下载了hht工具包如何分析数据

A. 如何使用Python工具分析风险数据

1、引入工具–加载数据分析包
启动IPython notebook，加载运行环境：
%matplotlib inline
import pandas as pd
from datetime import timedelta, datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
2、数据准备
俗话说: 巧妇难为无米之炊。小安分析的数据主要是用户使用代理IP访问日志记录信息，要分析的原始数据以CSV的形式存储。这里首先要坦或春介绍到pandas.read_csv这个常用的方法，它将数据读入DataFrame
analysis_data = pd.read_csv('./honeypot_data.csv')
对的, 一行代码就可以将全部数据读到一个二维的表结构DataFrame变量，感觉很简单有木有啊!!!当然了用Pandas提供的IO工具你也可以将大文件分块读取，再此小安测试了一下性能，完整加载约21530000万条数据也大概只需要90秒左右，性能还是相当不错。
3、数据管窥
一般来讲，分析数据之前我们首先要对数据有一个大体上的了解，比如数据总量有多少，数据有哪些变量，数据变量让耐的分布情况，数据重复情况，数据缺失情况，数据中异常值初步观测等等。下面小安带小伙伴们一起来管窥管窥这些数据。
使用shape方法查看数据行数及列数
analysis_data.shape
Out: (21524530, 22) #这是有22个维度，共计21524530条数据记的DataFrame
使用head()方法默认查看前5行数据，另外还有tail()方法是默认查看后5行,当然可以输入参数来查看自定义行数
analysis_data.head(10)
这里可以了解到我们数据记录有用户使用代理IP日期，代理header信息，代理访问域名，代理方法，源ip以及蜜罐节点信息等等。在此小安一定一定要告诉你，小安每次做数据分析时必定使用的方法–describe方法。pandas的describe()函数能对数据进行快速统计汇总：
对于数值类型数据，它会计算出每团丛个变量： 总个数，平均值，最大值，最小值，标准差，50%分位数等等;
非数值类型数据，该方法会给出变量的： 非空值数量、unique数量(等同于数据库中distinct方法)、最大频数变量和最大频数。
由head()方法我们可以发现数据中包含了数值变量、非数值变量，我们首先可以利用dtypes方法查看DataFrame中各列的数据类型，用select_dtypes方法将数据按数据类型进行分类。然后，利用describe方法返回的统计值对数据有个初步的了解：
df.select_dtypes(include=['O']).describe()
df.select_dtypes(include=['float64']).describe()
简单的观察上面变量每一维度统计结果，我们可以了解到大家获取代理数据的长度平均1670个字节左右。同时，也能发现字段scanossubfp，scanscan_mode等存在空值等等信息。这样我们能对数据整体上有了一个大概了解。
4、数据清洗
由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。
一般来说，移除一些空值数据可以使用dropna方法， 当你使用该方法后，检查时发现 dropna() 之后几乎移除了所有行的数据，一查Pandas用户手册，原来不加参数的情况下， dropna() 会移除所有包含空值的行。
如果你只想移除全部为空值的列，需要加上 axis 和 how 两个参数：
analysis_data.dropna(axis=1, how='all')
另外，也可以通过dropna的参数subset移除指定列为空的数据，和设置thresh值取移除每非None数据个数小于thresh的行。
analysis_data.dropna(subset=['proxy_host', 'srcip'])
#移除proxy_host字段或srcip字段没有值的行
analysis_data.dropna(thresh=10)
#移除所有行字段中有值属性小于10的行
5、统计分析
再对数据中的一些信息有了初步了解过后，原始数据有22个变量。从分析目的出发，我将从原始数据中挑选出局部变量进行分析。这里就要给大家介绍pandas的数据切片方法loc。
loc([startrowindex:endrowindex,[‘timestampe’, ‘proxy_host’, ‘srcip’]])是pandas重要的切片方法，逗号前面是对行进行切片;逗号后的为列切片，也就是挑选要分析的变量。
如下，我这里选出日期，host和源IP字段——
analysis_data = analysis_data.loc([:, [‘timestampe’,'proxy_host','srcip']])
首先让我们来看看蜜罐代理每日使用数据量，我们将数据按日统计，了解每日数据量PV，并将结果画出趋势图。
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()
对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说DataFrame中的index号、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，从而生成新的数据，能使数据容量得到有效的缩减，进而提高计算效率。
由上图分析可知蜜罐代理使用量在6月5号，19-22号和25号这几天呈爆炸式增长。那么这几天数据有情况，不正常，具体是神马情况，不急，后面小安带大家一起来慢慢揪出来到底是那些人(源ip) 干了什么“坏事”。
进一步分析, 数据有异常后，再让我们来看看每天去重IP数据后量及其增长量。可以按天groupby后通过nunique()方法直接算出来每日去重IP数据量。
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)在干神马?干神马?干神马?让我们来看看被访问次数最多host的哪些，即同一个host关联的IP个数，为了方便我们只查看前10名热门host。
先选出host和ip字段，能过groupby方法来group 每个域名(host)，再对每个域名的ip访问里unique统计。
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))
再细细去看大家到底做了啥——查看日志数据发现原来在收集像二手车价格，工人招聘等等信息。从热门host来看，总得来说大家使用代理主要还是获取网络，qq，Google，Bing这类妇孺皆知网站的信息。
下面再让我们来看看是谁用代理IP“干事”最多，也就是看看谁的IP访问不同host的个数最多。
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，发现目标IP为123..*.155的小伙子有大量访问记录, 进而查看日志，原来他在大量收集酒店信息。 好了，这样我们就大概能知道谁在干什么了，再让我们来看看他们使用proxy持续时长，谁在长时间里使用proxy。 代码如下——
这里不给大家细说代码了，只给出如下伪代码。
date_ip = analysis_data.loc[:,['timestamp','srcip']]
grouped_date_ip = date_ip.groupby(['timestamp', 'srcip'])
#计算每个源ip(srcip)的访问日期
all_srcip_ration_times = ...
#算出最长连续日期天数
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么，谁用代理时长最长等等问题额。取出ip = 80...38的用户使用代理ip访问数据日志，发现原来这个小伙子在长时间获取搜狐images。
蜜罐在全国各地部署多个节点，再让我们来看看每个源ip扫描蜜罐节点总个数，了解IP扫描节点覆盖率。结果见如下：
# 每个IP扫描的IP扫描节点总个数
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)
由上述两表初步可知，一些结论：如源ip为182...205的用户长时间对蜜罐节点进行扫描，mark危险用户等等。

