要查看免費(fèi)網(wǎng)站在線觀看人數(shù)，通?？梢栽诰W(wǎng)站的統(tǒng)計(jì)工具或第三方數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中查看。

很多網(wǎng)站都會(huì)使用各種統(tǒng)計(jì)工具來(lái)追蹤和分析網(wǎng)站流量和用戶行為。這些統(tǒng)計(jì)工具可以提供實(shí)時(shí)的在線觀看人數(shù)數(shù)據(jù)，以及其他有關(guān)網(wǎng)站訪問(wèn)量的信息。例如，Google Analytics是一款非常流行的免費(fèi)網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)工具，它提供了詳細(xì)的用戶行為報(bào)告，包括在線觀看人數(shù)、頁(yè)面瀏覽量、用戶來(lái)源等。網(wǎng)站管理員只需在網(wǎng)站后臺(tái)安裝并配置相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)工具，便可以輕松地查看在線觀看人數(shù)。

除了網(wǎng)站自帶的統(tǒng)計(jì)工具外，還有一些第三方數(shù)據(jù)分析平臺(tái)也可以提供網(wǎng)站在線觀看人數(shù)的數(shù)據(jù)。這些平臺(tái)通常會(huì)通過(guò)抓取網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，來(lái)提供詳細(xì)的用戶行為報(bào)告。例如，Alexa和 SimilarWeb都是非常受歡迎的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，它們提供了全球范圍內(nèi)的網(wǎng)站流量和用戶行為數(shù)據(jù)，包括在線觀看人數(shù)、訪問(wèn)來(lái)源、用戶留存率等。

需要注意的是，免費(fèi)網(wǎng)站在線觀看人數(shù)的數(shù)據(jù)可能存在一定的誤差和不準(zhǔn)確性。因?yàn)椴煌慕y(tǒng)計(jì)工具和平臺(tái)采用不同的方法來(lái)追蹤和分析數(shù)據(jù)，同時(shí)還會(huì)受到各種因素的影響，如網(wǎng)絡(luò)延遲、瀏覽器緩存等。因此，在使用這些數(shù)據(jù)時(shí)，需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行綜合考慮和分析。

此外，對(duì)于一些大型網(wǎng)站或平臺(tái)，如在線視頻網(wǎng)站、社交媒體平臺(tái)等，它們通常會(huì)在自己的平臺(tái)上發(fā)布實(shí)時(shí)在線人數(shù)數(shù)據(jù)。用戶可以直接在網(wǎng)站或平臺(tái)上查看這些數(shù)據(jù)，以了解當(dāng)前在線觀看人數(shù)的情況。

總之，要查看免費(fèi)網(wǎng)站在線觀看人數(shù)，可以通過(guò)網(wǎng)站自帶的統(tǒng)計(jì)工具、第三方數(shù)據(jù)分析平臺(tái)或直接在網(wǎng)站或平臺(tái)上查看實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)獲取相關(guān)信息。需要注意的是，這些數(shù)據(jù)可能存在一定的誤差和不準(zhǔn)確性，需要結(jié)合實(shí)際情況進(jìn)行綜合考慮和分析。

免費(fèi)網(wǎng)站在線觀看人數(shù)通?？梢栽诰W(wǎng)站的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或分析工具中查看，這些數(shù)據(jù)通常以實(shí)時(shí)或近乎實(shí)時(shí)的方式更新，以反映當(dāng)前在線觀看的人數(shù)。不過(guò)，需要注意的是，并非所有免費(fèi)網(wǎng)站都會(huì)公開顯示這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，有些網(wǎng)站可能需要特定的權(quán)限或賬戶才能查看。

要查看一個(gè)免費(fèi)網(wǎng)站的在線觀看人數(shù)，首先可以嘗試在網(wǎng)站的主頁(yè)或視頻播放頁(yè)面上尋找。有些網(wǎng)站會(huì)在顯眼的位置放置一個(gè)實(shí)時(shí)更新的在線觀看人數(shù)計(jì)數(shù)器，以便讓訪問(wèn)者了解當(dāng)前有多少人正在觀看。這種計(jì)數(shù)器通常以數(shù)字的形式顯示，并且會(huì)隨著觀看人數(shù)的增加而動(dòng)態(tài)更新。

如果網(wǎng)站上沒(méi)有直接顯示在線觀看人數(shù)，那么可能需要通過(guò)其他途徑來(lái)獲取這些信息。一種常見(jiàn)的方法是使用網(wǎng)站分析工具，如Google Analytics等。這些工具可以提供詳細(xì)的網(wǎng)站統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包括在線觀看人數(shù)、訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)、訪問(wèn)來(lái)源等等。但是，要使用這些工具，通常需要網(wǎng)站管理員或擁有者授予相應(yīng)的權(quán)限。

