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網絡數據是沙地，數據分析的作用就是在一堆冗雜無序的沙地中找出產品有用的“金子”。

01 前言

數據——可以簡單理解為人們動作行為的符號表示。信息技術的發展，使得計算機每時每刻記錄著人們的數據，人們在計算機面前，早已經是“透明人”。

萬物皆在運動，對于數據來說，也是一直在變化的。我們對數據進行分析，就是希望可以從不斷變化的數據中發現規律、發現趨勢，提煉有價值的內容。

好的數據是一座未被發掘的金礦，而好的數據分析報告，可以幫助經營管理者明確戰略，不斷優化和調整策略，也可以幫助產品經理更好地掌握產品運行情況，不斷有針對性的升級優化產品，提升客戶體驗，增強用戶粘性，確保產品用戶和效益持續增長。

02 分析目的

不同領域有不同領域的分析目的。例如基金公司的數據分析，更多的是來對所投資股票的價值分析。電商公司的數據分析，會很關注漏斗的轉化率。結合本文的實際案例分析，我們數據分析的目的，主要有以下幾點：

1. 驗證我們的判斷。例如：我們根據經驗，判斷一般晚上探索某個領域的知識會比較多，我們來驗證自己的判斷是否正確。
2. 用戶興趣發現以及商機發現。例如：某個關鍵詞檢索很頻繁，說明極有可能成為熱點，提早進行針對于熱點的準備，從而獲得流量優勢。
3. 防范風險。例如：某個關鍵詞在某個地區短時間內頻率很高，那極有可能會存在區域風險。相關部門或企業，提早進行介入處置，化解風險，從而盡可能減少損失。

03 數據準備

既然是實踐，就需要對真實的數據進行分析。

本文數據來自于搜狗實驗室《搜索引擎用戶查詢日志(SogouQ)》（數據地址：http://www.sogou.com/labs/resource/q.php）。使用的搜狗實驗室所提供的精簡版數據，此數據包包含一天的檢索數據，數據壓縮包小為63MB，解壓后數據包大小為144MB。

數據格式為：訪問時間\t用戶ID\t[查詢詞]\t該URL在返回結果中的排名\t用戶點擊的順序號\t用戶點擊的URL。

其中，用戶ID是根據用戶使用瀏覽器訪問搜索引擎時的Cookie信息自動賦值，即同一次使用瀏覽器輸入的不同查詢對應同一個用戶ID。

數據樣例如下：

00:00:00 2982199073774412 [360安全衛士] 8 3 download.it.com.cn/softweb/software/firewall/antivirus/20067/17938.html

在此主要是給大家形象地展示一下數據格式，更為詳細的數據大家可以去搜狗實驗室官網獲得。

04 分析過程

1. 不同時段的檢索情況

我們以小時為單位，共分24小時，來查看全天時段的用戶檢索情況。首先在Python程序中導入CSV文件，這個太基礎了，就不在此多講了。

由于源數據時間格式是“時：分：秒”格式，而我們是準備以每一小時為時段進行分析。為了便于操作，我們將源數據“時：分：秒”處理為僅保留小時。之后我們將數據格式化成DataFrame數據格式。使用groupby函數，對時間進行操作。使用size()對分組數據進行歸集顯示。

由于本文主要講解思路，在此僅展示部分源代碼。如果需要操作指點，可以關注我的微信公眾號：佳佳原創。在公眾號中留言，我看到后，第一時間會回復大家。部分源代碼如下：

上圖中的print( )函數主要用來看生成的數據。注釋掉也可以。根據操作，生成相應數據，并根據數據生成分析折線圖如下圖所示：

如果對于生成折線圖有時需要不斷微調，而每次生成數據運算時間較長，其實可以將生成的數據先保存起來，之后調整折線圖元素的時候，直接使用結果數據就可以，不需要再重新計算數據，這樣可以節約很多時間。

經過我們將數據圖示化后，原本密密麻麻的數據顯得更為清晰，我們可以方便直觀地看出，用戶在凌晨4點左右檢索頻次是最少的，而在下午16點左右檢索頻次最多，也側面反應出了網民的上網習慣。

如果我們是廣告商家，我們可以針對這種情況，對不同時段的廣告進行有針對性的定價。而我們如果是需要進行廣告投放，也知道哪個時段投放，廣告的曝光率相對最高。

2. 不同用戶的檢索情況

接下來，我們再分析一下不同用戶的檢索情況，看一看哪些用戶檢索量比較大。

這個分析需要用到Python DataFrame中的count()操作，即：groupby(用戶ID).count()。之后我們將新生成的數據再構建一個DataFrame，取排名前50的用戶數據，做降序操作。部分源代碼如下圖所示：

