如何进行`网站流量`和`排名`的趋势分析？

网站流量与排名趋势分析：编程专家讲座

大家好！今天我们来聊聊网站流量和排名趋势分析，这是一个网站运营和SEO优化中至关重要的环节。我会以一个编程专家的视角，结合实际代码案例，深入探讨如何利用技术手段进行有效的分析。

第一部分：数据采集与准备

在进行任何分析之前，我们需要获取可靠的数据。主要的数据来源包括：

1. 网站分析工具（如Google Analytics, Adobe Analytics等）: 这些工具提供了网站流量、用户行为、转化率等详细数据。
2. 搜索引擎控制台（如Google Search Console, Bing Webmaster Tools）: 提供了网站在搜索引擎中的表现数据，例如点击率、曝光量、关键词排名等。
3. 第三方SEO工具（如SEMrush, Ahrefs等）: 可以获取竞争对手的数据，以及更全面的关键词排名信息。

1.1 从Google Analytics提取数据

可以使用Google Analytics API来自动化数据提取。 以下是一个使用Python和google-analytics-data库的示例：

from google.analytics.data_v1beta import BetaAnalyticsDataClient
from google.analytics.data_v1beta.types import DateRange, Dimension, Metric, RunReportRequest

def get_ga4_data(property_id, start_date, end_date, dimensions, metrics):
    """
    从Google Analytics 4 (GA4) 提取数据.

    Args:
        property_id (str): GA4 property ID.
        start_date (str): 开始日期 (YYYY-MM-DD).
        end_date (str): 结束日期 (YYYY-MM-DD).
        dimensions (list): 需要提取的维度列表，例如 ['date', 'pagePath'].
        metrics (list): 需要提取的指标列表，例如 ['activeUsers', 'screenPageViews'].

    Returns:
        list: 包含数据的列表.  每个元素是一个字典，对应一行数据.  如果没有数据则返回空列表.
    """

    client = BetaAnalyticsDataClient()

    request = RunReportRequest(
        property=f"properties/{property_id}",
        dimensions=[Dimension(name=d) for d in dimensions],
        metrics=[Metric(name=m) for m in metrics],
        date_ranges=[DateRange(start_date=start_date, end_date=end_date)],
    )

    response = client.run_report(request)

    data = []
    for row in response.rows:
        row_data = {}
        for i, dimension in enumerate(dimensions):
            row_data[dimension] = row.dimension_values[i].value
        for i, metric in enumerate(metrics):
            row_data[metric] = row.metric_values[i].value
        data.append(row_data)

    return data

# 示例用法:  替换为你的 GA4 property ID，日期，维度和指标
property_id = "YOUR_GA4_PROPERTY_ID"  #  例如 "properties/123456789"
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2024-01-01"
dimensions = ['date', 'pagePath']
metrics = ['activeUsers', 'screenPageViews']

data = get_ga4_data(property_id, start_date, end_date, dimensions, metrics)

if data:
    for row in data:
        print(row)
else:
    print("No data found.")

安装必要的库:

pip install google-analytics-data

注意事项:

• 你需要先配置Google Cloud Platform (GCP) 项目，启用Google Analytics Data API，并创建服务账号，授予其访问GA4数据的权限。
• 替换代码中的YOUR_GA4_PROPERTY_ID为你自己的GA4 property ID.
• 根据需要修改 dimensions 和 metrics 列表来获取不同的数据。

1.2 从Google Search Console提取数据

Google Search Console API 也提供了强大的数据提取功能。 以下是一个使用Python和google-api-python-client库的示例：

from googleapiclient.discovery import build
from google.oauth2 import service_account

def get_search_console_data(credentials_file, site_url, start_date, end_date, dimensions, row_limit=1000):
    """
    从Google Search Console 提取数据.

    Args:
        credentials_file (str): 服务账户凭证文件路径.
        site_url (str): 网站 URL.
        start_date (str): 开始日期 (YYYY-MM-DD).
        end_date (str): 结束日期 (YYYY-MM-DD).
        dimensions (list): 需要提取的维度列表，例如 ['date', 'query', 'page'].
        row_limit (int): 每次请求返回的最大行数.

