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. 請問有免費的大數據分析平台嗎
思邁特軟體Smartbi致力於為企業客戶提供一站式商業智能解決方案。Smartbi適用於企業級數據分析，幫助企業將異構系統的數據取數到統一的數據倉庫中。
Excel更多是個人辦公數據處理工具。做企業級的商業數據分析，通常數據來自不同的業務系統，需要數據工程師整合到數據倉庫或者介入大數據平台，然後清洗、在輸出到數據層工前端的數據分析。整個過程涉及到業務部分——業務資料庫——數據倉庫——數據/BI部門——業務部門。而Smartbi可以連接企業資料庫、數據清洗、整合數據，利用細致的許可權分發數據和圖表看板，多人合作形成可視化報告。
BI軟體數據處理指的是在數據分析之前對數據進行清洗（extract）、轉換（transform）、載入（load），簡稱ETL。源數據可能來自不同的業務系統，它們有不同的數據格式，也包含一些冗餘的信息。ETL負責將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後，進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘提供決策支持的數據。
我們使用excel做數據計算的時候，往往需要用戶進行大量復雜繁瑣的的平面單元格公式計算，而用Smartbi進行數據分析時，我們直接在搜索頁面輸入想要分析的內容，通過AI人機對話，系統自動分析出可視化圖，圖表也是根據分析情況自動給推薦的。Smartbi自然語言分析基於預訓練的語言模型，賦予智能機器人（下文簡稱小麥）強大的語言解析能力，能快速的將對應的信息反饋給用戶，致力於幫助用戶更智能的進行大數據分析，以推動業務發展和產業升級。
用戶可在系統通過語音或者文字輸入的方式傳遞自然語言，Smartbi會自行解析後將對應業務主題的數據分析結果或者對應的問答信息反饋給用戶，提供了更智能的用戶交互方式，極大的簡化了數據分析的過程。用戶也可在前端對小麥反饋的結果進行核實，提供對應的信息給小麥自動調優。
思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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3. 常用的網站數據分析工具有哪些
常用的網站數據分析工具或者軟體有很多，可以分為很多不同的類型。
比如網站流量分析類，目前國內外比較好用的工具主要是AdobeAnalytics。它是通過高級可視化顯示您的網站流量，進而揭示用戶是如何導航、互動和轉化的。
AdobeAnalytics功能有以下：
多渠道數據收集
通過多種方式來捕獲幾乎任何來源的數據，如網路、電子郵件、營銷活動、基於Web的自助終端、移動設備、客戶端伺服器應用程序和大部分可訪問互聯網的應用程序。
自定義變數
捕獲對於數據驅動型決策制定來說最為重要的以及與業務目標對應的網路和移動應用數據。
獨特的處理規則
通過伺服器端方法處理和填充報告變數並定義訪客細分規則，從而使您能夠創建所有線上數據的實時細分，而無需在站點上創建復雜的規則。
線下數據整合
將來自CRM系統或任何其他線上或線下企業數據源（如忠誠度計劃級別）的數據整合成為額外的分析維度。
標簽管理
AdobeExperiencePlatformLaunch可以簡化標簽管理並提供創新工具，以便跨數字營銷系統收集和分配數據。
數據倉庫和數據源
AdobeAnalytics可以為數據倉庫中的客戶數據提供延期存儲、數據再處理和報告功能。並且數據源可以按照每日或每小時交付計劃提供批量原始數據。