大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于關鍵詞大數據分析的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、大數據時代，如何利用SEO數據進行決策和分析

• 2、有關大數據應用的論文(2)

• 3、大數據的產生與發(fā)展現狀研究

• 4、做一名大數據分析師需要掌握哪些技能？

一、大數據時代，如何利用SEO數據進行決策和分析

IP：分析往往通過日期對比來進行的，比如本周三與上周三，本月上旬與上月上旬。通過分析查看流量的變化情況，可以看出網站最近的變化。當然也有一些其他因素要考慮，比如天氣、節(jié)假日、關鍵詞排名、網站服務器有無宕機、新聞事件等等。

PV：數值往往與跳出率和IP進行對比，從而判斷網站的用戶體驗和用戶黏性。

uv：獨立訪客量，可以反映出有多少臺電腦，也可能接近于多少真實人在訪問網站。

人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率：IP與PV的比值，反映出網站用戶體驗好壞。

受訪域名和頁面：可以看出網站哪些頁面比較受歡迎以及在搜索引擎的權重表現。

關鍵詞：用戶是搜索何種關鍵詞來到網站，為網站布置關鍵詞以及尋找關鍵詞優(yōu)化是一個很好的途徑。

訪客屬性：通過對訪客的地域、教育程度、瀏覽器、網絡接入商、操作系統(tǒng)、終端類型等屬性的分析，可以更加詳細的了解網站用戶的情況，為以后網站的優(yōu)化和運營提供參考。

熱點圖：這個熱點圖功能，可以讓站長看到頁面內容被用戶點擊的情況，反映出網站頁面的用戶體驗度以及為頁面內容改進提供參考。

還有一些就不一一介紹了。

③可監(jiān)控關鍵詞數據

相對來說這塊數據分析較為簡單些，通過對關鍵詞分類整理，然后查詢在搜索引擎的排名情況，進而對比分析關鍵詞帶來的轉化，可以看出優(yōu)化情況。哪些還需要加強，哪些需要維護，哪些詞高排名卻沒有帶來實質的意義，進而調整網站優(yōu)化策略。

同時通過關鍵詞帶來的流量和轉化，也可以對比分析其它流量貢獻的轉化，進而為整個網站運營方向和公司預算做出參考。

二、有關大數據應用的論文(2)

有關大數據應用的論文篇二

《大數據技術對財務管理的影響》

摘 要：大數據可以快速幫助財務部門建立財務分析工具，而不是單純做賬。大數據應該不僅僅局限于本單位的微觀數據，更為重要的關注其他單位的宏觀數據。大數據技術不僅帶來了企事業(yè)單位財務數據搜集的便利和挑戰(zhàn)，而且也衍生出了諸多關于單位人員個人信息保密等問題的積極探索。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業(yè)或事業(yè)單位財務管理的影響，以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

關鍵詞：大數據;財務管理;科學技術;知識進步

數據是一個中性概念。人類自古以來幾千年的輝煌變遷，無外乎就是數據的搜集和使用過程而已?？v觀古今中外的人際交流與合作，充滿著爾虞我詐和勾心斗角，那么他們在爭什么呢?實際上是在爭奪信息資源;歷史上品相繁多的戰(zhàn)爭，實際上不是在維持什么所謂的正義和和平，抑或為了人間的正道，而是在爭奪數據的使用權;“熙熙攘攘皆為利往、攘攘熙熙皆為利來”的世俗變遷邏輯已經讓位于數據游戲的哲學法則。人類自英國產業(yè)革命以來所陸續(xù)發(fā)明的技術，盡管被人們美其名曰“第四次科技革命的前沿技術”，實際上不過就是“0”和“1”兩個數字的嬉戲而已。正如有學者指出的，汽車技術、生命科學技術、基因技術、原子能技術、宇宙航天技術、納米技術、電子計算機技術，看起來美輪美奐，實則隱含著殺機，那就是由于人們把技術當成了目的后，導致了“技術專制”后的“技術腐敗”和“技術災難”。人類一方面在懶惰基因的誘惑下，發(fā)明了諸多所謂的機械裝置，中國叫“機巧”;另一方面又在勤奮的文化下，發(fā)明了諸多抑制懶惰的制度和機制。本來想尋求節(jié)儉，結果卻越來越奢侈;本來想節(jié)約，結果卻越來越浪費;本來想善良，結果卻越來越邪惡;本來想美好，結果卻越來越丑陋。正如拉美特里所說：“人是什么?一半是天使，一半是野獸。當人拼命想成為天使的時候，其實他會逐漸變成野獸;當人想極力崇拜野獸的時候，結果會逐漸接近天使。”我們不是在宣講宿命的技術，我們只是在預測技術的宿命。本文主要研究大數據技術(meta-data或big data)對企業(yè)或事業(yè)單位財務管理的影響，以期為財務數據管理的安全性提供一種分析的依據和保障。

