網 路 流量分析工具的問題，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

電商流量數據化運營

為了解決網 路 流量分析工具的問題，作者宋天龍 這樣論述：

這是一本系統講解資料如何在行銷與運營的全流程中發揮驅動作用和輔助決策價值的著作。是知名資料分析專家宋天龍的厚積薄發之作，得到了行業裡多位專家的一致好評和推薦。   在內容組織形式上，本書有宏觀和微觀兩條主線： 宏觀上，內容圍繞流量資料化運營的全流程展開，涵蓋管道策略與計畫管理、媒體投放與執行管理、管道投放效果評估與分析、流量運營監控與效果複盤等各個環節。目標是指導企業如何通過資料實現低成本、大批量、高品質的流量引入，這是流量運營的核心目標，也是本書要解決的核心問題。   微觀上，內容根據流量資料化運營的業務操作過程來組織，以業務場景為切入點，依次按照業務問題、資料支援方案、

實用工具實操的思路展開，通過案例介紹具體的實施過程，用資料解決具體業務問題。   這本書的重點不是資料分析的原理和方法，也不是資料分析工具的使用，更不是行銷等具體業務工作如何開展，相關的知識全部融合到具體的應用場景中，重點是如何讓資料在行銷與運營的全流程中發揮價值，真正實現業務與資料的互相促進與補充。   本書不要求讀者有資料分析基礎，也不要求有Python基礎。80%的資料處理工作通過Excel完成，餘下的20%通過Python完成，即便沒有Python基礎，也能順利完成全書的實操。所有實操案例均提供來源資料和完整代碼。

網 路 流量分析工具進入發燒排行的影片

電商平台訪客行為分析 以Google Merchandise Store為例

為了解決網 路 流量分析工具的問題，作者白振生 這樣論述：

隨著科技的進步與發展，1994年開始有網路商店出現，Amazon就是當時的代表性電商，而2003年大陸爆發SARS疫情，加速阿里巴巴淘寶的崛起；2008年金融風暴，全球對google搜尋引擎的使用大增，也加速了google的發展，網路技術逐漸成熟，人們的消費習慣也逐漸在改變；2020年初新型冠狀病毒COVID-19疫情在全球大爆發，至今已嚴重地影響人類的生活，人們無法外出購物，因而轉往線上消費，電子商務產業逆勢成長，各大品牌商、中小企業甚至小到個人也都紛紛投入電商產業，在疫情的影響下，電商戰國時代正式來臨。此時該如何提高競爭力，才能讓企業持續成長並保有優勢，如何找出網站的缺點並加以優化，大數

據分析將是必備的工具與能力，而Google Analytics流量分析工具是國內外從事網路事業、數位行銷以及績效分析的重要參考依據，因此如何應用Google分析工具，來探討流量背後代表的意義，透過分析研究來改善網站的體質，增加優質的流量，進而提高轉換，讓網站帶來更大營收，發揮更大效益，是現今網路行銷、資訊管理以及企業管理部門不能忽視的一門學問，必須加以探討與研究。 本研究蒐集Google Merchandise Store 2020年1年間的數據，整理與分析並依據量化結果探討數據背後的商業意義，藉此發掘網站的問題，提出改善方向，提供網站經營者或是即將從事電子商務產業的企業或個人，基於實證基礎

上的經營指導原則。

墨守之道：Web服務安全架構與實踐

為了解決網 路 流量分析工具的問題，作者盛洋李華峰 這樣論述：

近年來，資訊技術的廣泛應用極大地促進了社會進步，也方便了人們的工作和生活，隨之而來的網路安全問題日益突顯。如何構建安全可靠的網路環境，如何與時俱進地把新技術納入網路安全防護的實踐當中，成為網路安全工作者的重要課題。 本書聚焦於 Web 服務常用的安全技術，以案例形式展示 Web 服務所面臨的威脅，並給出了豐富多樣的解決方案。本書由淺入深地介紹了 Web 安全的相關主題，包括 Web 應用程式基礎理論、Web伺服器與負載均衡、HTTPS和CDN的安全問題、Web服務的安全因素、如何保護Web服務、WAF原理與實踐、Web日誌審計、蜜罐技術、大資料時代的Web安全、網路安全解決方案等內容。 本

