A. 一般网站首页的数据都是从数据库查出来的吗
大型网站的首页是一定要生成纯静态的，巨大的访问量下无法支撑实时数据读取。至于伪静态，只是一种url重写技术，片片搜索引擎而已，实际页面的执行方式仍然是动态读取数据，因此伪静态对于降低数据层消耗毫无意义，反而会因为每次请求都要经过rewrite模块而增加服务器负担，产生新的性能瓶颈，除非在web前面再加一层cdn，把伪静态后的首页当成静态内容给缓存起来。首页静态化的方式是把首页分割成若干块，每一块用shtml的服务器端包含来分块载入，每个栏目的编辑部只有权限生成他们自己负责的那一块的首页内容块。大型网站应对高负载的手段不是单一的，静态化只是其中一种，因为静态化只解决了数据读取问题，但是web服务器的压力和带宽压力仍然存在，这就需要用多台web服务器架设集群来解决，同时可以在web层前面再加一层cdn层，将静态内容的请求重定向到cdn缓存上，从而减少web服务器的请求次数和带宽压力。同时，有些频繁读写的数据是没办法静态化的，应对这种情况下的大负载，通常有两个途径，一是通过数据库服务器的主从结构实现读写分离，在数据库层进行优化；二是尽量把频繁读取的大数据转移到KVDB云上，并把一些更新较慢的查询结果集缓存在cache云上，以减少关系型数据库的大规模计算。
B. 网站数据的分析：网站数据是怎么来的
那就好看是什么网站了，还要看什么数据
如果是电商网站，数据获取非常简单和结构化
用户的个人资料和浏览记录，购买记录，收藏等数据都是，在服务器里都有记录的
如果只是一个普通的内容网站的话，那在网站的服务器或空间里，可以找到各种需要的数据
C. 互联网上的数据来自哪里
从技术的角度来讲，互联网是全球性的，互联网上的每一台主机都有“地址”，这些主机按照共同的规则（协议）连接在一起。这就是数据来源和储存。
D. 数据分析中数据从哪找
1、简单、公开的数据集
先分享一些科研机构、企业、政府会开放的一些数据集和一些专业的数据下载网站。这些数据集一般都比较完善、质量相对较高，拿到手数据清洗的工作比较少，适合新手做一些简单基础的分析。
中国统计信息网:全国各级政府各年度的国民经济和社会发展统计信息，部分数据免费
国家统计局：各种民生相关的统计数据，而且所有数据都是免费，而且这个网站的友情链接里还有很多其他地方的数据以及国外数据。
2、数据可视化项目数据集
最常见的数据可视化项目就是制作某某地区人均收入区别的信息图，找数据可视化项目相关的数据集的时候，我们希望数据集尽量“干净”，减少数据清洗的工作，数据要足够有趣，能够支撑起丰富的图表。
3、数据建模、机器学习的数据集
UCI：UCI是加州大学欧文分校开放的经典数据集，是机器学习领域最有名的数据存储库。包含各种数据集，比如经典的泰坦尼克号幸存预测到最新的数据(如空气质量和GPS轨迹)。
阿里天池：作为国内互联网龙头阿里巴巴旗下的大数据竞赛网站，提供了很多比赛数据集可以练手，说不定还能顺手拿个奖，赚点奖金。
E. 网络大数据在什么地方获取
网络大数据获取的地方有（在法律范围内，获取公开数据）：
社区、论坛、微博、知乎、FACEBOOK、Twitter、Ins等社交媒体
网络、搜狗、360、谷歌、必应、雅虎等搜索引擎
美团、大众点评、58同城、赶集网等信息分类网站
企查查、天眼查等企业工商信息API
智联、BooS直聘、拉勾、中华英才、领英等招聘网站
阿里巴巴、慧聪、商业新知、软服之家等ToB类平台或行业网站
公共数据开放网站：
政府数据开放平台
北京市政务数据资源网、上海市政府数据服务网、天津市信息资源统一开放平台、开放广东、浙江政务服务网“数据开放”专题网站、武汉市政务公开数据服务网、长沙市政府门户网站数据开放平台、苏州市政府数据开放平台、成都市公共数据开放平台、数据开放--四川省人民政府网站……
国家相关部门统计信息网站
中国人民银行、中国银行业监督管理委员会、中国证券监督管理委员会、中国银保险监督管理委员会、中国国家统计局……
国外数据开放网站
纽约政府开放数据平台、美国官网数据超市、新加坡政府开放数据平台、休斯顿市开放数据门户网站、Academic Torrents、hadoopilluminated.com、美国人口普查局、世界银行开放数据搜索网站、费城开放数据平台……
资源节选自：
【Open Data】国外开放数据中心及政府数据开放平台汇总
最全的中国开放数据(open data)及政府数据开放平台汇总
F. 数据分析网站的数据来源有哪些
第一种，统计工具：有网络统计、Google、CNZZ、51啦等
第二种，搜索引擎：网络、Google、360，等等
第三种，行业大数据，这种是数据很多都是人共采集的或者行业提供的。
