下載了hht工具包如何分析數據

A. 如何使用Python工具分析風險數據

1、引入工具–載入數據分析包
啟動IPython notebook，載入運行環境：
%matplotlib inline
import pandas as pd
from datetime import timedelta, datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
2、數據准備
俗話說: 巧婦難為無米之炊。小安分析的數據主要是用戶使用代理IP訪問日誌記錄信息，要分析的原始數據以CSV的形式存儲。這里首先要坦或春介紹到pandas.read_csv這個常用的方法，它將數據讀入DataFrame
analysis_data = pd.read_csv('./honeypot_data.csv')
對的, 一行代碼就可以將全部數據讀到一個二維的表結構DataFrame變數，感覺很簡單有木有啊!!!當然了用Pandas提供的IO工具你也可以將大文件分塊讀取，再此小安測試了一下性能，完整載入約21530000萬條數據也大概只需要90秒左右，性能還是相當不錯。
3、數據管窺
一般來講，分析數據之前我們首先要對數據有一個大體上的了解，比如數據總量有多少，數據有哪些變數，數據變數讓耐的分布情況，數據重復情況，數據缺失情況，數據中異常值初步觀測等等。下面小安帶小夥伴們一起來管窺管窺這些數據。
使用shape方法查看數據行數及列數
analysis_data.shape
Out: (21524530, 22) #這是有22個維度，共計21524530條數據記的DataFrame
使用head()方法默認查看前5行數據，另外還有tail()方法是默認查看後5行,當然可以輸入參數來查看自定義行數
analysis_data.head(10)
這里可以了解到我們數據記錄有用戶使用代理IP日期，代理header信息，代理訪問域名，代理方法，源ip以及蜜罐節點信息等等。在此小安一定一定要告訴你，小安每次做數據分析時必定使用的方法–describe方法。pandas的describe()函數能對數據進行快速統計匯總：
對於數值類型數據，它會計算出每團叢個變數： 總個數，平均值，最大值，最小值，標准差，50%分位數等等;
非數值類型數據，該方法會給出變數的： 非空值數量、unique數量(等同於資料庫中distinct方法)、最大頻數變數和最大頻數。
由head()方法我們可以發現數據中包含了數值變數、非數值變數，我們首先可以利用dtypes方法查看DataFrame中各列的數據類型，用select_dtypes方法將數據按數據類型進行分類。然後，利用describe方法返回的統計值對數據有個初步的了解：
df.select_dtypes(include=['O']).describe()
df.select_dtypes(include=['float64']).describe()
簡單的觀察上面變數每一維度統計結果，我們可以了解到大家獲取代理數據的長度平均1670個位元組左右。同時，也能發現欄位scanossubfp，scanscan_mode等存在空值等等信息。這樣我們能對數據整體上有了一個大概了解。
4、數據清洗
由於源數據通常包含一些空值甚至空列，會影響數據分析的時間和效率，在預覽了數據摘要後，需要對這些無效數據進行處理。
一般來說，移除一些空值數據可以使用dropna方法， 當你使用該方法後，檢查時發現 dropna() 之後幾乎移除了所有行的數據，一查Pandas用戶手冊，原來不加參數的情況下， dropna() 會移除所有包含空值的行。
如果你只想移除全部為空值的列，需要加上 axis 和 how 兩個參數：
analysis_data.dropna(axis=1, how='all')
另外，也可以通過dropna的參數subset移除指定列為空的數據，和設置thresh值取移除每非None數據個數小於thresh的行。
analysis_data.dropna(subset=['proxy_host', 'srcip'])
#移除proxy_host欄位或srcip欄位沒有值的行
analysis_data.dropna(thresh=10)
#移除所有行欄位中有值屬性小於10的行
5、統計分析
再對數據中的一些信息有了初步了解過後，原始數據有22個變數。從分析目的出發，我將從原始數據中挑選出局部變數進行分析。這里就要給大家介紹pandas的數據切片方法loc。
loc([startrowindex:endrowindex,[『timestampe』, 『proxy_host』, 『srcip』]])是pandas重要的切片方法，逗號前面是對行進行切片;逗號後的為列切片，也就是挑選要分析的變數。
如下，我這里選出日期，host和源IP欄位——
analysis_data = analysis_data.loc([:, [『timestampe』,'proxy_host','srcip']])
