基于WAMP的網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)分析方法

趙擁晨　何建治

摘? 要：為了提高用戶訪問流量數(shù)據(jù)分析效率，引進(jìn)WMAP軟件，設(shè)計(jì)網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)分析方法。建立網(wǎng)站用戶訪問流量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用Apache程序，記錄流量數(shù)據(jù)，整理統(tǒng)計(jì)相關(guān)信息，深度分析用戶行為數(shù)據(jù)與瀏覽量數(shù)據(jù);將統(tǒng)計(jì)結(jié)果按照標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中，生成網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)圖，實(shí)現(xiàn)對(duì)流量數(shù)據(jù)的分析。通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，設(shè)計(jì)方法的分析效率更高，且可以將分析后得到的結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的依據(jù)。

關(guān)鍵詞：WAMP;網(wǎng)站用戶;流量數(shù)據(jù);圖片化展示

中圖分類號(hào)：TP315? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2021）20-0036-04

Analysis Method of Website User Access Traffic Data Based on WAMP

ZHAO Yongchen， HE Jianzhi

（China Academy of Information and Communications Technology， Beijing? 100191， China）

Abstract： In order to improve the analysis efficiency of user access traffic data， WMAP software is introduced to design analysis method of website user access traffic data. Establish a website user access traffic evaluation index system， use Apache program， record traffic data， and sort out relevant statistical information， deeply analyze user behavior data and page view data; import statistical results into the database according to standard， and generate a website user access traffic data change trend graph， so as to realize the analysis of traffic data. The comparative experiment shows that the analysis efficiency of the designed method is higher， and the results obtained after the analysis can be used as the basis for network optimization.

Keywords： WAMP; website user; traffic data; graphic display

0? 引? 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在市場(chǎng)內(nèi)的推廣，越來越多的企業(yè)單位開設(shè)了線上營(yíng)銷網(wǎng)站，并通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)客戶進(jìn)行信息對(duì)接與資源交互，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為企業(yè)對(duì)外交流與提高其自身服務(wù)能力的核心渠道，線上平臺(tái)也成為地方管理部門與行政辦公單位對(duì)外發(fā)布信息的重要場(chǎng)所。在執(zhí)行線上活動(dòng)時(shí)，通過對(duì)官方網(wǎng)站的統(tǒng)計(jì)、處理與分析，可以及時(shí)地掌握網(wǎng)站瀏覽量、客戶與用戶的瀏覽網(wǎng)站的習(xí)慣與行為，可將統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)與分析得到的結(jié)果作為優(yōu)化網(wǎng)站的依據(jù)，以此種方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)站信息的調(diào)度與網(wǎng)站的全面化管理[1]。其中用戶訪問流量數(shù)據(jù)分析是指在獲取用戶訪問網(wǎng)站數(shù)量與網(wǎng)站開放運(yùn)營(yíng)時(shí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)與之相關(guān)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行整理，并挖掘或發(fā)現(xiàn)前端用戶對(duì)網(wǎng)站的使用規(guī)律與偏好值。可以將此方面數(shù)據(jù)作為完善、優(yōu)化與改進(jìn)網(wǎng)站建設(shè)與線上服務(wù)的關(guān)鍵手段[2]。傳統(tǒng)流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析方法是指后臺(tái)服務(wù)人員，通過使用網(wǎng)站界面為其提供計(jì)數(shù)器，進(jìn)行人數(shù)的簡(jiǎn)單累加計(jì)算。隨著互聯(lián)網(wǎng)中網(wǎng)站規(guī)模的不斷增加，網(wǎng)站在運(yùn)營(yíng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，僅通過計(jì)數(shù)器進(jìn)行用戶訪問流量的統(tǒng)計(jì)，已無法滿足技術(shù)人員對(duì)于網(wǎng)站的優(yōu)化需求，因此，在本文在研究中，將引進(jìn)WMAP軟件，設(shè)計(jì)一個(gè)針對(duì)網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)的分析方法，利用此軟件具有的兼容性高、運(yùn)行環(huán)境簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的高效率處理。

