网络数据分析浅谈

浅谈IP网络流量分析【摘要】随着互联网技术的迅速发展，网络覆盖的范围越来越广泛，人们的工作、生活也越来越离不开网络，各种网络业务的应用也得到了普及，网络流量分析技术也取得了长足的进步，本文通过网络流量分析方法的研究，对网络流量分析的特点﹑属性及工作原理来分析，并且阐述IP网络流量分析的重要性以及应用性。

【关键词】IP网络流量分析；互联网；技术的应用网络流量分析是一个有助于网络管理者进行网络优化、网络监控、流量趋势分析等工作的工具，进而挖掘网络资源潜力，控制网络互联成本，并为网络规划、优化调整和业务发展提供基础依据，企业需要及时了解到网络中承载的业务，及时掌握网络流量特征，及时解决网络性能问题。

从这些企业管理网络中所经常遇到的问题来看，需要有一种解决方案能让网络管理人员及时了解到详细的网络使用情形，使网络管理人员及时了解网络运行状况，及时清楚网内应用的执行情况。

随着网络的发展，流量分析工作将在网络管理中起到越来越重要的作用。

1.网络流量分析方法网络流量是单位时间内通过网络设备或传输介质的信息量。

网络流量分析根据不同的方法可以从不同的侧面展开，目前，主要的分析方法有流量的统计分析和流量的粒度分析等。

1.1 网络流量的统计分析（1）基于软件的流量统计这种统计分析一般通过修改安装于主机上的操作系统的网络接口模块，使之具有捕获数据包的功能，以实现流量信息的收集和分析。

基于硬件的流量统计效率很高，专用性强，但是价格昂贵对人员要求高，而基于软件的流量统计有价格便宜，实现灵活，扩展性强的优点，但其性能要低于基于硬件的统计技术。

因此，流量统计方法有待进一步的提高，以适应网络快速发展的需求。

（2）基于硬件的流量统计此类分析通常采用硬件测量设备，是一种为特定目的设计的用于收藏和分析流量数据的硬件设备。

1.2 网络流量的粒度分析网络流量行为特征的分析还可以在不同测量粒度或者不同的层面上展开。

比特级（Bit-level）的流量分析，这种分析主要关注网络流量的数据特征，如网络线路的传输速率，吞吐量的变化等等。

浅谈SEM数据分析的意义、维度和结果首先要明确，为什么要做SEM数据分析？SEM数据分析的最大意义在于总结过去，预判未来，改善投放。

通过一系列的改善，使账户的投放运作走上良性循环。

或许很多人认为，一个好的数据分析能把一个巨亏的烂账户变为巨盈的好账户，但是营销达人弘鸽科技认为，这虽然存在理论可能，但操作性极低。

拿气象学的数据分析来举例，凭借丰富的经验和高科技的仪器，人类已经拥有了预测未来天气变化的能力。

但是人类仅仅是分析预测，不能彻底改变未来的天气变化。

因为该下雨时还是得下雨，该干旱的还是干旱。

我们只是通过数据分析和预测，在下雨前准备好伞，在干旱前储存好足够的水罢了。

SEM的数据分析也是如此，我们只是通过数据分析在行业低谷到来前避免潜在的无效投放，在行业高峰来临之际，做好充足准备。

如此进退有度，SEM效果自然也就提升了。

SEM数据分析的维度怎么理解呢？几乎所有SEM推广账户后台都能为用户提供数据统计和下载服务。

面对琳琅满目的数据记录，不少SEMER看花了眼——我们该看哪些数据？之所以产生这方面的困扰，是因为一些SEMER缺乏对数据维度筛选的能力。

我们需要根据自己投放SEM的目的来筛选需要的维度去看数据，这样不但不会让人头晕，更能提高我们数据分析的效率。

目前SEM的投放目的基本可分为效果投放和品牌宣传两类。

其中，效果转化是指以咨询量、订单量等为目的的投放。

从结果倒推回去看会发现——要有咨询和订单需要网民访问我们的网站，而让网民访问我们的网站则需要网站有展现，并且有足够的出价确保其必要的排名，这样才能保证一定的点击量。

