新媒體怎麼分析數據

1、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

2、新媒體運營數據分析工具有哪些？

Excel是最簡單的，但是也就只能做很簡單的數據分析
SPSS是軟體里比較簡單的 因為可以採用菜單的模式 帶少量的命令編輯
MATLAB常常在建立統計和數學模型的時候比較好用 但是很難學 反正我學了一個學期楞是就知道個皮毛
Finereport 兼顧了基本的數據錄入與展現功能，一般的數據源都支持，學習成本比較低，比較適合企業級用戶使用
SAS我沒用過，但也是對編程要求很高的 你如果C語言和VB過關的話可以用這個

3、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。

4、教你如何看數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。
探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。
定性數據分析又稱為「定性資料分析」、「定性研究」或者「質性研究資料分析」，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析。
分析工具：
Excel作為常用的分析工具，可以實現基本的分析工作，在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如Yonghong Z-Suite BI套件等。
數據挖掘工具：spss，sas，alteryx.
分析展示形勢：表格，圖形，文字。

5、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」。

6、如何用數據分析，搞定新媒體運營的定位和內容初始化

首先不管做什麼運營你要知道你的定位點所在，比如說對你店鋪的定位 對你產品的定位 對市場的定位等 而往往真正定位的話都是通過看數據來的，意思就是你往往怎麼知道這個所針對的客戶群體一個最基本的就是要看數據做運營看數據就是基本，通過訪客關鍵詞排名等數據對客戶的心理進行總體的歸納總結然後再慢慢的嘗試去做，有了想法就要去做不做你永遠也不會知道自己心裡想的是不是對的，反正在我看來一切的核心就是數據這就是我對運營定位的看法 內容的話基本上也是圍繞著客戶的數據來的 找到了所針對的客戶群體緊接著就是具體的實施了。

7、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，歡迎你來黑馬程序員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。

8、怎麼做新媒體數據分析

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