大部分搜索引擎平台算法都需要网站SEO优化推广人员了解，这关系到网站排名和流量。随着大部分搜索引擎平台算法的更新，旧有的推广方式和网站优化已经不能满足大部分搜索引擎平台和用户的需求。作为一名从事电子商务的员工，我们必须与时俱进。大数据时代，懂一点数据分析对于网站的运营和推广非常重要！
一、什么是网站运营数据？
网站数据是用户进入你网站的痕迹。你是从哪里进入你的网站的，你在你的网站上看到了哪些页面？页面的哪个部分最受用户欢迎？这些都是运营网站时需要分析的用户体验。
只要用户服务好，网站自然会受到大多数搜索引擎平台的青睐；如果网站受到大多数搜索引擎平台的青睐，自然会有流量和用户。
二、如何利用运营数据优化网站？
利用网站统计中的运营数据来优化网站页面的布局，把用户喜欢的部分放在最显眼的位置，根据用户的需求和习惯来优化自己的产品。
不仅可以把自己的产品放在最显眼的网站页面，而且在营销上也不会让用户反感。这种优化是网站数据分析的最好结果。
3.学习数据分析需要准备哪些工具和资料？
1.必备工具-SQL。
包括MySQL、hiveSQL/Oracel等。基本语法是相似的。只需掌握其中一种，其他的都可以在学习时使用。学习SQL需要掌握以下内容:
基本的SQL语法，包括语句查询，过滤条件，多表组合等。
添加、删除、检查和更改数据库。
数据聚合计算，包括分组计算、自定义函数计算等。
窗口功能
分页功能
推荐书籍和链接:SQL必知，牛科。com刷题，推荐哔哩哔哩神器。
2.Artifact -R语言的统计分析。
r语言是一种常用的统计分析工具，也是一种简单易学的高级编程语言。r语言学习需要掌握以下内容:
R语言的基本语法，基本语法结构，函数定义，基本绘图方法。
掌握基本的统计分析，包括描述性统计、相关性、t检验、组间差异的非参数检验；返回；方差分析等。
书籍推荐:R语言实战
3.Python .
Python作为人工智能的必备工具，需要掌握以下几点:
Python基础语法，重点讲解数据结构，函数定义，类定义等。
Pandas执行数据管理、清理、转换等。
Numpy等高级库用于数值计算、线性转换等。
精通Matplotlib可视化
使用sklearn、gensim等灵活的第三方库进行机器学习建模。
推荐书籍:Python编程从初学者到实践
网站:廖雪峰官方网站。
4.统计学和概率论。
统计概率是数据挖掘理论知识的基础。统计概率论的知识在日常数据分析中经常用到。统计学中涉及的条件概率、概率分布、统计检验等知识是学习数据挖掘的必要前提条件。
统计学的基本知识，包括方差、中位数和协方差的定义。
理解并掌握连续分布中离散分布的概念，如高斯分布、泊松分布等。理解深刻，会写公式，熟悉使用。
理解统计假设检验。
理解并能够应用线性回归深入理解最小二乘算法。
重点:条件概率，是经常考查的一个点。牢记公式，能够熟练运用公式解决实际问题。
记住正态分布的3μ原理。
书籍推荐:简单统计学，统计学——从数据到结论
5.线性代数和数理统计。
概率论和数理统计是机器学习和深度学习的基础。学习线性代数和数理统计，更容易理解机器学习中的数学表达式。
线性代数和数理统计的知识包括:
矩阵代数。
行列式。
空。
特征值和特征向量。
正交性和最小二乘法。
书籍推荐:线性代数及其应用
6.机器学习。
数据挖掘涉及数据清洗、数据挖掘定义、模型理解与应用、模型指标评价等一整套知识体系。
了解并掌握数据挖掘的基础知识，包括代价函数、过拟合、泛化能力、评价标准、数据集划分方法、数据不平衡处理方法、biasvariancetate-off等。
区分监督学习、无监督学习、半监督学习、回归分类模型等常见知识。
对常用模型有深入了解，并能灵活运用，如随机森林、GBDT、Logisticregression、svm等。，包括功能、损失功能、损失等。由每个算法定义。
除了监督学习，还需要掌握K-MEANS、层次聚类、密度聚类等主流的非监督学习方法，掌握非监督学习算法的评价标准。
灵活掌握sklearn机器学习库，可以灵活运用到项目实践中。
能有效检验模型参数，正确使用评价指标对模型进行评价。
推荐周志华的《机器学习和统计学习方法》这本书。
视频推荐:哔哩哔哩李宏毅机器学习系列课程，吴恩达系列课程。
7.数据结构与算法基础。
作为校招面试的必备题目，数据和算法建议你提前准备。你可以把具体场景中的问题抽象出来，用算法解决具体问题，找到最佳解决方案。数据结构和算法可以从以下几个方面准备:
递归。
堆栈、堆、队列。
链表。
树木。
映射、哈希表和跳转表。
搜索树。
排序并选择。
图形算法。
推荐:算法图，数据结构和算法——python语言实现，算法，剑献
推荐视频:初级、中级、高级左程云算法
推荐网站:letcode，牛科。
8.自然语言处理
NLP处理文本和文本数据。事实上，我们接触到的大部分文本数据都是非结构化的。如果我们有效地使用这些数据，这是我们在NLP中首先要解决的问题。NLP涉及机器翻译、语音识别、情感分析等。掌握NLP的基础知识是每个数据挖掘工程师的必备技能。
能够掌握正则表达式，快速准确提取有效信息。
掌握中文分词，能够灵活调用词库，学会处理停顿词等。
理解语言模型。
并掌握词向量模型。
参考书:统计自然语言处理
9.大数据基础
linux是数据挖掘工程师日常工作的操作系统，所以需要了解linux的常用命令和系统，使用Linux完成简单的数据分析任务。与此同时，我们需要熟悉spark，这是一个部署在linux上的分布式机器学习平台，这是一个额外的好处:
掌握常用的linux命令，能够熟练使用linux进行数据分析。
Linux系统可以用于模型部署和自动调度。
熟练使用spark进行分布式机器学习。
了解mapreduce和spark的原理和区别。
推荐:鸟哥私房菜
10.深度学习实践
深度学习是目前最热门、最前沿的应用。作为一名合格的数据挖掘工程师，我们必须了解和使用常见的深度学习模型。我们需要掌握以下知识:
能够理解反向传播等神经网络的运行机制。
对DNN、CNN、RNN和LSTM等常见模式有深刻的理解和应用。
我们必须掌握一个深度学习框架，我们用的是Tensotflow。
参考书:深度学习
视频:哔哩哔哩李宏毅机器学习系列课程。
综上所述，想转行做数据分析，最重要的是要有数据感。总的来说，你要有数据分析的思维。很多培训机构一开始就教学生各种工具和编程语言，但是很多人学了这些编程语言之后还是不会分析数据。数据分析的思维不可能一蹴而就，需要慢慢积累，在行业内摸索。对于没有经验的应届毕业生或者转行的小伙伴，可以多看一些数据分析的案例，拓展和丰富自己的分析思路。边肖还为笔试面试准备了一些常见的数据思维面试问题，希望对大家有所帮助！