上圖中Console中顯示的數據就是當天檢索量排名前50的用戶。有興趣的同學，可以到搜狗實驗室官網上下載一下這個數據，查看一下檢索量431的那位客戶當天究竟檢索了什么內容。一定是一位重度依賴網絡的朋友。

具體訪問了什么，我們稍后再看。經過數據分析，我們決定取排名前20的用戶，用柱狀圖顯示出他們的檢索情況。選取20名用戶主要原因是，一是為了圖示美觀，另一個是為了縮小數據范圍，集中于幾個用戶進行分析，節約分析成本。排名前20的用戶檢索情況如下圖所示：

由于數據比較多，時間關系，我們接下來選取其中一個用戶分析一下其檢索數據。接下來進入下一環節。

3. 用戶檢索數據析

我們選取檢索量最大的一個用戶“11579135515147154”，分析一下他一天的檢索情況。我們先看一下這個用戶不同時段的檢索量。

08 2

09 64

20 57

21 218

22 90

左側是時間數據，右側是檢索量。

看來這個用戶晚上21點的時候，檢索的比較頻繁。

我們再分析一下這個用戶都檢索了哪些內容。同時將此用戶的檢索詞的檢索量進行了倒序排列。如下所示：

由于數據據有限，我們也不知道這個用戶的年齡、職業、性別。但感覺檢索的內容倒是挺令人驚訝的。也客觀的說明，每一個看似正常的人，都有不為人知的一面。

大家如果想深入分析，可以在搜狗實驗室下載這個數據，結合本文提供的分析量排名前20的用戶ID，直接在數據中檢索一下這20名用戶的搜索情況。

4. 不同關鍵詞的檢索情況

接下來我們以全天的視角，分析一下當天不同關鍵詞的檢索情況。基本分析思路是提取出當天所有關鍵詞的數量，然后通過詞頻云圖進行直觀展示。

根據數據，我們生成詞頻信息，同樣，為了便于觀測，我們按詞頻數進行倒序排列。由于數據比較多，我們僅作部分展示。如下圖所示：

為了詞頻云圖的展示，我們需要引入“import collections”和“import wordcloud”這兩個庫。具體用法可以查閱相關資料，就不在此過多講述了。

如果大家在使用過程中，有任何疑問，也可以隨時咨詢我。我看到了，會第一時間回復大家。由于大部分檢索詞還是挺“奇怪”的，所以就大家不要看的那么清晰了，知道大體分析思路就可以。根據詞頻，生成詞頻云圖，如下圖所示：

05 分析總結

有時候對方提供的數據或多或少導入的時候，會有一些問題，例如：和我們的處理格式有些差異，編碼問題。這就需要我們在數據分析前，先要整理數據，把數據導入時的異常處理掉，同時把可能存在的一些影響分析的垃圾數據解決掉。

俗話說”Rubbish in, rubbish out”。所以在數據分析前，確保數據的真實、可靠、有效，是非常有必要而且非常重要的一個步驟。

對于數據分析而言，不同領域、不同場景、不同目標，數據分析的方式方法有所不同，這就需要我們對癥下藥。互聯網企業、電商網站，更多的是分析用戶留存，轉化率，訪問軌跡。而金融行業的企業，像基金公司，更多的是做時序分析，趨勢分析。本文的分析，更多的是通過數據提取，可視化，發現一些潛在的情況。

而通過我們本次對用戶檢索數據的分析，給人最直觀的一種感覺就是網絡平臺就像是一個濃縮的社會，雖然大家在網上檢索，誰也不認識誰，但在某種程度上卻有一些聯系。而在這個平臺上，有好人，也有壞人，側面也在反應的人們在日常生活中的千姿百態。也正是因為網絡檢索的匿名性，反而個人行為沒有偽裝，也體現了更為真實的個人。從這個角度上講，網絡數據分析結果的效果，往往比線下數據分析要好。

雖然現在注重隱私保護，但如果出于公共安全的目的，其實可以進行相關數據的分析與預警，提早發現可能發生的違法犯罪情況。例如：如果一個人頻繁的檢索如何綁架等惡性詞匯，從一定程度上也客觀反應了其心理狀態，再結合其行動軌跡、購物記錄，結合評分卡，綜合判斷此人發生違法犯罪的概率，提早進行預防，減少對公共安全損害的發生風險。

科技是一把雙刃劍，要想真正發揮科技的價值，需要我們更為合理科學的掌握和使用科技，從而使科技真正為人們服務。企業或是個人價值觀的好與壞，也就決定了對數據分析結果價值的好與壞。不論怎樣，如果每個企業、每個人都能將“不作惡”作為其行為準則的底線，這個世界便會美好許多。

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作者：王佳亮，中國計算機學會（CCF）會員。微信公眾號：佳佳原創

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