大数据日志分析如何用大数据分析提高网站流量，收录，排名

如何配置活动记录及查看日志分析

可以通过编辑配置设置文档来配置活动记录。

1. 从 IBM(R) Lotus(R) Domino(TM) Administrator 中，单击"配置"附签。

2. 在任务窗格中，展开"服务器"并单击"配置"。

3. 在结果窗格中，选择所需的"配置设置"文档，然后单击"编辑配置"。

4. 在"配置设置"文档上，单击"活动记录"附签。

5. 选择"活动记录已启用"。

6. 在"已启用的记录类型"域中，选择要记录的活动类型。

7. （可选）要增大或减小创建 Checkpoint 记录的频率，请更改检查时间间隔。

8. （可选）要在每天午夜时自动创建 IBM(R) Lotus(R) Notes(R) 会话和 Notes 数据库 Checkpoint 记录，则选择在午夜记录检查。

9. （可选）要在每天特定时间段的开始和结束时自动创建 Notes 会话和 Notes 数据库 Checkpoint 记录，则选择"记录正常上班时间的检查"，然后指定正常上班时间间隔的时间。

10. 单击"保存并关闭"。

11. （可选）如果要记录 LDAP 添加和修改操作的活动，并希望更改"属性"域中记录的信息量（缺省值为 4096 字节），请按照"限制为 LDAP 添加和 LDAP 修改活动记录的属性信息量"主题中的步骤进行操作。

查看活动记录数据 运行活动分析 1. 在 Domino Administrator 中，使要在其上运行活动分析的服务器成为当前服务器。

2. 单击"服务器"-"分析"附签。

3. 在"工具"窗格中，展开"分析"，然后单击"活动"。

4. 请执行以下操作之一以选择要记录的活动类型： 要记录所有类型的活动，请跳过这一步。

缺省情况下，会选定所有活动类型。

要取消选择将记录的活动类型，请单击"选定的活动类型"窗格中的活动类型，然后单击"删除"。

要取消选择所有活动类型，则单击"全部删除"。

要选择将记录的活动类型，请单击"选择要搜索的服务器活动类型"窗格中的活动类型，然后单击"添加"。

要添加所有活动类型，请单击"全部添加"。

5. 选择要查看的活动的开始日期和时间及结束日期和时间。

6. （可选）要将分析结果写入除日志分析数据库之外的数据库，则单击"结果数据库"并指定另一个数据库。

然后单击"确定"。

7. 选择"追加到此数据库"以便将分析结果追加到数据库中的先前结果，或选择"覆盖此数据库"创建一个仅包含当前分析结果的新数据库。

8. 单击"确定"以运行分析并打开"日志分析"数据库。

查看日志分析数据库中的数据 1. 如果日志分析数据库尚未打开，请执行下列操作： 在您的本地计算机上，选择"文件"-"数据库"-"打开"。

选择"Log Analysis"数据库，然后单击"打开"（缺省情况下，数据库标题为"Log Analysis"，文件名为 LOGA4.NSF）。

2. 在任务窗格中，展开"Server Activity"，然后单击要查看的活动类型的视图。

3. （可选）在结果窗格中，双击要查看的记录。

oa软件如何进行大数据分析

进行大数据分析一定是回到现场，所以 可以通过以下场景中进行大数据分析： 1、实现工作流程： 这牵涉到流转过程的实时监控、跟踪，解决多岗位、多部门之间的协同工作问题，实现高效率的协作。

各个单位都存在着大量流程化的工作，例如公文的处理、收发文、各种审批、请示、汇报等，都是一些流程化的工作，通过实现工作流程的自动化，就可以规范各项工作，提高单位协同工作的效率。

2、管理自动化： 传统的手工办公模式下，文档的保存、共享、使用和再利用是十分困难的。

在手工办公的情况下文档的检索存在非常大的难度。

办公自动化使各种文档实现电子化，通过电子文件柜的形式实现文档的保管，按权限进行使用和共享。

企业实现办公自动化以后，比如说，某个单位来了一个新员工，只要管理员给他注册一个身份文件，给他一个口令，他自己上网就可以看到符合她身份的权限范围内的企业内部积累下来的各种知识，这样就减少了很多培训环节。

3、辅助办公 像会议管理、车辆管理等与日常事务性的办公工作相结合的各种辅助办公，实现了这些辅助办公的自动化。

4、开放性——能够与其它软件系统完成必要的关联性整合应用。

制度“落地”在现实管理中渗透到管理的各个方面，而没有哪一套软件能够独立的完成所有方面的管理需求，所以，支撑制度“落地”的软件必须具备全面而广泛的整合性，能够从其它软件系统中自动获取相关信息，并完成必要的关联性整合应用。

大数据分析：有哪些软件适合做这方面的分析？

灵玖软件认为大数据分析，隐含包括几个需求： 1 大数据存储与计算，这方面的软件开源hadoop+HBase，利用这个系统，可以搭建小到几十TB，大到PB级的分布式存储和计算系统。