所以，效果投放的账户往往需要关注点击量、展现量、点击率、消费、平均排名等相关维度的数据。

另外，还要根据咨询收益、订单收益计算投入产出。

更细化的数据，还可以关注到每一个页面的转化率等。

品牌宣传更注重网站品牌的曝光率。

这就需要我们更关注网站的展现量，以及不同关键词和搜索词的具体展现和点击等。

浅谈计算机网络安全的分析及对策计算机网络安全是指对计算机网络系统进行保护和防御的一系列技术和措施，以确保网络中的数据和信息的机密性、完整性和可用性。

随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益突出，网络攻击事件层出不穷，给个人和组织的信息资产带来了巨大的风险。

因此，对计算机网络的安全问题进行分析，并制定相应的对策非常重要。

首先，计算机网络安全问题的分析是关键。

要深入了解造成计算机网络安全问题的主要原因，可以从以下几个方面进行考虑：1.网络设备和软件漏洞：网络设备和软件可能存在安全漏洞，黑客可以利用这些漏洞进行攻击。

因此，定期对网络设备和软件进行安全检查和更新，及时修补漏洞，对于避免漏洞被利用非常重要。

2.网络拓扑结构问题：计算机网络的拓扑结构设计和管理不当，容易导致安全问题。

例如，网络中的关键设备未经适当保护，网络边界未设置有效的安全防护措施等。

因此，要合理规划网络拓扑结构，减少网络边界风险，确保网络安全。

3.账号和口令管理问题：弱账号和口令管理是导致网络安全问题的重要原因之一、过于简单的密码容易被猜测或破解，账号遭到盗取。

因此，要建立强密码策略，定期更换密码，并采用多层认证等措施来增强账号和口令的安全性。

4.威胁情报和攻击态势分析：了解当前的网络威胁情报和攻击态势，以及各种攻击手段和特征，有助于采取相应的安全对策来应对场景化的攻击。

可以通过订阅获得第三方威胁情报，定期进行威胁情报分享和攻击态势分析。

接下来，针对计算机网络安全问题，可以采取以下对策：1.防火墙和入侵检测系统：配置和管理有效的防火墙和入侵检测系统有助于阻止非法访问和入侵行为。

防火墙可以过滤流量，阻止未经授权的访问，并提供安全的网络边界。

入侵检测系统可以检测和监控网络中的异常行为和攻击行为，及时发现并阻止攻击行为。

2.加密通信和数据保护：使用加密技术对敏感数据进行加密，确保数据在传输和存储过程中的安全性。

同时，采取合适的备份策略，定期备份重要数据，并将备份数据存储在安全的地方，以防止数据丢失和损坏。

浅谈大数据及大数据分析大数据及大数据分析一、引言大数据是指规模庞大、增长迅速且类型多样的数据集合。

随着科技的发展，大数据已经成为各行各业的重要资源，对企业决策和发展起到了至关重要的作用。

大数据分析是指通过对大数据进行收集、整理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策制定和业务优化等方面的工作。

二、大数据的特点1. 规模庞大：大数据的规模通常以TB、PB、EB等为单位，远远超过传统数据处理能力。

2. 增长迅速：随着互联网和物联网的普及，数据的产生速度呈爆发式增长。

3. 类型多样：大数据包含结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，如文本、图像、音频等。

三、大数据分析的意义1. 发现商业机会：通过对大数据的分析，可以发现潜在的商业机会，预测市场趋势，为企业的发展提供战略指导。

2. 提高决策效率：大数据分析可以帮助企业快速获取和分析各种信息，从而支持决策制定，提高决策的准确性和效率。

3. 提升客户体验：通过对大数据的分析，可以了解客户的需求和偏好，为客户提供个性化的产品和服务，提升客户体验和忠诚度。

4. 优化运营效率：大数据分析可以帮助企业发现运营中的问题和瓶颈，优化运营流程，提高效率和降低成本。

5. 加强风险管理：通过对大数据的分析，可以及时识别和预测潜在的风险，采取相应的措施进行风险管理和防范。

四、大数据分析的步骤1. 数据收集：从各种数据源中收集大数据，包括企业内部的数据库、外部的公共数据库、社交媒体等。

2. 数据整理：对收集到的数据进行清洗、去重和转换，使其符合分析的要求，保证数据的准确性和一致性。

3. 数据存储：将整理后的数据存储在适当的数据库或数据仓库中，以便后续的分析和挖掘。

4. 数据分析：利用统计学、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行分析，发现其中的规律和关联。

