百度数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于百度数据分析的问题，于是小编就整理了2个相关介绍百度数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 大数据开发和数据分析有什么区别？
2. 如何预估网站流量？

大数据开发和数据分析有什么区别？

我们来从技术角度和薪资角度全面进行分析，方便你的选择。

技术区别

在做选择之前，需要了解两者的不同，然后再结合自身已有的基础和兴趣做决定。

1、大数据开发类的岗位对于code能力、工程能力有一定要求，这意味着你需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力，因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要你能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。

2、如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。

所以，如果是非理工科出身，编程能力较差，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的。

除此之外，从薪酬上看，开发类的薪酬会略大与数据分析类的，这是由于岗位成本造成的，当然这只是一般情况下，任何领域的高端人才都是值钱的。

数据开发是基础，数据分析师生化，是对于开发的数据进行一定的研究和分析，然后得出数据背后的整体的现象和潜在的商业机遇，这二者是相互贯通的，对于我们的整体的生活也是各有利弊。

如果说这二者哪个好一点，只能说数据开发偏向于程序，数据分析偏向于数学。

薪资区别

1

大数据开发

作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。国内IT、通讯、行业招聘中，有10%都是和大数据相关的，且比例还在上升。在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达17.5万美元；

大数据开发工程师在一线城市和大数据发展城市的薪资是比较高的。

2

大数据分析

大数据分析同样作为高收入技术岗位，薪资也不遑多让，并且，我们可以看到，拥有3-5年技术经验的人才薪资可达到30K以上。

最后，无论你是做大数据开发还是分析，都是高薪的技术岗位，最重要的是修炼好自己的技术。

转自CSDN

如何预估网站流量？

要具体去评估一个网站的访问量，需要结合站内和站外两部分去进行评估。然后进行综合的评定，得出大概的访问数据（做不到很精准，但是准确率可以在90%以上）下面来看看如何去分析一个网站的访问量有多少。

一、站外部分评估。（借助第三方站长工具和关键词分析工具以及关键词指数分析）

利用站长工具对网站的收录数据和权重以及关键词排名数量及关键词排名位置进行判断。

（1）一般我们常用的站长工具有如下几个：爱站、chinaz、5118三个。在做一个网站的数据分析的时候，可以通过这些工具，快速直观的看到网站的数据情况，然后观察其关键词排名、权重数据、收录数据、反链数据等的情况。关键词数量越多，访客就越高，收录的页面越多，在搜索引擎的搜索结果页可能出现的排名就越多。反链是有效引导流量进入访问网站的，可以通过工具分析出反链的数据和质量等情况。

（2）用站长工具分析后，去观看每个关键词在搜索引擎结果排名的真实性，直接搜索关键词，然后查看其长尾词，再去看长尾词的搜索结果是否有你分析的网站的排名。

（3）接下来用百度指数分析工具去对你所分析的网站的主关键词进行关键词指数分析，去分析指数的热度情况如何，大概的搜索量有多少，长尾词的指数热度情况等等。

二、看站内。（通过活跃度、浏览数量和内容的质量来判断）

1、分析完站外后，我们需要去到其网站的内部看网站的情况如何，一般首先去分析网站的页面情况，每个页面设定是否符合该行业的用户访问的习惯。

2、查看内容详情页面的浏览量大概有多少以及评论有多少。

一般网站都有放出内容详情页面的浏览次数的，首先去看内容知否为高质量的内容，然后去看一下浏览量，再看是否有开启评论等工能，然后去判定大概的访问数量。

3、从会员以及会员的活跃度去分析。

一般网站都有会员注册的，去看其会员页面，看会员的活跃度有多大，是否经常去发布消息等等进行访问用户活跃度的分析。

基本上利用以上站内和站外的分析手法，大致就可以判断一个网站的访问量有多少。当然，这样的分析也不是百分百的准确的，具体还是需要根据你自己的经验去进行判断数据是否接近了他们网站的访问量。

到此，以上就是小编对于百度数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于百度数据分析的2点解答对大家有用。