網頁分析的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決網頁分析的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart

網頁分析進入發燒排行的影片

植基於雲端技術導入內容傳遞網路效益之研究

為了解決網頁分析的問題，作者王豐偉 這樣論述：

近年來熱門的雲端運算及其網路環境已臻成熟，故企業已不再追求建置私有雲為目標，而是趨向發展以雲端網路技術為基礎的應用服務系統。透過雲端資源的利用率及網路快速回應特性，越來越多的企業將導入更多內容傳遞網路，有效率地將企業網站內容傳遞給客戶，進而為企業創造更多利益。本研究對象為我國金融業某銀行，本研究採個案研究法，探討個案公司企業行銷系統如何運用雲端網路技術導入內容傳遞網路，及導入前所面臨的問題與困難，亦分析導入後所帶來的效益。本研究發現，個案公司運用雲端網路技術導入企業行銷內容傳遞網路服務，可幫助個案公司有效提昇行銷內容網頁快速回應、降低企業營運成本、提昇系統服務水準，提升客戶使用的滿意度。

數據中台實戰：手把手教你搭建數據中台

為了解決網頁分析的問題，作者董超華 這樣論述：

自從2015 年阿裡巴巴提出中台的概念後，數據中台的概念就火遍了整個互聯網圈。數據中台是實現企業數據智慧的重要手段，但是數據中台是什麼、為什麼要搭建數據中台、數據中台究竟應該怎麼搭建，這些問題的答案卻很少有人知道。本書從“數據採集”“數據存儲”“數據打通”“數據應用”的角度，基於作者多年搭建數據中台的實戰經驗，毫無保留地為大家解析從0 到1 搭建數據中台的全過程。每個章節都有大量的實戰案例，希望本書能夠對國內數據化工作者提供一定的幫助。本書的讀者範圍很廣，無論你是想要進行數據化轉型的公司高層、一線的產品經理、運營/設計/開發人員，還是對數據領域感興趣的學生或從業人員，都可以從中學到想要的內容。

董超華 曾就職於科大訊飛、佳都集團，現任富力環球商品貿易港資料中台產品負責人。人人都是產品經理專欄作家、公眾號“改變世界的產品經理”主理人，主要分享商業、產品、運營方面的原創文章。其寫作的資料中台實戰系列文章獲得廣泛好評。 第1章 數據中台入門攻略 1 1.1 什麼是中台 1 1.1.1 業務中台與數據中台有什麼關係 3 1.1.2 什麼企業適合搭建中台 3 1.2 雙中台實戰案例 4 1.2.1 業務中台架構 5 1.2.2 數據中台架構 7 1.3 數據中台人員構成 8 1.4 數據中台開發流程 12 1.5 數據中台內外合作機制 15 1.5.

1 數據中台如何與其他部門合作 15 1.5.2 數據中台內部專案管理流程 18 第2章 數據獲取 20 2.1 數據獲取的分類 20 2.2 用戶行為數據獲取 21 2.2.1 與協力廠商移動應用統計公司合作的數據獲取方式 21 2.2.2 前後端埋點結合的數據獲取方式 22 2.2.3 視覺化埋點與後端埋點結合的數據獲取方式 31 2.3 數據獲取流程 33 2.4 數據埋點實戰案例 34 第3章 數據存儲與計算 38 3.1 數據指標的定義 39 3.1.1 數據指標的重要性 39 3.1.2 如何定義數據指標 39 3.1.3 如何識別虛榮指標 42 3.2 數據模型設計 43 3

.2.1 什麼是數據庫和數據倉庫 43 3.2.2 數據倉庫的分層建模體系 45 3.3 數據模型設計實戰案例 48 3.3.1 ODS層模型設計 49 3.3.2 DWD層/DWS層模型設計 54 3.3.3 ADS層模型設計 63 3.4 數據計算實戰案例 65 3.4.1 從ODS層到DWD層計算過程 65 3.4.2 從DWD層到DWS層計算過程 68 3.4.3 從DWS層到ADS層計算過程 70 第4章 數據打通 72 4.1 標籤平臺設計思路 72 4.2 標籤平臺快速入門 75 4.2.1 標籤平臺主流程介紹 75 4.2.2 數據寬表 76 4.2.3 標籤體系 77 4.

