本文梳理了數據分析的重要性并總結了數據分析的具體方法，與大家分享。

和傳統的營銷推廣方式不同，網絡營銷是一種更為主動的營銷，網絡營銷需要以發展的眼光來看待用戶，主動分析用戶數據以及内容數據，從數據中尋找用戶關注的熱點内容，通過一些數據來分析新增的用戶和流失的用戶。

作為一名合格的新媒體運營怎麼能不懂數據分析呢？所以今天我們就要給大家講解一下為什麼一定要做數據分析。

首先，分析用戶數據和内容數據

1. 收集數據

如何收集數據是運營者需要思考的一個問題，“平台”是主要的數據來源，在平台上所收集的數據都是具有很大的參考價值的，那麼接下來我将會講解幾個主流的平台數據。

微信平台：

微信是我們每個人現在必備的社交軟件，同理，我們作為數據分析微信後台也是需要密切關注的，那麼微信後天統計功能下有六個分析項目，用戶分析、圖文分析、菜單分析、消息分析、接口分析、網頁分析，在這些項目中，都會有指定的趨勢圖，趨勢圖的好處也是可以讓運營者可以更直觀的去看到數據。

2. 整理數據

說到整理，就是要先把後台的數據導出來，然後再進行一些整理，整理的方式有很多種，選一種你比較容易上手的去進行整理，這樣你得到的數據即準确，你也不會浪費太多的時間。

3. 整理形式

數據是可以有很多種表現形式的，那麼為了能讓運營者更直觀的去參考數據，我在這裡統計出了幾種表現形式，可以讓你們方便去選擇合适自己和企業的整理方式。

• 拆線圖：分析數據随時間連續變化的趨勢。
• 餅形圖：分析數據的占比大小及數據總和之間的關系。
• 條形圖：對各項數據情況進行對比，可以直觀反映出各數據數量的差異。
• 面積圖：分析數據的量随時間變化的增減程度及總值。
• XY散點圖：表現若幹個數據點之間的關系。

4. 分析數據

當你整理完數據之後，那麼你要做的就是去對你整理的數據進行分析，要将數據進行對比，分析它的趨勢變化。

比如，你發現某個時間段的浏覽量突然性的暴增或者驟減，那麼你作為運營人員你就有必要去分析和了解這個時間段所推送的文章是什麼，并且從中找到一些原因。

如果你的平台的新增用戶在某個時間段持續暴增的話，那麼很有可能微信公衆平台在這個時間發布了一些活動，用戶才會持續性的增加，那麼在這個時候你還需要去做的就是找到一些導緻平台增加的原因，并且記錄下來，為以後的平台運營打下基礎，積累相關的經驗。

其次，從數據中尋找熱點

尋找熱點，是每個運營人員需要做的，打開營銷道路得到方式，也就隻有你的平台本身聚集了話題和熱點，這樣你才能獲得用戶的關注，如果你想要去發現熱點，那麼你要做的就是了解一些熱點話題的來源方式。

1. 百度

作為運營人員你可以通過百度指數來分析近期的趨勢，百度我們都知道，百度指數也是互聯網時代最重要的數據分享平台之一，通過百度指數我們就能了解到某個熱點的火熱程度，它能将競争産品，受衆指向，傳播效果數據和信息，以科學的圖譜方法呈現在大家面前。

總結來說通過百度指數，你可以得到的信息就是，關注這些詞的網民分布情況，關注這些詞的網民還搜了哪些相關的詞，以及這個關鍵詞在百度的搜索規模有多大和一段時間内的漲跌态勢。

2. 微博

微博是現在人手機必備，一些熱門的話題可以一瞬間就能在微博上傳遞，微博上的微話題，主要展示了24小時内關注度比較高的熱門事件，運營者們可以根據自己的推廣方向，找到自己關注的領域然後再将這個話題嵌入到自己的推送信息中，就能提高用戶的關注度和閱讀量。

3. 淘寶

對于電商或者以銷售一些産品為主的平台來說，關注市場行情也是必然的，所以淘寶排行榜就是你最好的參照物了，你可以根據你自身的實際情況選擇細分行業商品種類，在從而選擇你要出售的商品。

4. 愛奇藝

愛奇藝指數是一個視頻數據分析的平台，對于做視頻類的平台來說，需要經常利用這樣的視頻指數平台來分析熱門視頻的一些播放趨勢，用戶的觀看行為、觀看用戶的特征特點等，所以，這個平台對于視頻類來說還是比較好用的。

5. 同時，分析新增用戶與取消關注用戶

昨日關鍵指标主要是以日、周、月為時間單位的，分析用戶數量在不同時間點的變化情況，我們都知道作為一個新媒體平台來說的話，沒有足夠數量的粉絲群體，再多努力也是白費，因此，運營者要特别留意新用戶的動态，了解用戶的昨日關鍵指标就是很好的切入點。