首先讓我們來看看蜜罐代理每日使用數據量，我們將數據按日統計，了解每日數據量PV，並將結果畫出趨勢圖。
daily_proxy_data = analysis_data[analysis_data.mole=='proxy']
daily_proxy_visited_count = daily_proxy_data.timestamp.value_counts().sort_index()
daily_proxy_visited_count.plot()
對數據列的丟棄，除無效值和需求規定之外，一些表自身的冗餘列也需要在這個環節清理，比如說DataFrame中的index號、類型描述等，通過對這些數據的丟棄，從而生成新的數據，能使數據容量得到有效的縮減，進而提高計算效率。
由上圖分析可知蜜罐代理使用量在6月5號，19-22號和25號這幾天呈爆炸式增長。那麼這幾天數據有情況，不正常，具體是神馬情況，不急，後面小安帶大家一起來慢慢揪出來到底是那些人(源ip) 幹了什麼「壞事」。
進一步分析, 數據有異常後，再讓我們來看看每天去重IP數據後量及其增長量。可以按天groupby後通過nunique()方法直接算出來每日去重IP數據量。
daily_proxy_data = analysis_data[analysis_data.mole=='proxy']
daily_proxy_visited_count = daily_proxy_data.groupby(['proxy_host']).srcip.nunique()
daily_proxy_visited_count.plot()
究竟大部分人(源ip)在干神馬?干神馬?干神馬?讓我們來看看被訪問次數最多host的哪些，即同一個host關聯的IP個數，為了方便我們只查看前10名熱門host。
先選出host和ip欄位，能過groupby方法來group 每個域名(host)，再對每個域名的ip訪問里unique統計。
host_associate_ip = proxy_data.loc[:, ['proxy_host', 'srcip']]
grouped_host_ip = host_associate_ip.groupby(['proxy_host']).srcip.nunique()
print(grouped_host_ip.sort_values(ascending=False).head(10))
再細細去看大家到底做了啥——查看日誌數據發現原來在收集像二手車價格，工人招聘等等信息。從熱門host來看，總得來說大家使用代理主要還是獲取網路，qq，Google，Bing這類婦孺皆知網站的信息。
下面再讓我們來看看是誰用代理IP「幹事」最多，也就是看看誰的IP訪問不同host的個數最多。
host_associate_ip = proxy_data.loc[:, ['proxy_host', 'srcip']]
grouped_host_ip = host_associate_ip.groupby(['srcip'_host']).proxy_host.nunique()
print(grouped_host_ip.sort_values(ascending=False).head(10))
哦，發現目標IP為123..*.155的小夥子有大量訪問記錄, 進而查看日誌，原來他在大量收集酒店信息。 好了，這樣我們就大概能知道誰在干什麼了，再讓我們來看看他們使用proxy持續時長，誰在長時間里使用proxy。 代碼如下——
這里不給大家細說代碼了，只給出如下偽代碼。
date_ip = analysis_data.loc[:,['timestamp','srcip']]
grouped_date_ip = date_ip.groupby(['timestamp', 'srcip'])
#計算每個源ip(srcip)的訪問日期
all_srcip_ration_times = ...
#算出最長連續日期天數
ration_date_cnt = count_date(all_srcip_ration_times)
好了，到此我也就初略的知道那些人做什麼，誰用代理時長最長等等問題額。取出ip = 80...38的用戶使用代理ip訪問數據日誌，發現原來這個小夥子在長時間獲取搜狐images。
蜜罐在全國各地部署多個節點，再讓我們來看看每個源ip掃描蜜罐節點總個數，了解IP掃描節點覆蓋率。結果見如下：
# 每個IP掃描的IP掃描節點總個數
node = df[df.mole=='scan']
node = node.loc[:,['srcip','origin_details']]
grouped_node_count = node.groupby(['srcip']).count()
print grouped_node_count.sort_values(['origin_details'], ascending=False).head(10)
由上述兩表初步可知，一些結論：如源ip為182...205的用戶長時間對蜜罐節點進行掃描，mark危險用戶等等。