5. 数据可视化：将分析结果以图表、报告等形式展示出来，使非专业人士也能够理解和利用分析结果。

6. 模型建立：根据分析结果，建立相应的模型和算法，以支持决策制定和业务优化。

浅谈电信诈骗网络犯罪“数据”分析及对策摘要：电信网络诈骗犯罪是诈骗罪在网络时代的一种新类型，社会危害大，骗局隐蔽，且手段不断翻新，治理难度大。

在分析电信网络诈骗犯罪概念、特征的基础上，阐述了电信网络诈骗犯罪的类型，指出了电信网络诈骗犯罪的成因；分析了电信诈骗相关数据，阐述了电信网络诈骗犯罪的治理对策。

关键词：电信网络；诈骗犯罪；数据类型；治理对策一、电信诈骗的现状分析现如今，互联网早已不再是一个新鲜的概念，随着网络的不断普及，人们的日常生活已经离不开这个电子的虚拟世界。

我们通过网络来购物、社交、搜寻信息等，并且开始逐渐通过网络来处理各种各样的个人事务。

与此同时，我们的个人信息也不断被大数据吸收,包括手机号码、邮箱账户、个人照片、家庭住址、身份证号码、银行卡账号等。

根据国家计算机病毒应急处理中心在2019年国家网络安全宣传周发布的《第十八次计算机病毒和移动终端病毒疫情调查报告》,2019年，有49.96%的用户遭遇过网络诈骗，主要方式有电话、短信、钓鱼网站、即时通讯工具、网络购物平台、邮件等。

同样常见的还有“微信账号异地登录短信提醒”“强迫中奖”等诈骗手段，让人防不胜防。

二、电信诈骗的数据统计分析及数据要素种类分析（一）信息时代用户的个人隐私信息保护已是一个亘古不变的话题,隐私窃取犯罪属于一切网络犯罪的源头。

用户在日常使用手机时，下载应用、浏览网页或授权应用一些敏感权限都有可能不经意间导致个人信息泄露。

根据《公安部电信诈骗案件侦办平台》显示，电信诈骗类型主要分四大类，分别是冒充电商物流客服类，贷款、代办信用卡类（虚假投资理财类），刷单返利类，网络交友赌博类。

（二）电信诈骗数据信息类要素。

在刑事侦查中，数据信息类要素主要有以下几种：1、通讯数据信息。

当下，利用手机等电子通讯工具实施犯罪的越来越多,甚至有些犯罪离开了手机等电子通讯工具根本就无法完成。

因此，通讯数据信息就成为重要的摸排要素。

例如，“在团伙盗窃案件中，犯罪行为人在实施盗窃之前、盗窃之中、盗窃完成离开现场之后，都有可能通过手机等电子通讯工具进行联系，制定盗窃计划、规划逃跑路线等。

浅谈大数据时代统计学的挑战与机遇
挑战：
1、数据量大：大数据时代，数据的增长速度远远超过了人类处理数据的速度，面临着海量数据的处理挑战。

2、数据质量不稳定：与传统数据不同，大数据来源较为复杂，像社交网络，物联网等多维度数据都会存在噪声、不完整、异常等问题，这些问题需要考虑清洗、抽样等处理方式，以更好的挖掘数据潜力。

3、数据分析难度大：面对海量数据，需要结合更多的技术手段与算法来处理和分析数据，比如机器学习、人工智能、数据挖掘等。

4、保护个人隐私：在大数据时代，个人信息的收集和使用受到了极大的关注，统计分析过程中必须考虑如何保证个人隐私的安全。

机遇：
1、数据的价值：大数据时代，人们所需要的信息越来越多，统计学可以通过分析大数据中的信息来发现潜在的价值和机遇。

2、预测的精度：大数据对于不同时期、不同地点、不同人群的数据分析能力，在预测中的精度可以较高的提升。

3、开放的环境：大数据提供了一个开放的环境，面对更多的数据，让统计学家和其他领域专家为了更好的解决具体问题能够开展人上合作与创新，可以较大的提升对于部分问题成果的质量。