硬件使用刀片服务器，利用板载硬盘存储数据 2 大数据查询需求。

大数据查询，常常出现在一些日志记录的查询，传统的存储利用昂贵的商业Db系统，因此，很大大型企业的日志信息，如银行的客户记录，是离线存储的，要查询很麻烦。

利用Hadoop/HBase，可以搭建大到Pb级的集群查询系统，通过二级索引系统，也可以做到查询体验较好。

3 大数据挖掘，可以使用Mahout挖掘算法库，如果有挖掘算法，也可以直接使用Mr编写。

这些挖掘程序，运行在上述的Hadoop系统中，实现分布式的分析。

4 如果有需求，可能还需要考虑实时分析，这需要Spark，内存计算框架。

如何用好大数据报告

对已收集到的大数据进行分析 　　许多公司都收集了大量的数据，他们感觉这些数据存在着商业价值，但并不知道怎样从这些弄出来的值大的数据。

不同行业的数据集有所不同，比如，如果你处于网络营销行业，你可能会有大量Web站点的日志数据集，这可以把数据按会话进行划分，进行分析以了解网站访客的行为并提升网站的访问体验。

同样，来自制造业的质量保证数据将有助于公司生产出更可靠的产品和选择更好的供应商，而通过RFID数据可以帮助你更深入地供应链中产品的运动轨迹。

　　重点分析对你的行业有价值的大数据 　　大数据的类型和内容因行业而异，每一类数据对于每个行业的价值是不一样的。

比如电信行业的呼叫详细记录（CDR），零售业、制造业或其他以产品为中心的行业的RFID数据，以及制造业（特别是汽车和消费电子）中机器人的传感器数据等等，这些都是各个行业中非常重要的数据。

　　理解非结构化的大数据 　　非结构化的信息主要指的是是使用文字表达的人类语言，这与大多数关系型数据有着很大的不同，你需要使用一些新的工具来进行自然语言处理、搜索和文本分析。

把基于文本内容的业务流程进行可视化展示，比如，保险索赔过程，医疗病历记录，各个行业的呼叫中心和帮助台应用程序，以及以客户为导向的企业情感分析等内容均可以在进行处理后以可视化的形式表现出来。

　　使用社交媒体数据来扩展现有的客户分析 　　客户的各种行为比如评论品牌、评价产品、参与营销活动或表示他们的喜好等等，会在客户中相互影响。

社交大数据可以来自社交媒体网站，以及自有的客户能够表达意见及事实的渠道。

我们可以使用预测性分析发现规律和预测产品或服务的问题。

我们也可以利用这些数据来评估市场知名度、品牌美誉度、用户情绪变动和新的客户群。

　　把客户的意见整合到大数据中 　　通过运用大数据（与原有的企业资源集成），我们可以对客户或其他商业实体（产品，供应商，合作伙伴）实现360度全景分析，分析的维度属性从几百个扩展到几千个。

新增的粒状细节带来更准确的客户群细分，直销策略和客户分析。

　　整合大数据以改善原有的分析应用 　　对于原有的分析应用，大数据可以扩大和扩展其数据样本。

尤其在依赖于大样本的分析技术的情况下，比如统计或数据挖掘；而在欺诈检测、风险管理或精确计算的情况下同样也得用上大样本的数据。

（摘自：中国客户关系网）

如何用大数据分析提高网站流量，收录，排名

当我们的网站上线了以后，网站的排名总是在某个位置徘徊时，我们就要用大数据分析工具，对网站的关键词进行分析，看看哪些关键词还没有做，或者是没有排名。

大数据分析的工具比较常用的有百度指数，360指数，阿里指数等。

现在男装为例，说说大数据分析对提升流量的具体操作方法。

我们在百度首页输入：男装，看看百度下拉有哪些关键词。

我们可以看到，排在最前面的是“男装品牌大全”，说明现在的用户对品牌有很大的需求。

而男装的价格并没有出现在百度下拉框里，说明用户对价格不是太在意。

“男装奢侈品牌排行榜”排在第二，有钱，就是这么滴任性。

看来男装品牌这个关键词是一定要做好的。

接下来看来看百度相关搜索，冬装男装排在第一。

男装是一个有季节性的服装产品，冬装排在第一，符合现在天气的情报况。

可以把冬装男装这个关键词做上来。

通过PC端的数据我们可以得出以下的结果，最高为510，最低为270. 移动端的数据分析表明，通过移动端最高搜索量为1030，比PC端的多一倍，移动端最低搜索量为888，是PC端3倍多。

由此我们可以得出，如果做男装的网站，要想网站有流量，建一个移动端的网站，是一个不错的选择。

再从需求图谱来看，看看有哪些关键词可以深挖。

要想获得大量的关键词排名，就要先知道哪些关键词是用户需求的。

可以看出品牌依然是排在最前面。