B. 數據分析怎麼做

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

(2)下載了hht工具包如何分析數據擴展閱讀：

分析工具

使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。

在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

C. 如何進行數據分析

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理啟此解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分悄雀迅為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方歲亂向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

D. excel材料表怎麼做數據分析

其實利用excel製作數據分析的方式方法豐富多樣，你可以通過excel製作表格，然後將數據代入進去，通過公式和函數分析出你需要的數據；

也可以通過插入圖表的形式直觀地展示數據的表現狀雀搜族態，進而分析我們需要的數據；

也可以通過數據透視表的方法進行數據分析；水平高一點的還可以excel里的vb進行數據分析，反正方法非常多，前提是你要熟練的掌握Excel技巧，最後提醒你哦，利用Excel是可以製作出非常精美的數據分析圖的，特別是財務數據分析含金量更高，如果你懂了製作數據分析將不再是難題。

下載安裝Excel2010，最好是Excel最新版本，功能更全。

雙擊打開Excel，點標題欄-數據-數據分析。如果你的電腦沒有安裝數據分析工具包，需要先載入數據分析工具包。

載入數據分析工具包，在導航欄點擊開發工具-載入項-分析工具頃弊庫。

如果數據分析工具安裝好了，那麼現在就可以做些基本的數據分析了，比如：相關分析、方差分析等。

這里，我們以做相關系數分析為例，在輸入區域里輸入你的數據，在輸出選項里，選擇結果的位置。

最後，點擊【確定】按鈕，結果就出來了

方法/步驟以office07版為例；新建並打開excel表格，首先添加數據分析插件，點擊左上角按鈕，出現菜單頁面，選中右下角「EXCEL選項」按鈕，點擊，然後點擊「載入項」選項，選中「分析工具庫」，點擊下方"轉到"按鈕，然後出現excel載入宏界面，在」分析工具庫「前方框內打勾，點擊確定。

5經過上一步已經成功添加」數據分析插件「，在」數據「-」數據分析「下可以找到，6然後點擊」數據分析「，可以找到相關的分析漏則方法，如回歸分析，方差分析，相關分析等。

E. 如何做數據分析

CPDA數據分析師是如何做數據分析的呢？

數據分析的七個方法

1.趨勢分析

趨勢分析是最簡單、最基礎，也是最常見的數據監測與數據分析方法。通常我們在數據分析產品中建立一張數據指標的線圖或者柱狀圖，然後持續觀察，重點關注異常值。

在這派殲個過程中，我們要選定第一關鍵指標(OMTM，OneMetricThatMetter)，而不要被虛榮指標(VanityMetrics)所迷惑。

以社交類APP為例，如果我們將下載量作為第一關鍵指標，可能就會走偏;因為用戶下載APP並不代表他使用了你的產品。在這種情況下，建議將DAU(DailyActiveUsers，日活躍用戶)作為第一關鍵指標，而且是啟動並且執行了某個操作的用戶才能算上去;這樣的指標才有實際意義，運營人員要核心關注這類指標。

2.多維分解

多維分解是指從業務需求出發，將指標從多個維度進行拆分;這里的維度包括但不限於瀏覽器、訪問來源、操作系統、廣告內容等等。

為什麼需要進行多維拆解?有時候一個非常籠統或者最終的指標你是看不出什麼問題來的，但是進行拆分之後，很多細節問題就會浮現出來。

舉個例子，某網站的跳出率是0.47、平均訪問深度是4.39、平均訪問時長是0.55分鍾。如果你要提升用戶的參與度，顯然這樣的數據會讓你無從下手;但是你對這些指標進行拆解之後就會發現很多思路。

3.用戶分群

用戶分群主要有兩種分法：維度和行為組合。第一種根據用戶的維度進行分群，比如從地區維度分，有北京、上海、廣州、杭州等地的用戶;從用戶登錄平台進行分群，有PC端、平板端和手機移動端用戶。第二種根據用戶行為組合進行分群，比如說每塵差沖周在社區簽到3次的用戶與每周在社區簽到少於3次的用戶的區別，這個具體的我會在後面的留存分析中介紹。

4.用戶細查

正如前面所說的，用戶行為數據也是數據的一種，觀察用戶在你產品內的行為路徑是一種非常直觀的分析方法。在用戶分群的基礎上，一般抽取3-5個用戶進行細查，即可覆蓋分群用戶大部分行為規律。

5.漏斗分析

漏斗是用於衡量轉化效率的工具，因為從開始到結束的模型類似一個漏斗，因而得名。漏斗分析要注意的兩個要點：

第一，不但要看總體的轉化率，還要關注轉化過程每一步的轉化率;