1? 基于WAMP的網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)分析方法

1.1? 建立網(wǎng)站用戶訪問流量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)的高效率分析與處理，應(yīng)在設(shè)計(jì)方法前，進(jìn)行與之相關(guān)信息的獲取。在此過程中，建立網(wǎng)站用戶訪問流量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，根據(jù)不同指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果，獲取網(wǎng)站流量信息[3]。指標(biāo)體系如表1所示。

按照上述評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)網(wǎng)站的用戶訪問流量與相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行獲取，即可初步掌握網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)水平。

1.2? 基于WAMP的流量數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)與處理

完成對(duì)網(wǎng)站流量基礎(chǔ)信息的獲取后，引進(jìn)WAMP軟件，進(jìn)行流量數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)與處理。將WAMP軟件置于Windows環(huán)境下，使用軟件中的Apache程序，進(jìn)行流量數(shù)據(jù)的記錄，其功能是將源代碼網(wǎng)頁中的信息通過擴(kuò)展等方式，存儲(chǔ)到Python編譯服務(wù)器中，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信息的記錄[4]。考慮到流量數(shù)據(jù)中含有大量的腳本信息，因此，在使用此程序進(jìn)行數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)時(shí)，需要JS嵌入到腳本中，通過對(duì)源端數(shù)據(jù)的獲取，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)性評(píng)估。可將此過程表示為圖1。

按照上述圖1所示的流程，進(jìn)行網(wǎng)站流量信息的記錄與統(tǒng)計(jì)。在此基礎(chǔ)上，使用WAMP軟件中的MySQL程序，對(duì)統(tǒng)計(jì)后的相關(guān)信息進(jìn)行整理，以此種方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)流量數(shù)據(jù)的初步管理[5]。數(shù)據(jù)庫中涵蓋或涉及的信息表與對(duì)應(yīng)功能如表2所示。

完成對(duì)網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與管理后，使用WAMP軟件中的PHP應(yīng)用程序，進(jìn)行用戶行為數(shù)據(jù)與瀏覽量數(shù)據(jù)的深度分析[6]，部分程序代碼如圖2所示。在此過程中，需要先在操作界面中建立一個(gè)Think-PHP框架，將應(yīng)用程序與多個(gè)數(shù)據(jù)表之間建立通信連接，并配置不同界面中的管理主頁。整體界面采用框架式結(jié)構(gòu)進(jìn)行開發(fā)，結(jié)構(gòu)第一行數(shù)據(jù)中放置.HTML信息，用于進(jìn)行顯示信息的管理、用戶登錄網(wǎng)站后友好界面的展示，結(jié)構(gòu)末尾行數(shù)據(jù)中放置菜單管理?xiàng)l目，負(fù)責(zé)進(jìn)行用戶數(shù)據(jù)信息的記錄與存儲(chǔ)，中間行數(shù)據(jù)決策數(shù)據(jù)，包括對(duì)數(shù)據(jù)的處理與集中分析。按照上述方式，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)流量數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)與處理。

1.3? 網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)分析結(jié)果圖片化展示

完成上述對(duì)網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)、處理與分析后，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果按照標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中，插入第三方數(shù)據(jù)插件，使用前端Fltor2.0進(jìn)行前端數(shù)據(jù)的決策，通過此種方式，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)后臺(tái)加載完成或加載中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為運(yùn)算函數(shù)。將不同時(shí)間段的訪客內(nèi)容與運(yùn)算函數(shù)進(jìn)行對(duì)接[7]。利用Fltor2.0具有的便捷式生成方法，進(jìn)行網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)圖的生成，示意圖如圖3所示。