一、大數據技術加大了財務數據收集的難度

財務數據的收集是一個復雜的系統(tǒng)工程，國際上一般采用相對性原則，即首先利用不完全統(tǒng)計學的知識對數據進行初步的計算，接著對粗糙的數據進行系統(tǒng)的羅列，最后對類型化的數據進行明分梳理。使用者如果想進入該數據庫，就必須擁有注冊的用戶名和密碼。由于國際上對于網絡數據的監(jiān)督均采取了實名注冊的模式，所以一旦該用戶進入到核心數據庫之后想竊取數據，一般都會暴露自己的bug地址源，網管可以循著這一唯一性存留，通過云計算迅速找到該網絡終端的IP地址，于是根據人機互動原理，再加上各種網吧所安裝的監(jiān)控平臺，可以迅速找到數據庫的剽竊者。如果按照上述數據變遷邏輯，那么財務數據的收集似乎變得易如反掌，而事實并非如此。因為：①數據的量化指標受制于云計算服務器的安全性。當云服務器受到不可抗力的打擊，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火災、原子能泄露或各種人為破壞的作用，數據會呈現離散型散落。這時的數據丟失會演變成數字災難;②各種數據版權的擁有者之間很難實現無縫隙對接。比如在經過不同服務器的不同數據流之間，很難實現現實意義上的自由流通。正如專家所指出的，教育服務器的事業(yè)單位的人員數據、行政部門人事管理部門的保密性數據、軍事單位的軍事數據、醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)的數據、工商注冊數據、外事數據等在無法克服實際權力的分割陷阱之前，很難實現資源的共享，這時對數據的所謂搜集都會演化為“不完全抽樣”的數字假象。由此而衍生的數據庫充其量只是一部分無用的質料而已。

二、大數據技術影響了財務數據分析的準確性

對于搞財務管理的人來說，財務數據的收集只是有效實現資源配置的先決條件，真正有價值的或者說最為關鍵的環(huán)節(jié)是對財務數據的分析。所謂“財務數據分析”是指專業(yè)的會計人員或審計人員對紛繁復雜的單位人力資源信息進行“去魅”的過程。所謂“去魅”就是指去粗取精、去偽存真、由此及彼、由表及里、內外互聯(lián)，彼此溝通、跨級交流、跨界合作。在較為嚴格的學術意義上，分析的難度廣泛存在與財務工作人員的日常生活中。大數據技術盡管為數據的搜集提供了方便法門，但同時加大了財務人員的工作量和工作難度。原先只是在算盤或者草稿紙上就可以輕松解決的數據計算，現在只能借助于計算機和云圖建模。對于一些借助于政治權力因素或者經濟利益因素，抑或是借助于自身的人際關系因素上升到財務管理部門的職工來說，更大的挑戰(zhàn)開始了。他們不知道如何進行數據流的圖譜分析，不知道基于計算機軟件技術的集成線路技術的跌級分類，不知道基于非線性配置的液壓傳動技術的模板沖壓技術，不知道逆向網絡模型來解決外部常態(tài)財務變量的可篡改問題。由于技術不過硬，導致了領導安排的任務不能在規(guī)定的時間內完成，即時倉促做完的案例，也會因為數據分析技術的落后而授人以柄，有的脾氣不好的領導可能會大發(fā)雷霆;脾氣好的領導只是強壓著內心的怒火，那種以靜制動的魄力和安靜更是攝魂奪魄。所以說數據分析難度的增加不是由于財務人員的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技術的進步和大數據理念給我們帶來的尖銳挑戰(zhàn)。對于普通的沒有家庭和社會背景的財務管理人員來說，能做的或者說唯一可做的就是尊重歷史發(fā)展的周期律，敬畏生生不息的科學革命，認真領會行政首長的戰(zhàn)略意圖，提升自己的數據分析技術，升華在自身的“硬實力”。否則覬覦于領導的良心發(fā)現和疏忽大意，期望技術的靜止或者倒退，抑或是在違法犯罪之后天真的認為可以相安無事，可能都只會落得“恢恢乎如喪家之犬”的境遇。

三、大數據技術給財務人事管理帶來了挑戰(zhàn)