B. 数据分析怎么做

1、列表法

将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的相关关系；此外还要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。

2、作图法

作图法可以最醒目地表达各个物理量间的变化关系。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

(2)下载了hht工具包如何分析数据扩展阅读：

分析工具

使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。

在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

C. 如何进行数据分析

常见的数据分析方法有哪些？
1.趋势分析
当有大量数据时，我们希望更快，更方便地从数据中查找数据信息，这时我们需要使用图形功能。所谓的图形功能就是用EXCEl或其他绘图工具来绘制图形。
趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，例如点击率，GMV和活跃用户数。通常，只制作一个简单的数据趋势图，但并不是分析数据趋势图。它必须像上面一样。数据具有那些趋势变化，无论是周期性的，是否存在拐点以及分析背后的原因，还是内部的或外部的。趋势分析的最佳输出是比率，有环比，同比和固定基数比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，这是环比关系，该环比关系反映了近期趋势的变化，但具有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，例如：2017年4月的GDP与2016年4月相比增长了多少，这是同比数据。更好地理启此解固定基准比率，即固定某个基准点，例如，以2017年1月的数据为基准点，固定基准比率是2017年5月数据与该数据2017年1月之间的比较。
2.对比分析
水平对比度：水平对比度是与自己进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较，以了解我们是否已完成目标；与上个月相比，要了解我们环比的增长情况。
纵向对比：简单来说，就是与其他对比。我们必须与竞争对手进行比较以了解我们在市场上的份额和地位。
许多人可能会说比较分析听起来很简单。让我举一个例子。有一个电子商务公司的登录页面。昨天的PV是5000。您如何看待此类数据？您不会有任何感觉。如果此签到页面的平均PV为10,000，则意味着昨天有一个主要问题。如果签到页面的平均PV为2000，则昨天有一个跳跃。数据只能通过比较才有意义。
3.象限分析
根据不同的数据，每个比较对象分悄雀迅为4个象限。如果将IQ和EQ划分，则可以将其划分为两个维度和四个象限，每个人都有自己的象限。一般来说，智商保证一个人的下限，情商提高一个人的上限。
说一个象限分析方法的例子，在实际工作中使用过：通常，p2p产品的注册用户由第三方渠道主导。如果您可以根据流量来源的质量和数量划分四个象限，然后选择一个固定的时间点，比较每个渠道的流量成本效果，则该质量可以用作保留的总金额的维度为标准。对于高质量和高数量的通道，继续增加引入高质量和低数量的通道，低质量和低数量的通过，低质量和高数量的尝试策略和要求，例如象限分析可以让我们比较和分析时间以获得非常直观和快速的结果。
4.交叉分析
比较分析包括水平和垂直比较。如果要同时比较水平和垂直方岁乱向，则可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是从多个维度交叉显示数据，并从多个角度执行组合分析。
分析应用程序数据时，通常分为iOS和Android。
交叉分析的主要功能是从多个维度细分数据并找到最相关的维度，以探究数据更改的原因。

