如何利用新媒體數據分析

1、聽說學習新媒體需要很強的邏輯性和數據分析能力，我感覺自己不成，怎麼辦？

首先您不用擔心，新媒體運營的確需要一定的邏輯性，但是這都是後天學習練習出來的；其次數據分析能力，由於學習黑馬新媒體運營不是學習大數據分析，需求你具備很強的分析能力和編程能力。

舉個例子，你寫了一篇文章閱讀量是1000個，從此篇文章過來添加你微信的人有120人，這時這篇的添加好友轉化率為12%，如果你有多篇文章，以此這樣進行算就知道我的文章寫得好不好，從而進行調整，其中的轉化率基本就是我用的數據分析了，這也是我們工作中最常用的數據分析了。如果您想學習更多，歡迎你來黑馬新媒體運營課程進行試聽學習，慢慢提高您邏輯性和數據分析能力，以適用於工作當中。

2、做自媒體，如何通過數據分析提高賬號質量？

如今互聯網科技那麼發達普及，自媒體產業也成了好多人發家致富的途徑，不少新興崗位，如自媒體運營人、新媒體運營人、網路主播、短視頻達人等等，做這類行業的人都知道，當一個視頻或文本發出去之後，我們可以通過內容的一個數據表現，看出很多東西，比如從視頻、內容的推薦量，點贊量，閱讀量，讀完率，轉發量等等，可以看出這個發布內容的受歡迎程度，用戶是否認為其含金量高，以及標題是否吸引人等等。所以作為新興職業的運營人必須學會數據分析，並從分析結果中得出結論，並在下一篇內容中加強，優化內容，這樣你的內容才會越來越受歡迎，今天洪哥就來詳細的給大家講一下，進行數據分析的好處以及如何通過數據分析優化內容。
一、進行數據分析的原因
1、通過數據分析可以知曉各渠道的一個推送效果：將相同的內容投放於不同渠道，可以通過數據分析出個平台的推薦量和閱讀量，以此判斷你的目標群體集中地。將不同的內容投放於相同的渠道，可以了解目標用戶的內容偏好，以便更集中的輸出和優化內容，提高用戶粘性。
2、我們可以通過數據分析，及時調整優化內容：通過數據對比，可以發現相關問題所在，比如：標題沒取好、圖片沒吸引力、內容不夠優質、目標用戶不在此平台活躍等，然後根據數據反饋的問題，及時做調整，避免掉粉。
3、通過數據分析可以為下一篇內容做出參考，從而使內容越來越優質：數據能客觀反映當前內容的推廣效果和狀態好壞，給上級或公司提供可參考的決策、戰略依據，從而找到最佳路徑。
二、自媒體運營人必須要分析的數據
1、展示數據：屬於基礎數據，給內容運營人員一個直觀的效果反饋，用來展示內容被點擊，查閱的情況。包括：覆蓋人群、推薦量、閱讀量、頁面停留時長、閱讀次數等。
2、轉化數據：屬於投入與回報數據，用於判斷內容是否能夠促進用戶的轉化。包括：頁面廣告的點擊次數、付費人數、付費金額等。
3、傳播數據：屬於分享數據，用來表明內容的質量、趣味性等特徵，監測數據主動轉發、傳播的情況。是否能二次傳播帶來新用戶，對於需要引爆的運營項目有著重大價值。
4、渠道數據：用來衡量渠道投放質量、效果的，它由產品的特性和受眾人群定位所決定。內容可在多個平台進行推送，通過多平台的數據分析，確定目標用戶集中地和喜歡的內容。
5、以百家號為例：需要檢測一篇內容的推薦量、閱讀量、分享量、點贊量、收藏量、閱讀完成率、評論數、粉絲增長數，取關數、閱讀來源等數據。
三、其他數據來源
我們做數據分析，不僅僅要分析自己內容的數據，還要從各個渠道獲取相關數據，這樣創作內容時才會有針對性，不會盲目，其他數據都有哪些呢？我們一起來盤點一下：
1、百度指數：百度指數可以對人群數據進行分析一關心這個話題人的地區、年齡、性別等。可以清晰拿握市場某一關鍵詞的動向，讓我們的文案方向定位更精準，使內容更受歡迎。
2、清博指數：目前國內最大的第三方「兩微一端(微信、做博、APP)資料庫；新媒體大數據第一平台，是運營新媒體的利器；其提供的服務有：指數評估、行業分析、行情報告、營銷推廣、數據新聞等。
3、UC瀏覽器：UC的大數據對移動端的熱點具有指導性意義，它會幫我們選出手機用戶最關心的幾大話題，成為我們自媒體人主要研究的主題集中地。
4、西瓜數據：專業的新媒體數據服務提供商，系統收錄並監測超過300萬個公眾號，每日更新500萬篇溫馨文章及數據。其提供的服務有：公眾號診斷、閱讀數監控、公眾號雷達等。
5、阿里指數：B2B的集散地，可以通過阿里指數來指導我們往客戶聚集的方向走，進而引來客戶。再者可以根據阿里榜單的關鍵詞進行相關內容的輸出，跟上熱點的趨勢。
6、新榜：最早提供微信公眾號內容數據價值評估的第三方機構，對超過35萬個有影響力的優秀賬號實行每日固定監測，據此發布微信公眾號影力排行。有超過20個分內容類別的行業榜和超過30個省市區的地域榜。
7、主動收集各地方數據：比如公司官網，APP，頭條號，微信公眾號等推廣平台，這些都是運營人員必須長期關注和積累的數據。或者是付費購買，從專門收集和處理數據的公司購買，如：艾瑞咨詢等。
四、通過數據分析來優化運營的訣竅
1、創作熱點內容：保持賬號內容的曝光量，一般而言熱點類文章的閱讀量總體上來說比較高。原因是熱點新鮮、刺激、新奇是大部分人的選擇，但在信息洪流中容易被遺忘。
2、創作干貨型內容：給用戶和粉絲輸送有價值的內容和技巧。原因是當代人的惰性心理，導致大家不願意實踐和思考，而是希里能直接得到總結性的東西。
3、創作情感雜讀型內容：從人性的角度關注用戶所在行業的情和心理狀態，提升賬號的溫度。原因是扣動人性板機的底層心理，尋找內容與用戶的共鳴是引起用戶轉化和分享的根本原因，而且一個有溫度的內容能夠加強用戶和粉絲的粘性。
4、創作思維認知型內容：燒腦型內容和挖掘行業發展趨勢本質的內容。因為這是對事物本質內容的探索，一般專業領城的人會比較關注，且用戶粘性很高，容易形成行業標桿。
5、建立內容運營資料庫，提升內容運效率：定期對數據內容進行復盤和總結；建立情感連接和商務合作；根據數後反映出來的用戶心理，進行內容規劃和系統分析。