書適合網路安全領域的研發人員、運維人員、高校師生、培訓機構等群體閱讀參考。 盛洋，新浪網高級安全與開發工程師，長期從事企業資訊系統開發與嵌入式系統開發。在進入互聯網資訊安全領域之後，他將企業級資訊安全工程方法與對嵌入式系統高性能的要求融入互聯網安全資訊系統的開發實踐中，深度參與了互聯網企業雲服務防護實踐和安全資訊系統的構建。他還是《安全客》季刊的作者，FreeBuf安全智庫指導專家顧問及“年度作者”。他也是一名活躍的技術博主，運營公眾號“糖果的實驗室”。 李華峰，資訊安全顧問和自由撰稿人，FreeBuf安全智庫指導專家顧問，多年來一直從事網路安全滲透測試方面的研究工作，在網

路安全部署、網路攻擊與防禦以及社會工程學等方面有十分豐富的教學和實踐經驗。他還是一位高產的技術作者，已出版多本原創著作和譯著，為學界和業界的網路安全教學和實踐提供了助力。他經常通過公眾號“邪靈工作室”給大家分享圖書相關的資料和實用的技術指南。 第1章 初探門徑 ——Web應用程式基礎理論 1 1．1　Web應用程式是怎樣煉成的　1 1．2　程式師是如何開發Web應用程式的　6 1．2．1　Web程式的分層結構　7 1．2．2　各司其職的程式師　8 1．3　研究Web應用程式的“利器”　11 1．3．1　黑盒測試類工具　11 1．3．2　白盒測試類工具　13 1．4　小結　1

4 第2章 登堂入室 ——Web伺服器與負載均衡　15 2．1　羅馬不是一天建成的　15 2．2　眾人拾柴火焰高——集群技術　17 2．2．1　集群技術的核心——負載均衡演算法　18 2．2．2　實現負載均衡的設備　19 2．2．3　集群的高可用性　21 2．2．4　負載均衡設備的部署　22 2．2．5　集群擴展實例　23 2．3　用LVS實現負載均衡　25 2．3．1　DR模式　26 2．3．2　TUN模式　26 2．3．3　NAT模式　27 2．3．4　FULL NAT模式　28 2．4　保證負載均衡設備的高可用性　28 2．5　基於OpenResty的負載均衡方案　32 2．6　使用T

OA溯源真實IP　33 2．7　小結　34 第3章　禍起蕭牆 ——HTTPS和CDN的安全問題　35 3．1　伺服器與流覽器溝通的橋樑——HTTP　35 3．1．1　HTTP的工作原理　36 3．1．2　HTTP的缺陷　37 3．2　以安全為目標的HTTPS　38 3．2．1　HTTPS的工作原理　38 3．2．2　針對HTTPS的攻擊　39 3．2．3　HSTS的工作原理　40 3．2．4　針對HSTS的攻擊　41 3．3　CDN相關的概念　43 3．3．1　HTTP範圍請求　45 3．3．2　DDoS攻擊　47 3．3．3　放大攻擊　47 3．4　RangeAmp攻擊　48 3．4．1　

小位元組範圍（SBR）攻擊　49 3．4．2　重疊位元組範圍（OBR）攻擊　50 3．5　小結　52 第4章　四戰之地 ——Web服務的安全因素　53 4．1　Web服務所面臨的威脅　53 4．2　Web服務安全的外部環境因素　54 4．2．1　作業系統的漏洞　55 4．2．2　伺服器應用程式的漏洞　66 4．2．3　Docker的缺陷　69 4．3　Web服務安全的內部代碼因素　71 4．3．1　常見的Web程式漏洞　71 4．3．2　Web漏洞測試程式（以PHP DVWA為例）　73 4．3．3　命令注入（Shell Injection）的成因與分析　76 4．3．4　檔包含漏洞的分析與

利用　82 4．3．5　上傳漏洞的分析與利用　88 4．3．6　跨站請求偽造漏洞的分析與利用　92 4．3．7　XSS的分析與利用　96 4．4　Web服務安全檢測工具（靜態代碼審計和動態檢測）　100 4．4．1　資訊搜集工具　100 4．4．2　漏洞掃描工具　102 4．4．3　Web安全掃描工具　103 4．4．4　代碼審計工具　104 4．5　小結　105 第5章　道高一尺 ——如何保護Web服務　106 5．1　WAF基礎知識　107 5．1．1　WAF簡介　107 5．1．2　反向代理機制　108 5．1．3　DDoS防護與WAF的區別　110 5．1．4　反爬蟲防護與WAF的區