    Returns:
        list: 包含数据的列表. 每个元素是一个字典，对应一行数据.
    """

    # 使用服务账户凭证
    creds = service_account.Credentials.from_service_account_file(credentials_file)

    # 构建 Search Console API 服务
    service = build('webmasters', 'v3', credentials=creds)

    # 构建请求体
    request_body = {
        'startDate': start_date,
        'endDate': end_date,
        'dimensions': dimensions,
        'rowLimit': row_limit,
        'startRow': 0  # 从第一行开始
    }

    all_data = []
    while True:
        # 执行请求
        response = service.searchanalytics().query(siteUrl=site_url, body=request_body).execute()

        # 处理响应
        if 'rows' in response:
            for row in response['rows']:
                row_data = {}
                for i, dimension in enumerate(dimensions):
                    row_data[dimension] = row['keys'][i]
                row_data['clicks'] = row['clicks']
                row_data['impressions'] = row['impressions']
                row_data['ctr'] = row['ctr']
                row_data['position'] = row['position']
                all_data.append(row_data)

            # 检查是否还有更多数据
            if len(response['rows']) < row_limit:
                break  # 没有更多数据了
            else:
                request_body['startRow'] += row_limit # 更新起始行，准备获取下一批数据
        else:
            break # 没有数据了

    return all_data

# 示例用法: 替换为你的凭证文件路径，网站 URL，日期和维度
credentials_file = 'path/to/your/service_account_credentials.json'
site_url = 'https://www.example.com'
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2024-01-01'
dimensions = ['date', 'query', 'page']

data = get_search_console_data(credentials_file, site_url, start_date, end_date, dimensions)

if data:
    for row in data:
        print(row)
else:
    print("No data found.")

安装必要的库:

pip install google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth

注意事项:

• 同样，你需要先配置GCP项目，启用 Search Console API，并创建服务账号，授权其访问你的网站数据。
• 替换代码中的 credentials_file 和 site_url 为你自己的凭证文件路径和网站URL.
• 根据需要修改 dimensions 列表。
• 由于Search Console API 每次返回的行数有限制，代码中使用了循环来获取所有数据。

1.3 数据清洗与转换

从不同来源获取的数据可能格式不一致，需要进行清洗和转换。 可以使用Python的pandas库来处理：

import pandas as pd

def clean_and_transform_data(data, source):
    """
    清洗和转换数据.

    Args:
        data (list):  原始数据列表.
        source (str):  数据来源，例如 'GA4' 或 'SearchConsole'.

    Returns:
        pandas.DataFrame:  清洗和转换后的数据.
    """

    df = pd.DataFrame(data)

    if source == 'GA4':
        # GA4 数据清洗
        if 'date' in df.columns:
            df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 将日期转换为 datetime 类型
        if 'activeUsers' in df.columns:
            df['activeUsers'] = pd.to_numeric(df['activeUsers']) # 将用户数转换为数值类型
        if 'screenPageViews' in df.columns:
             df['screenPageViews'] = pd.to_numeric(df['screenPageViews']) # 将页面浏览量转换为数值类型

    elif source == 'SearchConsole':
        # Search Console 数据清洗
        if 'date' in df.columns:
            df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
        if 'clicks' in df.columns:
            df['clicks'] = pd.to_numeric(df['clicks'])
        if 'impressions' in df.columns:
            df['impressions'] = pd.to_numeric(df['impressions'])
        if 'ctr' in df.columns:
            df['ctr'] = pd.to_numeric(df['ctr'])
        if 'position' in df.columns:
            df['position'] = pd.to_numeric(df['position'])

