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Statistics统计工具功能详解与应用[转]
如果看统计工具了这个你还是不会用Wireshark统计工具，那就去杀了她吧,地址 EMC中文支持论坛
Wireshark一个强大统计工具的功能在于它的统计工具。使用Wireshark的时候，统计工具我们有各种类型的工具可供选择，从简单的如显示终端节点和会话到复杂的如Flow和IO图表。本文将介绍基本网络统计工具。包括统计工具：捕捉文件摘要（Summary）,捕捉包的层次结构（Protocol Hirarchy）, 会话（Conversations）, 终端节点（Endpoints）, HTTP。
Summary:
从statistics菜单，选择 Summary ：
如下图的截屏所示，你会看到：
File：
Time：
Capture：
在窗口的较低部分是 Display 窗口，展示抓包文件统计信息的摘要，包括：
捕捉报文的总数与百分比
显示报文的数量（加上过滤条件之后）
标记报文的数量
何时使用：
这一菜单简单收集所有抓包数据，在定义了过滤条件的时候，将呈现过滤后的数据。当想要知道每秒的平均报文数或是字节数时，可以使用此工具。
Protocol Hierarchy:
这一部分阐述如何确知网络运行数据。从statistics菜单，选择 Protocol Hierarchy 。
这个窗口现实的是捕捉文件包含的所有协议的树状分支。如下图所示：
Protocol Hierarchy窗口有如下字段：
Protocol：
% Packets：
Packets：
Bytes：
Mbit/s：
End Packets：
End Bytes：
End Mbit/s：
小贴士：
包通常会包含许多协议，有很多协议会在每个包中被统计。End Packets，End Bytes，End Mbit/s列是该层在抓包中作为最后一层协议的统计数据（也就是说，协议处于报文的顶层，并且没有更高层信息了）。例如，没有载荷的TCP报文（例如，SYN报文），这一类没有负载任何上层信息的报文。这就是为什么在Ethernet层，IPv4层和UDP层报文计数为0，因为没有接收到以这些协议作为最后一层的帧。
何时使用：
值得注意的两点是：
百分比永远指的是相同协议层级。例如，
使用要点：
Conversations：
小贴士：
如果你看到互联网上某一IP地址通过端口80（HTTP）向外传输大量数据流，你就需要将该地址复制入浏览器并且查看你的用户与哪一个网站通讯最多。
如果没有得到结果，只需到标准DNS查询站点（Google一下DNS lookup）查看哪一种流量占用了你的网线。
使用要点：
网络会话是两个指定终端之间的数据流。例如，IP会话是两个IP地址之间的所有数据流，TCP会话包含了所有TCP连接。
通过 Conversations 列表，能看出很多网络问题。
以太网会话统计
在Ethernet conversations statistics中，查找以下问题：
IP会话统计
在IP conversations statistics中，查找以下问题：
本例中的扫描模式，一个IP地址，192.168.110.58，发送ICMP报文至192.170.3.44, 192.170.3.45, 192.170.3.46, 192.170.3.47,等等（上图仅显示扫描的很小一部分）。这种情况下我们有一个蠕虫病毒感染了网络上的所有PC，在它感染PC的时候，它就开始产生ICMP请求并将它们发送至网络。这些窄带连接（例如：WAN连接）可以很容易地被封锁。
TCP/UDP会话统计
Endpoints:
1. 从statistics菜单，选择 Endpoints：
使用要点：
这一工具列出了Wireshark发现的所有endpoints上的统计信息。可以是以下任意一种情况：
以下是一个网络中心的抓包示例，一个内部网络有四个HP服务器和一个Cisco路由器，MAC地址的第一部分已经解析了厂商名称：
当我们查看IPv4:191下的endpoints，我们看到有很多来自192.168.10.0, 192.168.30.0，以及其他网络地址。
HTTP:
1. 从statistics菜单，选择 HTTP，将会出现以下窗口：
在HTTP子菜单中，可以看到以下信息：
Packet Counter：
Requests：