另外，一些第三方網(wǎng)站或服務(wù)也可能提供關(guān)于免費(fèi)網(wǎng)站在線觀看人數(shù)的信息。這些網(wǎng)站通常會(huì)收集和分析各種網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，然后提供報(bào)告或排行榜，以展示最受歡迎或最活躍的網(wǎng)站。通過(guò)這些第三方服務(wù)，可以間接地了解一個(gè)免費(fèi)網(wǎng)站的在線觀看人數(shù)情況。

總之，查看免費(fèi)網(wǎng)站在線觀看人數(shù)的方法因網(wǎng)站而異，可能需要直接在網(wǎng)站上尋找、使用網(wǎng)站分析工具或參考第三方數(shù)據(jù)。無(wú)論使用哪種方法，都應(yīng)該注意數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，以便做出正確的判斷和決策。

工具介紹

1、前端展現(xiàn)

用于展現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展現(xiàn)分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。

國(guó)內(nèi)的有BDP，國(guó)云數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)魔鏡），思邁特，F(xiàn)ineBI等等。

2、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。

3、數(shù)據(jù)集市

有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。

擴(kuò)展資料

大數(shù)據(jù)分析的六個(gè)基本方面

1、Analytic Visualizations（可視化分析）

不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶，數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析工具最基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓觀眾聽到結(jié)果。

2.、Data Mining Algorithms（數(shù)據(jù)挖掘算法）

可視化是給人看的，數(shù)據(jù)挖掘就是給機(jī)器看的。集群、分割、孤立點(diǎn)分析還有其他的算法讓我們深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)的量，也要處理大數(shù)據(jù)的速度。

3、Predictive Analytic Capabilities（預(yù)測(cè)性分析能力）

數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析員更好的理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4、Semantic Engines（語(yǔ)義引擎）

我們知道由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)成能夠從“文檔”中智能提取信息。

5、Data Quality and Master Data Management（數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理）

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理是一些管理方面的最佳實(shí)踐。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的流程和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理可以保證一個(gè)預(yù)先定義好的高質(zhì)量的分析結(jié)果。

假如大數(shù)據(jù)真的是下一個(gè)重要的技術(shù)革新的話，我們最好把精力關(guān)注在大數(shù)據(jù)能給我們帶來(lái)的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

6、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是為了便于多維分析和多角度展示數(shù)據(jù)按特定模式進(jìn)行存儲(chǔ)所建立起來(lái)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。在商業(yè)智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建是關(guān)鍵，是商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，承擔(dān)對(duì)業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的任務(wù)，為商業(yè)智能系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載(ETL)，并按主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢和訪問(wèn)，為聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘提供數(shù)據(jù)平臺(tái)。

編者按：數(shù)據(jù)科學(xué)家是21世紀(jì)的熱門工作。工欲善其事必先利其器。數(shù)據(jù)分析工具何其多，究竟用哪樣才合適？Lewis Chou在Medium上分析了3類6種工具的特點(diǎn)和適用場(chǎng)景，看完這篇文章，相信你就可以知道了。原文標(biāo)題是：Top 6 Data Analytics Tools in 2019

說(shuō)到數(shù)據(jù)分析工具，我們總是有疑問(wèn)。那么多的數(shù)據(jù)分析工具，它們之間究竟有什么區(qū)別？哪個(gè)更好？我應(yīng)該學(xué)習(xí)哪一個(gè)？

盡管這是一個(gè)老生常談的話題，但它確實(shí)很重要，我一直在努力尋找這個(gè)終極問(wèn)題的答案。如果你到網(wǎng)上搜索這個(gè)領(lǐng)域的相關(guān)信息的話，很難找到公正的看法。因?yàn)樘囟〝?shù)據(jù)分析工具的評(píng)估者可能會(huì)從不同的角度出發(fā)，并帶有一些個(gè)人感受。

今天，讓我們撇開這些個(gè)人感受。我會(huì)嘗試跟大家一起客觀地談?wù)勎覍?duì)市場(chǎng)上數(shù)據(jù)分析工具的個(gè)人看法，以供參考。

