網站流量排名
PV，即頁面瀏覽量，或點擊量;通常是衡量一個網絡新聞頻道或網站甚至一條網絡新聞的主要指標。x0dx0ax0dx0a高手對pv的解釋是，一個訪問者在24小時內到底看了你網站幾個頁面。這里需要強調:同一個人瀏覽你網站同一個頁面，不重復計算pv量，點100次也算1次。說白了，pv就是一個訪問者打開了你的幾個頁面。x0dx0ax0dx0aPV之于網站，就像收視率之于電視，從某種程度上已成為投資者衡量商業網站表現的最重要尺度。x0dx0ax0dx0apv的計算:當一個訪問者訪問的時候，記錄他所訪問的頁面和對應的IP，然后確定這個IP今天訪問了這個頁面沒有。如果你的網站到了23點，單純IP有60萬條的話，每個訪問者平均訪問了3個頁面，那么pv表的記錄就要有180萬條。
黃頁88
輿情網站
一、識微輿情
一個旨在面向企業服務的大數據輿情監測分析工具，可對全網輿情進行實時監測，覆蓋范圍包括但不限于新聞媒體、新聞門戶網站、微博、買粉絲、短視頻、博客、貼吧、新聞客戶端等互聯網平臺上公開的信息，可提供輿情告警、輿情分析報告、網民情感分析、傳播渠道分析、傳播量分析等。
二、蟻坊輿情
一個旨在面對各級政府服務的全網輿情監測分析工具，可為各級政府“速讀全網”輿情，了解傳播路徑，把握發展態勢，以及全網話題、民生熱點、重大事件等各類突發輿情的早發現與及時分析服務。
三、百度輿情
專業的互聯網輿情分析系統，它具有強大的網頁內容抓取與語義分析能力，對互聯網上相關輿情的實時監控和深度分析，為輿情分析者全面掌握輿情服務。
四、清博大數據輿情
以大數據為核心技術支撐，可實時監測采集全網輿情信息，通過數據挖掘、可視化分析技術，提供輿情監測、分析報告、危機預警等一站式服務。
五、新浪輿情
主要有輿情通以及微輿情兩大產品。微輿情，是專業的微博輿情輿論服務平臺，可提供網頁、微博、買粉絲等全媒體輿情信息網以及網絡輿情，輿情事件分析等服務。輿情通，專業的政企輿情大數據服務網站，以中文互聯網大數據及微博官方數據為基礎，可為用戶提供包含信息監測、輿情預警、大數據分析、簡報報告、數據大屏等在內五大輿情服務。
六、中國輿情網
專業化的輿情研究與輿情監測數據平臺，由上海態格信息技術有限公司主辦，復旦大學輿情與傳播研究實驗室顧問支持，旨在為黨政機關、企事業單位、學術機構提供包括輿情監測、文本分析、輿情報告、輿情排行榜等多種形式的產品和服務。
全球訪問量top100網站
全球互聯網上訪問量最大的十個網站如下：
1.Facebook.買粉絲-8.367億獨立訪問者：
Facebook創始人兼CEO馬克·扎克伯格，在哈佛二年級的時候，發布了這一網站。起初這一網站僅向哈佛學生開放，但是后來逐漸擴張到其他的大學、高中，并且迅速獲得流行。
2.谷歌Google.買粉絲-7.828億獨立訪問者：
20世紀90年代末，谷歌進入了略顯擁擠的搜索引擎市場，并憑借快速的反應速度、簡潔明了的界面設計，迅速獲得追捧，在競爭之中脫穎而出。目前，這一網站還提供包括Gmail電子郵箱、谷歌地圖、Google+社交網絡在內的服務。它也引領了人們瀏覽互聯網的方式。
3.YouTube.買粉絲-7.219億獨立訪問者：
4.雅虎Yahoo.買粉絲-4.699億獨立訪問者：
雅虎是20世紀90年代誕生的塬始Web門戶。用戶常常登錄雅虎，瀏覽新聞、體育賽事信息、財經，以及使用雅虎電子郵件服務。
5.維基百科WIkipedia.org-4.696億獨立訪問者：
維基百科允許用戶在網站上發布、編輯內容，這也讓它發展為了一個教育內容的重要資源網站。與Answers.買粉絲類似，維基百科的網絡流量主要是來自谷歌的訪問。
6.Live.買粉絲-3.841億獨立訪問者：微軟新的電子郵件服務。成長歷程：微軟擁有Outlook、Hotmail兩大電子郵件服務，而且都能偶通過Live.買粉絲進行訪問。現在，如果你輸入Hotmail.買粉絲、Outlook.買粉絲，都會被重新定向到Live.買粉絲。
7.騰訊QQ.買粉絲-2.841億獨立訪問者：QQ.買粉絲的擁有者騰訊，創造了中國最具領導地位的即時通訊服務。這一即時通訊客戶端，擁有超過7億活躍客戶。極大的用戶基數，也推動了公司包括QQ空間、騰訊微博在內的其他服務的發展。
8.微軟Microsoft.買粉絲-2.717億獨立訪問者：世界絕大多數電腦，都采用了微軟Windows操作系統，而其中大部分將Microsoft.買粉絲添加入書簽，以獲取服務信息以及其它功能支持。
9.百度Bai.買粉絲-2.687億獨立訪問者：百度是中國最受歡迎的搜索引擎。擁有中國數千優秀工程師，并不斷更新，提升搜索引擎質量和反應速度．
10.MSN.買粉絲-2.541億獨立訪問者：MSN已經從ISP發展成為了在線服務匯集的網站，提供包括Hotmail、MSNMessenger在內的服務。這是一家門戶網站。
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阿里巴巴國際站成立于1999年，是阿里巴巴集團的第一個業務板塊，阿里巴巴國際站已成為推動外貿數字化的主力平臺。
累計服務200余個國家和地區的超過2600萬活躍企業買家。
