语 波兰语15 英语 葡萄牙16 英语 俄语17 英语 西班牙语18 英语 斯洛文尼亚语19 英语 瑞典语20 英语 土耳其语21 法语 英语22 法语 德语23 德语 英语24 德语 法语25 德语 西班牙语26 葡萄牙语 英语27 西班牙语 英语28 西班牙语 德语

　　十大固态硬盘如下。 　　 　　1 　　三星 　　三星的固态硬盘是固态盘里最顶级和最具性价比的选择之一。采用的是三星自家的存储芯片，三星芯片在业内是大定性家公认的性能好稳定性强。 　　 　　2 　　浦科特 　　浦科特固态硬盘速度稳定性不错，当大的移动硬盘完全无压力。大品牌的也就浦科特的性价比最高了，而且都是用的TLC颗粒，兼顾了寿命。 　　 　　3 　　光威 　　光威(GLOWAY)是游戏内存领导者，主要运营中心设在亚洲，其秉承"诚信、专业、高效"的经营理念。光威以充足库存，竞争性价格，原装品质，可靠保证，完善售后，及时发货和永久诚信在海内外市场中，已打造形成全球一体化的存储供应链体系。 　　 　　4 　　海康威视 　　海康威视的固态，性能不错，价格合适，质保时间长，非常适合办公用。性价比特别高的硬盘，速度快国货之光，做的外观也特别好看。 　　 　　5 　　金泰克 　　金泰克固态硬盘传输速度快，操作系统自评7.7分，兼容属性性能好，安装完成马上就识别出来了，金泰克的品牌，不管是内存，还是固态硬盘都非常的好用。 　　 　　6 　　联想 　　联想固态硬盘读写速度快，采用闪存作为存储介质，读取速度相对机械硬盘更快。固态硬盘不用磁头，持续写入的速度非常快，寻道时间几乎为0。联想的固态硬盘没有机械马达和风扇，工作时噪音值为0分贝。 　　 　　7 　　台电 　　台电通过严格的技术和品质把关，使产品下线良品率达到99.8%，常规情况下用户故障率低于千分之五。同时，台电一直与国际一流生产厂保持着良好的技术交流和合作关系。不断创造应用需求的同时坚持提升产品性能及技术含量，始终坚持品质至上，精益求精的原则。 　　 　　8 　　英睿达 　　京东旗舰店英睿达固态硬盘迄今已被超过5.7亿台台式电脑、笔记本、服务器、工作站和其他系统所使用。因其和镁光科技的密不可分的关系，该品牌得以利用镁光雄厚的技术优势及强大的制造能力为全球用户提供杰出的产品和服务。 　　 　　9 　　惠普 　　惠普作为全球最大的信息技术公司之一，一直致力于激发科技的无限潜能，为个人、企业及社会创造积极影响。惠普产品涵盖了打印成像、个人计算、软件、服务和IT基础设施等领域，并与全面的产品组合，更有效的服务客户。 　　 　　10 　　朗科 　　朗科是全球闪存盘发明者及闪存应用领域产品与解决方案领导者。

　　苦若金汤词语是错误的，正确的词语是固若金汤。 　　反义词:一触即溃、不堪一击、土崩瓦解、岌岌可危、瓦解土崩、危如累卵 　　释义坚固得像金城、汤池一样。形容阵地或所守卫的地方非常牢固。 　　出处: 　　东汉 班固《汉书 蒯通传》：“必将婴城固守，皆为金城汤池，不可攻也。” 　　语法: 　　固若金汤偏正式；作谓语、定语、补语；含褒义。 　　示例: 　　大沽口的炮台，如能得他允许保护，固若金汤。（高阳《胭脂井》） 　　近义词: 　　铜墙铁壁、坚如磐石、稳如泰山、安如泰山、安如盘石、牢不可破、坚不可摧、金城汤池、安如磐石、安如太山、壁垒森严

　　RTB是树脂基复合材料。 　　树脂基复合材料是由以有机聚合物为基体的纤维增强材料，通常使用玻璃纤维、碳纤维、玄武岩纤维或者芳纶等纤维增强体。树脂基复合材料在航空、汽车、海洋工业中有广泛的应用。 　　树脂基复合材料用途:环氧乙烯基酯树脂在氯碱工业中，有着良好的应用。 　　氯碱工业是玻璃钢作为耐腐材料最早的应用领域之一，目前玻璃钢已成为氯碱工业的主要材料。玻璃钢已用于各种管道系统、气体鼓风机、热交换器外壳、盐水箱以至于泵、池、地坪、墙板、格栅、把手、栏杆等建筑结构上。 　　同时，玻璃钢也开始进入化工行业的各个领域。在造纸工业中的应用也在发展，造纸工业以木材为原料，造纸过程中需要酸、盐、漂白剂等，对金属有极强的腐蚀作用，唯有玻璃钢材料能抵抗这类恶劣环境，玻璃钢材料已、在一些国家的纸浆生产中显现其优异的耐蚀性。