第二，漏斗分析也需要進行多維度拆解，拆解之後可能會發現不同維度下的轉化率也有很大差異。

某企業的注冊流程採用郵箱方式，慶滾注冊轉化率一直很低，才27%;通過漏斗分析發現，主要流失在【提交驗證碼】的環節。

6.留存分析

留存，顧名思義就是新用戶留下來持續使用產品的含義。衡量留存的常見指標有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我們可以從兩個方面去分析留存，一個是新用戶的留存率，另一個是產品功能的留存。

7.A/B測試與A/A測試

A/B測試是為了達到一個目標，採取了兩套方案，一組用戶採用A方案，一組用戶採用B方案。通過實驗觀察兩組方案的數據效果，判斷兩組方案的好壞。在A/B測試方面，谷歌是不遺餘力地嘗試;對於搜索結果的顯示，谷歌會制定多種不同的方案(包括文案標題，字體大小，顏色等等)，不斷來優化搜索結果中廣告的點擊率。

F. 抓包怎麼分析數據

問題一：抓包抓到的數據，怎麼分析啊 5分 1, 取決於你抓包的層級。一般來說都是與網站之間交換的，未經格式化的較為數據。
2, 可以從網卡抓取本機收發的數據，也有人把從瀏覽器或其它工作在頂層的軟體獲得的數據，成為抓包。
3, 如果你所在的區域網比較原始，你還是可以嘗試從網卡中獲得廣播的數據。
4, 分析有現成的軟體，主要針對無法加密的部分展開，即發送、接受方地址、時間、路徑、內容體積等進行。不涉及內容的情況下是典型的被動數據分析。

問題二：如何解析抓包的數據wireshark 首先我們打開wireshark軟體的主界面，在主界面上選擇網卡，然後點擊start。wireshark即進入抓包分析過程。在本篇我們選擇乙太網，進行抓包。
接下來再界面我們可以看到wireshark抓到的實時數據包。我們對數據包的各個欄位進行解釋。
1.No:代表數據包標號。
2.Time：在軟體啟動的多長時間內抓到。
3.Source：來源ip。
4.Destination: 目的ip。
5.Protocol：協議。
6.Length:數據包長度。
7.info：數據包信息。
接下來我們點擊解析後的某一條數據可以查看數據包的詳細信息。
在抓包過程中，我們可以點擊圖標啟動或者停止。來啟動或者停止抓取數據包。
接下來我們將簡單介紹Filter處，對來源Ip以及目的Ip的過濾表達式的寫法。
首先我們在Filter處填寫ip.addr eq 192.168.2.101。表示獲取來源ip以及目的ip都是192.168.2.101的數據包。（此處解釋 eq 換成==同樣的效果）
在Filter處填寫：ip.src == 192.168.2.101。表示獲取來源地址為192.168.2.101的數據包。
在Filter處填寫:ip.dst == 119.167.140.103。表示獲取目的地址為119.167.140.103的數據包。
在Filter處填寫:ip.dst == 119.167.140.103 or ip.dst == 192.168.2.45。表示獲取目的地址為119.167.140.103或者192.168.2.45的數據包。（此方法舉例主要說明or的用法。在or前後可以跟不同的表達式。）
在Filter處填寫:ip.dst == 119.167.140.103 and ip.src == 192.168.2.101。表示獲取目的地址為119.167.140.103且來源地址為192.168.2.101的數據包。（此方法舉例主要說明and 的用法）