按照上述圖3所示的結(jié)構(gòu)，對(duì)用戶訪問流量數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)進(jìn)行無限延伸，以此種方式可以掌握網(wǎng)站瀏覽用戶量的變化規(guī)律。在此基礎(chǔ)上，可以根據(jù)網(wǎng)頁中瀏覽量最多的內(nèi)容，進(jìn)行網(wǎng)站整體優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)頁訪問流量的分析，完成對(duì)分析方法設(shè)計(jì)。

2? 實(shí)例應(yīng)用分析

為了證明本文設(shè)計(jì)的流量數(shù)據(jù)分析方法在實(shí)際應(yīng)用中可以滿足前端技術(shù)單位的需求，下述將通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式，對(duì)此方法的應(yīng)用效果進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)中，隨機(jī)選擇某地區(qū)的大型門戶企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，在與實(shí)驗(yàn)對(duì)象簽訂合作協(xié)議后，獲取該企業(yè)線上銷售平臺(tái)的在近一個(gè)星期內(nèi)的用戶訪問流量數(shù)據(jù)。此企業(yè)在地區(qū)屬于大型企業(yè)，企業(yè)共包括三個(gè)大型線上服務(wù)網(wǎng)站，分別為新產(chǎn)品營(yíng)銷網(wǎng)站、售后服務(wù)網(wǎng)站與企業(yè)內(nèi)部資源共享網(wǎng)站。此次研究所選的網(wǎng)站為新產(chǎn)品線上營(yíng)銷網(wǎng)站，此網(wǎng)站由企業(yè)內(nèi)技術(shù)部門負(fù)責(zé)，在運(yùn)營(yíng)中，由技術(shù)部門負(fù)責(zé)進(jìn)行上線產(chǎn)品的研發(fā)，并將研發(fā)后的產(chǎn)品與產(chǎn)品相關(guān)信息，進(jìn)行整理后上傳到網(wǎng)站，對(duì)資源進(jìn)行公開處理。為了證明此方法具有實(shí)用性，將此方法集成在新產(chǎn)品營(yíng)銷網(wǎng)站中，對(duì)發(fā)布新產(chǎn)品信息后，網(wǎng)站在近一周內(nèi)的用戶訪問流量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)界面如圖4所示（輸入的統(tǒng)計(jì)時(shí)間為2020-05-20—2020-05-27）。

從上述圖4所示的界面可以看出，將此方法集成在網(wǎng)站中后，可以直接通過操作界面的方式，進(jìn)行網(wǎng)站用戶流量的統(tǒng)計(jì)。將操作界面的鼠標(biāo)點(diǎn)擊在“2020-05-23”日期后，界面顯示“2020-05-23訪問人數(shù)為0”。由此可以證明此方法在實(shí)際應(yīng)用中可以起到對(duì)網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的作用，可以將分析處理后的結(jié)果繪制成折線圖，實(shí)現(xiàn)對(duì)分析處理結(jié)果的圖片化展示。在此基礎(chǔ)上，選擇基于梯度自適應(yīng)優(yōu)化算法的數(shù)據(jù)分析方法作為傳統(tǒng)方法，分別使用本文方法與傳統(tǒng)方法對(duì)網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。在使用本文方法進(jìn)行流量數(shù)據(jù)的處理時(shí)，后端將根據(jù)近期用戶瀏覽量數(shù)據(jù)，建立一個(gè)針對(duì)此網(wǎng)站的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，結(jié)合終端對(duì)網(wǎng)站的自動(dòng)化評(píng)價(jià)，掌握不同用戶在網(wǎng)站內(nèi)的深度瀏覽時(shí)間、用戶在不同類型產(chǎn)品上的停留時(shí)間、用戶的IP所屬地址等信息。在掌握與瀏覽相關(guān)的數(shù)據(jù)后，根據(jù)用戶IP地址，定位用戶的所屬源地，進(jìn)行流量信息的展示。此時(shí)，技術(shù)端將根據(jù)網(wǎng)站分析處理得到的結(jié)果數(shù)據(jù)，進(jìn)行網(wǎng)站推送機(jī)制的整改，以上文提出的“新產(chǎn)品線上營(yíng)銷網(wǎng)站”為例，在經(jīng)過此方法對(duì)網(wǎng)站流量信息的分析后得出，來源地為“北京市”的用戶在所有瀏覽用戶中的人數(shù)占比約60.0%，說明此產(chǎn)品的受眾群體大多分布在北京市，掌握網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)的核心數(shù)據(jù)后，可通過對(duì)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)方向的整改，進(jìn)行網(wǎng)站的全面優(yōu)化。