　　橘子皮去除异方法：取新鲜橘子800克，吃完橘子后，把橘子皮洗净晾干后，把橘子皮分散放入到冰箱内，一周后，打开冰箱，异味全无，清香扑鼻。 　　剩面包去除异方法：把家中吃不了的面包装在饭盒内，放在冰箱里一角，作用与除臭剂基本相同，一周后更换 　　纯棉毛巾去除异味，用一条干净的纯棉毛巾（新旧都可以）把毛巾折叠整齐放在冰箱上层一角，因为毛巾上的微细小孔可吸附冰箱中的气味，用过一段时间后将毛巾取出在用温水洗净，晒干后还可以继续使用。 　　用生面团去除异味，可以将蒸馒头剩下的一小块生面团放在小碗中，放于冰箱冷藏室的最上层，这样做可保持冰箱1～2个月没有异味。记得隔一段时间就要更换啊 　　利用食醋来清除异味方法：将少许食醋倒入开口的玻璃瓶中（碗中也可以），置入冰箱内，清除异味的效果也是不错的。 　　用茶叶方法去除异味把100克花茶（什么在茶叶都可以）装在纱布袋中，放入冰箱，即可除去冰箱里的异味。三周后，将茶叶取在阳光下暴晒，可以反复使用多次，除味效果也很好的。 　　竹炭清除异味方法：把少许适量竹炭碾碎，装在布袋中，放在冰箱内一角，一周后拿出晒干后除味效果更好，也可以购买成品竹炭包。

　　可以用！ 　　其实不是所有的翻新机都用不住，比如IP4里最有名的5K官翻机，就是苹果公司将再保期间退回的有问题机器维修后翻新出售的。所以翻新不翻新不重要，关键是要看有没有修过，如果确实没有任何内在问题，只是因为商家为了多赚点钱给老黄瓜上绿漆装嫩，那用着就没问题。但如果内部维修过，就不好说了！

　　《物权法》规定，在物业管理区域内业主不仅对专有部分享有权利，对共有部分同样享有权利。也就是说小区内的公共设施设备及公共场所归全体业主共同所有，收益权和使用权，当然也是归全体业主。而物业企业是依据与业主委员会签订的经业主大会通过的《物业管理服务合同》为全体业主提供服务的，所以物业服务企业是没有权利提出对小区没有车位的业主收取公共面积占用费的。如果物业企业未经业主大会同意单方面向没有车位的业主收取公共面积占用费那是非法的，业主可以拒绝缴纳。 　　由于我国经济的高速发展，小区内业主拥有车辆的人数不断增长，小区的停车位严重不足。为了解决这一问题，通常许多小区在不影响消防通道的情况下会让业主的车辆停放在小区道路的两旁，并收取少量的公共场地占用费，来解决车位不足的问题。但是这一做法必须在小区内召开业主大会会议，经面积占建筑物总面积1/2，且人数占总人数1/2的业主同意才可以实施。也就是说在小区内在保证消防通道畅通的情况下利用道路的两旁作为业主的停车位，并收取少量的公共场地占用费这一做法，只要是经过业主大会会议投票通过，就是有效的对全体业主有约束力。 　　总之，在小区内对于公共的事务及共同管理的问题必须经过业主大会会议投票通过才可以实施。物业管理企业只是小区业主聘请的服务机构，无权对小区的公共事务及公共管理的问题作出决定。 　　以上是我对这个问题的看法，喜欢的点赞、关注、转发，在我的个人主页上能够免费看到更多有关物业管理的文章。

　　要看以后使用的工作平台吧，如果还要兼顾制表，高度使用OFFICE那还是要买Windows。 　　但是你这个预算也只能看看Windows平台的笔记本，其实5-6千也可以买个不错成色的二手Macbookpro，如果是专门修图MacBook Pro系列最适合，建议15英寸以上。 　　MacBook Pro笔记本是设计师和视频制作、修图师、程序员、科研工作人员的最爱、屏幕显示效果是业界最好，色彩最准确、分辨率高。 　　而且很保值、耐用不卡，没有广告的困扰、不用杀毒软件、正常使用可以5-6年都不卡，常年不关机都没事，打开后还是之前的工作界面非常方便快捷。 　　Macbookpro的触控板基本可以告别鼠标、触控板面大好用、一但上手基本就不想用其它的产品的电脑。

