热门文章> 为什么要做数据分析?应该怎么做? >

为什么要做数据分析?应该怎么做?

36氪企服点评小编
2021-07-13 15:40
339次阅读

       目前,数据分析已经成为网站运营者每天必不可少的一门课。这些数据指标可以帮助我们准确把握用户趋势和网站运营的实际情况。今天小编就为大家总结了一下为什么要做数据分析的相关内容,希望可以对大家有所帮助。

为什么要做数据分析?应该怎么做?为什么要做数据分析

身为一个合格的新媒体运营怎么能不懂数据分析呢?因此,今天我们就来给大家讲讲为什么一定要做数据分析。

首先,分析用户数据和内容数据。

一、收集数据。

如何收集数据是运营商需要思考的问题。平台是主要数据来源,平台上收集的数据具有很大的参考价值,所以我会解释几个主流平台数据。

微信平台:微信是我们每个人现在必不可少的社交软件。同样,作为数据分析,我们也需要密切关注微信的后台。微信后天统计功能下有六个分析项目,包括用户分析、图形分析、菜单分析、消息分析、界面分析和网页分析。在这些项目中,会有指定的趋势图,趋势图的好处也是运营商可以更直观地看到数据。

二、整理数据。

谈到整理,就是要先导出后台的数据,然后再进行一些整理,整理的方法有很多,选择一个你比较容易上手的,这样你得到的数据就准确了,你也不会浪费太多时间。

三、整理形式。

数据可以有很多表现形式,所以为了让运营商更直观的参考数据,我在这里统计了几种表现形式,让你方便的选择适合自己和企业的安排方式。

拆线图:分析数据随时间变化的趋势。
饼图:分析数据比例和数据总和的关系。
条形图:比较各种数据,可以直观反映各种数据数量的差异。
面积图:分析数据量随时间变化的增减程度和总值。
XY散点图:显示几个数据点之间的关系。

四、数据分析。

整理完数据后,你要做的就是分析你整理的数据,比较数据,分析它的趋势变化。
例如,如果发现某个时间段的阅读量急剧增加或急剧减少,作为运营商需要分析和理解该时间段推出的文章是什么,并从中找出原因。

如果你的平台新用户在某个时间段持续激增,微信公众平台在这个时间发布一些活动的可能性很大,用户会持续增加。此时,你需要做的是找出一些导致平台增长的原因,并记录下来,为未来的平台运营奠定基础,积累相关经验。

其次从数据中寻找热点;

寻找热点是每个运营商都需要做的。只有当你的平台本身聚集了话题和热点,你才能吸引用户的注意力。如果你想找到热点,你要做的就是了解一些热点话题的来源。

1.百度。

作为运营商,你可以通过百度指数来分析最近的趋势。众所周知,百度指数也是互联网时代最重要的数据共享平台之一。通过百度指数,我们可以了解一个热点的热度。它可以指向竞争产品、受众和传播效果数据和信息,并以科学的图形方式呈现给每个人。
综上所述,通过百度指数,你可以得到的信息是关注这些词的网友分布,关注这些词的网友搜索了哪些相关词,百度搜索规模有多大,一段时间内涨跌。

2.微博。

微博客是当今人们手机的必备条件,一些热门话题可以瞬间在微博上传递,微博客上的微话题,主要展示了24小时内关注度较高的热门事件,运营商可以根据自己的推广方向,找出自己关注的领域,然后将这个话题嵌入到自己的推送信息中,可以提高用户的关注度和阅读量。

3.淘宝。

对于子商务或以销售某些产品为主的平台而言,关注市场行情也是必然的,因此淘宝排行榜是您最好的参考,您可以根据自己的实际情况选择行业内的商品种类,从而选择您要销售的商品。

4.爱奇艺。

爱奇艺指数是一个视频数据分析平台。对于做视频的平台,需要经常使用这样的视频指数平台来分析流行视频的一些播放趋势、用户的观看行为、观看用户的特点等。所以这个平台对视频还是比较好用的。

5.同时分析新用户,取消关注用户。

昨天的重要指标主要以日、周、月为时间单位,分析用户数在不同时间点的变化情况,作为新媒体平台,知道没有足够的粉丝群,更加努力也是徒劳的,运营者特别注意新用户的动向,了解用户昨天的重要指标是很好的切入点

平时微信运营可能看不到这些数据的变化,但当你的平台推出新计划时,这些关键指标可以起到很好的作用,可以直观的反映新计划的效果,让运营商根据这些数据和指标总结经验,查漏补缺。

同时也要时刻去发现问题,分析取消关注人数的数据,取消关注人数,也是运营商要重点考察的数据,因为维持一位老客户比增加一位新客户的成本要低很多,所以,如果平台上出现取消关注的情况,那么就必须引起重视,如果出现维持性掉粉的情况,那么企业就要更多地分析原因,尽量去解决和防止这种情况的发生。

        今天的内容就到此结束了。以上就是为什么要做数据分析的全部内容。新媒体数据分析不是靠单一的数据整理和分析,而是需要运营商精心提炼和总结。核心要通过提问、分析问题、解决问题的思路来呈现,所以我觉得大家应该知道怎么做了。

[免责声明]

文章标题: 为什么要做数据分析?应该怎么做?

文章内容为网站编辑整理发布,仅供学习与参考,不代表本网站赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题,请及时沟通。发送邮件至36dianping@36kr.com,我们会在3个工作日内处理。

消息通知
咨询入驻
商务合作