    #  通用数据清洗 (例如处理缺失值)
    df = df.fillna(0) # 将所有缺失值填充为0

    return df

# 示例用法
# 假设 ga4_data 和 search_console_data 分别是从 GA4 和 Search Console 提取的数据
# 替换为你的数据
ga4_data = [{'date': '20231231', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '100', 'screenPageViews': '200'},
            {'date': '20240101', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '120', 'screenPageViews': '240'}]

search_console_data = [{'date': '2023-12-31', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 10, 'impressions': 100, 'ctr': 0.1, 'position': 5},
                       {'date': '2024-01-01', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 12, 'impressions': 120, 'ctr': 0.1, 'position': 4}]

ga4_df = clean_and_transform_data(ga4_data, 'GA4')
search_console_df = clean_and_transform_data(search_console_data, 'SearchConsole')

print("GA4 Data:")
print(ga4_df)

print("nSearch Console Data:")
print(search_console_df)

安装必要的库:

pip install pandas

第二部分：趋势分析

数据准备好后，就可以进行趋势分析了。 常用的分析方法包括：

1. 时间序列分析: 分析流量和排名随时间的变化趋势。
2. 对比分析: 比较不同时间段或不同页面的流量和排名。
3. 细分分析: 将流量按照不同维度（例如设备、地理位置、用户来源）进行细分，分析不同细分市场的趋势。
4. 相关性分析: 分析流量和排名与其他因素（例如关键词、内容更新）之间的关系。

2.1 时间序列分析

使用pandas和matplotlib库可以方便地进行时间序列分析和可视化：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_time_series(df, date_column, value_column, title, xlabel, ylabel):
    """
    绘制时间序列图.

    Args:
        df (pandas.DataFrame):  包含时间序列数据的 DataFrame.
        date_column (str):  日期列名.
        value_column (str):  数值列名.
        title (str):  图表标题.
        xlabel (str):  X 轴标签.
        ylabel (str):  Y 轴标签.
    """

    # 确保日期列是 datetime 类型
    df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column])

    # 设置日期列为索引
    df = df.set_index(date_column)

    # 绘制时间序列图
    plt.figure(figsize=(12, 6))  # 设置图表大小
    plt.plot(df.index, df[value_column])
    plt.title(title)
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.grid(True)  # 显示网格
    plt.tight_layout()  # 调整布局，防止标签重叠
    plt.show()

# 示例用法 (使用前面清洗过的 GA4 数据)
# 假设 ga4_df 已经包含了 'date' 和 'activeUsers' 列
# 替换为你的数据
ga4_data = [{'date': '20231229', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '100', 'screenPageViews': '200'},
            {'date': '20231230', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '110', 'screenPageViews': '220'},
            {'date': '20231231', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '120', 'screenPageViews': '240'},
            {'date': '20240101', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '130', 'screenPageViews': '260'},
            {'date': '20240102', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '140', 'screenPageViews': '280'}]

ga4_df = clean_and_transform_data(ga4_data, 'GA4')

plot_time_series(ga4_df, 'date', 'activeUsers', '网站活跃用户数趋势', '日期', '活跃用户数')

# 示例用法 (使用前面清洗过的 Search Console 数据)
# 假设 search_console_df 已经包含了 'date' 和 'position' 列
search_console_data = [{'date': '2023-12-29', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 10, 'impressions': 100, 'ctr': 0.1, 'position': 5},
                       {'date': '2023-12-30', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 11, 'impressions': 110, 'ctr': 0.1, 'position': 4.5},
                       {'date': '2023-12-31', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 12, 'impressions': 120, 'ctr': 0.1, 'position': 4},
                       {'date': '2024-01-01', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 13, 'impressions': 130, 'ctr': 0.1, 'position': 3.5},
                       {'date': '2024-01-02', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 14, 'impressions': 140, 'ctr': 0.1, 'position': 3}]

search_console_df = clean_and_transform_data(search_console_data, 'SearchConsole')

plot_time_series(search_console_df, 'date', 'position', '关键词排名趋势', '日期', '排名')

安装必要的库:

pip install pandas matplotlib

2.2 对比分析

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def compare_time_periods(df, date_column, value_column, start_date1, end_date1, start_date2, end_date2, title, xlabel, ylabel, label1, label2):
    """
    对比不同时间段的数据.