4、更广泛的领域：大数据涉及的领域越来越广泛，涉及到医疗、金融、人力资源等多个领域，不同领域的统计分析方法和模型算法的更迭革新将提高统计学在各领域中的应用水平。

结论：
总之，大数据时代既给统计学带来了挑战，也带来了极大的机遇。

只有通过一定的技术和对于行业形势的深入了解，统计学能够在挑战中应对和解决问题，挖掘出数据中蕴含的价值，发挥出更多的作用。

因此，统计学将在大数据时代之中保持其重要的角色，并且随着时代的推进会不断的突破自己，创造出更多的发展机会。

浅谈大数据分析技术及其应用1. 引言1.1 什么是大数据分析技术大数据分析技术是指通过对海量数据进行收集、存储、处理、分析和挖掘，以获取有价值的信息和知识的技术和方法。

随着互联网和移动互联网的快速发展，各行业的数据规模呈现爆炸性增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对海量数据的需求，因此大数据分析技术应运而生。

大数据分析技术依托于大数据技术和数据分析技术，通过应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术手段，对海量、高维、多样的数据进行分析和挖掘，从中提炼出隐藏在数据背后的规律和价值信息。

通过大数据分析技术，可以帮助企业更好地理解市场和客户、优化业务流程、提高决策效率，实现精细化运营和智能化服务。

1.2 大数据分析技术的重要性大数据分析技术的重要性在当今信息社会中日益凸显。

随着互联网的快速发展，海量的数据不断产生，如何有效地分析和利用这些数据成为了很多企业和机构面临的挑战。

大数据分析技术能够帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供科学依据，提高工作效率，降低成本，提供更好的服务。

大数据分析技术也有助于发现趋势和模式，预测未来发展趋势，从而帮助企业做出更准确的决策，抢占市场先机。

在各个行业中，大数据分析技术都扮演着至关重要的角色，比如金融行业利用大数据分析技术进行风险管理和信用评估，医疗行业利用大数据分析技术进行疾病预测和个性化治疗等。

掌握和运用大数据分析技术已经成为企业和组织保持竞争优势的关键。

大数据分析技术的重要性不仅体现在数据处理的效率和准确性上，更体现在对未来发展趋势的洞察和决策的智慧上。

2. 正文2.1 大数据分析技术的基本原理大数据分析技术的基本原理是通过采集、存储、处理和分析大规模的数据，以发现隐藏在数据中的规律、趋势和信息。

其核心在于利用大数据技术和算法对数据进行深度挖掘和分析，从而为决策提供有力支持。

1. 数据采集：通过各种方式收集大规模数据，包括传感器数据、社交媒体数据、交易数据等，确保数据质量和完整性。

2020年第05期71浅谈高校校园网网络流量分析与控制李厦龙广东松山职业技术学院，广东 韶关 512126摘要：随着高校教育规模的快速扩大，对校园网络流量的应用也有了更高的要求。

基于此，探讨了分析与控制高校校园网络流量要掌握的防火墙控制技术、DPI 技术以及网络流量的具体识别技术等关键点，并提出科学实施校园网络流量方案，以及利用流量辅助设备做好整体流量防控工作等具体措施。

关键词：高校校园网；网络流量；流量分析中图分类号：TP393.18作者简介：李厦龙（1979—），男，本科，网络工程师，研究方向为计算机网络。

0 引言如今是互联网信息化云集的时代，相关的设备软件也应运而生，由于网络用户数据不断增长，给网络流量的分配与使用带来了新的挑战。

高校对网络教育方式、数据化信息等方面的依赖程度日益提高，但是校园网络也逐渐暴露了明显的弊端。

因此，高校负责人应该加大网络管理力度，有效控制网络流量的运行。

1 网络流量的分析与控制1.1 传统防火墙技术传统的防火墙软件是网络用户最常见且下载量最大的一种软件，其主要功能就是对网络宽带中的流量使用程度与具体去向进行分析、控制。

