国内有哪些优秀的股票数据分析网站？

一、国内有哪些优秀的股票数据分析网站？

我发现很多人分享的对研究用处不大，我分享几个我经常研究时候用到的吧！

一、萝卜投研

网站集资讯、研究报告、公司、行业数据等于一体，涵盖A股绝大部分公司，数据相对准确。但缺点是报告较少，一家不热门的公司可能只有一两份分析报告，并且更新不是很及时，可以当做参考使用。

二、巨潮资讯网

这个应该不用说，基本上做研究的都知道。中国最大最全的证券类网站，公司的基本数据及报告网站都有，可以把网站当做内容源。我经常在这个网站寻找第一手信息。

三、大视野网

网站包含财报分析、估值分析等功能，主要对年报中的数字做聚合分析，挖掘出年报数字背后的秘密。并且可以输出图形表格，一目了然的查看数字变化。

其他的更详细的数据，就需要付费找人下载了。个人比较喜欢WIND，目前使用人最多，数据更细也非常快的软件，有条件绝对是首选！

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二、如何评估网站数据，并分析网站运营效果？

可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息，甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流，通过时段维度可以按照(24小时OR日序列)2种模式监测整站流量的24小时变化趋势，以及不同日起的变化趋势。

站内运营主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析：如：网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析。

对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而最大化提高网站的转化率。

三、网站数据分析应该重点分析哪些数据？

1. PV/Page View PV即Page View，页面被浏览/打开的次数，在网站数据分析中，通常指网站统计所统计出来的访客访问网页的次数，也就是这个访客打开了多少次网页，也相当于我们平时说的浏览量。通过PV的数值，我们可以看出所有访客在一定时间内，打开了我们网站多少个页面或者刷新了某个网页多少次，也就是访客每刷新一次页面，都会被统计工具记作1个PV。PV的值不能直观看出真实的访客数量，只能看出所有访客打开了我们网站的次数，如果一个访客刷新页面100次，那么PV就会增加100。

2. UV/Unique Visitor UV即Unique Visitor，译为独立访客数，即进入/浏览网站的访客数量，判断依据一般以浏览器的cookie（储存在用户本地终端上的数据）和IP两种方式为准。打个比方：依靠浏览器的cookies来判断UV的话，一定时间内，同一个访客通过同一个浏览器多次访问我们的网站，则只记作1个UV，假如这个访客使用了不同浏览器或者清除了浏览器的缓存后，再次访问我们的网站，则会再次被记作1个UV，也就是总共有2个UV。即使我们无法通过UV非常准确地判断网站的真实访客数量，但是，相比其他指标来说，是目前较为准确的判断依据。

3. IP/Internet Protocol IP即Internet Protocol，独立IP数，IP地址大家应该都比较了解，而在网站数据分析中，指的是在一定时间内用户在不同IP地址访问网站的数量。同一个IP地址下，即使是不同的用户访问了我们的网站，统计工具所统计的IP值均为1，也就是只会展现同一个IP地址。正常情况下，UV的值会大于IP的值，这是因为像学校、网吧、公司等IP共用的场所，用户的IP都是相同的，而访问的设备不同，则会导致UV的值大于IP的值。

跳出率/Bounce Rate 跳出率即Bounce Rate，跳出指的是访客仅浏览了一个页面就离开了我们的网站，所以跳出率的则为：仅浏览了一个页面就离开网站的访问次数，占网站总访问次数的多少，即跳出率=跳出的访问量/总访问量×100%跳出率是网站数据分析中非常重要的指标之一，通常情况下，跳出率越高，该页面的吸引力越低。如果页面的跳出率过低，这时候你就应该检查这个页面的是否能正常打开，你的目标用户是不是对这些内容不感兴趣，页面是否有做好引导内容等等，跳出率在很大程度上反映了页面的质量问题。

4. 平均访问时长/Average Time on Site 平均访问时长即Average Time on Site，是指在一定时间内，访客在该网站或者页面浏览或逗留的平均时间，也就是：总浏览或逗留时长/总访问量=平均访问时长平均访问时长也是衡量网站或网页的内容质量好坏的重要指标之一，平均访问时长越长，证明网站或网页的内容有质量高、有深度，访客愿意仔细浏览。 比如像美食、旅游、技术、图片、小说、视频、这类内容网站，他们的平均访问时长会更长，而像企业类的产品站、服务类站点访问时长就会短一些。

四、如何用大数据分析股票？

用大数据分析股票需要做到以下三步：

第一步，从行业角度去跟踪大数据变化，比如：行业新闻、行业动态等等，因为它会对整个行业板块上市公司都会造成影响。就像当年的“毒奶粉”事件，这种新闻对乳制品的上市公司构成非常强有力的影响。

第二步，从公司的基本面出发，追踪其经营管理层人员更替、经营范围变更、财务报表的变化、年报、季报、月报等。这些大数据，不需要太多的精力，就能跟上，很容易通过各种软件获得，几乎大同小异，但是一定要注意小细节的变更。

