新媒體數據分析表格

1、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」。

2、如何用數據分析，搞定新媒體運營的定位和內容初始化

一、首先在新媒體賬號建設之初，做好定位工作，避免後續運營中缺乏「同理心」的操作。一般來說，對公眾號進行定位具有如下重要意義：

有利於選擇公眾號名稱；

有利於生產內容，便於我們圍繞一個主題去創造或尋找每天推送的素材；

便於我們根據主題積累目標粉絲，也就是發展精準用戶；

便於後期的盈利（大部分公眾號的運營都是為了獲得盈利），經定位獲取的大量精準粉絲可作為廣告投放的「籌碼」；

有利建立清晰的賬號形象 ，打造獨一無二的公眾號品牌。

二、獲取目標人群的基本信息進行數據分析

選擇合適的用戶信息獲取渠道;

由於公眾號還未建立，因此用戶相關數據不能通過直接獲取，這里可以通過第三方渠道間接得到。這種第三方渠道要符合2個條件：目標用戶量/粉絲量基本相同，包括年齡、性別、興趣愛好等；

擁有的用戶量/粉絲量足夠多，具有代表性；

活躍度較高，所獲得的信息具有時效性。

間接獲取粉絲信息；

目標人群的「畫像」信息提取

（1）目標人群的年齡分析

（2）目標人群的性別分析

（3）目標人群的地域分析

（4）粉絲的興趣圖譜及情感需求分析

獲取粉絲的閱讀偏好信息；

公眾號的定位與內容初始化；

根據上面對目標人群的基本信息及閱讀偏好進行間接獲取後，綜合得出結論。

3、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

4、新媒體運營數據分析工具有哪些？

我也是運營，一般我都只用excel和BDP個人版，把微信微博後台的數據導出後，可以在excel直接寫函數做一些簡單的數據分析，包括數據透視表也是比較好用的功能；也可以直接在BDP個人版直接拖拽欄位進行數據分析，然後選擇各種好看的可視化圖表，如漏斗圖、詞雲、地圖等等，就算完成數據分析了。這一般是我處理新媒體數據的2種方式，都比較好用，推薦你都可以試試。

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、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 

7、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

8、怎麼統計所有新媒體平台的播放數據？

正常我們在自媒體後台可以查看運營數據，但如果想查看所有平台，那就需要用到工具了，例如易媒助手，用易媒管理賬號，然後在數據明細里，可以看查看所有平台的：播放、閱讀、分潤等，支持周期選擇和excel導出

9、怎麼做新媒體數據分析

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