传统防火墙的控制重点全部处于OSI 模型中的第2、3、4层，在一定程度上可以有效地分解校园网络的TCP/UDP 端口、高校信息化教育资源平台的数据库、具体资源平台的IP 地址与MAC 地址，以此实施严格的校园流量控制［1］。

但是此技术对于正常的数据包下面的包头来说，并不能进行有效控制。

此外，传统防火墙技术对高校校园网络流量的控制只是简单地杜绝常用端口的访问，更加深层次的控制最多是切断网络用户与整体流量平台服务器之间的联系。

更关键的是，技术不能详细地分析平台里面的数据包，这就直接导致相关用户的具体信息得不到全面分析，进而影响此技术对部分网络用户的访问与控制，所以传统防火墙技术在校园网络用户如此多的前提下也不能发挥自身的控制与分析优势。

1.2 DPI 技术DPI 技术就是深度报文检测技术，主要功能就是在帮助分析平台数据包的同时将OSI 参考模型内部的应用层进行全面分析，不仅可以详细地调出网络用户各方面的具体数据信息，而且能对网络流量进行很好的控制。

浅谈网站流量统计分析摘要无论是在PC互联网时代还是移动互联网时代，网站流量统计分析都是互联网时代必不可少的分析工具，其统计方式从早期的基于日志的统计分析发展到现在的基于页面嵌套JS代码的统计分析，JS统计代码又从同步加载方式发展到异步加载方式。

关键词网站流量；统计分析引言网站流量统计分析是基于网站访问量基本数据的情况下对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网站推广活动、网站优化等相结合，发现网站可能存在的问题，为网站运营提供决策依据。

网站流量统计分析报告的基础数据源于网站流量统计信息，但其价值远高于原始数据资料。

1 网站流量统计方式的演变网站流量统计方式从早期的基于日志的统计分析发展到现在的基于页面嵌套JS代码的统计分析。

两种统计数据有很大的差异，这主要是两者的数据源获取方式不同造成的，JS代码统计方式的数据源是通过在页面中嵌套代码方式获取，日志统计方式的数据源是通过web日志文件的方式获取，“数据源获取方式的不同”是造成两种统计方式的统计数据较大偏差的主要原因；同时，两者对于流量分析指标和定义在理解上的不同、统计算法不同也是造成数据差异的原因[1]。

1.1 基于日志的统计分析基于日志的统计软件，通过分析网站的访问日志来统计网站的流量。

日志是网民访问的记录文件，所有网民的访问准记录在日志中，由于其数据分析的全面性，因此是早期互联网1.0时代使用最广泛的网站分析工具。

早期主流的日志统计软件有WebTrends、Webalizer，这些软件是互联网1.0时代比较流行的，其统计的流量包括正常的访问流量、网络蜘蛛访问流量、动态应用程序访问等部分，由于无法识别扫描访问，其准确性无法保证，在互联网2.0时代已经边缘化和逐渐淘汰。

1.2 基于页面嵌套JS统计代码的统计分析主流的JS统计分析工具有百度统计、Google分析、CNZZ统计，通过在网页上嵌入JavaScript（JS）代码来对网站访问量进行统计。

浅谈大数据时代的数据分析与挖掘随着改革开放的进一步深化，以及经济全球化的快速发展，我国各行各业都有了质的飞跃，发展方向更加全面。

特别是近年来科学技术的发展和普及，更是促进了各领域的不断发展，各学科均出现了科技交融。

在这种社会背景下，数据形式和规模不断向着更加快速、精准的方向发展，促使经济社会发生了翻天覆地的变化，同时也意味着大数据时代即将来临。

就目前而言，数据已经改变传统的结构模式，在时代的发展推动下积极向着结构化、半结构化，以及非结构化的数据模式方向转换，改变了以往的只是单一地作为简单的工具的现象，逐渐发展成为具有基础性质的资源。

文章主要针对大数据时代下的数据分析与挖掘进行了分析和讨论，并论述了建设数据分析与挖掘体系的原则，希望可以为从事数据挖掘技术的分析人员提供一定的帮助和理论启示，仅供参考。

标签：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设引言進入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。

在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。

然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。

矛盾即对立统一。

矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。

同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。

数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。

为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。