　　不是必须的，一.三星手机首次开机使用，手机会提示注册或登陆三星账户，如不需要可选择跳过。不登陆三星账户不会影响正常开机使用。 　　二.在手机上创建三星帐户的方法： 　　1.设置-账户-（添加账户）-三星账户-新建账户/创建账户（需要联网）。 　　2.选择“邮箱地址”或“手机号码”方式注册（部分机器通过“身份证验证”或“军人证/护照验证”方式注册）。

　　3D电影的原理是： 　　用两个镜头如人眼那样的拍摄装置，拍摄下景物的双视点图像。再通过两台放映机，把两个视点的图像同步放映，使这略有差别的两幅图像显示在银幕上，这时如果用眼睛直接观看，看到的画面是重叠的，有些模糊不清，要看到立体影像，就要采取措施，使左眼只看到左图像，右眼只看到右图像。 　　从放映机射出的光通过偏振片后，就成了偏振光，左右两架放映机前的偏振片的偏振方向互相垂直，因而产生的两束偏振光的偏振方向也互相垂直，观众使用对应上述的偏振光的偏振眼镜观看，即左眼只能看到左机映出的画面，右眼只能看到右机映出的画面，这样就会看到立体景像，这就是立体电影的原理。

　　最近，清北陆续发布了2022年数学英才班招生办法，为了让大家更好地了解这两个学校的英才班，质心姐姐找全了两所学校英才班开班以来招收的所有考生数据，并分类做了分析～ 　　作为万众瞩目的天才班级，清北数学英才班汇集了顶尖师资及教育资源，每年吸引着最拔尖的一批考生加入。自2018年开班以来，已经招生4年。 　　前排围观的 吃瓜群众一定好奇，这4年来，有多少学生考进了英才班？什么成绩才能进英才班？入学的学生来自哪里？ 　　下面，质心姐姐就一一揭晓～ 　　姐姐码字不易，小可爱们给姐姐点个赞8(可怜兮兮 　　2018年-2021年，清华大学英才班共招收了75名学生，分布在16个省市；北京大学英才班共招收了107名学生，分布在18个省市。 　　根据上图，我们可以看到，两所学校生源地排名前三——北京、重庆、四川、上海、广东——均为竞赛强省。 　　清华大学英才班生源地人数差异较小，省市人数分布相对平均。 　　北京大学英才班生源地人数差异明显，3省包榄多数名额。上海23人，占比21%；北京21人，占比20%；广东12人，占比11%。三个省市总占比52%，包揽多数名额。 　　清华大学英才班75名学生，分布在48个学校；北京大学英才班107名学生，分布在42个学校。 　　根据上图，我们可以得知： 　　清华大学英才班学校分布相对分散。位列第一的中国人民大学附属中学和重庆市巴蜀中学校分别入学5人，占据总人数的13%，剩余65人均匀分布在46个学校。 　　北京大学英才班两所学校独占鳌头。中国人民大学附属中学17人，占比16%；上海中学14人，占比13%。两所学校占据了多数名额，并且全为数竞强校。虽然英才班竞争激烈，但强省名校还是展现了绝对的实力。 　　清北英才班所有学生都有竞赛奖项。 　　不过，根据前四年招生办法来看，由于清北两校英才班选拔标准不同——清华大学注重选拔的是表面看竞赛成绩不算特别突出但是非常有数学发展潜力的学生，北京大学则十分侧重竞赛成绩——所以两所学校竞赛奖项出现很大差异。 　　根据上图，我们可以看到，清华大学英才班省一占据多数名额，北京大学英才班则更多是国集和国金大佬，甚至还有5名IMO金牌和3名国家队选手。 　　所以，质心姐姐提醒大家，准备报考英才班的同学，一定要根据两所学校选拔的不同侧重，再结合自身具体情况进行择校哦～ 　　/// 以下为清北英才班2018年-2021年具体名单 　　#清华大学# 　　#北京大学# 　　注：文中数据来源于网络，由质心姐姐搜集整理，若有疑误请指正 　　清北2022年“数学英才班”招生办法的几点不同，质心姐姐整理了出来，供大家参考。 　　1️⃣招生对象 　　清华大学“丘成桐数学英才班”面向高二高三年级有数学潜质和特长的学生； 　　北京大学面向高二高三年级，获得中国数学奥林匹克竞赛全国决赛一等奖的考生或有数学特长并在国内外数学专业相关学习实践活动中取得优异成绩者。 　　：这里不同侧重很重要哦，大家一定要看清楚啦～ 　　2️⃣招生计划及专业 　　清华大学拟招收不超过30人； 　　北京大学未明确说明（今年可能会扩招哦）。 　　3️⃣选拔程序 　　清华大学：初评-考核（以面试为主）-认定-确认 　　北京大学：初审-考核（笔试、面试）-入选资格认定-名单公示 　　4️⃣日程安排 　　清华大学将于2021年12月23日至30日进行网上报名；预计2022年1月上旬公布初审结果；1月中旬，考核及认定；1月底前，公布入围认定结果，寄送入围认定证明； 　　北京大学此前通知是于2021年11月中旬进行报名；12月进行考核并公布结果。但2021年第37届全国中学生数学竞赛决赛时间延迟，其相应日程应该也会随着延迟。 　　大家有问题可以私戳质心姐姐，姐姐会一一回复哒！ 　　好啦，现在到了 　　该大家选择的时间了 　　清华VS北大，你选哪个呢～ 　　（真是令人苦恼）

