基于WAMP的网站用户访问流量数据分析方法

赵拥晨　何建治

摘  要：为了提高用户访问流量数据分析效率，引进WMAP软件，设计网站用户访问流量数据分析方法。建立网站用户访问流量评价指标体系，使用Apache程序，记录流量數据，整理统计相关信息，深度分析用户行为数据与浏览量数据;将统计结果按照标准导入数据库中，生成网站用户访问流量数据变化趋势图，实现对流量数据的分析。通过对比实验证明，设计方法的分析效率更高，且可以将分析后得到的结果作为网络优化的依据。

关键词：WAMP;网站用户;流量数据;图片化展示

中图分类号：TP315               文献标识码：A文章编号：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

随着互联网技术在市场内的推广，越来越多的企业单位开设了线上营销网站，并通过网络对客户进行信息对接与资源交互，网络已经成为企业对外交流与提高其自身服务能力的核心渠道，线上平台也成为地方管理部门与行政办公单位对外发布信息的重要场所。在执行线上活动时，通过对官方网站的统计、处理与分析，可以及时地掌握网站浏览量、客户与用户的浏览网站的习惯与行为，可将统计的数据与分析得到的结果作为优化网站的依据，以此种方式，实现对网站信息的调度与网站的全面化管理[1]。其中用户访问流量数据分析是指在获取用户访问网站数量与网站开放运营时产生数据的基础上，对与之相关的数据信息进行整理，并挖掘或发现前端用户对网站的使用规律与偏好值。可以将此方面数据作为完善、优化与改进网站建设与线上服务的关键手段[2]。传统流量数据统计与分析方法是指后台服务人员，通过使用网站界面为其提供计数器，进行人数的简单累加计算。随着互联网中网站规模的不断增加，网站在运营中产生的数据量越来越大，仅通过计数器进行用户访问流量的统计，已无法满足技术人员对于网站的优化需求，因此，在本文在研究中，将引进WMAP软件，设计一个针对网站用户访问流量数据的分析方法，利用此软件具有的兼容性高、运行环境简单等优势，实现对数据的高效率处理。

1  基于WAMP的网站用户访问流量数据分析方法

1.1  建立网站用户访问流量评价指标体系

为了实现对网站用户访问流量数据的高效率分析与处理，应在设计方法前，进行与之相关信息的获取。在此过程中，建立网站用户访问流量评价指标体系，根据不同指标的评价结果，获取网站流量信息[3]。指标体系如表1所示。

按照上述评价指标，对网站的用户访问流量与相关数据进行获取，即可初步掌握网站的运营水平。

1.2  基于WAMP的流量数据评价与处理

完成对网站流量基础信息的获取后，引进WAMP软件，进行流量数据的评价与处理。将WAMP软件置于Windows环境下，使用软件中的Apache程序，进行流量数据的记录，其功能是将源代码网页中的信息通过扩展等方式，存储到Python编译服务器中，从而实现对数据信息的记录[4]。考虑到流量数据中含有大量的脚本信息，因此，在使用此程序进行数据评价时，需要JS嵌入到脚本中，通过对源端数据的获取，实现对网站流量数据的基础性评估。可将此过程表示为图1。

按照上述图1所示的流程，进行网站流量信息的记录与统计。在此基础上，使用WAMP软件中的MySQL程序，对统计后的相关信息进行整理，以此种方式，实现对流量数据的初步管理[5]。数据库中涵盖或涉及的信息表与对应功能如表2所示。

完成对网站用户访问流量数据的统计与管理后，使用WAMP软件中的PHP应用程序，进行用户行为数据与浏览量数据的深度分析[6]，部分程序代码如图2所示。在此过程中，需要先在操作界面中建立一个Think-PHP框架，将应用程序与多个数据表之间建立通信连接，并配置不同界面中的管理主页。整体界面采用框架式结构进行开发，结构第一行数据中放置.HTML信息，用于进行显示信息的管理、用户登录网站后友好界面的展示，结构末尾行数据中放置菜单管理条目，负责进行用户数据信息的记录与存储，中间行数据决策数据，包括对数据的处理与集中分析。按照上述方式，即可实现对流量数据的评价与处理。

1.3  网站用户访问流量数据分析结果图片化展示

完成上述对网站用户访问流量数据的统计、处理与分析后，将统计结果按照标准导入数据库中，插入第三方数据插件，使用前端Fltor2.0进行前端数据的决策，通过此种方式，可以实现对后台加载完成或加载中数据转换为运算函数。将不同时间段的访客内容与运算函数进行对接[7]。利用Fltor2.0具有的便捷式生成方法，进行网站用户访问流量数据变化趋势图的生成，示意图如图3所示。