G. 网站首页的数据是怎么从数据库中得到的
合理的做法是先访问servlet
，如果你不写这些东西还想访问数据库的话，只能把这次访问数据库的代码直接写字jsp中了
H. 如何在网站找数据
1、服务器日志
随着网站应用的不断扩张，网站日志不再局限于点击流的日志数据，如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务，那么很明显，你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志，也不只有标准的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV，转化流失等，基于事件(Events)的分析将会越来越普遍，将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况：上传下载是否完成，速度如何;用户是否观看的整部视频，视频的加载情况;及用户在玩网页游戏时的操作和体验分析等。
2、网站分析工具
当然，通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式，从原先的基于网站日志的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、99click的SiteFlow，及JS和网站日志通吃的WebTrends。通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算，较为规范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趋势图或比例图，通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也不远只这些，上面的这些数据也一样可以通过统计网站日志获得，但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果。
3、数据库数据
对于一般的网站来说，存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分：
1、网站用户信息，一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面;
2、网站应用或产品数据，就像电子商务的商品详细信息或者博客的文章信息，如商品信息会包含商品名称、库存数量、价格、特征描述等;
I. 企查查平台检索到的信息都是从哪里来的，准确度高么
1、像企查查这样的企业信用查询网站的信息，基本上都来自国家企业信用信息公示系统，然后对数据加以挖掘和分析，呈现给用户。类似企查查这样的网站还是挺多的。
2、这样的数据准确度还是挺高的，毕竟都是直接从国家企业信用信息公示系统和一些其他的大型网站中爬取出来的。
J. 网站分析的数据来源
网站分析的数据来源
Avinash Kaushik在他的《Web Analytics》一书中将数据的来源分为4部分：点击流数据（Clickstream）、运营数据（Outcomes）、调研数据（Research/Qualitative）和竞争对手数据（Competitive Data）。点击流数据主要指的是用户浏览网站时产生的数据；Outcomes我更习惯叫做运营数据，主要指用户在网站中应用服务或者购买产品时记录下来的数据；调研数据主要是网站通过某些用户调研手段（线上问卷或者线下调研）获取的一些定性数据；Competitive Data直译为竞争对手数据可能不太合适，因为根据Avinash Kaushik的阐述，更像是跟网站有业务关系或竞争关系或存在某种利益影响的一切网站的可能的数据来源。
在获取上述几类数据的同时，也许我们还可以从其他方面获取一些更为丰富的数据。下面是我对网站分析数据获取途径的整理：
网站内部数据
网站内部数据是网站最容易获取到的数据，它们往往就存放在网站的文件系统或数据库中，也是与网站本身最为密切相关的数据，是网站分析最常见的数据来源，我们需要好好利用这部分数据。
服务器日志
随着网站应用的不断扩张，网站日志不再局限于点击流的日志数据，如果你的网站提供上传下载、视频音乐、网页游戏等服务，那么很明显，你的网站服务器产生的绝不仅有用户浏览点击网页的日志，也不只有标准的apache日志格式日志，更多的W3C、JSON或自定义格式的输出日志也给网站分析提供了新的方向。