總的來說寫同類型的內容時，先到各大數據網站上做分析和對比，再決定入手方向；關鍵是從數據中分析出用戶的從眾心理、名人效應、用戶的思維意識和偏好等行為；內容運是一個系統化工程，洞察用戶的心理才能找到用戶的痛點。

3、怎麼做新媒體數據分析

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4、新媒體中大數據的應用有哪些？

新 媒 體 大 數 據 應 用 場 景 主 要 為 以 下 四 個 方 面 ：
1 、 政 務 治 理 方 面 ；
包 含 輿 情 監 測 、 風 險 發 現 ， 風 險 防 范 、 風 險 判 斷 、 應 急 指 揮 、 精 准 調 研 、 議 題 引 導 、 引 導 效 果 評 估 、 決 策 輔 助 等 。
2 、 企 業 品 牌 管 理 方 面 ；
包 含 品 牌 口 碑 管 理 、 品 牌 傳 播 管 理 、 品 牌 戰 略 管 理 （ 競 爭 力 評 估 、 行 業 環 境 評 估 等 ）
3 、 媒 體 傳 播 方 面 ；
包 含 追 蹤 熱 點 、 編 輯 選 題 、 數 據 新 聞 等
4 、 科 研 教 學 方 面 ；
包 含 學 校 師 生 研 究 課 題 、 教 學 案 例 等
新 媒 體 大 數 據 已 運 用 到 工 作 生 活 的 方 方 面 面 ， 政 企 單 位 如 有 新 媒 體 大 數 據 需 求 ， 可 選 擇 新 浪 輿 情 通 ， 新 媒 體 大 數 據 服 務 平 台 ， 打 造 場 景 化 大 數 據 應 用 。 政 企 用 戶 前 往 官 網 免 費 注 冊 使 用 。。您的採納是對我工作的支持