我總共選擇了三類共6種工具。接下來(lái)我會(huì)一一進(jìn)行介紹。

Excel具備多種強(qiáng)大功能，比如創(chuàng)建表單，數(shù)據(jù)透視表，VBA等，Excel的系統(tǒng)如此龐大，以至于沒(méi)有任何一項(xiàng)分析工具可以超越它，確保了大家可以根據(jù)自己的需求分析數(shù)據(jù)。

但是，有些人可能以為他們非常精通計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言，然后鄙視用Excel作為工具，因?yàn)镋xcel無(wú)法處理大數(shù)據(jù)。但是請(qǐng)考慮一下，我們?nèi)粘Ｉ钪惺褂玫臄?shù)據(jù)是不是超出了大數(shù)據(jù)的限制？在我看來(lái)，Excel就是一款全能型的播放器。它最適合小型數(shù)據(jù)，而且通過(guò)插件還可以處理數(shù)百萬(wàn)的數(shù)據(jù)。

綜上所述，基于Excel的強(qiáng)大功能及其用戶規(guī)模，我認(rèn)為它是必不可少的工具。如果你想學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，Excel絕對(duì)是首選。

商業(yè)智能是為數(shù)據(jù)分析而生的，它誕生的起點(diǎn)很高。其目的是縮短從商業(yè)數(shù)據(jù)到商業(yè)決策的時(shí)間，并利用數(shù)據(jù)來(lái)影響決策。

Excel的產(chǎn)品目標(biāo)不是這樣。Excel可以做很多事情。你可以使用Excel畫課程表，制作問(wèn)卷或用作計(jì)算器，甚至可以用來(lái)畫畫。如果你會(huì)VBA，還可以制作小型游戲。不過(guò)這些并不是真正的數(shù)據(jù)分析功能。

但是BI工具就是專門用于數(shù)據(jù)分析的。

以常見(jiàn)的BI工具（例如Power BI，F(xiàn)ineReport和Tableau）為例。你會(huì)發(fā)現(xiàn)它們都是按照數(shù)據(jù)分析流程設(shè)計(jì)的。先是數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)清洗，然后是數(shù)據(jù)建模，最后是數(shù)據(jù)可視化，用圖表來(lái)識(shí)別問(wèn)題并影響決策。

這些是數(shù)據(jù)分析的唯一方法，并且在這個(gè)過(guò)程中存在一些員工的痛點(diǎn)。

比方說(shuō)，可以用BI工具來(lái)簡(jiǎn)化重復(fù)的低附加值的數(shù)據(jù)清洗工作。

如果數(shù)據(jù)量很大，傳統(tǒng)工具Excel是無(wú)法完成數(shù)據(jù)透視表的。

如果我們用Excel來(lái)進(jìn)行圖形顯示，會(huì)需要花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)編輯圖表，包括顏色和字體設(shè)置等瑣事。

這些痛點(diǎn)是BI工具可以為我們帶來(lái)變化和價(jià)值的地方。

現(xiàn)在，讓我們比較一下市場(chǎng)上的三種流行的BI工具：Power BI，F(xiàn)ineReport和Tableau。

1）Tableau

Tableau的核心本質(zhì)實(shí)際上是Excel的數(shù)據(jù)透視表和數(shù)據(jù)透視圖?？梢哉f(shuō)Tableau敏銳地意識(shí)到了Excel的這一功能。它進(jìn)入BI市場(chǎng)較早，并延續(xù)了這一核心價(jià)值。

從發(fā)展歷史和當(dāng)前市場(chǎng)反饋的角度來(lái)看，Tableau的可視化效果更好。我不認(rèn)為這是因?yàn)樗膱D表有多酷，但是它的設(shè)計(jì)、顏色和用戶界面給我們一種簡(jiǎn)單而新鮮的感覺(jué)。

確實(shí)，這就像Tableau自己的宣傳一樣，他們投入了大量的學(xué)術(shù)精力來(lái)研究大家喜歡哪種圖表，以及如何為用戶提供操作和視覺(jué)上的終極體驗(yàn)。

此外，Tableau還增加了數(shù)據(jù)清洗功能和更智能的分析功能。這也是Tableau可以預(yù)期的產(chǎn)品開發(fā)優(yōu)勢(shì)。

2）Power BI

Power BI的優(yōu)勢(shì)在于其業(yè)務(wù)模型和數(shù)據(jù)分析功能。

Power BI以前是Excel的插件，但是發(fā)展并不理想。因此它擺脫了Excel，發(fā)展成BI工具。作為后來(lái)者，Power BI每個(gè)月都有迭代更新，并且跟進(jìn)的速度很快。