D. excel材料表怎么做数据分析

其实利用excel制作数据分析的方式方法丰富多样，你可以通过excel制作表格，然后将数据代入进去，通过公式和函数分析出你需要的数据；

也可以通过插入图表的形式直观地展示数据的表现状雀搜族态，进而分析我们需要的数据；

也可以通过数据透视表的方法进行数据分析；水平高一点的还可以excel里的vb进行数据分析，反正方法非常多，前提是你要熟练的掌握Excel技巧，最后提醒你哦，利用Excel是可以制作出非常精美的数据分析图的，特别是财务数据分析含金量更高，如果你懂了制作数据分析将不再是难题。

下载安装Excel2010，最好是Excel最新版本，功能更全。

双击打开Excel，点标题栏-数据-数据分析。如果你的电脑没有安装数据分析工具包，需要先加载数据分析工具包。

加载数据分析工具包，在导航栏点击开发工具-加载项-分析工具顷弊库。

如果数据分析工具安装好了，那么现在就可以做些基本的数据分析了，比如：相关分析、方差分析等。

这里，我们以做相关系数分析为例，在输入区域里输入你的数据，在输出选项里，选择结果的位置。

最后，点击【确定】按钮，结果就出来了

方法/步骤以office07版为例；新建并打开excel表格，首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。

5经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，6然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析漏则方法，如回归分析，方差分析，相关分析等。

E. 如何做数据分析

CPDA数据分析师是如何做数据分析的呢？

数据分析的七个方法

1.趋势分析

趋势分析是最简单、最基础，也是最常见的数据监测与数据分析方法。通常我们在数据分析产品中建立一张数据指标的线图或者柱状图，然后持续观察，重点关注异常值。

在这派歼个过程中，我们要选定第一关键指标(OMTM，OneMetricThatMetter)，而不要被虚荣指标(VanityMetrics)所迷惑。

以社交类APP为例，如果我们将下载量作为第一关键指标，可能就会走偏;因为用户下载APP并不代表他使用了你的产品。在这种情况下，建议将DAU(DailyActiveUsers，日活跃用户)作为第一关键指标，而且是启动并且执行了某个操作的用户才能算上去;这样的指标才有实际意义，运营人员要核心关注这类指标。

2.多维分解

多维分解是指从业务需求出发，将指标从多个维度进行拆分;这里的维度包括但不限于浏览器、访问来源、操作系统、广告内容等等。

为什么需要进行多维拆解?有时候一个非常笼统或者最终的指标你是看不出什么问题来的，但是进行拆分之后，很多细节问题就会浮现出来。

举个例子，某网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时长是0.55分钟。如果你要提升用户的参与度，显然这样的数据会让你无从下手;但是你对这些指标进行拆解之后就会发现很多思路。

3.用户分群

用户分群主要有两种分法：维度和行为组合。第一种根据用户的维度进行分群，比如从地区维度分，有北京、上海、广州、杭州等地的用户;从用户登录平台进行分群，有PC端、平板端和手机移动端用户。第二种根据用户行为组合进行分群，比如说每尘差冲周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户的区别，这个具体的我会在后面的留存分析中介绍。