別　110 5．1．5　WAF的工作原理　110 5．2　Lua語言基礎　115 5．2．1　Lua保留字　115 5．2．2　變數與資料結構　115 5．2．3　控制結構　116 5．2．4　函式宣告與調用　117 5．2．5　規則運算式　121 5．3　WAF的規則編寫　122 5．3．1　XSS攻擊攔截正則　122 5．3．2　SQL注入攔截正則　123 5．4　高級攔截過濾規則　124 5．5　WAF的日誌分析技術　126 5．5．1　C模組日誌擴展模組　126 5．5．2　Lua的UDP日誌發送　129 5．5．3　Kafka日誌收集　130 5．5．4　在Conf中配置Syslog

日誌輸出　130 5．5．5　基於log_by_lua階段實現日誌轉發　131 5．6　閘道型WAF系統　132 5．6．1　安裝OpenResty　133 5．6．2　安裝Lapis　133 5．6．3　創建Lua Web應用　133 5．6．4　Lor框架　135 5．6．5　Orange閘道　136 5．6．6　在雲環境中部署Orange　140 5．6．7　Apache APISIX閘道　144 5．7　流量鏡像與請求調度　147 5．7．1　流量鏡像與蜜罐系統的聯繫　147 5．7．2　配置邏輯　148 5．7．3　動態切換上游（蜜罐）　149 5．8　動態跟蹤技術　151 5．8．

1　保證閘道的安全性　151 5．8．2　動態跟蹤技術　152 5．9　小結　153 第6章　魔高一丈 ——WAF可以讓我們高枕無憂嗎　154 6．1　入侵者如何檢測WAF　154 6．1．1　網站有無WAF保護的區別　154 6．1．2　檢測目標網站是否使用WAF　155 6．1．3　檢測目標網站使用的WAF產品　158 6．2　入侵者如何繞過雲WAF　161 6．3　常見的WAF繞過方法　163 6．3．1　利用WAF的檢查範圍　164 6．3．2　WAF與作業系統的解析差異　165 6．3．3　利用WAF與伺服器應用程式的解析差異　170 6．3．4　編解碼技術的差異　172 6．3．

5　其他常用方法　175 6．4　小結　176 第7章　有跡可循 ——Web日誌審計　177 7．1　Web服務的日誌聚合　178 7．1．1　KafkaCat安裝　178 7．1．2　Nginx和OpenResty日誌配置　179 7．1．3　用KafkaCat發送日誌　180 7．2　Kafka資料佇列服務安裝　180 7．2．1　Kafka安裝與配置　180 7．2．2　Zookeeper安裝與配置　184 7．2．3　創建索引並測試　186 7．3　NxLog　187 7．3．1　NxLog安裝　187 7．3．2　NxLog配置　187 7．4　Graylog　189 7．5　日誌

自動化取證分析　198 7．6　小結　204 第8章　太公釣魚，願者上鉤 ——蜜罐技術　205 8．1　蜜罐技術簡介　205 8．2　蜜罐的部署　208 8．2．1　Python環境安裝　208 8．2．2　安裝PIP　208 8．2．3　安裝VirtualEnv　208 8．2．4　創建Python虛擬環境　208 8．2．5　安裝OpenCanary　209 8．2．6　蜜罐系統組態管理　209 8．2．7　蜜罐服務分析　209 8．2．8　啟動蜜罐系統　214 8．3　常見的蜜罐服務　215 8．3．1　HTTP　216 8．3．2　FTP　217 8．3．3　SSH　218 8．3．

4　Telnet　218 8．3．5　MySQL　219 8．3．6　Git　219 8．3．7　NTP　220 8．3．8　Redis　220 8．3．9　TCP　221 8．3．10　VNC　221 8．3．11　RDP　222 8．3．12　SIP　223 8．3．13　SNMP　223 8．3．14　Nmap　224 8．3．15　SYN探測　225 8．3．16　FIN　225 8．3．17　XmasTree　226 8．3．18　Null　227 8．3．19　MSSQL　228 8．3．20　HTTPProxy　228 8．4　虛擬蜜罐技術與擴展　229 8．5　蜜罐運維管理　2