它通過向海外買家展示、推廣供應商的企業和產品，進而獲得貿易商機和訂單，是出口企業拓展國際貿易的首選網絡平臺之一。
傳統媒體可以借助新媒體拓展自己的報道形式，以增加報道效果和讀者/觀眾參與程度。以下是一些示例：
1. 使用社交媒體：利用Twitter、Facebook、Instagram、Linkedin等社交媒體平臺，傳統媒體可以增加自己的影響力和可見度。它們可以用這些平臺發布新聞、評論和觀點，并與讀者/觀眾交流。這會加強品牌形象，提高聲譽，同時加深讀者/觀眾對媒體的信任。
3. 開設博客和專欄：傳統媒體可以為自己的新聞網站或印刷媒體開設博客和專欄，讓編輯和專家在這里發布自己的文章、分析和評論。這樣一來，讀者/觀眾可以更深入地了解新聞事件，并參與到相關討論中。
4. 利用數據新聞：傳統媒體可以利用數據新聞技術，把統計數據、調查結果和分析報告可視化，讓讀者/觀眾更好地理解新聞事件背后的數據和趨勢。
總之，傳統媒體借助新媒體，可以更好地滿足讀者/觀眾的需求，并與他們建立長期穩定的關系。
1.為什么選擇Python進行數據分析？
Python是一門動態的、面向對象的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為“偽代碼”，它可以使你只關心完成什么樣的工作任務，而不是糾結于Python的語法。
另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用于數據分析及其他領域。更重要的是，Python與最受歡迎的開源大數據平臺Hadoop具有很好的兼容性。因此，學習Python對于有志于向大數據分析崗位發展的數據分析師來說，是一件非常節省學習成本的事。
Python的眾多優點讓它成為最受歡迎的程序設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。
3.數據分析流程
Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎后，就可以逐漸進入數據分析的奇妙世界。CDA數據分析師認為一個完整的數據分析項目大致可分為以下五個流程：
1)數據獲取
一般有數據分析師崗位需求的公司都會有自己的數據庫，數據分析師可以通過SQL查詢語句來獲取數據庫中想要數據。Python已經具有連接sql server、mysql、orcale等主流數據庫的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
而獲取外部數據主要有兩種獲取方式，一種是獲取國內一些網站上公開的數據資料，例如國家統計局；一種是通過編寫爬蟲代碼自動爬取數據。如果希望使用Python爬蟲來獲取數據，我們可以使用以下Python工具：
Requests-主要用于爬取數據時發出請求操作。
BeautifulSoup-用于爬取數據時讀取XML和HTML類型的數據，解析為對象進而處理。
Scapy-一個處理交互式數據的包，可以解碼大部分網絡協議的數據包
2)數據存儲
對于數據量不大的項目，可以使用excel來進行存儲和處理，但對于數據量過萬的項目，使用數據庫來存儲與管理會更高效便捷。
3)數據預處理
數據預處理也稱數據清洗。大多數情況下，我們拿到手的數據是格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。CDA數據分析師認為數據分析有80%的工作都在處理數據。如果選擇Python作為數據清洗的工具的話，我們可以使用Numpy和Pandas這兩個工具庫：
Numpy - 用于Python中的科學計算。它非常適用于與線性代數，傅里葉變換和隨機數相關的運算。它可以很好地處理多維數據，并兼容各種數據庫。
Pandas –Pandas是基于Numpy擴展而來的，可以提供一系列函數來處理數據結構和運算，如時間序列等。
4)建模與分析
這一階段首先要清楚數據的結構，結合項目需求來選取模型。
常見的數據挖掘模型有：
在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：
scikit-learn-適用Python實現的機器學習算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習算法。
Tensorflow-適用于深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。
5)可視化分析
數據分析最后一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具有：
Matplotlib-主要用于二維繪圖，它能讓使用者很輕松地將數據圖形化，并且提供多樣化的輸出格式。
Seaborn-是基于matplotlib產生的一個模塊，專攻于統計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接。
從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作。