Load Distribution：
各网站的负载分布。
按照以下操作步骤查看 Packet Counter 统计信息：
如果要查看某一特定节点的HTTP统计信息，可以通过display filter的方式配置过滤条件。
按照以下操作步骤查看 HTTP Requests 统计信息：
按照以下操作步骤查看 Load Distribution 统计信息：
使用要点：
当我们打开一个网页，通常会向若干个URL发送请求。本例中，我们打开的其中一个网页是 ，并将我们导向edition.cnn.com 。我们发送了若干个请求：到root URL，到breaking_news URL，以及主页上两个其他位置。
统计6大工具是什么东西？
统计没有6大工具,只有七大手法 也就是QC七大手法 这套统计手法用于工厂很管用的..所以你要学啊 第一章 概述 一、起源 新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。 有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。 本次课程，主要讲的是QC七大手法，而SPC（管制图）是QC七大手法的核心部分，是本次培训的重点内容。 二、旧七种工具 QC旧七大手法指的是：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、管制图。 旧七种工具是我们本次课程的内容，也是我们将要大力推行的管理方法。从某种意义上讲，推行QC七大手法的情况，一定程度上表明了公司管理的先进程度。这些手法的应用之成败，将成为公司升级市场的一个重要方面：几乎所有的OEM客户，都会把统计技术应用情况作为审核的重要方面，例如TDI、MOTOROLA等。 三、新七种工具 QC新七大手法指的是：关系图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、矩阵数据分析法、PDPC法、网络图法。 相对而言，新七大手法在世界上的推广应用远不如旧七大手法，也从未成为顾客审核的重要方面。 第二章 层别法 一、定义 层别法是所有手法中最基本的概念，亦即将多种多样的资料，因应目的的需要分成不同的类别，使之方便以后的分析。 二、通常的层别方法 使用的最多的是空间别： 作业员：不同拉、班、组别 机器：不同机器别 原料、零件：不同供给厂家别 作业条件：不同的温度、压力、湿度、作业场所 产品：不同的产品别（如同时生产Ni-Cd和Ni-MH电池） 时间别：不同批别、不同时间生产的产品 其他：如使用不同的工艺方法生产的同种产品别 三、应用 层别法的应用，主要是一种系统概念，即在于要想把相当复杂的资料进行处理，就得懂得如何把这些资料加以有系统有目的的加以分门别类的归纳及统计。 第三章 检查表 一、概述 检查表是QC七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。不妨看看我们现在正在使用的各种报表，是不是有很多栏目空缺？是不是有很多栏目的内容用笔进行了修改？是不是有很多栏目内容有待修改？ 二、定义 以简单的数据，用容易理解的方式，制成图形或表格，必要时记上检查记号，并加以统计整理，作为进一步分析或核对检查之用。 三、目的 记录某种事件发生的频率。 四、时机 1.当你必须记下某种事件发生的具体情况时； 2.当你想了解某件事件发生的次数时； 3.当你想收集资讯时。 五、检查表种类 1.不合格项目的检查表； 2.工序分布检查表； 3.缺陷位置检查表； 4.操作检查表。 六、使用检查表的注意事项 1.应尽量取得分层的信息； 2.应尽量简便地取得数据； 3.应立即与措施结合。应事先规定对什么样的数据发出警告，停止生产或向上级报告。 4.检查项目如果是很久以前制订现已不适用的，必须重新研究和修订 5.通常情况下归类中不能出现“其他问题类”。 第四章 柏拉图 一、起源 意大利经济学家Vilfredo.Pareto巴雷托（柏拉图）在分析社会财富分配时设计出的一种统计图，美国品管大师Joseph Juran将之加以应用到质量管理中。柏拉图能够充分反映出“少数关键、多数次要”的规律，也就是说柏拉图是一种寻找主要因素、抓住主要矛盾的手法。例如：少数用户占有大部分销售额、设备故障停顿时间大部分由少数故障引起，不合格品中大多数由少数人员造成等。 二、定义 根据收集的数据，以不良原因、不良状况、不良发生的位置分类；计算各项目所占的比例按大小顺序排列，再加上累积值的图形。 