34 8．6　蜜罐流量監聽技術與實現　236 8．6．1　基於C與Pcap實現的流量分析工具　236 8．6．2　創建蜜罐監聽　237 8．6．3　編寫Makefile　239 8．6．4　核心API解析　239 8．6．5　資料來源外掛程式　243 8．6．6　過濾外掛程式　245 8．6．7　日誌輸出外掛程式　246 8．7　用交換機埠聚合技術實現蜜罐部署　247 8．7．1　交換機埠聚合與蜜罐VLAN劃分　247 8．7．2　單物理網卡與多IP蜜罐實例監聽　248 8．7．3　案例1：捕獲內網服務發起的掃描行為　248 8．7．4　案例2：勒索病毒軟體監控　249 8．7．5　收集攻擊p

ayload資料　249 8．7．6　日誌中心與威脅報警　250 8．7．7　蜜罐系統的監控與運維　251 8．8　小結　252 第9章　眾擎易舉 ——大資料時代的Web安全　253 9．1　正常URL與惡意URL　254 9．2　傳統的惡意URL檢測方法　256 9．3　當URL檢測遇上機器學習　257 9．4　深度學習框架　258 9．5　URL的向量表示　259 9．6　基於LSTM的惡意URL識別模型　261 9．7　URL識別模型與WAF的結合　264 9．7．1　自動威脅日誌採集　265 9．7．2　Sklearn大資料環境　267 9．7．3　大數據建模實踐　269 9．8　小

結　271 第10章 步步為營 ——網路安全解決方案　272 10．1　通過命令注入漏洞進行滲透　273 10．1．1　攻防系統結構　273 10．1．2　DVWA的反彈Shell操作　275 10．1．3　日誌與資料中心　276 10．2　基於DSL的攔截檢查防禦　278 10．2．1　DSL與小語言OpenResty EdgeLang　278 10．2．2　基於OpenResty EdgeLang的攔截檢查　280 10．3　基於語義分析庫的威脅攻擊分析　282 10．3．1　語義分析原理　282 10．3．2　libInjection語義分析庫　283 10．3．3　開源語義分析庫的局

限　283 10．4　基於神經網路的威脅建模手段　284 10．4．1　規則泛化　284 10．4．2　資料神經網路　284 10．5　跟蹤Shell反彈執行進程　285 10．5．1　System動態跟蹤技術　285 10．5．2　OpenResty YLang語言　287 10．5．3　火焰圖與動態跟蹤　289 10．5．4　OpenResty YSQL語言　290 10．6　小結　292

終身學習線上Podcast網站學習者及內容使用分析-個案研究

為了解決網 路 流量分析工具的問題，作者蔡玉秀 這樣論述：

本研究以國立教育廣播電臺Channel+網站為案例，該網站係以線上策展與學習課程為概念進行設計，並以網站Podcast隨選收聽之方式提供民眾進行終身學習。透過在該網站上導入網路流量分析工具Google Analytics (GA)，並結合事件追蹤碼(Event tracking code)及多維度分析，以了解其服務情形、學習者背景及對學習內容的喜好。本研究分析了案例網站2020年1月至12月之數據(共計1,227,295收聽次數、100,207位收聽使用者)，並與2019年1月至12月(共計964,778收聽次數、79,273位收聽使用者)的數據進行比較，以由淺入深的分析，實際探究GA相關數

據所隱含的有效資訊。依本研究之分析結果，發現不同學習內容的學習者背景均有所不同，亦有不同的學習行為，而學習資源被運用之績效也有所不同。主要結論與建議如下：一、案例網站中，親子節目確實可以吸引育兒階段的女性與孩子進行共聽，建議持續製作精緻且適合親子的節目內容，並開發適合行動裝置收聽之相關功能及適時進行行銷推廣。而語言學習節目，則建議可持續開發德語、泰語及越南語等較少有的學習資源，而日語、英語等過於飽和的學習資源則應汰弱留強，以有效吸引學習者。二、節目內容製作時應依不同內容學習者之學習目的，進行內容與課程設計，並製作簡短精緻的學習內容，以減輕學習者的學習負擔、提升其學習動機。另透過與相關機構或藉由

社群媒體，針對不同內容學習者精準行銷，應可有效提升案例網站能見度與服務績效。三、可藉由結合使用者瀏覽記錄，主動推薦學習者感興趣之內容，或透過不同學習內容間的互相推薦機制，讓使用者能觸及更多案例網站的不同內容，引導學習者持續學習，同時提升學習資源之運用度。四、透過收聽次數、使用者之成長或衰退情形將語言節目進行分群，並搭配新舊使用者消長情形、學習者停留時間進行分析，可大致區分不同分群節目之差異，並初步確認各分群節目應調整或汰換之策略。本研究驗證了終身學習資源網站透過運用GA進行深入與多維度分析後，可獲得評估網站績效、學習者背景與學習資源內容調整等相關有意義之資訊，相關終身學習資源網站可運用此簡易與

低成本之方式進行分析評估，以持續改善並提升民眾學習意願，亦能初步了解使用Podcast網站服務學習者的背景與喜好情況。