5、新媒體運營怎麼統計數據？

首先我們先明白統計數據的意義：

了解運營質量

預測運營方向

控制運營成本

評估營銷方案

以下是新媒體數據分析基本步驟：

1）設定目的：提煉出最准確清晰的目的

看看為什麼最近公眾號漲粉情況不好——近期粉絲增長緩慢——推廣沒做好——尋找推廣錯誤環節（真正目的）

2）挖掘數據：根據所設立的目的進行針對性的挖掘

3）數據處理：

數據剔除：去除掉與目的無關的數據，剔除異常數據（由於平台bug等）

數據合並：合並性質相近的數據，eg，合並站內和站外閱讀量

數據組合：藉助公式加工原始數據，設計出更適合分析的數據，eg，成交率=成交量/瀏覽量

公式計算種類：

①數據求和：常用於銷售數據，統計總體銷售額，訪問時間等

②計算平均數：通常使用在評測內容平台質量上

③計算比例

④計算穩定性：標准差

⑤條件計算：

4）數據分析

流量分析：訪問量、訪問時間、跳出率

銷售分析：下單量（包括線上預定線下消費，美團券模式）、支付比例、二次購買比例

內容分析：閱讀、轉發、推薦、點贊

執行分析：文章撰寫速度、客服響應效率、軟文發布頻率

5）數據總結

內部溝通

分析結果

應用規律

6、想一想,excel在新媒體數據分析中有什麼應用？

1、預測運營質量
2、控制運營成本
3、了解運營方向
4、評估方案的可行性

7、如何做新媒體數據化運營

目標人群的「畫像」信息提取

（1）目標人群的年齡分析

3位作家單條新媒體文章對應粉絲年齡分布

從上圖可以看出，韓寒、郭敬明和李尚龍的微博粉絲的年齡段主要集中在「19-24歲」這個區間，這是「第一集團「，而「第二集團」是「25-34歲」這個年齡段區間，而韓寒的粉絲年齡段「第一集團「和」第二集團「人群相差無幾，不過這也好解釋，他的文風犀利但有深度，有自己的人生哲學（對比《後會無期》與《小時代》系列、《你只是看起來很努力》即可知）俘獲廣大80後粉絲有關。

綜上所述，該公眾號主要面向人群是19-24歲這個年齡段的人群，次要人群為25-34歲，據一般常識判斷，粉絲群體應涵蓋學生群體（高中生、大學生）、白領群體。

（2）目標人群的性別分析

3位作家單條微博對應的粉絲性別分布

據上圖可知，幾位作家對應的粉絲群體的性別主要以女性為主，尤其是郭敬明和李尚龍的粉絲群體女性佔比極大，分別達到90%和75%上下，造成這種情況的原因如上分析。

綜上所述，該公眾號面向的人群主要是女性群體，加上年齡特徵，即女青年。

（3）目標人群的地域分析

3位作家單條微博對應的粉絲地域分布

關於粉絲地域分布，筆者是想找出幾位作家人群的共性分布區域，縮小地域范圍，在幾個區域進行集中發力，到時可以著力找當地的暢銷文學、事件、人物等內容素材信息，打造粉絲群體喜聞樂見的文章；抑或找到當地有影響力的自媒體進行推廣和互推；後期盈利變現也能有的放矢。

上面可以看出，上海、北京、廣東三地的粉絲較多（當然也不排除這里的互聯網發達，網民較多…），這里可以作為主攻區域。

（4）粉絲的興趣圖譜及情感需求分析

這部分需要對上述3條微博的互動粉絲的興趣標簽進行整理，並利用censydiam模型進行分析。

將三條微博的粉絲興趣標簽進行優先順序賦值和歸並計算，找出得分較高的前10個興趣標簽：

對粉絲興趣標簽進行處理

由此，我們可以得到公眾號目標人群的10個最重要的特徵，關於它的用戶，筆者將在後面提到。

再經處理，得到如下「興趣-行為動機」對應表和最終的3類主要情感需求象限。

3條微博粉絲的「興趣-行為動機」對應表

目標人群的情感需求在Censydiam動機分析模型中的反映

由上述分析可知，公眾號的粉絲的情感需求在Censydiam消費動機分析模型主要對應模型中的3個象限，即「享樂/釋放」、「舒適/安全」和「個性/獨特」。這三類情感需求象限其實對應的是三類不同的粉絲群體，所以在後續的公眾號定位及欄目規劃時需要兼顧三者的差異性需求。

好了，通過間接手段，我們獲取了目標人群的用戶畫像，了解了他們的基本特徵，這對我們進行公眾號的內容規劃、風格調性和粉絲獲取渠道都很有幫助。

然而，對於微信公眾號的定位來說，僅有上述信息是不夠的，因為我們還需要確認目標人群的閱讀偏好，知道哪些內容是他們喜聞樂見的，據此可以「投其所好」。

8、新媒體渠道運營需要做哪些數據分析

根據產品定位粉絲；

分析粉絲的喜好；

分析粉絲在一周內那幾天活躍；

目前想到這么多，之後想到了我再給你補充 

9、如何用數據分析，搞定新媒體運營的定位和內容初始化

好難。
數據分析： 對比各個數據，找准數據來源。分清用戶年齡段、根據不同人群，來找到合適的內容。針對用戶喜好，來優化內容。

哎喲 ，我自己都不知道在說什麼。、原諒我只是一個小白運營。