問題三：怎樣看wireshark抓包的數據 啟動wireshark後，選擇工具欄中的快捷鍵（紅色標記的按鈕）即可Start a new live capture。
主界面上也有一個interface list（如下圖紅色標記1），列出了系統中安裝的網卡，選擇其中一個可以接收數據的的網卡也可以開始抓包。
在啟動時候也許會遇到這樣的問題：彈出一個對話框說 NPF driver 沒有啟動，無法抓包。在win7或Vista下找到C: \system\system32下的cmd.exe 以管理員身份運行，然後輸入 net start npf，啟動NPf服務。
重新啟動wireshark就可以抓包了。
抓包之前也可以做一些設置，如上紅色圖標記2，點擊後進入設置對話框，具體設置如下：
Interface：指定在哪個介面（網卡）上抓包（系統會自動選擇一塊網卡）。
Limit each packet：限制每個包的大小，預設情況不限制。
Capture packets in promiscuous mode：是否打開混雜模式。如果打開，抓 取所有的數據包。一般情況下只需要監聽本機收到或者發出的包，因此應該關閉這個選項。
Filter：過濾器。只抓取滿足過濾規則的包。
File：可輸入文件名稱將抓到的包寫到指定的文件中。
Use ring buffer： 是否使用循環緩沖。預設情況下不使用，即一直抓包。循環緩沖只有在寫文件的時候才有效。如果使用了循環緩沖，還需要設置文件的數目，文件多大時回卷。
Update list of packets in real time：如果復選框被選中，可以使每個數據包在被截獲時就實時顯示出來，而不是在嗅探過程結束之後才顯示所有截獲的數據包。
單擊「OK」按鈕開始抓包，系統顯示出接收的不同數據包的統計信息，單擊「Stop」按鈕停止抓包後，所抓包的分析結果顯示在面板中，如下圖所示：
為了使抓取的包更有針對性，在抓包之前，開啟了QQ的視頻聊天，因為QQ視頻所使用的是UDP協議，所以抓取的包大部分是採用UDP協議的包。
3、對抓包結果的說明
wireshark的抓包結果整個窗口被分成三部分：最上面為數據包列表，用來顯示截獲的每個數據包的總結性信息；中間為協議樹，用來顯示選定的數據包所屬的協議信息；最下邊是以十六進制形式表示的數據包內容，用來顯示數據包在物理層上傳輸時的最終形式。
使用wireshark可以很方便地對截獲的數據包進行分析，包括該數據包的源地址、目的地址、所屬協議等。
上圖的數據包列表中，第一列是編號（如第1個包），第二列是截取時間（0.000000），第三列source是源地址（115.155.39.93），第四列destination是目的地址（115.155.39.112），第五列protocol是這個包使用的協議（這里是UDP協議），第六列info是一些其它的信息，包括源埠號和目的埠號（源埠：58459，目的埠：54062）。
中間的是協議樹，如下圖：
通過此協議樹可以得到被截獲數據包的更多信息，如主機的MAC地址（Ethernet II）、IP地址（Internet protocol）、UDP埠號（user datagram protocol）以及UDP協議的具體內容（data）。
最下面是以十六進制顯示的數據包的具體內容，如圖：
這是被截獲的數據包在物理媒體上傳輸時的最終形式，當在協議樹中選中某行時，與其對應的十六進制代碼同樣會被選中，這樣就可以很方便的對各種協議的數據包進行分析。
4、......>>

問題四：如何分析數據包判斷網路故障 從網路抓包是可以分析出很多東西，其中一項就是用來做排錯。
根據個人的實際經驗，用抓包來排錯有分為幾種情況：
1、通過數據包的有無來判斷故障，一般用於防火牆策略調試等場景，在防火牆上進行抓包，或交換機上鏡像抓包，或者這交換機內嵌抓包功能。這種抓包無需進行過多分析。
2、網路故障，已經明確網路設備配置不存在問題的情況下，通過抓包來判斷問題，我把這主要分為行為判斷和協議判斷。
1）最常見的是通過抓包數量來判定網路行為的是否正常，比如ARP病毒爆發一定會收到大量ARP數據包；攻擊行為也很多時候體現為大量數據包（但是一般判斷這種攻擊行為抓包不會放在第一步，只是在確定攻擊特徵時需要抓包）；當然還有其他很多情況，適用於通過抓包數量來分析的。
2）通信質量判斷，抓包存在大量的重傳，此時通信質量一般都不太好。另外有視頻和語音的應用場景中，有時需要通過時間統計來判斷通信毛刺，來分析定位視頻和語音通信質量問題。
3）協議判斷，比如win2008和win2003通信時因為window
scale不兼容，導致窗口過小，而程序設計適當時，通信變動極其緩慢。這些判斷都是建立在抓包協議分析的基礎上的；另外不同廠商SIP通信對接也有可能會用到協議分析，其中一種方式就是抓包分析。
綜合而言，協議分析時要求比較高，很多人都可以說把基礎學好，但是對應實際工作多年的人，TCP/IP的協議學習一般都是多年前的事情，而且不同操作系統，對於協議棧的實現是有區別的，這部分析的工作一般都是出現問題後有針對性查資料來解決的。
說了這么多，針對抓包分析我個人的意見是：排查問題關鍵是思路，真的用到協議層判斷的場景相對而言還是比較少，初學這不必過分糾結。但是從另外一個方面來看，能深入協議層進行排錯的網工，都是具備鑽研精神的，屬於高級排錯的一部分。