4.用户细查

正如前面所说的，用户行为数据也是数据的一种，观察用户在你产品内的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分群的基础上，一般抽取3-5个用户进行细查，即可覆盖分群用户大部分行为规律。

5.漏斗分析

漏斗是用于衡量转化效率的工具，因为从开始到结束的模型类似一个漏斗，因而得名。漏斗分析要注意的两个要点：

第一，不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率;

第二，漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。

某企业的注册流程采用邮箱方式，庆滚注册转化率一直很低，才27%;通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。

6.留存分析

留存，顾名思义就是新用户留下来持续使用产品的含义。衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存。

7.A/B测试与A/A测试

A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，一组用户采用A方案，一组用户采用B方案。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏。在A/B测试方面，谷歌是不遗余力地尝试;对于搜索结果的显示，谷歌会制定多种不同的方案(包括文案标题，字体大小，颜色等等)，不断来优化搜索结果中广告的点击率。

F. 抓包怎么分析数据

问题一：抓包抓到的数据，怎么分析啊 5分 1, 取决于你抓包的层级。一般来说都是与网站之间交换的，未经格式化的较为数据。
2, 可以从网卡抓取本机收发的数据，也有人把从浏览器或其它工作在顶层的软件获得的数据，成为抓包。
3, 如果你所在的局域网比较原始，你还是可以尝试从网卡中获得广播的数据。
4, 分析有现成的软件，主要针对无法加密的部分展开，即发送、接受方地址、时间、路径、内容体积等进行。不涉及内容的情况下是典型的被动数据分析。

问题二：如何解析抓包的数据wireshark 首先我们打开wireshark软件的主界面，在主界面上选择网卡，然后点击start。wireshark即进入抓包分析过程。在本篇我们选择以太网，进行抓包。
接下来再界面我们可以看到wireshark抓到的实时数据包。我们对数据包的各个字段进行解释。
1.No:代表数据包标号。
2.Time：在软件启动的多长时间内抓到。
3.Source：来源ip。
4.Destination: 目的ip。
5.Protocol：协议。
6.Length:数据包长度。
7.info：数据包信息。
接下来我们点击解析后的某一条数据可以查看数据包的详细信息。
在抓包过程中，我们可以点击图标启动或者停止。来启动或者停止抓取数据包。
接下来我们将简单介绍Filter处，对来源Ip以及目的Ip的过滤表达式的写法。
首先我们在Filter处填写ip.addr eq 192.168.2.101。表示获取来源ip以及目的ip都是192.168.2.101的数据包。（此处解释 eq 换成==同样的效果）
在Filter处填写：ip.src == 192.168.2.101。表示获取来源地址为192.168.2.101的数据包。
在Filter处填写:ip.dst == 119.167.140.103。表示获取目的地址为119.167.140.103的数据包。
在Filter处填写:ip.dst == 119.167.140.103 or ip.dst == 192.168.2.45。表示获取目的地址为119.167.140.103或者192.168.2.45的数据包。（此方法举例主要说明or的用法。在or前后可以跟不同的表达式。）
在Filter处填写:ip.dst == 119.167.140.103 and ip.src == 192.168.2.101。表示获取目的地址为119.167.140.103且来源地址为192.168.2.101的数据包。（此方法举例主要说明and 的用法）