第三步，从公司的股价下手，因为不是所有的动态数据都能及时反应在基本面或行业上的。

五、如何分析股票的“成交明细”数据？

在股票成交明细中，左起第一列式成交时间，一般15秒公布一次，第二列是成交价，第三列是成交手数，如果是主动性买入成交就显示成红色和一个向上的箭头，如果是主动性卖出成交就显示成绿色和一个向下的箭头，第四列是成交笔数，也就是总共有多少笔委托成交，通过成交手数和对应的笔数，可以大略的估计出成交参与方有没有机构，大户还是全是散户。

1、逐笔成交一般显示的数据格式为在几分几秒以多少价格分几笔成交了多少手。在这里我们要注意的是成交手数有时候是带小数点的，这是因为股票买进的股数最少是100股，委托的股数也应是100的整数倍，卖出却没有限制，因此成交的手数会有小数点。另外一点就是如果在成交价格和手数前面没有显示，则一半是默认的1笔。

2、分时成交一般显示的数据格式为在几分几秒以多少价格成交了多少手。这里需要注意的是成交手数永远是整数，不会出现小数点数字。

3、一个孤独的数字是缺乏意义的，但是一些连续的数字则是充满想像的。一般来说，成交笔数越少，金额越大，表示成交比较强势，反之是弱势。尤其是成交笔数比较大而集中的时候，表示有大资金活跃迹象，该股出现价格异动的概率就大，应该引起投资者的注意。而如果半天也没人买或者都是一些小单子在交易，则至少短期不大可能成为好股。

4、交易数据三维元素----数量、价格和笔数。不陌生的是前面两个，笔数就是交易批次。在数量一定的前提下，笔数少说明交易力度强，反之就弱。笔数的变动与数量方向一致，交易为常态，反之就是非常态。

这些在以后的操作中可以慢慢去领悟，为了提升自身炒股经验，新手前期可以用个牛股宝模拟炒股去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。希望可以帮助到您，祝投资愉快！

六、股票ai是如何分析数据的？

AI技术在金融领域尤其在股市中的运用愈加成熟，通过人工智能，其可瞬间找出实时有效的数据，并通过智能算法，算出潜在机会与风险，从而帮助人们快速做出判断。而这些如果光靠人工来完成，费时费力不说，就算找到合适数据，进行精准、合理的判断也是个大难题。

其实，在国外，人工智能应用在金融领域的发展比起我国要早，人们早已习惯通过AI进行股市分析，对AI的运用和理解也更完善，如美国知名的彭博社（Bloomberg News），其在AI和大数据方面有着专业丰富的经验，也以此快速占据了市场，并将其作为技术壁垒，大幅提升了自身的商业价值和不可替代性。

七、如何入手网站数据分析？怎么学习网站数据分析？

1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

（2）数学：线性代数、微积分等

（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

……

好好学习，虽然累，但是要坚持！

2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

（1）数据分析报告类：Microsoft Office软件、水晶易表等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因为数据可视化软件就不能少，BDP个人版、TABLUEA、Echart等这些必备的，就看你自己怎么选了。

（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。

（3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

（3）辅助工具：比如思维导图软件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

最重要的是：理论知识+软件工具=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。

八、网站数据分析实例：怎样分析竞争对手的网站数据分析策略？

通过页面的统计代码可以看出网站：

• 用了哪些统计工具：商业，免费
• 通过统计代码的定制情况，可以看出这些工具的使用是否深入
• 是否做了访客标记，页面点击事件，电子商务转化
• 是否有AB测试代码

如果重要的点都跟踪到了，则说明这个站点，在跟踪这块做的很不错（或请了专业人员来做）。但是否真的：关注数据，有良好的数据分析策略，则外人没法得知。

数据收集 -》处理 -》分析 -》指导运营。

通过统计代码，只能看出第一步。

当然也可以观察网站本身的：产品改版，营销，推荐等做的好不好，来评估：数据分析策略做的好不好。

九、网站数据分析应该分析哪些数据啊，怎样根据数据进行网站优化呢？

网站数据分析首先需要认清自己网站的类型及盈利模式，如果是小型企业网站，主要为了展现公司产品，那就可以简单的进行监测，如：可以了解网站的哪个模块最受欢迎，哪个产品点击率高，可以根据用户的浏览习惯进行网站页面的合理布局。如果是电商网站或者是门户网站等大型网站，那可能需要关注的数据可能就比较多，包括网站的流量、转化、会员分析、销售分析、广告来源分析以及站内运营的一些指标等等，一般分析过程中都会借助第三方分析工具（如：SiteFlow)捕捉数据，通过这些数据再进一步优化网站的产品布局以及根据用户的购买浏览习惯进行推荐，对新老会员采取不同的优惠活动等等。

十、股票交易数据哪个网站最准确？

股票交易数据肯定是上交所和深交所最准确