按照上述图3所示的结构，对用户访问流量数据的变化趋势进行无限延伸，以此种方式可以掌握网站浏览用户量的变化规律。在此基础上，可以根据网页中浏览量最多的内容，进行网站整体优化，从而实现对网页访问流量的分析，完成对分析方法设计。

2  实例应用分析

为了证明本文设计的流量数据分析方法在实际应用中可以满足前端技术单位的需求，下述将通过对比实验的方式，对此方法的应用效果进行检验。实验中，随机选择某地区的大型门户企业作为实验对象，在与实验对象签订合作协议后，获取该企业线上销售平台的在近一个星期内的用户访问流量数据。此企业在地区属于大型企业，企业共包括三个大型线上服务网站，分别为新产品营销网站、售后服务网站与企业内部资源共享网站。此次研究所选的网站为新产品线上营销网站，此网站由企业内技术部门负责，在运营中，由技术部门负责进行上线产品的研发，并将研发后的产品与产品相关信息，进行整理后上传到网站，对资源进行公开处理。为了证明此方法具有实用性，将此方法集成在新产品营销网站中，对发布新产品信息后，网站在近一周内的用户访问流量数据进行统计，统计界面如图4所示（输入的统计时间为2020-05-20—2020-05-27）。

从上述图4所示的界面可以看出，将此方法集成在网站中后，可以直接通过操作界面的方式，进行网站用户流量的统计。将操作界面的鼠标点击在“2020-05-23”日期后，界面显示“2020-05-23访问人数为0”。由此可以证明此方法在实际应用中可以起到对网站用户访问流量数据统计的作用，可以将分析处理后的结果绘制成折线图，实现对分析处理结果的图片化展示。在此基础上，选择基于梯度自适应优化算法的数据分析方法作为传统方法，分别使用本文方法与传统方法对网站流量数据进行分析处理。在使用本文方法进行流量数据的处理时，后端将根据近期用户浏览量数据，建立一个针对此网站的评价指标体系，结合终端对网站的自动化评价，掌握不同用户在网站内的深度浏览时间、用户在不同类型产品上的停留时间、用户的IP所属地址等信息。在掌握与浏览相关的数据后，根据用户IP地址，定位用户的所属源地，进行流量信息的展示。此时，技术端将根据网站分析处理得到的结果数据，进行网站推送机制的整改，以上文提出的“新产品线上营销网站”为例，在经过此方法对网站流量信息的分析后得出，来源地为“北京市”的用户在所有浏览用户中的人数占比约60.0%，说明此产品的受众群体大多分布在北京市，掌握网站运营的核心数据后，可通过对网站运营方向的整改，进行网站的全面优化。

在使用基于梯度自适应优化算法的数据分析方法进行网站数据分析时，技术人员需要操作界面中的流量统计功能，选择待查询的时间，进行流量的主动统计，并使用终端计算机自带的记事本功能，进行流量数据与相关信息的分析与记录。完成数据的记录后，由技术人员将得到的信息输入统计端，手动绘制流量变化图，并采用主动分析的方式，进行网站流量信息的决策。通过此种方式，实现对网站用户流量数据的分析。

将分析后数据导入网站，对网站进行决策優化，将用户流量增加量作为评价数据分析方法有效性的依据，执行此次对比实验。统计分析处理后一个星期网站的用户访问量，将统计结果绘制成折线图，如图5所示。

从上述图5所示的实验结果中可以看出，使用本文方法，对网站用户访问流量数据进行集中分析后，网站浏览人数呈断崖式增加，即传统方法在2020-07-20—2020-07-21两天时间内完成了对数据的分析、网站的优化，而使用传统方法进行网站流量数据的分析后，网站浏览人数在2020-07-23后才呈现显著增加趋势，且流量增加人数并未超过本文方法处理后的网站流量人数。综上所述，得出此次对比实验的结果：相比传统方法，本文设计的基于WAMP的数据分析方法，在进行网站流量数据的分析处理时相对效率更高，且可以将分析后得到的结果作为网络优化的依据。

3  结  论

本文从建立网站用户访问流量评价指标体系、基于WAMP的流量数据评价与处理、网站用户访问流量数据分析结果图片化展示三个方面，设计一个全新的网站用户访问流量数据分析方法。并通过对比实验证明，相比基于梯度自适应优化算法的数据分析方法，本文设计的基于WAMP的数据分析方法在进行网站流量数据分析处理时相对效率更高，可将设计成果作为企业运营网站的优化与决策依据，以此种方式，实现对企业盈利与综合运营水平的提升。

参考文献：

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作者简介：赵拥晨（1981.08—），男，汉族，河北廊坊人，本科，中级工程师，研究方向：项目管理，数据分析。