問題五：怎麼通過wireshark分析 Wireshark 一般在抓包的時候無需過濾，直接在數據分析時候過濾出來你想要的數據就成了。
1.具體為Capture->Interface->(選擇你的網卡)start
這時候數據界面就顯示了當前網卡的所有數據和協議了。
2.下來就是找到我們想要的數據
教你一些技巧，比如我們要找ip地址為192.168.2.110的交互數據
可以在 Filter:裡面填寫 ip.addr == 192.168.2.110 （回車或者點Apply就OK）
如果我們只想抓TCP的 ip.addr == 192.168.2.110 && tcp (注意要小寫)
如果不想看到ACK ip.addr == 192.168.2.110 && tcp && tcp.len != 0
如果要看數據包中含有5252的值的數據（注意此處為16進制）
ip.addr == 192.168.2.110 && tcp && tcp.len != 0 && (data.data contains 5252)
3. 含有很多過濾方法可以點擊Express，裡面有一些選項，自己多試試。
用好一個工具很重要，但要長期的積累才行，自己多使用，多看點教程就OK。

問題六：wireshark軟體抓包數據怎麼查看 下載wireshark軟體，目前有中文版，為了方便演示，就用中文版的。當然，英文版本的是主流。
打開wireshark軟體，運行該軟體，進入其界面。wireshark軟體的界面布局合理，很精簡。
接下來，要選擇wireshark的抓包介面。雙擊介面列表項，於是進入了抓包介面的設置界面。
選擇你的電腦現在所使用的網卡。比如，現在這里是使用無線網卡，介面列表上有數字在跳動就是。
點擊開始，就進入到抓包的界面，於是開始進行抓包。該界面顯示了抓包的動態，記錄了抓包的過程。
抓包完成後，就點擊停止抓包的按鈕，就是紅色打叉的那個。
最後選擇保存按鈕，選擇保存的位置。保存的文件以後都可以用wireshark打開，來進行歷史性的分析。

問題七：如何查看抓包數據 對於標準的Http返回，如果標明了Content-Encoding:Gzip的返回，在wireshark中能夠直接查看原文。由於在移動網路開發中，一些移動網關會解壓顯式標明Gzip的數據，以防止手機瀏覽器得到不能夠解壓的Gzip內容，所以，很多移動開發者選擇了不標準的Http頭部。也就是說，Http返回頭部並沒有按標准標Content-Encoding:Gzip屬性。這樣就導致在wireshark中無法直接查看。
這時，將抓包得到的數據以raw形式存為文件，再使用UE以16進制查看，去掉文件中非Gzip壓縮的數據，就可以將文件用Gzip解壓工具解壓後查看原文了。Gzip數據以1F8B開頭，可以以此來劃分文件中的Gzip和非Gzip數據。

問題八：如何利用網路抓包工具得到的數據怎麼解析tcp/ip Telnet協議是TCP/IP協議族中的一員，是Internet遠程登陸服務的標准協議和主要方式。它為用戶提供了在本地計算機上完成遠程主機工作的能力。在終端使用者的電腦上使用telnet程序，用它連接到伺服器。終端使用者可以在telnet程序中輸入命令，這些命令會在伺服器上運行，就像直接在伺服器的控制台上輸入一樣。可以在本地就能控制伺服器。要開始一個telnet會話，必須輸入用戶名和密碼來登錄伺服器。Telnet是常用的遠程式控制制Web伺服器的方法。
一. 准備工作
虛擬機Virtual Box(Telnet服務端)
--安裝Windows XP SP3操作系統
------開啟了Telnet服務
------添加了一個賬戶用於遠程登錄,用戶名和密碼都是micooz
宿主機Windows 8.1 Pro(Telnet客戶端)
--安裝了分析工具Wireshark1.11.2
--安裝了Telnet客戶端程序
PS:虛擬機網卡選用橋接模式

問題九：wireshark軟體抓包數據怎麼查看 wireshark是捕獲機器上的某一塊網卡的網路包，當你的機器上有多塊網卡的時候，你需要選擇一個網卡。
點擊Caputre->Interfaces.. 出現下面對話框，選擇正確的網卡。然後點擊Start按鈕, 開始抓包
WireShark 主要分為這幾個界面
1. Display Filter(顯示過濾器)， 用於過濾
2. Packet List Pane(封包列表)， 顯示捕獲到的封包， 有源地址和目標地址，埠號。 顏色不同，代表
3. Packet Details Pane(封包詳細信息), 顯示封包中的欄位
4. Dissector Pane(16進制數據)
5. Miscellanous(地址欄，雜項)