　　现在像网络购物、移动支付、共享经济等等，大家已经身在其中，乐享其成，而背后离不开大数据的应用。数据时代已经来临，大数据是信息化发展的新阶段，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。5月26号到29号在贵阳召开的中国国际大数据产业博览会，就是展示数据产业最新发展成果的绝佳窗口。在这样的主题下，“开放合作”“互利共赢”“自主创新”“共创未来”成为与会嘉宾使用的高频词。 　　此次博览会期间，中国国家主席习近平发来贺信。在贺信中习近平指出：各国需要加强合作，深化交流，共同把握好数字化、网络化、智能化发展机遇，处理好大数据发展在法律、安全、政府治理等方面的挑战。中国高度重视大数据产业发展，愿同各国共享数字经济发展机遇，通过探索新技术、新业态、新模式，共同探寻新的增长动能和发展路径。 　　这其中的“合”与“共”，成为与会嘉宾热议的关键词。 　　图灵奖获得者、美国计算机科学家 惠特菲尔德·迪菲：“现在各国间的交流正在增加，人类也以前所未有的速度联系在一起，特别是大数据的发展让世界各国都互相依存，无法分割。因此习主席提出加强国际合作是绝对正确的，这是推动世界发展的唯一路径。” 　　埃塞俄比亚驻华大使馆副馆长 葛乃天：“习主席提出各国需要加强合作。中国是最大的发展中国家，有很多优势来引导别的国家，也有许多好的例子来让我们学习，这是一个对每个发展中国家和每个人都很好的发展机会。” 　　摩洛哥参议院副议长 苏依里：“摩洛哥在数字经济上也初具规模，希望能和中国加强合作、相互借鉴，将大数据融入社会各个方面。” 　　突尼斯地方事务和环境部国务秘书 巴斯玛·热巴利：“这次习主席的贺信提到要共同探寻新的增长动能和发展路径，这为像突尼斯这样的发展中国家指出了新的发展方向，也向我们展现了一种更加可持续的经济发展模式。” 　　中国科学院院士 梅宏：“我们是以开放的态度在拥抱世界，而且越来越开放，这个共就是强调共赢，共同发展，我想也是向到数博会来的世界各国朋友宣示中国的一个基本立场，共同发展。” 　　博览会期间，会场现场和举办地贵阳成为参会各国大数据新技术、新应用共同的展示秀场。 　　央视记者陈春晓在现场体验了5G公交车，在驾驶的过程中如果出现疲劳驾驶或者打手机等不文明的行为，驾驶员前方的设备就会进行捕捉。驾驶员闭眼的时间超过一定长度，她前方的高清摄像头就会捕捉到面部表情，且同步传到后台。后台会根据这些数据进行计算和分析，确定驾驶员处于疲劳驾驶状态，前方的设备就会提醒驾驶员必须立即停止疲劳驾驶行为，高清摄像头对驾驶员面部表情的捕捉和传送，其实利用的就是5G网络的高速率和低延时的特性。 　　不仅是5G运用，基于大数据的电子证照、智能物流调度系统、智能翻译机，日本企业服务智慧养老、美国企业支撑硬盘数据传输提速、瑞士企业助力大数据处理器原件散热的一些列新技术也是纷纷亮相。 　　除了会场内，数博会期间，数博大道上526架从硬件到软件都由我国自主研发设计的无人机进行了编队飞行表演。 　　在贵州科学城举办的无人驾驶全球挑战赛，参加者来自全球13个国家和地区。 　　大数据带来的影响早已经不仅仅是展示，随着技术的发展，大数据正在深刻改变着我国的经济发展、社会进步和百姓生活。 　　博览会举办地贵州，虽然不沿江、不沿海、不沿边，地理优势不突出，但是结合自身煤电丰富、气候适宜的特点，把大数据作为后发赶超的战略性选择，已经成为我国首个国家级大数据综合试验区。三大运营商、华为、包括全球科技公司苹果的数据中心都落地于此。随之而来的是一批深挖大数据价值的企业也纷纷落户，共同打造大数据生态圈。 　　不仅催生了新的业态和商机，在贵州，大数据还激活了传统产业的新动能。 　　