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我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势，但这些统计量无法完全反应数据的特征，即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能，所以需要结合数据的离散程度。常用的可以反映数据离散程度的统计量如下：极差（Range）极差也叫全距，指数据集中的最大值与最小值之差：Range极差计算比较简单，能从一定程度上反映数据集的离散情况，但因为最大值和最小值都取的是极端，而没有考虑中间其他数据项，因此往往会受异常点的影响不能真实反映数据的离散情况。

昨天已经跟大家分析了影响ASO（App Store Optimization）的主要因素，今天就针对这些因素，跟大家详细谈一谈ASO的技巧。但是由于并不是所有的应用市场的搜索都使用了一些复杂的算法，所以这些因素可能并不适用于所有市场，但是一定会适用于APP搜索引擎。做ASO跟做seo一样，第一件事就是做关键字分析，而关键字分析的技巧很多人讲过很多次了，我就不再赘述。那么我们选定了目标关键字之后，该怎么进行ASO呢？第一个因素是应用名称。应用的名称是非常重要的，那么什么样的应用名称是最好的呢？

经常有人让我帮忙简单说说SEO相关的数据分析怎么做，甚至期望能几小时速成。但这方面涵盖的太多，不可能三言两语就说尽，也不知可从哪里简单概括。SEO是一个非常不成熟的行业，能参考的资料极有限，大多数东西都要通过数据来摸索，而摸索的过程中，往往能揭露凭过往的直觉没有意识到的真相。所以数据化有时对于SEO是非常残酷的，往往一份简单的数据就可以否定掉一群人数年的努力工作。就拿最常见的例子来说，SEO流量是怎么组成的？大多数人觉得那是靠热门关键词撑起来的，或者认为是大量的热门关键词撑起来的，于是认为热门词的排名上去流量肯定会涨，却不然。对于大多数稍大的网站，绝大多数SEO流量都是由百度指数都没法看到的极其长尾的词带来的。因此哪怕用再大的力气去做热门词的排名，它们贡献的流量依旧很有限。

记得去年笔者刚入门SEO时，在SeoWhy悬赏了一个关于网站IIS日志的问题，大概描述是：百度蜘蛛抓取网站，日志为什么会出现200 0 64代码？64表示什么？得到了蛮多人热心回复，大致有以下七种说法：1、64表示64位系统;2、64表示抓取次数;3、64表示正常，不需要理会;4、64表示网页没有更新;5、64表示k站的前兆;6、64表示网站处于考核期;7、64表示蜘蛛对网站Gzip压缩解密失败;

今天QQ被网友问疯了，都是很多站长网站大面积K站的事宜询问。其实，我们观察到的现象是昨天晚上10点左右，那时我们公司seo群里就有成员说我们旗下有站点被K了，收录异常，让大家都看看每个人负责的那些站情况。之后，就陆续有成员反馈出来，出事了！当时得了粗略的结论：要么是我们的站本身出了问题，导致情况发生；要么是百度在调整，估计后面几个小时还会持续，如果这情况将有其他人会反馈问题。我当时在群里安慰大家情绪，别激动，别失落：等也是一种力量。同时让大家检查下谷歌和搜搜情况，如果其他搜索引擎没问题都是正常，就先不要急；坚持等恢复。

SEO的取胜往往在于细节，细节的发现源于数据的分析。做为一名SEOer每天应当最好网站数据的统计，以方便网站的效果监测和K站原因排查，这样才能及时做好策略更新。需要每天记录的基本数据：1.网站收录量2.网站快照时间3.网站外链数量4.site首页排名5.网站IP和PV6.核心关键词排名7.蜘蛛最近访问时间这些基本的数据的记录，一般都是在一天工作结束时完成的，可以从整体上直观反应网站的最近状态和健康度。为了便于观察，我们还可以增加辅助数据：

1、确定大概方向　　　　这里说的方向类型，沈阳网站建设是指网站大概涉及到的领域，就是你想从那方面入手，IT、音乐、还是其它领域。这里提醒大家尽量选择自己熟悉的的领域，否则不但做起来非常吃力，而且很难成功!其实这步看起来容易，但并不容易。因为想一下就选择到正确的方向太难了，这不但需要对整个互联网有大概的了解，还要对所在领域有深刻的认识，同时还要掌握网站运营的相关知识。这些东西，都是需要时间去积累、沉淀的，否则很难有正确的判断。2、数据调查分析　确定方向后，我们还需要做一些调查，搜集一些数据。所谓知已知彼，百战不殆。这方面包括的内容很多，比如受众分析、市场现状、竞争对手分析等，不同类型的站，需要搜集的东西是不同的，这个主要根据自己需求来。这里列几个比较通用的项目：　　1）搜集同领域内做的最好的十个网站。　每天更新量等。   2）分析他们的背景。沈阳网站建设包括建站时间、是否公司运营、团队规模等。　　3）分析他们的网站数据。包括排名、注册会员数、栏目数(包括具体名称)、文章数、4）分析他们的优缺点。比如他们的特点是什么、成功的地方在那里、失败的地方在那里等。　5）最好列一个EXCEL表出来。　　　     这些数据的作用很大，能够帮助我们在接下来的工作中正确分析形式，做出判断。所以切记切记，沈阳网站建设前期的相关调查和数据一定做细。

将数据从DataSet输出为XML时，我们对该XML本身的实际格式并没有过多的控制。对于一个包含有重复数据（也就是一个行集或数据表的表示）的XML文档结构有两种基本处理方法，而对它们存在着一些有趣的正反不一的争论，这两种方法是：将数据放到元素中作为文本内容；每个数据行都用一个单独的元素，并将数据本身放到该元素的属性中。第一种方法是使用数据项来作为元素的一个分层结构的文本内容，这样往往可以得到可读性更强的结果，但是由于这样有较多的标记（也就是元素标记），于是会生成一个更大的文档。虽然用属性可以生成较小的文档，但在使用诸如DOM这样的其他XML方法来访问内容时，可能会比较困难。

当你定义类的时候（Java编程要做的就是定义类，创建这些类的对象，然后再向这些对象发送消息），你可以往类里放两种元素：数据（field，有时也被称为数据成员），以及方法（method，有时也被称为成员函数）。数据可以是任何类型的，能通过reference进行操控的对象。它也可以是任何一种primitive数据（这时它就不是reference了）。如果它是一个对象的reference，那么你就必须用一种被称为构造函数的特殊方法对它进行初始化，这样才能确保将它连上一个真实的对象。如果这个primitive数据，那么你可以在定义的时候直接对它进行初始化。（reference也可以在定义时进行初始化）。