问题三：怎样看wireshark抓包的数据 启动wireshark后，选择工具栏中的快捷键（红色标记的按钮）即可Start a new live capture。
主界面上也有一个interface list（如下图红色标记1），列出了系统中安装的网卡，选择其中一个可以接收数据的的网卡也可以开始抓包。
在启动时候也许会遇到这样的问题：弹出一个对话框说 NPF driver 没有启动，无法抓包。在win7或Vista下找到C: \system\system32下的cmd.exe 以管理员身份运行，然后输入 net start npf，启动NPf服务。
重新启动wireshark就可以抓包了。
抓包之前也可以做一些设置，如上红色图标记2，点击后进入设置对话框，具体设置如下：
Interface：指定在哪个接口（网卡）上抓包（系统会自动选择一块网卡）。
Limit each packet：限制每个包的大小，缺省情况不限制。
Capture packets in promiscuous mode：是否打开混杂模式。如果打开，抓 取所有的数据包。一般情况下只需要监听本机收到或者发出的包，因此应该关闭这个选项。
Filter：过滤器。只抓取满足过滤规则的包。
File：可输入文件名称将抓到的包写到指定的文件中。
Use ring buffer： 是否使用循环缓冲。缺省情况下不使用，即一直抓包。循环缓冲只有在写文件的时候才有效。如果使用了循环缓冲，还需要设置文件的数目，文件多大时回卷。
Update list of packets in real time：如果复选框被选中，可以使每个数据包在被截获时就实时显示出来，而不是在嗅探过程结束之后才显示所有截获的数据包。
单击“OK”按钮开始抓包，系统显示出接收的不同数据包的统计信息，单击“Stop”按钮停止抓包后，所抓包的分析结果显示在面板中，如下图所示：
为了使抓取的包更有针对性，在抓包之前，开启了QQ的视频聊天，因为QQ视频所使用的是UDP协议，所以抓取的包大部分是采用UDP协议的包。
3、对抓包结果的说明
wireshark的抓包结果整个窗口被分成三部分：最上面为数据包列表，用来显示截获的每个数据包的总结性信息；中间为协议树，用来显示选定的数据包所属的协议信息；最下边是以十六进制形式表示的数据包内容，用来显示数据包在物理层上传输时的最终形式。
使用wireshark可以很方便地对截获的数据包进行分析，包括该数据包的源地址、目的地址、所属协议等。
上图的数据包列表中，第一列是编号（如第1个包），第二列是截取时间（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是这个包使用的协议（这里是UDP协议），第六列info是一些其它的信息，包括源端口号和目的端口号（源端口：58459，目的端口：54062）。
中间的是协议树，如下图：
通过此协议树可以得到被截获数据包的更多信息，如主机的MAC地址（Ethernet II）、IP地址（Internet protocol）、UDP端口号（user datagram protocol）以及UDP协议的具体内容（data）。
最下面是以十六进制显示的数据包的具体内容，如图：
这是被截获的数据包在物理媒体上传输时的最终形式，当在协议树中选中某行时，与其对应的十六进制代码同样会被选中，这样就可以很方便的对各种协议的数据包进行分析。
4、......>>

问题四：如何分析数据包判断网络故障 从网络抓包是可以分析出很多东西，其中一项就是用来做排错。
根据个人的实际经验，用抓包来排错有分为几种情况：
1、通过数据包的有无来判断故障，一般用于防火墙策略调试等场景，在防火墙上进行抓包，或交换机上镜像抓包，或者这交换机内嵌抓包功能。这种抓包无需进行过多分析。
2、网络故障，已经明确网络设备配置不存在问题的情况下，通过抓包来判断问题，我把这主要分为行为判断和协议判断。
1）最常见的是通过抓包数量来判定网络行为的是否正常，比如ARP病毒爆发一定会收到大量ARP数据包；攻击行为也很多时候体现为大量数据包（但是一般判断这种攻击行为抓包不会放在第一步，只是在确定攻击特征时需要抓包）；当然还有其他很多情况，适用于通过抓包数量来分析的。
2）通信质量判断，抓包存在大量的重传，此时通信质量一般都不太好。另外有视频和语音的应用场景中，有时需要通过时间统计来判断通信毛刺，来分析定位视频和语音通信质量问题。
3）协议判断，比如win2008和win2003通信时因为window
scale不兼容，导致窗口过小，而程序设计适当时，通信变动极其缓慢。这些判断都是建立在抓包协议分析的基础上的；另外不同厂商SIP通信对接也有可能会用到协议分析，其中一种方式就是抓包分析。
综合而言，协议分析时要求比较高，很多人都可以说把基础学好，但是对应实际工作多年的人，TCP/IP的协议学习一般都是多年前的事情，而且不同操作系统，对于协议栈的实现是有区别的，这部分析的工作一般都是出现问题后有针对性查资料来解决的。
说了这么多，针对抓包分析我个人的意见是：排查问题关键是思路，真的用到协议层判断的场景相对而言还是比较少，初学这不必过分纠结。但是从另外一个方面来看，能深入协议层进行排错的网工，都是具备钻研精神的，属于高级排错的一部分。