按照累计的百分数可以将各项分成三类： 0~80%为A类，显然是主要问题点； 80~90%为B类，是次要因素； 90~100%为C类，是一般因素。 三、作图步骤 1.搜集数据；如063048正极片批量为20000PCS，不良品中变形600，露铝360，硬块120，暗痕60，其他不良60。 2.作出分项统计表（按原因、人员、工序、不良项目等）A把分类项目按频数大小从大到小进行排列，至于“其他”项，不论其频数大小均放在最后； B计算各项目的累计频数；C计算各项目在全体项目中所占比率（即频率）D计算累计比率。（示范表格见下页） 示范表格（正极制片不良分项统计表，总批量20000PCS）： 项目 数量 累计数 比率% 累计比率% 变形600 600 50% 50% 露铝360 960 30% 80% 硬块120 1080 10% 90% 暗痕60 1140 5% 95% 其他60 1200 5% 100% 3.绘制排列图 A纵轴： 左：频数刻度，最大为总件数 右：频率（比率）刻度，最大数为100%。 注：总件数与最大数100%应保持在同一水平线上。 B横轴：按频数大小用直方柱在横轴上表示各项目（从左至右） C依次累加频率，并连接成线。 4.记入必要事项，如：图题、取数据时间、制图人、制图时间、检查产品总数、总频数等等。 示范图（见下页） 很明显，上图中变形和露铝为A类不良项，需立即采取措施改善；硬块为B类不良项；暗痕和其他为C类不良项。B、C两类可稍后再采取措施改善。 四、使用排列图的注意事项 1.抓住“少数关键”，把累计比率分为三类：A、B、C； 2.用来确定采取措施的顺序； 3.对照采取措施前后的排列图，研究各个组成项目的变化，可以对措施的效果进行鉴定； 4.利用排列图不仅可以找到一个问题的主要矛盾，而且可以连续使用找到复杂问题的最终原因； 5.现场应注意将排列图、因果图等质量管理方法的综合运用。如可以使用因果图对造成变形和露铝的原因进行进一步的分析。 第五章 因果图 一、概述 因果图最先由日本品管大师石川馨提出来的，故又叫石川图，同时因其形状，又叫鱼刺图、鱼骨图、树枝图。还有一个名称叫特性要因图。 一个质量问题的发生往往不是单纯一种或几种原因的结果，而是多种因素综合作用的结果。要从这些错综复杂的因素中理出头绪，抓住关键因素，就需要利用科学方法，从质量问题这个“结果”出发，依靠群众，集思广益，由表及里，逐步深入，直到找到根源为止。 因果图就是用来根据结果寻找原因的一种QC手法。 二、定义 用以找出造成某问题可能原因的图表。 三、因果图可用来分析的问题类型 1.表示产品质量的特性：尺寸、强度、寿命、不合格率、废品件数、纯度、透光度等； 2.费用特性：价格、收率、工时数、管理费用等； 3.产量特性：产量、交货时间、计划时间等 4.其他特性：出勤率、差错件数、合理化建议件数 四、因果图的作图步骤 1.确定问题 2.画粗箭头 3.因素即原因分类 常用：4M1E即人（员）、机（器）、料（原料）、法（工艺方法）、环（境），有时还可以补充软（件）、辅（助材料）、公（用设施）三方面。 也可用：工序顺序等分类 分类好后，用中箭头与主箭头成45°角画在主箭头两侧。 4.对中箭头所代表的一类因素，要进一步将与其有关的因素以小箭头画到中箭头上去，如有必要，可再次细分至可以直接采取行动为止。 5.检查所列因素有无遗漏，如有遗漏应予补充。 6.各箭头末端的因素中，凡影响重大的重要因素可加上小圈等记号，按已有数据、搜集不到数据、未取数据等情况，还可加上其他简便记号。 7.记入有关事项，如参加人员、制图者、制定日期等。 五、注意事项 1.实质上是枚举法，故要走群众路线，集中讨论； 2.最好采用能用数值表示的问题； 3.最细的原因要具体，以便采取措施； 4.对应于一个特性可以作几个因果图，如可按4M1E作图，也可按工序进行分类，分别作因果图。重要原因可以抽出再作新的因果图。 5.综合运用如排列图、对策表等； 6.复印几份加以保存，以便以后不断追加新内容。 六、因果图与排列图联用 1.建立柏拉图须先以层别建立要求目的之统计表； 2.建立柏拉图之目的，在于掌握影响全局较大的[重要少数项目]； 3.再利用因果图针对这些项目形成的要素逐予探讨，并采取改善对策； 七、另一种作图步骤（形象） 1.集合有关人员召集与此问题相关的、有经验的人员，人数最好4-10人，并推选一人主导（主持人）； 2.挂一张大白纸，准备2~3支色笔； 3.