一個單位的財務人事管理牽扯到方方面面的問題，其意義不可小視。一般來講，單位在遴選財務管理部門管理人員的時候，大多從德才績行四個方面全面權衡。然而這種“四有標準”卻隱含著潛在的危機和不可避免的長遠威脅，這其中的緣由就在于人性的復雜性和不可猜度性。歷史和現實一再告訴人們，單純看眼前的表現和話語的華麗，不僅不能對人才的素質進行準確的評價，而且還會導致官員的遠期腐敗和隱性腐敗。對于中國的腐敗，國人大多重視了制度和道德的緣起，卻往往忽視了財務管理的因素。試想如果財務管理人員牢牢踐行“焦裕祿精神”，不對任何政治權力開綠燈，國有資產又如何流出國庫而了無人知曉呢?事實上，中國的所有腐敗，不論是國有資產的國外流失抑或是國內流失，都在很大程度上與財務人員有關，可能有些管理人員會強調那不是自己的責任，出納簽字是領導的授意，會計支出費用那是長官的意思清晰表示。實際上，處于權力非法授予的簽字、蓋章、取現、流轉和變相洗錢都是違法的，甚至是犯罪的。間接故意也是應當追究責任的。值得高興的是，伴隨著數字模擬技術的演進，財務管理中的腐敗現象和人事管理科學化問題得到了極大的改善，相關領導伸手向財務要錢的行為，不僅會受到數據進入權限的限制，而且還會受到跟數據存留的監(jiān)控，只要給予單位科技人員以足夠的權限，想查找任何一筆資金的走向就變得非常簡單，而且對于每一筆資金的經手者的信息也會了如指掌。這在一定程度上減少了只會指揮、不懂電腦的首長的孵化幾率。

四、大數據技術加大了單位信息保密的難度

IMA(美國注冊會計師協(xié)會)研發(fā)副總裁Raef・Lawson博士曾經指出：“客觀上講，大數據技術的正面效用是非常明顯的，但一個不容回避的事實是大數據技術為財務信息的安全性提出了越來越嚴峻的挑戰(zhàn)。我們已經注意到，在歐洲大陸、美洲大陸已經存在基于數據泄露而產生的各種抗議活動，這些活動牽扯到美國的數據竊聽丑聞、俄羅斯對軍事數據的強制性戰(zhàn)友舉動、以色列數據專家出賣阿拉伯世界經濟數據的案件、在東方的中國香港一部分利用數據的竊取而發(fā)家致富的頂尖級黑客專家。”在數據集成的拓撲領域，大數據技術的保密性挑戰(zhàn)肇始于蟻群算法的先天性缺陷。本來數據流的控制是依靠各種所謂的交易密碼，實際上這些安全密碼只是數據的另一種分類和組合而已。在數據的非線性組合和線路的真空組裝模式下，任何密碼都只是阻擋了技術侏儒的暫時性舉動，而沒有超出技術本身的惰性存在。當一個hacker掌握了源代碼的介質性接洽技術之后，所剩下的就是信息和數據的搜集了，只要有足夠的數據源，信息的戶的幾乎是輕而易舉的。

2003年，北京的一家名為飛塔公司的防火墻安全軟件在中關村科技城閃亮上市。該安全控制軟件的開發(fā)者隨機開發(fā)了一款名曰MAZE天網的軟件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。測試的結果是盡管maze的源代碼采用了24進制蝶形加密技術，但 FortiGate防火墻技術仍然能夠阻擋住善意木馬對電腦終端用戶信息的剽竊和非法利用。FortiWeb已經通過全球權威的ICSA認證，可以阻斷如跨站腳本、SQL注入、緩沖區(qū)溢出、遠程文件包含、拒絕服務，同時防止敏感數據庫外泄，為企事業(yè)單位Web應用提供了專業(yè)級的應用安全防護。飛塔公司之所以耗費人力和物力去開發(fā)這一新型的換代產品，就在于大數據時代對單位信息保密性的沖擊。試想，如果一個單位連職工最起碼的個人信息都不能安全存儲的話，那么財務管理的科學性和人本性將從何談起?只能說，即使在人權保護意識相對薄弱的法治環(huán)境里，我們也應該盡量提升自己的保密意識，加強對個人信息的保護和合理運用。

作者簡介：田惠東(1967- )，女，漢族，河北定興人，副高級會計師，本科學歷，研究方向：財務管理，單位：保定市第一醫(yī)院

三、大數據的產生與發(fā)展現狀研究

發(fā)展歷程：十年來大數據產業(yè)高速增長，我國信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業(yè)布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創(chuàng)新工程之一，為大數據產業(yè)發(fā)展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，“大數據”首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業(yè)上升至國家戰(zhàn)略層面，此后，國家大數據綜合試驗區(qū)逐漸建立起來，相關政策與標準體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發(fā)展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