在使用基于梯度自適應(yīng)優(yōu)化算法的數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析時(shí)，技術(shù)人員需要操作界面中的流量統(tǒng)計(jì)功能，選擇待查詢的時(shí)間，進(jìn)行流量的主動(dòng)統(tǒng)計(jì)，并使用終端計(jì)算機(jī)自帶的記事本功能，進(jìn)行流量數(shù)據(jù)與相關(guān)信息的分析與記錄。完成數(shù)據(jù)的記錄后，由技術(shù)人員將得到的信息輸入統(tǒng)計(jì)端，手動(dòng)繪制流量變化圖，并采用主動(dòng)分析的方式，進(jìn)行網(wǎng)站流量信息的決策。通過此種方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)站用戶流量數(shù)據(jù)的分析。

將分析后數(shù)據(jù)導(dǎo)入網(wǎng)站，對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行決策優(yōu)化，將用戶流量增加量作為評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)分析方法有效性的依據(jù)，執(zhí)行此次對(duì)比實(shí)驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)分析處理后一個(gè)星期網(wǎng)站的用戶訪問量，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果繪制成折線圖，如圖5所示。

從上述圖5所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中可以看出，使用本文方法，對(duì)網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)進(jìn)行集中分析后，網(wǎng)站瀏覽人數(shù)呈斷崖式增加，即傳統(tǒng)方法在2020-07-20—2020-07-21兩天時(shí)間內(nèi)完成了對(duì)數(shù)據(jù)的分析、網(wǎng)站的優(yōu)化，而使用傳統(tǒng)方法進(jìn)行網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)的分析后，網(wǎng)站瀏覽人數(shù)在2020-07-23后才呈現(xiàn)顯著增加趨勢(shì)，且流量增加人數(shù)并未超過本文方法處理后的網(wǎng)站流量人數(shù)。綜上所述，得出此次對(duì)比實(shí)驗(yàn)的結(jié)果：相比傳統(tǒng)方法，本文設(shè)計(jì)的基于WAMP的數(shù)據(jù)分析方法，在進(jìn)行網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)的分析處理時(shí)相對(duì)效率更高，且可以將分析后得到的結(jié)果作為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的依據(jù)。

3? 結(jié)? 論

本文從建立網(wǎng)站用戶訪問流量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、基于WAMP的流量數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)與處理、網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)分析結(jié)果圖片化展示三個(gè)方面，設(shè)計(jì)一個(gè)全新的網(wǎng)站用戶訪問流量數(shù)據(jù)分析方法。并通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，相比基于梯度自適應(yīng)優(yōu)化算法的數(shù)據(jù)分析方法，本文設(shè)計(jì)的基于WAMP的數(shù)據(jù)分析方法在進(jìn)行網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)分析處理時(shí)相對(duì)效率更高，可將設(shè)計(jì)成果作為企業(yè)運(yùn)營(yíng)網(wǎng)站的優(yōu)化與決策依據(jù)，以此種方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)盈利與綜合運(yùn)營(yíng)水平的提升。

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作者簡(jiǎn)介：趙擁晨（1981.08—），男，漢族，河北廊坊人，本科，中級(jí)工程師，研究方向：項(xiàng)目管理，數(shù)據(jù)分析。