由集合的人员就影响问题的要因发言，发言内容记入图上，中途不可批评或质问（脑力激荡法）； 4.时间大约1小时，搜集20~30个原因即可结束； 5.就所搜集的原因，何者影响最大，再由大家轮流发言，经大家磋商后，认为影响较大的因素圈上红圈； 6.与5一样，针对已画上一个红圈的，若认为最重要的可以再圈上两圈、三圈； 7.重新画一张因果图，未上圈的予以去除，圈数多的列为优先处理。 八、因果图示范图 九、因果卡图简介 因果卡图是在因果图的基础上发展出来的，又称为CEDAC（Cause Effect Diagram And Cards）图。 因果卡图一般长宽各数米，大多公开张贴于生产作业现场或技术攻关地点的醒目位置，因果卡图的一般结构是：右上方为问题栏，简要说明问题的现状，作为进行质量改进的依据，右下方写明质量改进项目的目标（一般用定量值表示）、项目负责人以及项目实施期限；右方中间为质量随着本项目的实施的变化曲线；左方为鱼刺图形，鱼刺两旁分别张贴用颜色区分的原因分析卡和措施方法卡；下方钉有两只标上“原因”和“措施”字样的大口袋，分别装有两种不同颜色的卡片，供参与者填写之用。然后将卡片按一定规则分类（如4M1E）张贴于鱼刺图形上。如可以规定鱼刺的左边张贴原因卡，右边张贴措施卡，用横线将对应的原因卡与措施卡相联。 第六章 散布图法 一、定义 散布图是用来表示一组成对的数据之间是否有相关性的一种图表。这种成对的数据或许是[特性—要因]、[特性—特性]、[要因—要因]的关系。 二、散布图的分类 1.正相关（如容量和附料重量） 2.负相关（油的粘度与温度） 3.不相关（气压与气温） 4.弱正相关（身高和体重） 5.弱负相关（温度与步伐） 三、散布图的绘制程序 1.收集资料（至少三十组以上） 2.找出数据中的最大值与最小值； 3.准备座标纸，画出纵轴、横轴的刻度，计算组距。通常用纵轴代表结果，横轴代表原因。组距的计算以数据中的最大值减最小值再除以所需设定的组数求得。是否一定需分组？ 4.将各组对应数标示在座标上； 5.填上资料的收集地点、时间、测定方法、制作者等项目。 四、散布图的应用 当不知道两个因素之间的关系或两个因素之间关系在认识上比较模糊而需要对这两个因素之间的关系进行调查和确认时，可以通过散布图来确认二者之间的关系。实际上是一种实验的方法。 需要强调的是，在使用散布图调查两个因素之间的关系时，应尽可能固定对这两个因素有影响的其他因素，才能使通过散布图得到的结果比较准确。 五、散布图五种类型的示范图（见下页） 第七章 直方图法 一、定义： 为要容易的看出如长度、重量、时间、硬度等计量什的数据之分配情形，所用来表示的图形。 直方图是将所收集的测定值或数据之全距分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内之测定值所出现次数累积而成的面积，用柱子排起来的图形，故我们亦称之为柱状图。 二、直方图的作图步骤 1.收集记录数据 2.定组数 3.找到最大值L及最小值S，计算全距R R=L-S 4.定组距 R÷组数=组距 5.定组界 最小一组的下组界=S-[测量值的最小位数×0.5] 最小一组的上组界=最小一组的下组界+组距 依次类推。 6.决定中心点 （上组界+下组界） ÷2=组的中心点 7.制作次数分布表 8.制作直方图 9.填上次数、规格、平均值、数据源、日期 三、直方图之功用 1.评估或查验制程； 2.指出采取行动的必要； 3.量测已采取矫正行动的效果； 4.比较机械绩效； 5.比较物料； 6.比较供应商。
百度统计工具有哪些功能?
1、流量分析
SEO人员可以通过流量分析统计工具，来判断网站优化的效果。流量分析都包括实时访客、趋势分析、跨屏分析。
2、来源分析
来源分析主要是了解用户是通过什么渠道来进入网站的统计工具，这样可以掌握用户进入网站的来源路径。
3、访问分析
访问分析主要是能够了解到用户浏览网站各个页面的一些情况，可以了解到用户比较喜欢哪些页面内容，哪些页面内容用户不喜欢。
4、转化分析
SEO人员通过对网站的转化分析，可以了解到转化路径，同时也能知道网站每天的转化次数以及转化率。SEO人员通过这个功能，可以对网站有针对性的改善网站页面内容质量，从而提升转化率。
5、用户分析
SEO人员通过对用户分析，可以了解到用户的群体，用户浏览网站的环境，新老用户的比例，以及用户的忠诚度。了解了这些以后，可以让网站有更好的针对性。
app数据统计分析工具有哪些?