2.4 標籤工廠 81 4.2.5 人群圈選 83 4.3 用戶畫像 87 4.3.1 個人用戶畫像 88 4.3.2 群體用戶畫像 89 4.4 標籤平臺實戰案例 91 第5章 用戶分析 95 5.1 用戶分析的思路 95 5.2 用戶拉新分析 96 5.2.1 用戶拉新管道註冊碼管理 96 5.2.2 用戶拉新相關指標 98 5.2.3 使用者拉新頁面轉化率 98 5.2.4 使用者拉新ROI模型 100 5.3 用戶活躍分析 101 5.4 用戶留存分析 102 5.5 用戶轉化分析 103 5.6 用戶裂變分析 105 5.7 用戶生命週期分析 106 第6章 商品分析 110 6

.1 商品售前分析 111 6.1.1 供應商的選擇 112 6.1.2 商品定位 113 6.1.3 商品數量規劃 114 6.1.4 商品上架分析 115 6.2 商品售中分析 116 6.3 商品售後分析 121 第7章 流量分析 123 7.1 網頁分析 124 7.1.1 推廣頁 125 7.1.2 商品詳情頁 126 7.2 路徑分析 127 7.3 坑位分析 130 第8章 交易分析 134 8.1 針對公司領導層的交易分析設計 134 8.1.1 領導層移動端交易分析設計 136 8.1.2 自動化短信推送 137 8.1.3 數據大屏設計 139 8.2 針對產品/運營人

員的交易分析設計 140 8.2.1 交易分析數據總覽 141 8.2.2 管道交易分析 141 8.2.3 交易來源分析 143 8.2.4 購物頻次分析和購物間隔分析 145 第9章 自助分析平臺 148 9.1 自助分析平臺產品方案 149 9.2 快速入門三種數據自助分析視覺化產品 150 9.2.1 帆軟自助看板模組介紹 151 9.2.2 達芬奇自助看板模組介紹 153 9.2.3 Superset自助看板模組介紹 155 9.3 自助分析平臺技術選型 157 9.4 自助分析平臺實戰案例 157 9.4.1 數據中台集成達芬奇 157 9.4.2 自助分析平臺實戰案例 162

第10章 自動化行銷平臺 167 10.1 自動化行銷平臺的設計思路 168 10.2 自動化行銷平臺介紹 169 10.2.1 常規行銷活動的內容製作 170 10.2.2 行銷活動人群圈選 176 10.2.3 行銷活動觸達任務 176 10.2.4 活動效果分析 180 10.3 自動化行銷平臺實戰案例 182 10.3.1 優惠券行銷活動實戰案例 182 10.3.2 週期性短信觸達行銷活動實戰案例 184 第11章 推薦平臺 187 11.1 什麼是推薦系統 187 11.2 推薦系統架構 189 11.2.1 推薦系統功能架構 189 11.2.2 推薦系統技術架構 191 1

1.3 推薦平臺專案實施流程 192 11.4 兩種經典的推薦演算法 193 11.4.1 基於使用者的協同過濾演算法 194 11.4.2 基於物品的協同過濾演算法 195 11.5 推薦系統的評測指標 196 11.6 推薦系統的冷開機 199 11.7 從0到1打造一個離線推薦系統 201 11.7.1 離線推薦系統設計思路 201 11.7.2 離線推薦系統演算法選型 201 11.7.3 離線推薦系統開發過程 204 11.7.4 離線推薦系統測試 208 11.8 從0到1打造一個即時推薦系統 210

植基於圖片深度學習的釣魚網站偵測系統

為了解決網頁分析的問題，作者林家甫 這樣論述：

摘要 iAbstract ii誌謝 iv目錄 v表目錄 vii圖目錄 viii第一章 緒論 11.1背景與動機 11.2 研究目的 11.3 方法與實驗分析 21.4 章節架構 3第二章 文獻收集與探討 52.1 相關文獻分析 52.1.1 網路釣魚(Phishing)的定義 52.1.2 文獻討論 7第三章 實驗方法與設計 153.1 研究流程 153.1.1 實驗環境 153.1.2 實驗流程 153.2 預處理作業 163.2.1 樣本收集及篩選 163.2.2

原始欄位分類 163.2.3 特徵值轉換與建置 183.3 實驗分析 213.3.1 分析指標 213.3.2 決策樹(DTs)採樣 223.3.3 隨機森林(RF)採樣 233.4 特徵值權重(Importance) 243.5 ResNet50模型建立 263.5.1 RGB圖形轉換 263.5.2 ResNet50影像辨識 27第四章 結果蒐集與分析 294.1 實驗結果 294.1.1決策樹訓練結果 294.1.2隨機森林訓練結果 334.1.3權重著色法 354.2 研究分析與比較 42

第五章 結論與展望 445.1 研究總結 445.2 未來展望 44參考文獻 46附錄 50