    Args:
        df (pandas.DataFrame): 包含时间序列数据的 DataFrame.
        date_column (str): 日期列名.
        value_column (str): 数值列名.
        start_date1 (str): 第一个时间段的开始日期 (YYYY-MM-DD).
        end_date1 (str): 第一个时间段的结束日期 (YYYY-MM-DD).
        start_date2 (str): 第二个时间段的开始日期 (YYYY-MM-DD).
        end_date2 (str): 第二个时间段的结束日期 (YYYY-MM-DD).
        title (str): 图表标题.
        xlabel (str): X 轴标签.
        ylabel (str): Y 轴标签.
        label1 (str): 第一个时间段的标签.
        label2 (str): 第二个时间段的标签.
    """

    # 确保日期列是 datetime 类型
    df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column])

    # 过滤数据
    df1 = df[(df[date_column] >= start_date1) & (df[date_column] <= end_date1)]
    df2 = df[(df[date_column] >= start_date2) & (df[date_column] <= end_date2)]

    # 设置日期列为索引
    df1 = df1.set_index(date_column)
    df2 = df2.set_index(date_column)

    # 绘制对比图
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(df1.index, df1[value_column], label=label1)
    plt.plot(df2.index, df2[value_column], label=label2)
    plt.title(title)
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.grid(True)
    plt.legend()
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 示例用法 (使用前面清洗过的 GA4 数据)
# 假设 ga4_df 已经包含了 'date' 和 'activeUsers' 列

ga4_data = [{'date': '20231225', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '80', 'screenPageViews': '160'},
            {'date': '20231226', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '90', 'screenPageViews': '180'},
            {'date': '20231227', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '95', 'screenPageViews': '190'},
            {'date': '20231228', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '100', 'screenPageViews': '200'},
            {'date': '20231229', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '105', 'screenPageViews': '210'},
            {'date': '20231230', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '110', 'screenPageViews': '220'},
            {'date': '20231231', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '120', 'screenPageViews': '240'},
            {'date': '20240101', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '130', 'screenPageViews': '260'},
            {'date': '20240102', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '140', 'screenPageViews': '280'},
            {'date': '20240103', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '145', 'screenPageViews': '290'},
            {'date': '20240104', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '150', 'screenPageViews': '300'},
            {'date': '20240105', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '155', 'screenPageViews': '310'}]

ga4_df = clean_and_transform_data(ga4_data, 'GA4')

compare_time_periods(ga4_df, 'date', 'activeUsers', '2023-12-28', '2023-12-31', '2024-01-01', '2024-01-04', '网站活跃用户数对比', '日期', '活跃用户数', '2023年12月', '2024年1月')

2.3 细分分析

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def segment_analysis(df, segment_column, value_column, title, xlabel, ylabel):
    """
    按细分维度分析数据.

    Args:
        df (pandas.DataFrame): 包含细分数据的 DataFrame.
        segment_column (str): 细分维度列名.
        value_column (str): 数值列名.
        title (str): 图表标题.
        xlabel (str): X 轴标签.
        ylabel (str): Y 轴标签.
    """

    #  按细分维度分组，并计算总和
    segment_data = df.groupby(segment_column)[value_column].sum()

    # 绘制柱状图
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    segment_data.plot(kind='bar')
    plt.title(title)
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.xticks(rotation=45, ha='right')  # 旋转 X 轴标签，使其更易读
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 示例用法 (假设 ga4_df 包含 'pagePath' 和 'activeUsers' 列)
ga4_data = [{'date': '20231229', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '100', 'screenPageViews': '200'},
            {'date': '20231230', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '110', 'screenPageViews': '220'},
            {'date': '20231231', 'pagePath': '/blog', 'activeUsers': '80', 'screenPageViews': '160'},
            {'date': '20240101', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '130', 'screenPageViews': '260'},
            {'date': '20240102', 'pagePath': '/blog', 'activeUsers': '90', 'screenPageViews': '180'}]

ga4_df = clean_and_transform_data(ga4_data, 'GA4')

segment_analysis(ga4_df, 'pagePath', 'activeUsers', '不同页面活跃用户数', '页面路径', '活跃用户数')

2.4 相关性分析

import pandas as pd

def correlation_analysis(df, column1, column2):
    """
    计算两列数据之间的相关性.