市場規(guī)模：2020年市場規(guī)模超6000億 維持高速增長

中國大數據產業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的《2021中國大數據產業(yè)發(fā)展地圖暨中國大數據產業(yè)發(fā)展白皮書》指出，2018年以來，大數據技術的快速發(fā)展，以及大數據與人工智能、VR、5G、區(qū)塊鏈、邊緣智能等新技術的交匯融合，持續(xù)加速技術創(chuàng)新。與此同時，伴隨新型智慧城市和數字城市建設熱潮，各地與大數據相關的園區(qū)加速落地，大數據產業(yè)持續(xù)增長。

賽迪顧問的數據顯示，2020年中國大數據產業(yè)規(guī)模達6388億元，同比增長18.6%，預計未來三年保持15%以上的年均增速，到2023年產業(yè)規(guī)模超過10000億元。

市場格局

——細分市場格局：軟硬件占據行業(yè)主要市場

目前，我國的大數據產業(yè)尚處于初級建設階段，從市場結構來分，大數據產業(yè)可劃分為大數據硬件、軟件以及服務三類市場。

根據《IDC全球大數據支出指南》，2020年中國大數據市場最大的構成部分仍然來自于傳統(tǒng)硬件部分——服務器和存儲，占比超過40%，其次為IT服務和商業(yè)服務，兩者共占33.6%的比例，剩余由25.4%的大數據軟件所構成。從軟件角度來看，2020年中國最大的三個細分子市場依次為終端用戶查詢匯報分析工具(End-User Query, Reporting, and Analysis Tools)、人工智能軟件平臺(AI Software Platforms)以及關系型數據倉庫(Relational Data Warehouses)，并且IDC預計，三者總和占中國整體大數據軟件市場的比例接近50%。

——應用市場格局：互聯(lián)網、政府、金融為大數據主要應用領域

從具體行業(yè)應用來看，互聯(lián)網、政府、金融和電信引領大數據融合產業(yè)發(fā)展，合計規(guī)模占比為77.6%?；ヂ?lián)網、金融和電信三個行業(yè)由于信息化水平高，研發(fā)力量雄厚，在業(yè)務數字化轉型方面處于領先地位;政府大數據成為近年來政府信息化建設的關鍵環(huán)節(jié)，與政府數據整合與開放共享、民生服務、社會治理、市場監(jiān)管相關的應用需求持續(xù)火熱。此外，工業(yè)大數據和健康醫(yī)療大數據作為新興領域，數據量大、產業(yè)鏈延展性高，未來市場增長潛力大。

發(fā)展趨勢與前景

——發(fā)展趨勢：數據治理成為大數據發(fā)展的重要方向

——發(fā)展前景預測

據賽迪顧問預測，2023年中國大數據產業(yè)市場規(guī)模將超過10000億元，2021-2023年增速將達到15%以上。在此基礎上，前瞻測算，到2027年我國大數據產業(yè)市場規(guī)模將接近18000億元。

—— 更多行業(yè)相關數據請參考前瞻產業(yè)研究院《中國大數據產業(yè)發(fā)展前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》

四、做一名大數據分析師需要掌握哪些技能？

目前，無論是企業(yè)還是個人生活工作，都十分需要重視數據分析工作。畢竟，數據分析有助于企業(yè)和個人更好地發(fā)展。為了能夠做好數據分析工作，有必要了解數據分析的方法，以及有什么技巧？常用的數據分析方法大概有以下幾種：

1、可視化分析

大數據分析的用戶包括大數據分析專家和普通用戶。因此，大數據分析最基礎的要求就是做到可視化分析，因為可視化分析能直觀地呈現大數據的特征，同時也便于讀者理解。接受它就像看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘算法

大數據分析的理論核心是數據挖掘算法。各種數據挖掘算法基于不同的數據類型和格式類型，科學地呈現出數據本身的特征。只有全世界統(tǒng)計學家認可的統(tǒng)計方法才能滲透到數據中。在里面，發(fā)掘公認的價值。另一方面，也正是因為有了這些數據挖掘算法，才能更快地處理大數據。

3、預測分析能力

大數據分析最重要的應用領域之一是預測分析，從大數據中挖掘特征，科學地建立模型，然后通過模型引入新數據來預測未來數據。

4、語義引擎

大數據分析廣泛用于網絡數據挖掘。可以從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞或其他輸入的語義分析來判斷用戶需求，從而達到更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理方法。高質量的數據來源和有效的數據管理可以保證分析結果的真實性和價值最大化，無論是在學術研究還是商業(yè)應用中。

總之，大數據分析的基礎就是以上五個方面。當然，如果我們深入學習大數據分析，還有很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數據分析方法。這些隨著工作崗位的細分，也是需要我們去了解和掌握的！

以上就是關于關鍵詞大數據分析相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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