在平時，微信運營這可能還看不出來這些數據的變化，但是當你的平台推出了新的計劃後，這些關鍵指标就能起到很好的作用了，能夠直觀的反映新計劃的效果，讓運營人員根據這些數據和指标去總結經驗，查漏補缺。

而且還要時刻去發現問題，分析取消關注人數的數據，取消關注人數，也是運營者要着重考察的數據，因為維持一個老客戶比增加一個新客戶的成本要低很多，因此，如果平台上出現取消關注的情況，那麼是一定要引起重視的，如果出現維持性掉粉的情況，那麼企業就要更加的分析其中的原因，盡可能去解決并且預防這種情況的發生。

最後，數據分析的八類方法

第一種方法：直接評判法

從字面意思來看，就是根據多年經驗，直接對具有分析性的數據下定義，從而評判它的好與壞，通常是通過評估近期的閱讀數、銷量以及當日文章推送量是否正常等從這幾方面去下手分析，不過如果想用直接評判法來進行數據分析的話，則需要有兩個硬性的要求：

第一個就是運營人員必須有豐富的新媒體運營經驗，可以對閱讀量等信息有正确的評估能力；

第二點就是經過加工處理的數據要夠直觀，可以直接代表某個數值的優劣，如果這兩個條件都沒有達到，那麼你也是沒辦法去用直接評判法的，所以直接評判法是需要運營人員與數據都很優質的情況下才能使用的數據分析法。

第二個方法：對比分析法

對比分析法，從字面上的意思就能看出就是兩組以上的數據進行對比才能使用的方法，分析兩組數據的差異進而深度的去了解這些數據所代表的規律。

對比分析法分為縱向分析法和橫向分析法，橫向是指同一時間段不同指标的對比，而縱向是指不同時間段同一指标的對比。

通過對比分析法可以直接了解運營質量，已經目前運營的水平，通過了解目前的運營水平可以總結分析出優點缺點，優點當然要繼續保持甚至更進一步，缺點自然是要調整改變重點突破了，所以對比分析法更适用于對運營質量的一個考核。

第三個方法：分組分析法

分組分析法就是指通過一定的指标，将分析對象進行分組并進行分析，這種分析方法的目的就是能更深入的了解要分析的對象的不同特征、性質以及相互關系的方法。

分組方法需要遵循相互獨立且完全不同的枚舉分析法，意思就是分組之間不能有交叉、組别之間必須具有明顯差異化，每個數據隻能歸為一類，且分組中不能遺漏任何數據，确保數據最終完整性，每個組别都可以容納下所有的數據。

第四個方法：結構分析法

結構分析就是指在有統計數據的一些分組上将現有的數據域和共同的數據進行對比和分析，結構分析法就是對各種部分占總體的比例多少。

第五個方法：平均分析法

平均分析法相對來說還是有一定的難度的，用平均數來衡量總體在一定的時間和地點且某個條件下某一類數據的一般水平，平均數據相對于一些數據來說更具有客觀性，可以幫助運營者分析接下來的趨勢和規律。

平均數據包括算數平均值、幾何平均值、對數平均值等，其中最常用的是算數平均值，算數平均值的公式是，算數平均值=總體各數據總和/數據個數。

這個公式很重要，請大家記錄下來哦，在日後的數據分析中一定會用的上！

第六個方法：矩陣分析法

矩陣分析法是一種定量分析問題的方法，它是指用兩個重要數據指标做分析依據，并将這兩個指标定為橫坐标和豎坐标，構成4象限，從而更直觀的找出解決方法，為運營者提供數據參考。

第七個方法：漏鬥圖分析法

漏鬥圖其實就是一個倒立的金字塔，相信這麼說大家一定很清楚了它的形狀了，那麼漏鬥圖分析到底是怎麼個方法呢？

其實很簡單，就是把你總結好的相關數據填入進去就可以直觀的看出數據每一步轉化的情況了。前提是要先把相關數據統計出來，這種分析方法最好是搭配其他的分析方法共同使用。

第八個方法：回歸分析法

這種方法就比較繁瑣了，它是指通過研究事務發展變化因果關系來預測未來即将發展趨勢，也就是說這種方法是用來研究變量間相互關系，也常被稱為因果法。其實這種方法不是很常用，也就不在這裡進行過多說明了。

好了，這節課到這裡就結束啦，新媒體數據分析靠的不是單一的對數據的整理和分析，還是需要運營者進行精心的提煉和總結，要通過提出問題、分析問題、解決問題的思路去将核心呈現出來，所以我想大家也應該知道怎麼做了吧，我們下期見!

要做就做最潮最酷最會運營的新媒體人

作者：蜘蛛；公衆号：蜘蛛（ID：sangdi890129）

本文由 @蜘蛛 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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