    Args:
        df (pandas.DataFrame): 包含数据的 DataFrame.
        column1 (str): 第一列的列名.
        column2 (str): 第二列的列名.

    Returns:
        float: 两列数据之间的相关系数.
    """

    correlation = df[column1].corr(df[column2])
    return correlation

# 示例用法 (假设 search_console_df 包含 'clicks' 和 'position' 列)
search_console_data = [{'date': '2023-12-29', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 10, 'impressions': 100, 'ctr': 0.1, 'position': 5},
                       {'date': '2023-12-30', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 11, 'impressions': 110, 'ctr': 0.1, 'position': 4.5},
                       {'date': '2023-12-31', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 12, 'impressions': 120, 'ctr': 0.1, 'position': 4},
                       {'date': '2024-01-01', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 13, 'impressions': 130, 'ctr': 0.1, 'position': 3.5},
                       {'date': '2024-01-02', 'query': 'example', 'page': '/', 'clicks': 14, 'impressions': 140, 'ctr': 0.1, 'position': 3}]

search_console_df = clean_and_transform_data(search_console_data, 'SearchConsole')

correlation = correlation_analysis(search_console_df, 'clicks', 'position')

print(f"点击量和排名之间的相关系数: {correlation}")

相关系数的解读：

• 1：完全正相关
• -1：完全负相关
• 0：没有线性相关性

第三部分：高级分析与预测

除了基本的趋势分析，还可以使用更高级的技术来进行预测和异常检测。

1. 时间序列预测: 使用ARIMA, Prophet等模型预测未来的流量和排名。
2. 异常检测: 使用统计方法或机器学习算法检测流量和排名的异常波动。

3.1 时间序列预测 (使用 Prophet 库)

import pandas as pd
from prophet import Prophet

def time_series_forecasting(df, date_column, value_column, periods):
    """
    使用 Prophet 进行时间序列预测.

    Args:
        df (pandas.DataFrame): 包含时间序列数据的 DataFrame.
        date_column (str): 日期列名.
        value_column (str): 数值列名.
        periods (int):  预测的未来天数.

    Returns:
        pandas.DataFrame: 包含预测结果的 DataFrame.
    """

    # 准备数据: Prophet 需要一个名为 'ds' 的日期列和一个名为 'y' 的数值列
    df = df.rename(columns={date_column: 'ds', value_column: 'y'})

    # 创建 Prophet 模型
    model = Prophet()

    # 拟合模型
    model.fit(df)

    # 创建未来日期 DataFrame
    future = model.make_future_dataframe(periods=periods)

    # 进行预测
    forecast = model.predict(future)

    return forecast

# 示例用法 (使用前面清洗过的 GA4 数据)
# 假设 ga4_df 已经包含了 'date' 和 'activeUsers' 列

ga4_data = [{'date': '20231225', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '80', 'screenPageViews': '160'},
            {'date': '20231226', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '90', 'screenPageViews': '180'},
            {'date': '20231227', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '95', 'screenPageViews': '190'},
            {'date': '20231228', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '100', 'screenPageViews': '200'},
            {'date': '20231229', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '105', 'screenPageViews': '210'},
            {'date': '20231230', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '110', 'screenPageViews': '220'},
            {'date': '20231231', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '120', 'screenPageViews': '240'},
            {'date': '20240101', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '130', 'screenPageViews': '260'},
            {'date': '20240102', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '140', 'screenPageViews': '280'},
            {'date': '20240103', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '145', 'screenPageViews': '290'},
            {'date': '20240104', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '150', 'screenPageViews': '300'},
            {'date': '20240105', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '155', 'screenPageViews': '310'}]

ga4_df = clean_and_transform_data(ga4_data, 'GA4')

forecast = time_series_forecasting(ga4_df, 'date', 'activeUsers', periods=7) # 预测未来7天

print(forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail()) # 打印预测结果

安装必要的库:

pip install pandas prophet

3.2 异常检测 (使用 Isolation Forest 算法)

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest

def anomaly_detection(df, value_column, contamination=0.05):
    """
    使用 Isolation Forest 进行异常检测.