问题五：怎么通过wireshark分析 Wireshark 一般在抓包的时候无需过滤，直接在数据分析时候过滤出来你想要的数据就成了。
1.具体为Capture->Interface->(选择你的网卡)start
这时候数据界面就显示了当前网卡的所有数据和协议了。
2.下来就是找到我们想要的数据
教你一些技巧，比如我们要找ip地址为192.168.2.110的交互数据
可以在 Filter:里面填写 ip.addr == 192.168.2.110 （回车或者点Apply就OK）
如果我们只想抓TCP的 ip.addr == 192.168.2.110 && tcp (注意要小写)
如果不想看到ACK ip.addr == 192.168.2.110 && tcp && tcp.len != 0
如果要看数据包中含有5252的值的数据（注意此处为16进制）
ip.addr == 192.168.2.110 && tcp && tcp.len != 0 && (data.data contains 5252)
3. 含有很多过滤方法可以点击Express，里面有一些选项，自己多试试。
用好一个工具很重要，但要长期的积累才行，自己多使用，多看点教程就OK。

问题六：wireshark软件抓包数据怎么查看 下载wireshark软件，目前有中文版，为了方便演示，就用中文版的。当然，英文版本的是主流。
打开wireshark软件，运行该软件，进入其界面。wireshark软件的界面布局合理，很精简。
接下来，要选择wireshark的抓包接口。双击接口列表项，于是进入了抓包接口的设置界面。
选择你的电脑现在所使用的网卡。比如，现在这里是使用无线网卡，接口列表上有数字在跳动就是。
点击开始，就进入到抓包的界面，于是开始进行抓包。该界面显示了抓包的动态，记录了抓包的过程。
抓包完成后，就点击停止抓包的按钮，就是红色打叉的那个。
最后选择保存按钮，选择保存的位置。保存的文件以后都可以用wireshark打开，来进行历史性的分析。

问题七：如何查看抓包数据 对于标准的Http返回，如果标明了Content-Encoding:Gzip的返回，在wireshark中能够直接查看原文。由于在移动网络开发中，一些移动网关会解压显式标明Gzip的数据，以防止手机浏览器得到不能够解压的Gzip内容，所以，很多移动开发者选择了不标准的Http头部。也就是说，Http返回头部并没有按标准标Content-Encoding:Gzip属性。这样就导致在wireshark中无法直接查看。
这时，将抓包得到的数据以raw形式存为文件，再使用UE以16进制查看，去掉文件中非Gzip压缩的数据，就可以将文件用Gzip解压工具解压后查看原文了。Gzip数据以1F8B开头，可以以此来划分文件中的Gzip和非Gzip数据。

问题八：如何利用网络抓包工具得到的数据怎么解析tcp/ip Telnet协议是TCP/IP协议族中的一员，是Internet远程登陆服务的标准协议和主要方式。它为用户提供了在本地计算机上完成远程主机工作的能力。在终端使用者的电脑上使用telnet程序，用它连接到服务器。终端使用者可以在telnet程序中输入命令，这些命令会在服务器上运行，就像直接在服务器的控制台上输入一样。可以在本地就能控制服务器。要开始一个telnet会话，必须输入用户名和密码来登录服务器。Telnet是常用的远程控制Web服务器的方法。
一. 准备工作
虚拟机Virtual Box(Telnet服务端)
--安装Windows XP SP3操作系统
------开启了Telnet服务
------添加了一个账户用于远程登录,用户名和密码都是micooz
宿主机Windows 8.1 Pro(Telnet客户端)
--安装了分析工具Wireshark1.11.2
--安装了Telnet客户端程序
PS:虚拟机网卡选用桥接模式

问题九：wireshark软件抓包数据怎么查看 wireshark是捕获机器上的某一块网卡的网络包，当你的机器上有多块网卡的时候，你需要选择一个网卡。
点击Caputre->Interfaces.. 出现下面对话框，选择正确的网卡。然后点击Start按钮, 开始抓包
WireShark 主要分为这几个界面
1. Display Filter(显示过滤器)， 用于过滤
2. Packet List Pane(封包列表)， 显示捕获到的封包， 有源地址和目标地址，端口号。 颜色不同，代表
3. Packet Details Pane(封包详细信息), 显示封包中的字段
4. Dissector Pane(16进制数据)
5. Miscellanous(地址栏，杂项)