問題十：wireshark完成抓包後，怎麼分析 你直接抓會有大量大量無用的干擾包（比如你的ARP請求，你電腦的其他軟體的後台更新等等），建議你做個過濾器，只抓取你本機到新浪的會話（或者只抓取HTTP協議），然後所得的數據包都是你想要的，這整個包就是從你發起訪問到新浪伺服器回復給你的數據包

G. 如何用python進行數據分析

1、Python數據分析流程及學習路徑

數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。

根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：

相關推薦：《Python入門教程》

2、利用Python讀寫數據

Python讀寫數據，主要包括以下內容：

我們以一小段代碼來看：

可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計算數據

在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。

Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。

Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。

5、利用Python數據可視化

數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。

H. 愛站SEO工具包之日誌分析工具

愛站SEO工具包之網站日誌分析工具的使用方法。

1、此工具可以自動識別IIS、Apache、Nginx日誌格式,支持直接拖拽日誌一個或多個文件（夾）至窗口進行分析，每一項數據都分別以「數據顯示」和「圖形顯示」兩種不同方式向用戶展示數據結果。

2、蜘蛛分析之（概要分析）即所有不同的蜘蛛的訪問次沒鎮數、停留時間、總抓取量的數據分析，（還可以單選不同蜘蛛）進行查詢。

蜘蛛分析之（概要分析）圖表顯示，（還可以單選不同蜘蛛）進行查詢顯示。

3、蜘蛛分析之（目錄抓取）即站點目錄被抓取的數據量分析。

可以針對對某個目錄或蜘蛛進行單獨查詢分析，且可切換至圖表顯示，顯示抓取量餅圖，輕鬆了解蜘蛛抓取目錄概況。

4、蜘蛛分析之（頁面抓取）

所有頁面蜘蛛抓取量分析，還可以針對某個頁面或某個蜘蛛進行單獨查詢分析。切換至圖標顯示，可以顯示頁面抓取量餅圖，快速了解抓取量最多的頁面，輕松分析頁面抓取情況。

5、蜘蛛分析之（IP排行）

分析所有蜘蛛IP地址的訪問次數、抓取量和停留時長，並可以針對某個ip或蜘蛛進行單獨查詢分析。

6、搜索引擎分析之（關鍵詞分析）可分析出各搜索引擎來路的關鍵詞。

7、狀態碼分析分為用戶狀態碼和蜘蛛仔芹狀態碼。通過查看網站正常狀態碼和問題狀態碼，第一時間發現網站的問題頁面，及時修改，改善用戶體驗和蜘蛛體驗。

8、按時間統計，工具自動保存不同日期的日誌文件數據，每一項統計功能都可以按照時間來分析，枯戚粗可有效查看時間段內的數據變化趨勢。（還可以單選不同蜘蛛）進行查詢顯示。

以上就是愛站SEO工具包之網站日誌分析工具的詳細介紹。

I. 如何做數據分析

做數據分析，需要從數據和分析兩個方向共同入手：

1、數據培養

數據培養是進行有效數據分析的基礎建設，不是什麼數據都可以用來進行數據分析的，企業在注重數據量的積累的同時，還要注重數據積累的質量，將數據培養的意識和任務要求相結合，自上而下推行數據培養的機制。

舉個例子，很多企業意識到了信息化、數字化建設的重要性，將部署商業智能BI進行信息化建設提上了日程。但在商業智能BI項目規劃時，很容易發現企業根本沒有部署商業智能BI進行數據分析可視化的條件，原因就是數據缺漏、錯誤頻出，相關的業務部門系統資料庫也沒有建設，缺少業務數據，這就是沒有把數據培養做起來的後果。

分析方法-派可數據商業智能BI

一般用到對比分析，通常是在選定的時間區域內，對比業務在不同情況下的差異，分析出業務是進行了增長還是發生了縮減的情況。

例如，上圖中2021年9月的銷量相比8月的銷量有所減少，這時候就要深入分析為什麼環比銷量會減少，可以考慮調取今年3月和去年3月的產品生產數量，看看是不是生產環比下降，導致銷量較少。同理，還可以把供應鏈、經銷商、人流量等等都拿進行對比分析，確認到底是什麼影響了銷量。

總之，對比分析的優勢就是能夠很清晰地分析不同數值之間的差異，從而得到這些差異背後形成的原因。

派可數據 商業智能BI可視化分析平台