    Args:
        df (pandas.DataFrame): 包含数据的 DataFrame.
        value_column (str): 数值列名.
        contamination (float): 异常值的比例估计.

    Returns:
        pandas.DataFrame: 包含异常值标记的 DataFrame.
    """

    # 创建 Isolation Forest 模型
    model = IsolationForest(contamination=contamination)

    # 拟合模型
    model.fit(df[[value_column]])

    # 预测异常值
    df['anomaly'] = model.predict(df[[value_column]])

    # 将 anomaly 列转换为 boolean 类型，1 表示正常值，-1 表示异常值
    df['is_anomaly'] = df['anomaly'] == -1

    return df

# 示例用法 (使用前面清洗过的 GA4 数据)
# 假设 ga4_df 已经包含了 'date' 和 'activeUsers' 列

ga4_data = [{'date': '20231225', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '80', 'screenPageViews': '160'},
            {'date': '20231226', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '90', 'screenPageViews': '180'},
            {'date': '20231227', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '95', 'screenPageViews': '190'},
            {'date': '20231228', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '100', 'screenPageViews': '200'},
            {'date': '20231229', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '105', 'screenPageViews': '210'},
            {'date': '20231230', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '110', 'screenPageViews': '220'},
            {'date': '20231231', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '120', 'screenPageViews': '240'},
            {'date': '20240101', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '130', 'screenPageViews': '260'},
            {'date': '20240102', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '140', 'screenPageViews': '280'},
            {'date': '20240103', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '145', 'screenPageViews': '290'},
            {'date': '20240104', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '150', 'screenPageViews': '300'},
            {'date': '20240105', 'pagePath': '/', 'activeUsers': '50' , 'screenPageViews': '100'}] # 添加一个异常值

ga4_df = clean_and_transform_data(ga4_data, 'GA4')

ga4_df = anomaly_detection(ga4_df, 'activeUsers')

print(ga4_df)

安装必要的库:

pip install pandas scikit-learn

第四部分：案例分析

假设我们分析一个电商网站的流量和排名趋势。

问题： 近期网站的自然流量下降，关键词排名也有所下滑。

分析步骤：

1. 数据采集： 从Google Analytics和Google Search Console提取过去3个月的数据。
2. 时间序列分析： 绘制自然流量和关键词排名的时间序列图，观察下降趋势。
3. 细分分析： 将自然流量按照着陆页进行细分，找出流量下降最严重的页面。
4. 相关性分析： 分析关键词排名与着陆页内容更新频率之间的关系。
5. 结论： 发现几个着陆页的流量下降最为明显，且这些页面最近没有进行内容更新。
6. 建议： 针对流量下降的页面，进行内容优化和更新，同时加强关键词的布局。

第五部分：一些补充说明

• 数据可视化: 清晰的可视化图表可以帮助你更好地理解数据和发现趋势。 可以使用matplotlib, seaborn, plotly等库来创建各种图表。
• 自动化报告: 可以使用Python脚本自动生成报告，定期发送给相关人员。
• 监控警报: 可以设置监控警报，当流量或排名出现异常波动时，自动发送通知。
• A/B测试: 可以使用A/B测试来验证优化策略的效果。

第六部分：总结

我们学习了如何采集、清洗、转换网站流量和排名数据，并使用时间序列分析、对比分析、细分分析和相关性分析等方法进行趋势分析。 此外，还介绍了时间序列预测和异常检测等高级分析技术。 通过这些技术手段，我们可以更好地了解网站的运营状况，并制定有效的优化策略。

代码与逻辑的结合

通过代码示例，我们展示了如何自动化数据采集和分析过程，避免了手动操作的繁