网站分析不再局限于网页浏览的PV、UV，转化流失等，基于事件（Events）的分析将会越来越普遍，将会更多的关注用户在接受网站服务的整个流程的情况：上传下载是否完成，速度如何；用户是否观看的整部视频，视频的加载情况；及用户在玩网页游戏时的操作和体验分析等。Google Analytics已经支持了基于事件的分析——Event Tracking，通过JS的动作响应获取数据，但是还存在着一定的局限性。
网站分析工具
当然，通过网站分析工具获得数据是一个最为简便快捷的方式，从原先的基于网站日志的AWStats、webalizer，到目前非常流行的基于JS Tags的Google Analytics、Omniture的SiteCatalyst，及JS和网站日志通吃的WebTrends。通过网站分析工具获得的数据一般都已经经过特殊计算，较为规范，如PV、UV、Exit Rate、Bounce Rate等，再配上一些趋势图或比例图，通过细分、排序等方法让结果更为直观。
但通过网站分析工具得到数据也不远只这些，上面的这些数据也一样可以通过统计网站日志获得，但网站分析工具的优势在于其能通过一些嵌入页面的JS代码获得一些有趣的结果，如Google Analytics上的Overlay或者也叫Click Density——网站点击密度分布，及一些其它的网站分析工具提供的点击热图，甚至鼠标移动轨迹图。这些分析结果往往对网站优化和用户行为分析更为有效。
数据库数据
对于一般的网站来说，存放于数据库中的数据可以大致分为3个部分：
网站用户信息，一般提供注册服务的网站都会将用户的注册账号和填写的基本信息存放在数据库里面；
网站应用或产品数据，就像电子商务的商品详细信息或者博客的文章信息，如商品信息会包含商品名称、库存数量、价格、特征描述等；
用户在应用服务或购买产品时产生的数据，最简单的例子就是博客上用户的评论和电子商务网站的用户购买数据，购买时间、购买的用户、购买的商品、购买数量、支付的金额等。
当然，这一部分数据的具体形式会根据网站的运营模式存在较大差异，一些业务范围很广，提供多样服务的网站其数据库中数据的组合会相当复杂。
其它
其它一切网站运营过程中产生的数据，有可能是用户创造，也有可能是网站内部创造，其中有一大部分我们可以称其为“线下数据（Offline Data）”。如用户的反馈和抱怨，可能通过网站的交流论坛，也有可能通过网站时公布的客服电话、即时通讯工具等，如果你相信“客户中心论”，那么显然对于这些数据的分析必不可少；另外一部分来源就是网站开展的线下活动，促销或推广，衡量它们开展的效果或投入产出，以便于之后更好地开展类似的线下推广。
外部数据
网站分析除了可以从网站内部获取数据以外，通过互联网这个开放的环境，从网站外部捕获一些数据可以让分析的结果更加全面。
互联网环境数据
即使你的网站只是一个很小的网站，但如果想让你的网站变得更好，或者不至于落后于互联网的前进脚步，那么建议你关注一下互联网的发展趋势。可以上Alexa查一下互联网中顶级网站的访问量趋势；看看comScore发布的数据或者199IT–中国互联网数据中心网站上的各种数据分析和研究资料；如果经营电子商务网站，淘宝数据中心也许会让你感兴趣。
竞争对手数据
时刻关注竞争对手的情况可以让你的网站不至于在竞争中落伍。除了在Alexa及一些其他的网站数据查询平台以外，直接从竞争对手网站上获取数据也是另外一条有效的途径，一般网站会出于某些原因（信息透明、数据展示等）将自己的部分统计信息展现在网站上，看看那些数据对于掌握你的竞争对手的情况是否有帮助。
合作伙伴数据
如果你有合作的网站或者你经营的是一个电子商务网站，也许你会有相关的产品提供商、物流供应商等合作伙伴，看看他们能为你提供些什么数据。
用户数据
尝试跟踪用户的脚步去看看他们是怎么评价你的网站的。如果你的网站已经小有名气，那么尝试在搜索引擎看看用户是怎么评价你的网站，或者通过Twitter、新浪微博等看看用户正在上面发表什么关于你的网站的言论。
当然通过用户调研获取数据是另外一个不错的途径，通过网站上的调查问卷或者线下的用户回访，电话、IM调查，可用性实验测试等方式可以获取一些用户对网站的直观感受和真实评价，这些数据往往是十分有价值的，也是普通的网站分析工具所获取不到的。
在分析网站的外部数据的时候，需要注意的是不要过于相信数据，外部数据相比内部数据不确定性会比较高。网站内部数据即使也不准确，但我们至少能知道数据的误差大概会有多大，是什么原因造成了数据存在误差。而外部数据一般都是有其他网站或机构公布的，每个公司，无论是数据平台、咨询公司还是合作伙伴都可能会为了某些利益而使其公布的数据更加可信或更具一定的偏向性，所以我们在分析外部数据是需要更加严格的验证和深入的分析。而对于用户调研中获取的数据，我们一般会通过统计学的方法检验数据是否可以被接受，或者是否满足一定的置信区间，这是进行数据分析前必须完成的一步。