Power BI當(dāng)前具有三種授權(quán)方式：Power BI Free、Power BI Pro以及Power BI Premium。與Tableau一樣，免費(fèi)版的功能也不完整。但是給個(gè)人用幾乎已經(jīng)足夠。而且Power BI的數(shù)據(jù)分析功能強(qiáng)大。它的PowerPivot和DAX語(yǔ)言讓我能夠以類似在Excel中編寫公式的方式來(lái)進(jìn)行復(fù)雜的高級(jí)分析。

3）FineReport應(yīng)用

FineReport之所以獨(dú)特在于它的自助服務(wù)數(shù)據(jù)分析非常適合企業(yè)用戶。只需簡(jiǎn)單的拖放操作，你就可以使用FineReport設(shè)計(jì)各種樣式的報(bào)告，并輕松構(gòu)建數(shù)據(jù)決策分析系統(tǒng)。

FineReport可以直接連接到各種數(shù)據(jù)庫(kù)，并且方便快捷地自定義各種樣式，從而制作周報(bào)、月報(bào)和季報(bào)、年報(bào)。其格式類似于Excel的界面。功能包括報(bào)告創(chuàng)建，報(bào)告權(quán)限分配，報(bào)告管理，數(shù)據(jù)輸入等。

此外，F(xiàn)ineReport的可視化功能也非常突出，它提供了多種儀表板模板和許多自行開發(fā)的可視插件庫(kù)。

在價(jià)格方面，F(xiàn)ineReport的個(gè)人版本是完全免費(fèi)的，并且所有功能都是開放的。

R和Python是我要討論的第三類工具。盡管像Excel和BI工具這樣的軟件已盡最大努力考慮到數(shù)據(jù)分析的大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，但其實(shí)它們基本上都是定制化的。如果軟件沒(méi)有設(shè)計(jì)某項(xiàng)功能或替某功能開發(fā)按鈕，那很可能你就沒(méi)法用它們來(lái)完成工作。

在這一點(diǎn)上面，編程語(yǔ)言是不一樣的。它非常強(qiáng)大和靈活。你可以編寫代碼來(lái)執(zhí)行所需的任何操作。比方說(shuō)，R和Python是數(shù)據(jù)科學(xué)家必不可少的工具。從專業(yè)的角度來(lái)看，它們絕對(duì)比Excel和BI工具強(qiáng)大。

那么，R和Python可以實(shí)現(xiàn)哪些Excel和BI工具難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景呢？

1）專業(yè)統(tǒng)計(jì)分析

就R語(yǔ)言而言，它最擅長(zhǎng)的是統(tǒng)計(jì)分析，例如正態(tài)分布，使用算法對(duì)聚類進(jìn)行分類和回歸分析等。這種分析就像用數(shù)據(jù)作實(shí)驗(yàn)一樣。它可以幫助我們回答以下問(wèn)題。

比方說(shuō)，數(shù)據(jù)的分布是正態(tài)分布、三角分布還是其他類型的分布？離散情況如何？它是否在我們想要達(dá)到的統(tǒng)計(jì)可控范圍內(nèi)？不同參數(shù)對(duì)結(jié)果的影響的大小是多少？還有假設(shè)仿真分析。如果某個(gè)參數(shù)發(fā)生變化，會(huì)帶來(lái)多大影響？

2）獨(dú)立預(yù)測(cè)分析

比方說(shuō)，我們打算預(yù)測(cè)消費(fèi)者的行為。他會(huì)在我們的商店停留多長(zhǎng)時(shí)間？他會(huì)花多少錢？我們可以找出他的個(gè)人信用情況，并根據(jù)他的在線消費(fèi)記錄確定貸款金額?；蛘撸覀兛梢愿鶕?jù)他在網(wǎng)頁(yè)上的瀏覽歷史推送不同的物品。這也涉及當(dāng)前流行的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能概念。

以上比較說(shuō)明了幾種軟件之間的區(qū)別。我想概括的要點(diǎn)的是，存在就是合理。Excel，BI工具或編程語(yǔ)言存在部分功能重疊，但它們也是互補(bǔ)的工具。每個(gè)應(yīng)用的價(jià)值取決于要開發(fā)的應(yīng)用的類型和當(dāng)時(shí)的情況。

在選擇數(shù)據(jù)分析工具之前，你必須首先了解自己的工作：你會(huì)不會(huì)用到我剛剛提到的應(yīng)用場(chǎng)景。或考慮一下你的職業(yè)方向：你是面向數(shù)據(jù)科學(xué)還是業(yè)務(wù)分析的。

譯者：boxi。