①友盟+
友盟+是2016年初由友盟、CNZZ、缔元信.网络数据三家阿里巴巴旗下的大数据公司合并而成。平台拥有大而全的产品线，是专注用户行为统计的综合性平台，主要涵盖移动应用、游戏、广告、网站等领域。
在App统计方面，友盟提供了移动统计、游戏统计、移动广告监测三个细分产品，可以根据需求选择对应的产品类型，游戏统计维度齐全，除了常规渠道指标外，还自带关卡、等级、付费等特色场景分析;广告监测主要提供短链和信息流广告的数据分析，也能自主制定推广计划。接下来主要介绍其移动应用统计方面的优势。
②Talking Data 移动统计分析
Talking Data 早期主要在游戏以及互联网金融等垂直领域耕耘，在这些方面拥有比较完整的指标和维度，同样划分游戏运营分析、应用统计分析、移动广告监测等应用统计服务。移动统计分析(App Analytics)是Talking Data 2012年2月上线的产品，目前该产品提供包括App以及小程序的相关数据统计服务。
Talking Data 的移动统计分析功能把应用分析、推送营销、开发助手、应用管理分成导航入口，并设计邀请协作功能，偏向于数据共享，能将领导、开发和运营人员纳入到一张办公桌上。
③openinstall App渠道统计
openinstall 是一种不需要制作渠道包，也不需要填写渠道识别码即可识别App安装渠道来源的渠道统计工具。因此，openinstall能够实现仅凭App安装渠道链接就能统计渠道效果的功能，摆脱了人工制作渠道包和填写渠道识别码，使用openinstall 程序化自动生成的渠道链接，可以实现(数量级为亿的)海量用户在免填邀请码的情况下开展的有奖拉新活动(本质上是视每个用户为一个渠道，并自动为每个用户生成一个渠道链接进行渠道效果统计)。
openinstall 的统计后台分三个模块：应用信息、应用集成、渠道统计。与其他综合性应用统计工具相比，openinstall 主要在渠道统计这一领域的需求进行细化深挖，集成使用上十分简单，基本沿着开发者的操作顺序进行：集成开发—渠道统计—渠道管理—查看报表，基本上一眼就能看懂。另外用户自定义方面也比较方便灵活，可以通过api 获取渠道参数，用户可以根据推广需求来定制自己的推广页，数据的统计也可以对接到自己的后台。
常用的统计分析工具有哪些?
1、SAS
是目前国际上最为流行的一种大型统计分析系统，被誉为统计分析的标准软件。尽管价格不菲，SAS已被广泛应用于政府行政管理，科研，教育，生产和金融等不同领域，并且发挥着愈来愈重要的作用。目前SAS已在全球100多个国家和地区拥有29000多个客户群，直接用户超过300万人。在我国，国家信息中心，国家统计局，卫生部，中国科学院等都是SAS系统的大用户。
2、SPSS
SPSS作为仅次于SAS的统计软件工具包，在社会科学领域有着广泛的应用。SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生于20世纪60年代末研制。由于SPSS容易操作，输出漂亮，功能齐全，价格合理,所以很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域，世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价与称赞。迄今SPSS软件已有30余年的成长历史。全球约有25万家产品用户，它们分布于通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域和行业，是世界上应用最广泛的专业统计软件。
3、Excel
它严格说来并不是统计软件，但作为数据表格软件，必然有一定统计计算功能。而且凡是有Microsoft Office的计算机，基本上都装有Excel。但要注意，有时在装 Office时没有装数据分析的功能，那就必须装了才行。当然，画图功能是都具备的。对于简单分析，Excel还算方便，但随着问题的深入，Excel就不那么“傻瓜”，需要使用函数，甚至根本没有相应的方法了。多数专门一些的统计推断问题还需要其他专门的统计软件来处理。
4、S-plus
这是统计学家喜爱的软件。不仅由于其功能齐全，而且由于其强大的编程功能，使得研究人员可以编制自己的程序来实现自己的理论和方法。
5、Minitab
这个软件是很方便的功能强大而又齐全的软件，也已经“傻瓜化”，在我国用的不如SPSS与SAS那么普遍。
6、Statistica
也是功能强大而齐全的“傻瓜化”的软件，在我国用的也不如SAS与SPSS那么普遍。
