就可以通过在数据中创建关系来解锁排名和

[akbhasan185]

步骤 9：在 Power BI 中联接数据集 此时，您应该在 Excel 中拥有两个数据源：一个用于 STAT 排名数据，另一个用于 Screaming Frog 抓取数据。我们的目标是结合这两个数据源，看看自然搜索排名如何受到页面 SEO 元素和网站性能的影响。为此，我们必须首先合并数据。 如果您可以使用 Windows PC，Power BI 的免费版本就足以帮助您入门。首先使用“获取数据”向导将您的两个数据源加载到新项目中。


加载数据集后，网站特征之间的关联，从而创造奇迹。要在 Power BI 中合并数据，请在 STAT 完整 URL 和 Screaming Frog 原始 URL 字段之间创建多对多关系。 如果您不熟悉 BI 工具和 台湾邮箱列表 数据可视化，请不要担心！只需快速搜索即可找到许多有用的教程和视频。此时，很难打破任何东西，您可以尝试多种方法来分析数据并使用多种类型的图表和图形分享见解。


我应该指出，Power BI 是我首选的数据可视化工具，但您也可以使用 Tableau 或类似功能的工具。Google Data Studio 不适合进行此分析，因为它仅允许多个数据源的左外连接，并且不支持“多对多”关系。从技术上讲，Data Studio 不够灵活，无法创建我们需要的数据关系。 第十步：分析并可视化！ Power BI 的内置可视化功能可让您快速汇总和呈现数据。从这里我们可以开始分析数据以回答我们之前提出的问题。


结果——我们学到了什么？ 以下是通过合并我们的排名和抓取数据获得的见解的几个示例。剧透警告 — CWV 不会对有机排名产生很大影响……目前如此！ 银行在 SERP 上实际上与谁竞争？主要是其他银行吗？ 在桌面设备上，约 67% 的自然搜索结果属于金融机构（银行和信用合作社），而评论网站（7%）和在线目录（22%）的竞争非常激烈。这些信息有助于我们制定针对银行的 SEO 策略，因为它提供了监控和维护相关目录和评论网站列表的机会。