问题十：wireshark完成抓包后，怎么分析 你直接抓会有大量大量无用的干扰包（比如你的ARP请求，你电脑的其他软件的后台更新等等），建议你做个过滤器，只抓取你本机到新浪的会话（或者只抓取HTTP协议），然后所得的数据包都是你想要的，这整个包就是从你发起访问到新浪服务器回复给你的数据包

G. 如何用python进行数据分析

1、Python数据分析流程及学习路径

数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

根据每个部分需要用到的工具，Python数据分析的学习路径如下：

相关推荐：《Python入门教程》

2、利用Python读写数据

Python读写数据，主要包括以下内容：

我们以一小段代码来看：

可见，仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。

3、利用Python处理和计算数据

在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。

Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。

Scikit-leran则是着名的机器学习库，可以迅速使用各类机器学习算法。

5、利用Python数据可视化

数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以辅助分析也可以展示结果。

H. 爱站SEO工具包之日志分析工具

爱站SEO工具包之网站日志分析工具的使用方法。

1、此工具可以自动识别IIS、Apache、Nginx日志格式,支持直接拖拽日志一个或多个文件（夹）至窗口进行分析，每一项数据都分别以“数据显示”和“图形显示”两种不同方式向用户展示数据结果。

2、蜘蛛分析之（概要分析）即所有不同的蜘蛛的访问次没镇数、停留时间、总抓取量的数据分析，（还可以单选不同蜘蛛）进行查询。

蜘蛛分析之（概要分析）图表显示，（还可以单选不同蜘蛛）进行查询显示。

3、蜘蛛分析之（目录抓取）即站点目录被抓取的数据量分析。

可以针对对某个目录或蜘蛛进行单独查询分析，且可切换至图表显示，显示抓取量饼图，轻松了解蜘蛛抓取目录概况。

4、蜘蛛分析之（页面抓取）

所有页面蜘蛛抓取量分析，还可以针对某个页面或某个蜘蛛进行单独查询分析。切换至图标显示，可以显示页面抓取量饼图，快速了解抓取量最多的页面，轻松分析页面抓取情况。

5、蜘蛛分析之（IP排行）

分析所有蜘蛛IP地址的访问次数、抓取量和停留时长，并可以针对某个ip或蜘蛛进行单独查询分析。

6、搜索引擎分析之（关键词分析）可分析出各搜索引擎来路的关键词。

7、状态码分析分为用户状态码和蜘蛛仔芹状态码。通过查看网站正常状态码和问题状态码，第一时间发现网站的问题页面，及时修改，改善用户体验和蜘蛛体验。

8、按时间统计，工具自动保存不同日期的日志文件数据，每一项统计功能都可以按照时间来分析，枯戚粗可有效查看时间段内的数据变化趋势。（还可以单选不同蜘蛛）进行查询显示。

以上就是爱站SEO工具包之网站日志分析工具的详细介绍。

I. 如何做数据分析

做数据分析，需要从数据和分析两个方向共同入手：

1、数据培养

数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。

举个例子，很多企业意识到了信息化、数字化建设的重要性，将部署商业智能BI进行信息化建设提上了日程。但在商业智能BI项目规划时，很容易发现企业根本没有部署商业智能BI进行数据分析可视化的条件，原因就是数据缺漏、错误频出，相关的业务部门系统数据库也没有建设，缺少业务数据，这就是没有把数据培养做起来的后果。

分析方法-派可数据商业智能BI

一般用到对比分析，通常是在选定的时间区域内，对比业务在不同情况下的差异，分析出业务是进行了增长还是发生了缩减的情况。

例如，上图中2021年9月的销量相比8月的销量有所减少，这时候就要深入分析为什么环比销量会减少，可以考虑调取今年3月和去年3月的产品生产数量，看看是不是生产环比下降，导致销量较少。同理，还可以把供应链、经销商、人流量等等都拿进行对比分析，确认到底是什么影响了销量。

总之，对比分析的优势就是能够很清晰地分析不同数值之间的差异，从而得到这些差异背后形成的原因。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台