贵州一家老牌电子元器件生产厂的主产品之一是直径只有0.2毫米的麻花针，麻花针被广泛应用于航天、通信、电器等领域。此前的生产，5道工序全都靠手工，成品也只能靠人工用尺子测量，很容易出现误差，生产的质量和数量都很受制约。现在通过自主研发的基于大数据和人工智能的全自动生产线，生产和检测实现了自动化，每月每条生产线麻花针的生产数量从原来的80万只上升到了600万只，合格率由原来的60%上升到了百分之99.8%。 　　不仅仅是这家企业，2018年，贵州省部署万企融合大行动，引领推动全省所有规模以上的企业，运用大数据理念和技术从全领域向数字化、网络化、智能化转型。其中2018年一年，1600多户实体经济企业与大数据实现深度融合，数字经济占全省经济比重的26.9%，增速超过20％。 　　不仅仅成为经济发展的新动能，随着国家大数据战略的全面实施，数据多跑路，百姓少跑腿，在大数据的支撑下全国范围内电子政务发展迅速。 　　广州市民冯美娟退休在家，以前领养老金要拿着身份证件亲自去街道服务中心，办理年审认证后才能领钱。现在通过“粤省事”的小程序，足不出户，直接刷脸，认证就能完成。 　　不仅仅是老人养老资格的认证可以通过“粤省事”办理，在广东，只要进行一次实人实名的身份核验后，办理新生儿的出生证明、创业者办一次性创业申请、流动人口办居住证，残疾人申请补贴、职场人士办理公积金、纳税查询，商务人员办商务签注、外籍人士和港澳同胞预约签证和通行证等，有关政府的625项高频民生服务事项，全部在这里都可以指尖办理，其中523项“一次不用跑”，101项“最多跑一次”。 　　粤省事，百姓之所以越用越省事，是因为 “小前端”后面是个数据联通的“大平台”，服务百姓，建设数字政府，广东省的电子政务平台目前已经实现了公安、民政、人社、卫生等55个部门14720项数据互联互通。 　　如何更好发挥大数据在经济发展、服务百姓方面的支撑和助力作用，也成为此次博览会期间的主要话题。 　　业界人士指出，要成为新动能，大数据关键要大，而大的前提必须是数据相通。近几年，虽然进步迅速，但必须清醒认识到，由于部门利益、网络设施城乡差距较大等，或者主观或者客观的原因，导致数据通依然面临行政和技术的双重瓶颈。 　　大数据产业要发展，核心技术是关键。由于研发投资大、周期长、风险高，在我国核心技术受制于人的情况一直存在。近期，美国把互联网、大数据这些科技领域作为中美贸易战的重要手段，采取对中国停售相应硬件等一系列措施，再一次用事实说明：核心技术是靠化缘化不来的，中国必须自力更生、自主创新。 　　中国工程院院士 倪光南：“过去中国有一种倾向，重硬件轻软件，从核心技术不受制于人来讲，从掌握发展的主动权来讲，我们对硬件软件应该同等重视。” 　　中国电子学会云计算专家委员会委员 姚宏宇：“未来的竞争一定是体系化的竞争，不是一个点的竞争。只有一个点强，其它点不强也是不行的。自主创新应该是全体系化的发展，要在整个关键的生态体系里面找准几个关键点同步推进。” 　　加快突破核心技术，解决缺芯少魂，硬件软件都要抓，全供应链、体系化发展核心技术，通过创新实现自主可控已经成为各方共识。 　　中国工程院院士 邬贺铨：“所有的谈判都是实力来支撑的。加强我们的技术创新，应该是尽我们的力量来为国家分担的时候了，我相信中国所有技术人员、科技工作者也会深感责任重大。” 　　但是业界也同时指出，当今世界开放已成主流，信息化的发展，数据的流通，更是让全球成为地球村，要做到核心技术的自主可控，绝不是闭关锁国，而是要在全球技术发展的基础上做到合作开放与自主创新的结合。 　　此次博览会也正在致力于在大数据领域，为中外搭建一个技术交流、形成共识、互利共赢的平台。